Blog

R语言决策树、随机森林、逻辑回归临床决策分析NIPPV疗效和交叉验证

临床决策(clinical decision making)是医务人员在临床实践过程中,根据国内外医学科研的最新进展,不断提出新方案,与传统方案进行比较后,取其最优者付诸实施,从而提高疾病诊治水平的过程。

R语言改进Apriori关联规则挖掘研究西安PM2.5含量与天气因素关系数据可视化

随着社会的发展,大数据(big data)一词越来越多地被提及,人们用它来描述和定义信息爆炸时代产生的海量数据,并命名与之相关的技术发展与创新。

R语言指数平滑预测法分析南京出租车打车软件空载率时间序列补贴政策可行性

本文通过建立空载率的数学模型,帮助客户来分析出租车的空载率,从而对出租车补贴政策能否提高高峰期的实载率,缓解打车难问题进行了说明。

R语言逻辑回归Logistic选股因素模型交易策略及沪深300指数实证

本文以多因素模型在股票交易中的应用为背景,帮助客户针对Logistic选股模型的理论基础以及模型原理方面分析Logistic选股模型的可行性与稳定性。为保证模型的可靠和稳定,使用过去五年的历史数据来检测模型。

R语言Kmeans均值聚类、PAM、DBSCAN、AGNES、FDP、PSO粒子群聚类分析iris数据结果可视化比较

本文以iris数据和模拟数据为例,帮助客户了比较R语言Kmeans聚类算法、PAM聚类算法、 DBSCAN聚类算法、 AGNES聚类算法、 FDP聚类算法、 PSO粒子群聚类算法在 iris数据结果可视化分析中的优缺点。

R语言GAMLSS模型对艾滋病病例、降雪量数据拟合、预测、置信区间实例可视化

GAMLSS模型是一种半参数回归模型,参数性体现在需要对响应变量作参数化分布的假设,非参数性体现在模型中解释变量的函数可以涉及非参数平滑函数,非参数平滑函数不预先设定函数关系,各个解释变量的非线性影响结果完全取决于样本数据。

R语言无套利区间模型期货期现研究:正向套利和反向套利次数、收益率分析华泰柏瑞300ETF可视化

股指期货的套利交易有助于股指期货实现其价格发现以及风险规避的功能。

Python互联网大数据爬虫的武汉市二手房价格数据采集分析:Linear Regression模型、XGBoost模型和LightGBM模型

我国有大量的资金都流入了房地产行业,同时与其他行业有着千丝万缕的联系,可以说房地产行业对推动我国深化改革、经济发展、工业化和城市化具有不可磨灭的作用。

R语言独立成分分析fastICA、谱聚类、支持向量回归SVR模型预测商店销量时间序列可视化

本文利用R语言的独立成分分析(ICA)、谱聚类(CS)和支持向量回归 SVR 模型帮助客户对商店销量进行预测。

SQL Server Analysis Services数据挖掘聚类分析职业、地区、餐饮消费水平数据

本文通过 SQL Server Analysis Services数据挖掘的分析模块,帮助客户对一个职业、地区、餐饮消费水平的数据挖掘,并用可视化分析图表显示数据。

Python对中国电信消费者特征预测:随机森林、朴素贝叶斯、神经网络、最近邻分类knn、逻辑回归、支持向量回归(SVR)

随着大数据概念的兴起,以数据为基础的商业模式越来越流行,用所收集到的因素去预测用户的可能产生的行为,并根据预测做出相应反应成为商业竞争的核心要素之一。

R语言两阶段最小二乘法2SLS回归、工具变量法分析股息收益、股权溢价和surfaces曲面图可视化

投资者最关心的两个问题就是收益率和股息,两者作为公司经营状况的两个重要方面,往往同时出现在投资报告中,二者之间具有较强的关联性。

R语言地理可视化:中国国内航线航班信息统计、绘制分布夜景图

最近,有一种说法:“中国经济发展的命脉就是石油和航线”。因此,航线的重要性不言而喻。

python基于评论情感分析和回归、arima销量预测的购物网站选品

网络购物模式已成为越来越重要的产品销售模式,亚马逊网站早在1995年就开始邀请产品消费者发表在线评论,此举带来了良好的效果,目前几乎所有的网站都采用了同样的方式。

Python、MATLAB股票投资:ARIMA模型最优的选股方案和投资组合方案与预测

基于当前统计的股票数据选择最优的选股方案和投资组合方案,以及预测股票价格未来一段时间的走向趋势以及波动程度,具有很大的实用价值

R语言CART决策树、随机森林、chaid树预测母婴电商平台用户寿命、流失可视化

借着二胎政策的开放与家庭消费升级的东风,母婴市场迎来了生机盎然的春天,尤其是母婴电商行业,近年来发展迅猛。

 
QQ在线咨询
售前咨询热线
15121130882
售后咨询热线
0571-63341498

关注有关新文章的微信公众号


永远不要错过任何见解。当新文章发表时,我们会通过微信公众号向您推送。

技术干货

最新洞察

This will close in 0 seconds