SVD用于将数据矩阵从高维投影到低维

SVD分析(奇异值分解)的python实现，及其绘图

第1讲 空间计量经济学导论与空间数据探索（3课时） 1. 空间计量经济学的研究范畴 2. 空间计量经济学发展脉络与当前研究前沿 3. 空间计量经济学的主流软件比较（Stata/Matlab/R/Geoda/ArcGIS） 4. Stata软件空间计量分析入门 5. 空间截面数据的连接、合并与可视化 6. 中国空间面板数据的连接、合并与可视化 7. 空间溢出效应的动态可视化 第2讲 空间权重矩阵与空间相关性分析（3课时） 1. 邻接/地理/经济/综合空间权重矩阵的构建与Stata实现 2. 全局/局部空间相关性度量 3. 空间异质性度量 4. 空间滞后的生成与应用 5. Stata软件实现实例论文1篇（空间相关性度量与分析） （1） Kondo K . Spatial persistence of Japanese unemployment rates[J]. Japan & the World Economy, 2015, 36:113-122. 第3讲 截面空间计量模型估计与效应分解（2课时） 1. 空间计量模型的动因 2. 空间计量模型构建流程与检验 3. 主要截面空间计量模型（SAR/SEM/SDM/SDEM/SAC/SARMA） 4. 主要空间计量模型间的关系与相互转化 5. 空间计量模型的参数估计方法（极大似然估计方法/贝叶斯估计方法） 6. 参数估计的直接效应与间接效应分解 7. Stata软件实现实例论文2篇（公共治理与空间政治学应用） （1） Scott J Cook et al. Beyond Policy Diffusion: Spatial Econometric Models of Public Administration, Journal of Public Administration Research and Theory, muy050. （2） Williams L K , Seki K , Whitten G D . You’ve Got Some Explaining To Do The Influence of Economic Conditions and Spatial Competition on Party Strategy[J]. Political Science Research and Methods, 2016, 4(01):47-63. 第4讲 面板空间计量模型估计与效应分解（2课时） 1. 静态空间面板模型 2. 空间面板模型的比较与选择 3. 固定系数模型和随机系数模型检验与选择 4. 静态空间面板模型的估计与效应分解 5. 空间似不相关回归模型（SUR） 6. 空间面板平滑转移模型的构建、估计与应用 7. 动态空间面板模型的估计、方法与推断 8. Stata软件实现实例论文4篇（空间金融与区域经济应用） （1） 崔百胜，姜逸菲. 欧洲主权债务危机的传染效应及空间传染渠道分析. 国际贸 易问题,2015,55(9):133-144. （2） 崔百胜，杨晓勤. 交通基础设施对区域经济增长的空间溢出效应. 城市问题,2017,264(7):48-59. （3） 金融科技对区域创新发展影响的空间计量分析，工作论文. 第5讲 离散选择空间计量模型与地理加权回归模型（2课时） 1. 空间Probit模型 2. 空间Tobit模型 3. 地理加权回归模型(GWR) 4. 地理加权回归模型的检验 5. 地理加权回归模型的拓展-时空地理加权回归模型(GTWR) 6. Stata软件实现实例论文2篇（空间Tobit模型与GTWR模型应用） （1） 中国雾霾空间污染的环境库兹涅茨曲线效应研究，工作论文 （2） Huang B , Wu B , Barry M . Geographically and temporally weighted regression for modeling spatio-temporal variation in house prices[J]. International Journal of Geographical Information Science, 2010, 24(3):383-401. 第6讲 空间面板分位数回归模型（2课时）(SQPR) 1. 空间面板分位数回归模型的设定与估计方法实现 2. 空间审查模型的设定与估计 3. Stata软件实现实例论文1篇（空间面板分位数回归模型） （1） McMillen D P. Quantile Regression for Spatial Data[M].Springer, 2012. 第7讲 空间联立方程模型（2课时） 1. 截面空间联立方程模型的GS2SLS和GS3SLS估计 2.

基于相邻矩阵分解的脑电特征提取与分类

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电影推荐系统 数据集 用于此笔记本的数据集是MovieLens的1M额定数据集。 其中包含来自7120部电影和14025位用户的100万部电影评级。 该数据集包括： movieId 用户身份 评分 另外，电影的数据集包括电影名称和类型。 movieId 标题 体裁 数据集可以在这里找到： : 使用的方法： 非个性化推荐 这种建议很简单，但非常有用。 因为它们为用户解决了冷启动问题。 那就是在不了解用户的情况下，我们可以向用户提出一些建议。 在获得用户的评论或获得有关用户的其他信息之后，我们可以切换一些更高级的模型，如下所述。 在笔记本中， IMDB给出的公式用于根据各种流派来计算最佳电影，并且可以将这些电影推荐给任何新用户。 观看X的人最常观看的电影是 该推荐器采用的方法是查看所有观看了特定电影的用户，然后计算该组返回的最受欢迎电影的收益。 寻找类似的电影 不考虑内容（仅基于

9718 整数因子分解 时间限制:1000MS 内存限制:1000K 提交次数:0 通过次数:0 题型: 编程题 语言: 无限制 Description 大于1的正整数 n 都可以分解为 n = x1 * x2 * ... * xm 例如：当n=12时，共有8种不同的分解式： 12 = 12 12 = 6*2 12 = 4*3 12 = 3*4 12 = 3*2*2 12 = 2*6 12 = 2*3*2 12 = 2*2*3 对于给定正整数n，计算n共有多少种不同的分解式。 输入格式 第一行一个正整数n （1<=n1时，对n的每个因子i，计算solve(n/i)。