Category Archives: 机器学习

R语言多维数据层次聚类散点图矩阵、配对图、平行坐标图、树状图可视化城市宏观经济指标数据

本文通过一些指数对散点图矩阵和平行坐标显示中的面板进行排序,并根据其数值水平对面板进行着色。

Python集成学习:自己编写构建AdaBoost分类模型可视化决策边界及sklearn包调用比较

Boosting指的是机器学习元算法系列,它将许多 “弱 “分类器的输出合并成一个强大的 “集合”,其中每个弱分类器单独的错误率可能只比随机猜测好一点。

R语言贝叶斯广义线性混合(多层次/水平/嵌套)模型GLMM、逻辑回归分析教育留级影响因素数据

本教程使用R介绍了具有非信息先验的贝叶斯 GLM(广义线性模型)。

R语言Kmeans均值聚类和层次聚类:亚洲国家地区生活幸福质量异同可视化分析和选择最佳聚类数

《世界幸福报告》是可持续发展解决方案网络的年度报告,该报告使用盖洛普世界民意调查的调查结果研究了150多个国家/地区的生活质量。

R语言用加性多元线性回归、随机森林、弹性网络模型预测鲍鱼年龄和可视化

铁和泛酸的极好来源,是澳大利亚、美国和东亚的营养食品资源和农业。100 克鲍鱼可提供超过 20% 的每日推荐摄入量。鲍鱼的经济价值与其年龄呈正相关。因此,准确检测鲍鱼的年龄对于养殖者和消费者确定其价格非常重要。

电力消耗模型构建、分析和预测

某制药公司每年要花费大量的资金在电费上,由于电力公司的业务改革,该药企可以在一年或月开始时向电力公司预购一定数量的电力,如果实际消耗大于该值,则每多消耗一度电要付比以前更多的电费,如果实际上没有消耗这么多,也不会退还多余的电费,因此该公司打算预测未来的电力消耗以节省资金消耗。

Python蒙特卡罗(Monte Carlo)模拟计算投资组合的风险价值(VaR)

VaR是 “风险价值 “的缩写,是许多公司和银行用来确定其公司内部金融风险水平的工具。风险值是为公司的投资而计算的,也可能是为检查银行或公司所管理的投资组合的风险水平。

R语言k-means聚类、层次聚类、主成分(PCA)降维及可视化分析鸢尾花iris数据集

(a)部分:k-means聚类
使用k-means聚类法将数据集聚成2组。
画一个图来显示聚类的情况
使用k-means聚类法将数据集聚成3组。
画一个图来显示聚类的情况
(b)部分:层次聚类
使用全连接法对观察值进行聚类。
使用平均和单连接对观测值进行聚类。
绘制上述聚类方法的树状图。

 
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