Python古代文物成分分析与鉴别研究：灰色关联度、岭回归、K-means聚类、决策树分析
在文化遗产保护领域，古代玻璃制品的成分分析一直是研究中西方文化交流的关键课题。
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Python酒店预订数据：随机森林与逻辑回归模型ROC曲线可视化
在数字化运营的浪潮中，酒店行业的预订数据俨然成为一座待开采的金矿。
消费者网络购物意向分析：调优逻辑回归LR与决策树模型在电商用户购买预测中的应用及特征重要性优化
在数字化商业浪潮中，精准把握消费者网络购物意向已成为电商企业提升竞争力的核心命题。本文改编自团队为某电商平台完成的用户行为分析咨询项目，旨在通过真实业务场景下的数据洞察，揭示消费决策背后的逻辑。
Python谷歌商店Google Play APP评分预测：LASSO、多元线性回归、岭回归模型对比研究
在移动应用市场竞争白热化的当下，APP 评分已成为衡量用户满意度、影响下载转化率的关键指标。
Python糖尿病预测融合模型构建：伯努利朴素贝叶斯、逻辑回归、决策树、随机森林、支持向量机SVM应用
在医疗健康数字化转型浪潮中，如何利用数据科学技术提升疾病预测的精准性，成为临床决策支持领域的重要课题。
Python、R语言南方电网、电力负荷数据多模型构建：分位数回归、GAM样条曲线、指数平滑和SARIMA与预测实践
在数字经济浪潮席卷全球的当下，电力行业正经历着从传统运营模式向数据驱动型模式的深刻变革。
Python新加坡房产交易数据预测：神经网络MLP、回归、指数平滑模型与特征交互探索
WeChat Tencent QQ email print 由ZhiYuan Han，Kaizong Ye，W
Python+AI提示词出租车出行轨迹：梯度提升GBR、KNN、LR回归、随机森林融合预测及贝叶斯概率异常检测研究
在当今数字化浪潮席卷全球的时代，城市交通领域的海量数据如同蕴藏着无限价值的宝藏等待挖掘。
Python比特币价格时间序列：LGBMRegressor递归自回归、随机游走及外部变量预测探索
在当今数据驱动的时代，数据科学家们肩负着从海量数据中挖掘有价值信息、解决实际问题的重任。
Python+AI提示词比特币数据预测：Logistic逻辑回归、SVC及XGB特征工程优化实践
在当今数据驱动的时代，数据科学家肩负着通过数据分析和建模为各行业提供有价值洞察的重任。
Python对Airbnb北京、上海链家租房数据用逻辑回归LR、决策树、岭回归、Lasso、随机森林、XGBoost、神经网络kmeans聚类分析市场影响因素|数据分享
在数据驱动的时代，数据科学家肩负着从海量数据中挖掘价值的重任。
Python贝叶斯回归、强化学习分析医疗健康数据拟合截断删失数据与参数估计3实例
本专题合集聚焦于有序分类变量处理、截断与删失数据回归分析以及强化学习模型拟合等多个重要且具有挑战性的数据分析场景，旨在为数据科学家提供全面且深入的解决方案。
专题|MATLAB-R语言Logistic逻辑回归增长模型在互联网金融共生及移动通信客户流失分析实例合集
WeChat Tencent QQ email print 由Kaizong Ye，Liao Bao撰写 本专
Python+AI提示词用贝叶斯样条回归拟合BSF方法分析樱花花期数据模型构建迹图、森林图可视化
在数据科学的领域中，我们常常会遇到需要处理复杂关系的数据。
专题|Python梯度提升实例合集：GBM、XGBoost、SMOTE重采样、贝叶斯、逻辑回归、随机森林分析信贷、破产数据
在当今数据驱动的时代，数据分析师和数据建模师面临着各式各样复杂且极具挑战性的任务。本专题合集便是围绕这些挑战展开的宝贵知识盛宴。
专题|Python贝叶斯金融数据应用实例合集：随机波动率SV模型、逻辑回归、参数更新、绩效比较BEST分析亚马逊股票、标准普尔500指数|附数据代码
本专题合集系统梳理了贝叶斯方法在金融数据分析与分类建模中的前沿应用。
