在全球气候变化背景下，精准降雨预测已成为农业生产决策的核心需求。作为数据科学工作者，我们在服务农业领域客户时发现，传统数值天气预报模型存在计算复杂、局地预测精度不足的问题，而机器学习黑箱模型又面临决策透明度的挑战。基于此，我们团队在某农业气象咨询项目中，创新性地构建了可解释的降雨预测模型，旨在为种植户提供兼具准确性和透明性的天气决策支持。本专题将围绕该模型的技术路径、实证分析及应用价值展开，系统呈现从数据预处理到业务落地的全链条解决方案。
在工业数字化转型的浪潮中，设备剩余寿命（RUL）预测作为预测性维护的核心环节，正成为数据科学家破解设备运维效率难题的关键。
本文旨在介绍一种利用贝叶斯优化方法来优化混合 CNN – RNN 和浅层网络超参数的简单方法，并展示了如何使贝叶斯优化器考虑离散值。
集成电路板等电子产品生产中，控制回焊炉各部分保持工艺要求的温度对产品质量至关重要。
我们正和一位朋友讨论如何在R软件中用GLM模型处理全国的气候数据。
预测股票价格，并在合适的时间产生交易策略实现收益，一直是一个热门的问题，到现在为止也提出了很多预测方法。
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？
配置神经网络很困难，因为没有关于如何去做的好的理论。
本文介绍简化模型构建和评估过程。
Boosting 是一类集成机器学习算法，涉及结合许多弱学习器的预测。
这个例子展示了如何用Matlab实现贝叶斯优化，使用分位数误差调整回归树随机森林的超参数。
本文将介绍R中可用于投资组合优化的不同求解器。
Nelder-Mead方法是最著名的无导数方法之一，它只使用f的值来搜索最小值。过程：
本文将说明金融数学中的R 语言优化投资组合，因子模型的实现和使用。
在回归模型研究中，我们将讨论优化，而经典工具就是所谓的共轭。给定函数f：Rp→R，其共轭值为函数f ⋆：Rp→R使得
在本教程中，我们将研究如何将Nelson-Siegel-Svensson（NSS）模型拟合到数据。由于我们将使用随机技术进行优化，因此我们应该重新运行几次。变量nRuns设置示例重启的次数。
我今年的研究课题是使用粒子群优化（PSO）的货币进行交易组合优化。
优化是一种为所有可能的解决方案找到给定问题的最佳解决方案的技术。
