R语言贝叶斯Metropolis-Hastings Gibbs 吉布斯采样器估计变点指数分布分析泊松过程车站等待时间
指数分布是泊松过程中事件之间时间的概率分布，因此它用于预测到下一个事件的等待时间。
Category Archives: 计算机科学与技术
Python TensorFlow循环神经网络RNN-LSTM神经网络预测股票市场价格时间序列和MSE评估准确性
该项目包括：自 2000 年 1 月以来的股票价格数据。我们使用的是 Microsoft 股票。
Python用Keras的LSTM神经网络进行时间序列预测天然气价格例
一个简单的编码器-解码器LSTM神经网络应用于时间序列预测问题
关联规则Apriori挖掘豆瓣读书评论爬虫采集数据与可视化
主题将紧紧围绕以下几点：有哪些书籍值得推荐？一般书籍的价格是多少？一本书的评分和评论数量之间是否存在某种关系？
R语言近似贝叶斯计算MCMC（ABC-MCMC）轨迹图和边缘图可视化
WeChat Tencent QQ email print 由Kaizong Ye，Weilong Zhang
R语言马尔可夫MCMC中的Metropolis Hastings，MH算法抽样（采样）法可视化实例
Metropolis Hastings 算法是一种非常简单的算法，用于从难以采样的分布中生成样本。
MATLAB用深度学习长短期记忆 (LSTM) 神经网络对智能手机传感器时间序列数据进行分类
此示例说明如何使用长短期记忆 (LSTM) 网络对序列数据的每个时间步长进行分类。
R语言广义线性模型GLM：线性最小二乘、对数变换、泊松、二项式逻辑回归分析冰淇淋销售时间序列数据和模拟
线性模型是统计学的基础，但它的意义远不止用尺子在几个点上画一条线。
R语言极值理论：希尔HILL统计量尾部指数参数估计可视化
极值理论对样本尾部分布的极值指数的估计方法主要有两类：半参数方法和全 参数方法，前者主要是基于分布尾部的 Hill 估计量，后者则主要基于广义帕累托分布。
R语言GARCH模型对股市sp500收益率bootstrap、滚动估计预测VaR、拟合诊断和蒙特卡罗模拟可视化
Box 等人的开创性工作(1994) 在自回归移动平均模型领域的相关工作为波动率建模领域的相关工作铺平了道路，分别由 Engle (1982) 和 Bollerslev (1986) 引入了 ARCH 和 GARCH 模型。
python TensorFlow 2二维卷积神经网络CNN对图像物体识别混淆矩阵评估
本文演示了如何训练一个简单的卷积神经网络 (CNN) 来对 CIFAR 图像进行分类。
Python银行机器学习:回归、随机森林、KNN近邻、决策树、高斯朴素贝叶斯、支持向量机svm分析营销活动数据
该数据与银行机构的直接营销活动相关，营销活动基于电话。
R语言结构方程模型SEM分析心理学和营销研究数据路径图可视化
结构方程建模 (SEM) 是一种全面而灵活的方法，包括在假设模型中研究变量之间的关系。
Python信贷风控模型：梯度提升Adaboost,XGBoost,SGD, GBOOST, SVC,随机森林, KNN预测金融信贷违约支付和模型优化
在此数据集中，我们必须预测信贷的违约支付，并找出哪些变量是违约支付的最强预测因子？
SAS用梯度提升回归树(GBDT)迁移学习预测抵押贷款拖欠风险和垃圾电子邮件数据
GBDT梯度提升模型由多个决策树组成。
R语言弹性网络Elastic Net正则化惩罚回归模型交叉验证可视化
弹性网络正则化同时应用 L1 范数和 L2 范数正则化来惩罚回归模型中的系数。
R语言多变量（多元）多项式曲线回归线性模型分析母亲吸烟对新生婴儿体重影响可视化
本文使用的数据集记录了 1236 名新生婴儿的体重，以及他们母亲的其他协变量。
回归树模型分析纪录片播放量影响因素
纪录片能够真实、详尽地反映一个地区的风貌，展示经济发展和社会进步。
R语言马尔可夫链（Markov Chain, MC）模拟赌徒破产模型Gambler’s Ruin Problem可视化
WeChat Tencent QQ email print 由Kaizong Ye，Weilong Zhang
R语言、SAS潜类别（分类）轨迹模型LCTM分析体重指数 (BMI)数据可视化
潜类别轨迹建模 (LCTM) 是流行病学中一种相对较新的方法，用于描述生命过程中的暴露，它将异质人群简化为同质模式或类别。
R语言IRT理论：扩展Rasch模型等级量表模型lltm、 rsm 和 pcm模型分析心理和教育测验数据可视化
我们首先介绍扩展 Rasch 模型的方法论，然后是一般程序描述和应用主题,包括简单的 Rasch 模型、评级量表模型、部分信用模型及其线性扩展。
