论坛上看到别人回复的，觉得有用，转载了。单看mape的大小是没有意义的，因为mape是个相对值，而不是绝对值。我个人觉得，mape的大小取决于三个因素：1， 取决于数据的variability, 比如如果你有两个正态分布，均值都是0，然后两个方差一个大，一个小，你可以试试用这两个分布来产生一些随机数，你的预测是0，但是你会发现方差大的mape大一些。2. mape取决于你的模型或预测，假设现在你只

MATLAB 坐标的数字、范围、间隔调整matlab绘图的时候只用plot函数出来的图不一定符合自己最想要的格式， 经常要对坐标的数字、范围、间隔做处理。虽然不是什么很难的操作，但是确实常用，也容易忘记，所以就放在这里说明一下：  x = (1:50);y = sin(x);plot(x,y,'-r*');xlabel('x name');% x轴名称ylabel('y n...

Python–读写CSV文档CSV是英文Comma Separate Values（逗号分隔值）的缩写，顾名思义，文档的内容是由 “,” 分隔的一列列的数据构成的。CSV文档是一种编辑方便，可视化效果极佳的数据存储方式。而Python中有着非常强大的库可以处理这种文档，所以，如果你经常用Python处理数据的话，CSV文档当然是一种简单快捷的轻量级选择。下面我将以一个数据处理的例子入手，展现CSV

1基本概念1.1.1聚类系数：某个顶点 i , 与之相连的三角形数量/与之相连的三元组的数量。1.1.2度及度的分布完全随机网络的度的分布近似为Poisson分布。其中，Poisson分布近似的可以认为是二项分布nà∞，p很小, np ~λ时的近似，泊松分布的均值λ~np。这样的网络也称为均匀网络。幂律分布，度的分布ln ( P(k) ) ~ -r ln

赤池信息量准则，即Akaike information criterion、简称AIC，是衡量统计模型拟合优良性的一种标准，是由日本统计学家赤池弘次创立和发展的。赤池信息量准则建立在熵的概念基础上，可以权衡所估计模型的复杂度和此模型拟合数据的优良性。优先考虑的模型应是AIC值最小的那一个。 贝叶斯信息准则，BIC＝ Bayesian Information Criterions

转自http://blog.csdn.net/pennyliang/article/details/6838956Clustering coefficient的定义有两种；全局的和局部的。全局的算法基于triplet。triplet分为开放的triplet(opentriplet)和封闭的triplet(closed triplet)两种（A triplet is three nod

自变量是指研究者主动操纵，而引起因变量发生变化的因素或条件，因此自变量被看作是因变量的原因。协变量：在实验的设计中,协变量是一个独立变量(解释变量),不为实验者所操纵,但仍影响响应。同时，它指与因变量有线性相关并在探讨自变量与因变量关系时通过统计技术加以控制的变量。常用的协变量包括因变量的前测分数、人口统计学指标以及与因变量明显不同的个人特征等。那协变量和控制变量有什

graph.h头文件#include<iostream>#include<list>在图邻接表表示时，使用的c++ 标准库的listlist<int>* HeadNodes;使用主函数引用#include."graph.h"时，提示出错上面显示行 error C2501: 'list' : missing storage-clas...

在一个vs内的工程进行并行计算，首先先修改属性内的C/C++ — 语言—OpenMP:是。头文件不一定需要#include <omp.h>。举例常见的几个用法section：#pragma omp parallel sections//告诉编译器有几个部分需要使用并行算法{#pragma omp section//第一块并行部分{//}#pragma...

附件是计算机领域的学术会议等级排名情况，分为A+, A, B, C, L 共5个档次。其中A+属于顶级会议，基本是这个领域全世界大牛们参与和关注最多的会议。国内的研究者能在其中发表论文的话，是很值得骄傲的成就。A类也是非常好的会议了，尤其是一些热门的研究方向，A类的会议投稿多录用率低，部分A类会议影响力逐步逼近A+类会议。B类的会议分两种，一种称为盛会级，参与的人多，发表的论文也多，论