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時間：2024-06-26

作者：北京天演融智軟件有限公司

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Stata 19 | 基于H2OML的二元分類器錯誤率近似統計檢驗方法
研究背景當您使用Stata全新的h2oml命令套件完成梯度提升機(GBM)與隨機森林(RF)分類器訓練后，測試數據顯示GBM模型準確率達87%，而RF模型為85%。這是否意味著GBM就是較優選擇呢？且慢定論。為何單一準確率指標不足為憑準確率、AUC值及均方根誤差等指標雖被廣泛采用，但其本質僅是點估計。這些數值僅反映模型在特定測試樣本上的表現，未能考慮樣本間變異所導致的波動。換言之，它們無法回答這個
Hydro Geoanalyst ( HGA )環境數據管理高級培訓
本次在線課程旨在向您介紹如何使用?Hydro GeoAnalyst?進行數據管理。?參與者將了解數據管理和關系數據庫的基礎知識，以及如何有效地管理從收集到分析和報告的數據。?地質工作和環境監測項目產生了大量的數據，需要采用結構化的方法進行有效的管理。本課程旨在向您介紹如何使用Hydro GeoAnalyst（HGA）進行環境數據管理。該課程由經驗豐富的講師提
石景山Stata標準
石景山Stata標準在當今信息爆炸的時代,大數據已成為推動企業發展的關鍵引擎。針對研究人員日益增長的數據需求，科學軟件網憑借其豐富的軟件資源和化服務，為廣大用戶提供了一站式的科研軟件解決方案。其中，Stata作為一款功能強大的統計分析軟件，是眾多研究領域的可以選擇工具之一。Stata的強大功能讓它成為經濟學、醫學、社會學、政治學、生物統計學等領域研究人員的得力助手。其的數據管理工具讓用戶能夠輕松地
在線培訓 | Visual MODFLOW Flex在地下水建模中的應用
本次培訓由重要合作伙伴Andras Jakab和Waterloo Hydrogeologic的產品經理Kristian Doerken主講的四天的在線培訓。如果您對本培訓感興趣，可以掃描下方二維碼直接報名參加。課程介紹本課程向參與者介紹完整的地下水建模過程，并詳細介紹Visual MODFLOW Flex界面。一系列針對各種地下水建模概念的講座和練習，包括概念和數值模型開發、污染物遷移建模，使用輔