python 常用 示例 数据 train.csv eval.csv titanic.csv
2022-10-13 19:04:29 10KB csv python titanic.csv titanic
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数据字段: 包括景区名称、评级年份、省、市、具体地址、经纬度(百度坐标系与WGS1984坐标系) 中华人民共和国旅游景区依据质量等级划分景区级别,共分为五级。
2022-10-13 18:00:41 9KB 街景地图
JSON数据示例文件,演示如何使用VBA解析复杂JSON数据。
2022-09-02 09:22:40 9KB JSON 示例
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本INotifyPropertyChanged示例中,将一个类变量(Student)绑定到一个控件上,在代码中改变变量值,并立刻引起控件值的变化。此代码经过删减,仅仅保留精简内容,添加注释,简洁明了。 调试环境:Visual Studio 2017+C#4.61
2022-08-13 19:35:13 720KB INotifyPrope WPF C# 数据绑定
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本资源为本人搜集的一些相关的HL7协议数据示例,希望能够对大家有所帮助。
2022-07-07 10:28:03 5.53MB 医疗 协议 HL7
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Elasticsearch 官方示例数据,包括:logs.json、shakespeare.json、accounts.json
2022-06-09 13:44:15 11.62MB 搜索引擎 大数据 elasticsearch
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基于深度学习的肝影像分割系统,含示例数据集以及代码,内部含教程
2022-05-29 16:05:48 35KB 深度学习 文档资料 人工智能
文章【文本内关键字关联挖掘&图谱可视化】中所用到的示例数据,下载下来课直接运行代码
2022-05-05 18:06:49 244KB 数据
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4、指标说明: 双重差分法,英文名Differences-in-Differences,别名“倍差法”,小名“差中差”。作为政策效应评估方法中的一大利器,双重差分法受到越来越多人的青睐,概括起来有如下几个方面的原因:(1)可以很大程度上避免内生性问题的困扰:相对于微观经济主体而言一般是外生的,因而不存在逆向因果问题。此外,使用固定效应估计一定程度上也缓解了遗漏变量偏误问题。(2)传统方法下评估政策效应,主要是通过设置一个政策发生与否的虚拟变量然后进行回归,相较而言,双重差分法的模型设置更加科学,能更加准确地估计出政策效应。(3)双重差分法的原理和模型设置很简单,容易理解和运用,并不像空间计量等方法一样让人望而生畏。(4)尽管双重差分法估计的本质就是面板数据固定效应估计,但是DID听上去或多或少也要比OLS、FE之流更加“时尚高端”,因而DID的使用一定程度上可以满足“虚荣心”。 倾向评分匹配(Propensity Score Matching,简称PSM)是一种统计学方法,用于处理观察研究(Observational Study)的数据。在观察研究中,由于种种原因,数据偏差(bia
2022-04-28 16:04:13 1.86MB 文档数据
数据结构预算法。链式串基本操作示例 数据结构预算法.pdf
2022-04-18 14:06:33 29KB 数据结构 算法