R语言Stan贝叶斯空间条件自回归CAR模型分析死亡率多维度数据可视化
在空间数据分析领域，准确的模型和有效的工具对于研究人员至关重要。
R语言用逻辑回归贝叶斯层次模型对本垒打数据与心脏移植数据后验预测检验模拟推断及先验影响分析|附数据代码
WeChat Tencent QQ email print 由Kaizong Ye，Sherry Deng撰写
Python糖尿病数据分析：深度学习、逻辑回归、K近邻、决策树、随机森林、支持向量机及模型优化训练评估选择
本研究旨在利用机器学习和深度学习模型对糖尿病数据进行分析和预测。通过对糖尿病数据集的读取、预处理、特征分析，运用多种机器学习算法如逻辑回归、K近邻、决策树、随机森林、支持向量机以及前馈神经网络等进行模型训练和评估。
【视频】R语言支持向量分类器SVM原理及房价数据预测应用及回归、LASSO、决策树、随机森林、GBM、神经网络对比可视化
超平面作为高维空间中的关键概念，可将线性空间一分为二，为数据分类奠定了理论基石。
Python线性混合效应回归LMER分析大鼠幼崽体重数据、假设检验可视化
在数据分析领域，当数据呈现出层次结构时，传统的一般线性模型（GLM）可能无法充分捕捉数据的特征。
R基于贝叶斯加法回归树BART、MCMC的DLNM分布滞后非线性模型分析母婴PM2.5暴露与出生体重数据及GAM模型对比、关键窗口识别
在母婴暴露于空气污染对儿童健康影响的研究中，常需对孕期暴露情况与健康结果进行回归分析。
R语言混合模型回归GBTM群组轨迹模型绘图可视化研究
在回归分析的广袤领域中，面对具有多条未知函数线的复杂数据时，传统方法常常捉襟见肘。混合模型作为一种强有力的分析手段应运而生，其在处理此类复杂情境时展现出独特的优势与潜力。
Python、R语言Lasso、Ridge岭回归、XGBoost分析Airbnb房屋数据：旅游市场差异、价格预测
在大众旅游蓬勃发展的背景下，乡村旅游已成为推动乡村经济、社会和文化发展的关键力量。
R语言非参数回归预测摩托车事故、收入数据：局部回归、核回归、LOESS可视化
非参数回归为经典（参数）回归方法提供了一种灵活的替代方法。
【视频讲解】非参数重采样bootstrap的逻辑回归Logistic应用及模型差异Python实现
本文将深入探讨逻辑回归在心脏病预测中的应用与优化。
Python个人收入影响因素模型构建：回归、决策树、梯度提升、岭回归
“你的命运早在出生那一刻起便被决定了。”这样无力的话语，无数次在年轻人的脑海中回响，尤其是在那些因地域差异而面临教育资源匮乏的年轻人中更为普遍。
【视频讲解】滚动回归Rolling Regression、ARIMAX时间序列预测Python、R实现应用
本文将通过视频讲解，展示如何用滚动回归预测，并结合一个R语言多元时间序列滚动预测：ARIMA、回归、ARIMAX模型分析实例的代码数据，为读者提供一套完整的实践数据分析流程。
郑州地铁站点客流量预测：随机森林极限梯度提升回归器XGBoost
随着城市化进程的加快，地铁作为城市公共交通的重要组成部分，其客流量管理与预测对于城市交通规划和资源配置具有重要意义。
过采样SMOTE逻辑回归、SVM、随机森林、AdaBoost和XGBoost对不平衡数据分析预测
在此背景下，我们帮助客户对“在线食品交付偏好-班加罗尔地区”数据开展研究，建立印度在线食品配送平台消费者的用户画像，研究影响顾客购买意愿的因素，并给出相应的预测。
【视频讲解】Python遗传算法GA优化SVR支持向量回归、ANFIS自适应神经模糊推理系统预测证券指数ISE数据
本文旨在通过应用多种机器学习技术，对交易所的历史数据进行深入分析和预测。
【视频讲解】神经网络、Lasso回归、线性回归、随机森林、ARIMA股票价格时间序列预测|附代码数据
WeChat Tencent QQ email print 由Haopeng Li撰写 基于此，选择合适的模型
Python回归、聚类、相关分析上海公租房租金满意度影响因素数据可视化