R语言单变量和多变量（多元）动态条件相关系数DCC-GARCH模型分析股票收益率金融时间序列数据波动率
当您处理金融时间序列时，我们通常可以获得相对高频的观察结果。
Python进行多输出（多因变量）回归：集成学习梯度提升决策树GRADIENT BOOSTING REGRESSOR,GBR回归训练和预测可视化
在之前的文章中，我们研究了许多使用 多输出回归分析的方法。
R语言Bootstrap(自举法，自抽样法)估计回归置信区间分析股票收益
. 您想知道它是否与（例如）零显着不同。一般来说，人们会查看他们选择的软件报告的统计数据或 p.value。问题是，这个 p.value 计算依赖于因变量的分布。如果没有不同的说明，您的软件假定为正态分布，那是怎么回事？
R语言用回归构建配对交易策略量化模型分析股票收益和价格
对于那些不熟悉“配对交易”概念的人来说几句话。
R语言和Python用泊松过程扩展：霍克斯过程Hawkes Processes分析比特币交易数据订单到达自激过程时间序列
本文描述了一个模型，该模型解释了交易的聚集到达，并展示了如何将其应用于比特币交易数据。
R语言指数加权模型EWMA预测股市多变量波动率时间序列
从广义上讲，复杂的模型可以实现很高的预测准确性。
R语言Copula模型分析股票市场板块相关性结构
这篇文章是关于 copulas 和重尾的。
MATLAB用Lasso回归拟合高维数据和交叉验证
我们围绕Lasso技术进行一些咨询，帮助客户解决独特的业务问题。使用各种方法从指数分布生成 200 个五维数据 X 样本。
Python多项式Logistic逻辑回归进行多类别分类和交叉验证准确度箱线图可视化
WeChat Tencent QQ email print 由Kaizong Ye，Sherry Deng撰写
R语言GJR-GARCH和GARCH波动率预测普尔指数时间序列和Mincer Zarnowitz回归、DM检验、JB检验
在投资组合管理、风险管理和衍生品定价中，波动性起着重要作用。
R语言数量生态学冗余分析RDA分析植物多样性物种数据结果可视化
冗余分析（redundancy analysis，RDA）是一种回归分析结合主成分分析的排序方法，也是多因变量（multiresponse）回归分析的拓展。
R语言分位数自回归QAR分析痛苦指数：失业率与通货膨胀率时间序列
“分位数自回归”，它是对时间序列域的重要扩展。
R语言用有限混合模型(FMM,finite mixture model)创建衰退指标对股市SPY、ETF收益聚类和双坐标图可视化
从广义上讲，我们可以将金融市场状况分为两类：牛市和熊市。
R语言MCMC的rstan贝叶斯回归模型和标准线性回归模型比较
现在有了对贝叶斯方法的概念理解，我们将实际研究使用它的回归模型。
python贝叶斯随机过程：马尔可夫链Markov-Chain，MC和Metropolis-Hastings，MH采样算法可视化
本文，我们说明了贝叶斯学习和 计算统计一些结果。
python深度学习实现自编码器Autoencoder神经网络异常检测心电图ECG时间序列
通过训练具有小中心层的多层神经网络重构高维输入向量，可以将高维数据转换为低维代码。
Python贝叶斯推断Metropolis-Hastings（M-H）MCMC采样算法的实现
Metropolis-Hastings 算法对概率分布进行采样以产生一组与原始分布成比例的轨迹。
R语言极值分析：分块极大值Block-maxima、阈值超额法threshold excess、广义帕累托分布GPD拟合降雨数据时间序列
你们可能知道，实际极值分析有两种常用方法：分块极大值Blockmaxima、阈值超额法threshold excess。
R语言ARIMA、ARIMAX、 动态回归和OLS 回归预测多元时间序列
当ARIMA模型包括其它时间序列作为输入变量时,被称为传递函数模型(transfer function model)、多变量时间序列模型(multivariate time series model)、ARIMAX模型或Box-Tiao模型。
R语言K-means和层次聚类分析癌细胞系微阵列数据和树状图可视化比较
对“NCI60”（癌细胞系微阵列）数据使用聚类方法
R语言ARIMA、GARCH 和 VAR模型估计、预测ts 和 xts格式时间序列
对于时间序列分析，有两种数据格式： ts （时间序列）和 xts （可扩展时间序列）。
R语言群组变量选择、组惩罚group lasso套索模型预测分析新生儿出生体重风险因素数据和交叉验证、可视化
本文介绍具有分组惩罚的线性回归、GLM和Cox回归模型的正则化路径。
