数据分享|R语言Python机器学习预测4案例合集：众筹平台、机票折扣、糖尿病患者、员工满意度
在数据驱动的当代社会，机器学习已成为揭示复杂现象、预测未来趋势的重要工具。特别是在商业决策、健康管理、交通出行等多个领域，机器学习技术的应用日益广泛。
Category Archives: Python辅导
python中Copula在多元联合分布建模可视化2实例合集|附数据代码
Copula是一个用于描述多个随机变量之间相关性的函数，它将这些变量的联合分布与其边缘分布连接起来。
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。
Python中Keras微调Google Gemma：定制化指令增强大型语言模型LLM
像谷歌、Meta和Twitter这样的大公司正大力推动其大型语言模型（LLM）的开源。
Python众筹项目结果预测：优化后的随机森林分类器可视化
随着信息技术的飞速发展，众筹作为一个互联网金融的子领域已经成为个人和小企业主筹集资金支持梦想的创新渠道。
Python贷款违约预测:Logistic、Xgboost、Lightgbm、贝叶斯调参/GridSearchCV调参
WeChat Tencent QQ email print 由Linseng Bo撰写 解决方案 任务/目标
数据分享|用户消费行为分析预测模型、重庆市的政策数据分析
企业想要发展必须掌握政策的动向。本次研究把握政策的核心要点，利用Python强大的计算生态(pandas,Matplotlib,DataFrame,request_html.Butiful Soup,wordcloud等第三方库)，实现对重庆地区政策数据的清洗，可视化以及自然文本分析。
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。
疫情期间航空网络演变复杂网络可视化
COVID-19对航空网络的拓扑结构和属性都有很大的影响，其影响的结果表现在网络鲁棒性、连通性和活动性的下降，以及疫情区域的航空网络状态的变化。
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。
python、R语言ARIMA-GARCH分析南方恒生中国企业ETF基金净值时间序列分析
虽然中国股票市场日益完善,但还不完全是弱有效市场,因此中国股票市场存在比较明显的通过技术分析达到的套利机会。
Python贝叶斯MCMC：Metropolis-Hastings、Gibbs抽样、分层模型、收敛性评估
在常规的马尔可夫链模型中，我们通常感兴趣的是找到一个平衡分布。
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。
Python随机波动性SV模型：贝叶斯推断马尔可夫链蒙特卡洛MCMC分析英镑/美元汇率时间序列数据
WeChat Tencent QQ email print 由Kaizong Ye，Sherry Deng撰写
Python对全球Covid-19疫情失业数据相关性、可视化分析
“失业”是 Covid-19 疫情的许多负面影响之一，几乎每个国家都受到了影响
Python贝叶斯高斯混合模型GMM聚类分析数据和混合密度可视化
混合模型是另一种生成模型，它将数据点的分布建模为多个单独分布的组合（”混合”）。
Python随机波动模型Stochastic volatility，SV随机变分推断SVI分析标普500指数股票价格时间序列数据波动性可视化
随机波动模型（Stochastic volatility models）经常被客户用来对股票价格随时间的变动性进行建模。
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。
Python用正则化Lasso、岭回归预测房价、随机森林交叉验证鸢尾花数据可视化2案例
机器学习模型的表现不佳通常是由于过度拟合或欠拟合引起的，我们将重点关注客户经常遇到的过拟合情况。
Python用GAN生成对抗性神经网络判别模型拟合多维数组、分类识别手写数字图像可视化
生成对抗网络（GAN）是一种神经网络，可以生成类似于人类产生的材料，如图像、音乐、语音或文本。
Python用PyMC贝叶斯GLM广义线性模型、NUTS采样器拟合、后验分布可视化
尽管贝叶斯方法相对于频率主义方法的理论优势已经在其他地方进行了详细讨论，但其更广泛采用的主要障碍是“可用性”。
Python用 PyMC3 贝叶斯推理案例研究：抛硬币和保险索赔发生结果可视化
在这里，我们将帮助客户将 PyMC3 用于两个贝叶斯推理案例研究：抛硬币和保险索赔发生。
Python用GARCH对ADBL股票价格时间序列趋势滚动预测、损失、可视化分析