随着城市化进程的加速，住房问题日益成为城市居民关注的焦点。公租房作为政府为解决中低收入家庭住房困难而推出的一种重要住房保障形式，其租金水平、居住条件及租住体验直接关系到广大租户的切身利益和生活质量。
Python预测体重变化：决策树、tf神经网络、随机森林、梯度提升树、线性回归可视化分析吸烟与健康调查数据
在当今的数据驱动时代，机器学习算法已成为解析复杂数据集、揭示隐藏模式及预测未来趋势的重要工具。
【视频讲解】逻辑回归原理及R语言预测心脏病、用户流失数据挖掘2实例
在统计学习和机器学习的领域中，逻辑回归模型是一种广泛应用于分类问题的预测模型。
SPSS用CHAID决策树、逻辑回归预测电信用户产品使用流失数据
在电信行业中，用户产品使用的流失情况对于企业而言是一个关键的运营指标。
R语言动态广义相加模型GAM张量积交互项、傅立叶项、谐波回归分析季节性时间序列航空乘客数据
季节性在真实的时间序列中是非常常见的。
梯度提升机器LightGBM集成学习回归、分类、参数调优可视化实例|附数据代码
Light Gradient Boosted Machine（简称LightGBM）是一个开源库，它为梯度提升算法提供了高效且有效的实现。
【视频】多元线性回归模型原理讲解与R语言电影票房数据实例
近年来，随着计量经济学和统计学的快速发展，回归模型作为一种有效的数据分析工具，被广泛应用于金融市场的分析中。
【视频】N-Gram、逻辑回归反欺诈模型文本分析招聘网站欺诈可视化|附数据代码
随着互联网的快速发展，招聘网站已成为求职者与雇主之间的重要桥梁。然而，随之而来的欺诈行为也日益猖獗，给求职者带来了极大的困扰和风险。
【视频】R语言支持向量回归SVR预测水位实例讲解|附代码数据
当我们面对样本需要建立相应模型时，使用传统统计方法建立模型需要大量的样本数据，只有在样本量足够大时，该模型才具有一定的可靠性。
R语言Stan贝叶斯回归置信区间后验分布可视化模型检验
贝叶斯回归是一种统计方法，它使用贝叶斯定理来估计回归模型的参数。
R语言分类回归分析考研热现象分析与考研意愿价值变现
首先，在考研中，受到新冠疫情影响，考研增长人数增长与大部分考研机构预测有一定差距（今年人数只有370多万，并没有突破400万大关），本次研究需要通过问卷调查进行内部影响机制探究。
Python套索回归lasso、SCAD、LARS分析棒球运动员薪水3个实例合集|附数据代码
套索回归（Lasso Regression）是一种线性回归方法，特别适用于解决高维数据和过拟合问题。它通过引入正则化项来限制模型复杂度，从而在保持模型预测能力的同时，降低模型的方差。
R语言逻辑回归logistic模型ROC曲线可视化分析2例：麻醉剂用量影响、汽车购买行为
本文利用R语言，通过逐步逻辑回归模型帮助客户分析两个实际案例：麻醉剂用量对手术病人移动的影响以及汽车购买行为预测。
R语言逻辑回归、GAM、LDA、KNN、PCA主成分分析分类预测房价及交叉验证
本研究旨在帮助客户利用房价数据集进行数据分析，该数据集包含82个变量和2930个数据点。
R语言lasso协变量改进Logistic逻辑回归对特发性黄斑前膜因素交叉验证可视化分析
特发性黄斑视网膜前膜能引起患者视物变形、变小和视力下降等视功能损害。
SPSS用多元逐步回归模型对上证指数预测、描述统计和相关分析可视化研究
主要思路为了准确的估计股票价格,了解股票的一般规律,更好的为资本市场提供参考意见和帮助股民进行投资股票作出正确
R语言软件对房价数据预测：回归、LASSO、决策树、随机森林、GBM、神经网络和SVM可视化
在房地产市场中，准确地预测房屋价格是至关重要的。过去几十年来，随着数据科学和机器学习的快速发展，各种预测模型被广泛应用于房屋价格预测中。
R语言、WEKA关联规则、决策树、聚类、回归分析工业企业创新情况影响因素数据
为了解某市规模以上工业企业创新情况，对该市企业的创新活动进行调查，分别得出三组数据testl(企业财务情况
R语言逻辑回归模型的移动通信客户流失预测与分析
