pls专题

PLS-00103 需要下列之一时: :=

5/11 PLS-00103: 出现符号 "TABLE"在需要下列之一时: := . ( @ % ; 符号 ":=在 "TABLE" 继续之前已插入。 错误sql   create or replace procedure pro_IMPdate_web_prmsalegoods_t is tmpsql varchar2(100); begin truncate tab

竞争性自适应加权抽样结合偏最小二乘回归(CARS-PLS)在多变量分析中的应用(附MATLAB软件包)

竞争性自适应加权抽样结合偏最小二乘回归(CARS-PLS)在多变量分析中的应用 引言 在现代科学研究中,高维数据分析是一个日益重要的课题。由光谱学、色谱学和其他高通量测量技术产生的数据集通常包含大量的冗余和噪声,这给模型建立和预测带来了挑战。竞争性自适应加权抽样结合偏最小二乘回归(CARS-PLS)方法作为一种新兴的多变量分析工具,已经在多个科学领域展示了其强大的特性。本文将深入探讨CARS-

Oracle 11gR2 RMAN Duplicate 触发PLS-00201: identifier 'DBMS_RCVCAT.GETDBID' must be declared 错误

在进行RMAN Duplicate的时候,报如下错误,然后中断:   DBGSQL:    TARGET> begin :fhdbi := dbms_rcvcat.getDbid; end; DBGSQL:        sqlcode = 6550 DBGSQL:         B :fhdbi = 32767 RMAN-00571: ================

windows media player 中播放pls的方法

windows media player目前只能播放 wpl 和 asm格式的列表文件。而linux下mplayer和vlc支持的pls,很遗憾没法支持。 不过,老外写了个“open pls in wmp”的插件,安装后就可以播放了。就是这个OpenPlsInWmp2Setup.exe http://openplsinwmp.codeplex.com/ 看起来挺酷,不过看一下代码就知道原理很

c#中PLS-00306: wrong number or types of arguments in call to 'BORR_BOOK'

在VS中调用oracle 包里的存储过程时,一直报这个错误, 经过百番周折 才知道:  是C# 中方法里 传递给oracle存储过程的传递参数名称 跟 oracle中存储过程中参数的名称不一致,导致的, 真的是让我耗费脑筋呀!!!

[Err] ORA-06553: PLS-306: wrong number or types of arguments in call to

[Err] ORA-06553: PLS-306: wrong number or types of arguments in call to   出现以上错误可能因为参数太多,漏掉参数了。静下心,仔细数数参数个数和声明函数时候是否对应

PLS/SQL增删改查

连接查询:指基于两个或者两个以上的表或视图的查询; 当使用连接查询时,必须在from子句后面指定两个或者两个以上的表; 当使用连接查询时,应该在列名前加表名作为前缀。如果不同表之间的 列名不同,那么就不需要加前缀,如果有同名的列就必须加前缀。否则 会因为列的二义性而报错。 当使用连接查询时,必须在where子句中指定有效的连接条件。如果不指定 连接条件,或者指定

回归预测 | Matlab实现PCA-PLS主成分降维结合偏最小二乘回归预测

回归预测 | Matlab实现PCA-PLS主成分降维结合偏最小二乘回归预测 目录 回归预测 | Matlab实现PCA-PLS主成分降维结合偏最小二乘回归预测效果一览基本介绍程序设计参考资料 效果一览 基本介绍 Matlab实现PCA-PLS主成分降维结合偏小二乘回归预测(完整源码和数据) 1.输入多个特征,主成分降维后输入偏小二乘进行回归; 2.算法新颖

偏最小二乘算法(PLS)回归建模 (Matlab代码实现)

目录   💥1 概述 📚2 运行结果 🎉3 参考文献 👨‍💻4 Matlab代码 💥1 概述 在实际问题中,经常遇到需要研究两组多重相关变量间的相互依赖关系,并研究用一组变量(常称为自变量或预测变量)去预测另一组变量(常称为因变量或响应变量),除了最小二乘准则下的经典多元线性回归分析(MLR),提取自变量组主成分的主成分回归分析(PCR)

PLS-DA分类的实现(基于sklearn)

目录 简单介绍 代码实现 数据集划分 选择因子个数 模型训练并分类 调用函数 简单介绍 (此处取自各处资料)         PLS-DA既可以用来分类,也可以用来降维,与PCA不同的是,PCA是无监督的,PLS-DA是有监督的。与PCA不同,PCA是无监督,PLS是“有监督”模式的偏最小二乘法分析,当样本组间差异大而组内差异小时,无监督分析方法可以很好的区分组间差异。反