R 语言用RNN循环神经网络 、LSTM长短期记忆网络实现时间序列长期利率预测
2017 年年中，R 推出了 Keras 包 ，这是一个在 Tensorflow 之上运行的综合库，具有 CPU 和 GPU 功能。本文将演示如何在 R 中使用 LSTM 实现时间序列预测。
SAS分类决策树预测贷款申请评分剪枝和结果可视化
分类树的一个常见用途是预测抵押贷款申请人是否会拖欠贷款。
R语言股票收益分布一致性检验KS检验Kolmogorov-Smirnov、置换检验Permutation Test可视化
今年的收益是否真的与典型年份的预期不同？
R语言主成分分析PCA谱分解、奇异值分解SVD预测分析运动员表现数据和降维可视化
本文描述了如何 使用内置 R 执行主成分分析 ( PCA )。
R语言结构方程模型SEM、路径分析房价和犯罪率数据、预测智力影响因素可视化2案例
在本文，我们将考虑观察/显示所有变量的模型，以及具有潜在变量的模型。
R语言Fama French (FF) 三因子模型和CAPM多因素扩展模型分析股票市场投资组合风险/收益可视化
FF 模型通过回归除市场收益之外的几个变量的投资组合收益来扩展 CAPM。
R语言逻辑回归、随机森林、SVM支持向量机预测Framingham心脏病风险和模型诊断可视化
世界卫生组织估计全世界每年有 1200 万人死于心脏病。
R语言分类回归决策树交互式修剪和更美观地可视化分析细胞图像分割数据集
绘制分类或回归树的基本方法的 rpart() 函数只是调用 plot。
matlab稳态和时变卡尔曼滤波器Kalman filter的设计和仿真植物动力学模型案例研究
WeChat Tencent QQ email print 由Kaizong Ye，Coin Ge撰写 考虑稳
Python高维统计建模变量选择:SCAD平滑剪切绝对偏差惩罚、Lasso惩罚函数比较
变量选择是高维统计建模的重要组成部分。
R语言ggplot2绘制Kolmogorov-Smirnov KS检验图ECDF经验累积分布函数曲线可视化
Kolmogorov-Smirnov是比较一个频率分布f(x)与理论分布g(x)或者两个观测值分布的检验方法。
R语言GGPLOT2绘制圆环图雷达图/星形图/极坐标图/径向图Polar Chart可视化分析汽车性能数据
漂亮的圆形图。我不确定对数据分析师本身是否有额外的好处，但如果能吸引决策者的注意，那对我来说就是额外的价值。
R语言网络社区检测（社群发现）分析女性参加社交活动和社区节点着色可视化
在网络上进行社区检测时，有时我们不仅拥有实体之间的联系。
Python支持向量回归SVR拟合、预测回归数据和可视化准确性检查实例
支持向量回归（SVR）是一种回归算法，它应用支持向量机（SVM）的类似技术进行回归分析。
R语言生态学模拟对广义线性混合模型GLMM进行功率（功效、效能、效力）分析power analysis环境监测数据
最近我们被客户要求撰写关于计算 lme 4 包中广义线性混合模型的功效的研究报告。
Python实现谱聚类Spectral Clustering算法和改变聚类簇数结果可视化比较
谱聚类是一种将数据的相似矩阵的谱应用于降维的技术。
Python配对交易策略Pairs Trading统计套利量化交易分析股票市场
最近我们被客户要求撰写关于量化交易的研究报告。
Matlab广义线性模型glm泊松回归的lasso、弹性网络正则化分类预测考试成绩数据和交叉验证可视化
WeChat Tencent QQ email print 由Kaizong Ye，Coin Ge撰写 使用l
R语言非线性回归nls、线性插值探索分析河流阶段性流量数据和评级曲线、流量预测可视化
本文档通过一些探索性数据分析来制定河流的评级曲线和流量预测。
R语言Copula估计边缘分布模拟基金收益率计算投资组合风险价值VaR与期望损失ES
在这项工作中，我通过创建一个包含四只基金的模型来探索 copula，这些基金跟踪股票、债券、美元和商品的市场指数。
R语言有限混合模型聚类FMM、广义线性回归模型GLM混合应用分析威士忌市场和研究专利申请、支出数据
有限混合模型是对未观察到的异质性建模或近似一般分布函数的流行方法。
R语言生态学JAGS模拟数据、线性回归、Cormack-Jolly-Seber (CJS) 模型拟合MCMC 估计动物存活率和可视化
本文，我通过两个种群生态学家可能感兴趣的例子来说明使用“JAGS”来模拟数据：首先是线性回归，其次是估计动物存活率（公式化为状态空间模型）。
R语言结构方程模型 SEM 多元回归和模型诊断分析学生测试成绩数据与可视化
WeChat Tencent QQ email print 由Kaizong Ye，Weilong Zhang