通过对某移动通信公司客户的流失数据分析，了解客户流失规律，建立流失预警系统，为客户关系管理服务。
电信行业客户流失预测：KNN、朴素贝叶斯、逻辑回归、LDA/QDA、随机森林、支持向量机、CART、神经网络
客户流失是一个存在于各个行业的严重问题，这一问题也同样受到众多电信服务提供商的关注——因为获得一个新客户的成本远远超过保留一个老客户的成本。
SAS逻辑回归logistic在对鲍鱼年龄识别中的应用可视化
逻辑回归具有适合于解决复杂的非线性问题的特点,因此，在这里根据鲍鱼的多个生理特征，如性别、重量、直径等信息，采用逻辑回归的方法，对鲍鱼的年龄进行分类预测，以满足商家对鲍鱼的分类。
R语言逻辑回归logistic对ST股票风险建模分类分析混淆矩阵、ROC曲线可视化
信用风险建模是金融领域的重要课题，通过建立合理的信用风险模型，可以帮助金融机构更好地评估借款人的信用状况，从而有效降低信贷风险。
数据分享|python分类预测职员离职:逻辑回归、梯度提升、随机森林、XGB、CatBoost、LGBM交叉验证可视化
离职率是企业保留人才能力的体现。分析预测职员是否有离职趋向有利于企业的人才管理，提升组织职员的心理健康，从而更有利于企业未来的发展。
Python用偏最小二乘回归Partial Least Squares，PLS分析桃子近红外光谱数据可视化
PLS，即偏最小二乘（Partial Least Squares），是一种广泛使用的回归技术，用于帮助客户分析近红外光谱数据。
数据分享|R语言逐步回归模型对电影票房、放映场数、观影人数预测可视化
本文通过利用回归模型帮助客户对电影的票房数据（以及放映场数，观影人数）进行了研究，确定了决定电影的票房的重要因素。
Python、Spark SQL、MapReduce决策树、回归对车祸发生率影响因素可视化分析
如何处理庞大的数据集，并对数据进行可视化展示。
R语言偏最小二乘回归PLS回归分析制药产品化学制造过程数据、缺失值填充、变量重要性
PLS回归主要的客户来自于化学、药品、食品和塑料行业。
Python用KNN（K-近邻）回归、分类、异常值检测预测房价、最优K值选取、误差评估可视化
KNN是一种非参数学习算法，这意味着它不会对底层数据做出任何假设。
Python自激励阈值自回归(SETAR)、ARMA、BDS检验、预测分析太阳黑子时间序列数据
这篇文章展示了自激励阈值自回归SETAR的使用，用于分析经常被客户研究的太阳黑子数据集。
R语言对面板数据：含时间固定效应混合效应回归分析交通死亡率、酒驾法和啤酒税
面板数据回归可以缓解省略变量偏误的问题，特别是当没有既与感兴趣的回归变量相关又与依赖变量相关的变量信息时，并且这些变量在时间或实体维度上是恒定的。
R语言非线性动态回归模型ARIMAX、随机、确定性趋势时间序列预测个人消费和收入、用电量、国际游客数量
传统时间序列模型允许包含过去观察到的系列信息，但不允许客户包含其他可能相关的信息。
Python用线性回归和TensorFlow非线性概率神经网络不同激活函数分析可视化
在这篇文章中，我将尝试介绍从简单的线性回归到使用神经网络构建非线性概率模型的步骤。
R语言非线性回归和广义线性模型：泊松回归、伽马回归、逻辑回归、Beta回归分析机动车事故、小鼠感染、蛤蜊数据、补剂锻炼钠摄入数据
我们使用广义线性模型（Generalized Linear Models，简称GLM）来研究客户的非正态数据，并探索非线性关系。
R语言逻辑回归、决策树、随机森林、神经网络预测患者心脏病数据混淆矩阵可视化
众所周知，心脏疾病是目前全球最主要的死因。
R语言非线性方程数值分析生物降解、植物生长数据：多项式、渐近回归、负指数方程、幂函数曲线、米氏方程、逻辑曲线、Gompertz、Weibull曲线
在选择最佳拟合实验数据的方程时，可能需要一些经验。当我们没有文献信息时该怎么办？
R语言用逻辑回归预测BRFSS中风数据、方差分析anova、ROC曲线AUC、可视化探索
行为风险因素监测系统（BRFSS）是一项年度电话调查。