金融市场的股票价格时间序列分析一直以来都是投资者和研究者关注的主题之一。
【视频】Python的天气数据爬虫实时抓取采集和可视化展示
本文以天气数据实时抓取和可视化展示为主题。
【视频】支持向量机算法原理和Python用户流失数据挖掘SVM实例
即使是同一种植物，由于生长的地理环境的不同，它们的特征会有所差异。例如鸢尾花，可分为山鸢尾、杂色鸢尾、维吉尼亚鸢尾。
【视频】Python用GM（1，1)灰色模型预测模型对电力预测
负荷预测是电力系统的重要工作之一，对电力系统各个部门的工作都起着非常重要的作用。
Python爱彼迎Airbnb新用户体验数据XGBoost、随机森林预测
在多项用户数据中寻找与预测值相关的属性。查看各个特征的分布与特征之间的关联。
Python电力负荷预测：ARIMA、LSTM神经网络时间序列分析
电力系统源源不断向各用户提供持续稳定的电能，本文通过对数据的提取。
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。
python用回归模型对水泥生产关键温度点预测模型
本项目目标为水泥生产关键生产数据的回归及预测（某一关键温度点的预测）。
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
Python路面平整度检测车辆数据——速度修正
目前主流的轻量化路面平整度检测技术方案为：使用车载加速度传感器采集车辆在路面上行驶时的竖向振动数据，并按照每100米计算竖向振动数据统计指标：均方根值RMS，并建立RMS与路面平整度指标：IRI之间的回归模型。
Python酒店评论文本数据分析：tf-idf、贝叶斯、逻辑回归，支持向量机SVM、K最邻近算法KNN、随机森林、LDA主题模型
随着互联网的普及和移动端的应用的飞速发展,消费者在各大电商平台进行活动交易时产生了大量的行为数据,在线评论文本就是其中一种。
Python用逻辑回归、决策树、SVM、XGBoost 算法机器学习预测用户信贷行为数据分析报告
摘要:此报告首先将dataset进行数据清洗，得到dataset_new。
Python用Lstm神经网络、离散小波转换DWT降噪对中压电网电压时间序列预测
对于电力公司来说，对局部放电的准确预测可以显著降低人力物力成本。
python用回归、arima、随机森林、GARCH模型分析国债期货波动性、收益率、价格预测
让个人购买人员了解美国国债期货的特性，以便于进行个人投资及管理。
Python代做编程辅导：COMSW3101 Introduction to Python
WeChat Tencent QQ email print 由LE PHUONG撰写 Problem 1 &#
Python代做编程辅导：CSC521 Monte Carlo Simulate
用MonteCarlo算法解决两个Problem，start code中提供了所需的算法lib。
Python代做编程辅导：CSE231 Randering Colors
基础的Python作业，主要就是用while和if结合三方库来画图。
Python代做编程辅导：COMP9021 Tangram
用Python解一个Tangram，也就是七巧板问题，作业给基本框架，往里面填写逻辑即可。
Algorithm代做编程辅导：CS406 Greed Algorithm
Greedy Algorithm，也就是贪心算法，局部最优化的算法
Python代做编程辅导：ECM1414 Data Structures and Algorithms
Insert Sort和Merge Sort是排序算法中两个最基础的算法，虽然实际中很难用到，但是作为排序的启蒙还是不错的。
Python代做：CSC411 Digit Classification
In this assignment, you will compare the characteristics and performance of different classifiers,
Python辅导代码编写：COMP1001 More Text Processing
用Python的一个优势便是十分适合Text processing，由于Python内建了许多函数，对于文字、字符的处理十分便捷
Python编程辅导： CSC120H Simulating Canadian Elections
高大上的Elections，特别是在大选中，投票往往会采用电子选箱，也就是智能选举系统。
Python代码编写：CSC108H Tic-Tac-Toe
Tic-tac-toe is a two-player game that children often play to pass the time.
