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Python用CEEMDAN-LSTM-VMD金融股价数据预测及SVR、AR、HAR对比可视化

股票市场是一个复杂的非线性系统,股价受到许多经济和社会因素的影响。因此,传统的线性或近线性预测模型很难有效、准确地预测股票指数的价格趋势。

Python注意力机制Attention下CNN-LSTM-ARIMA混合模型预测中国银行股票价格|附数据代码

股票市场在经济发展中占据重要地位。由于股票的高回报特性,股票市场吸引了越来越多机构和投资者的关注。

【梯度提升专题】XGBoost、Adaboost、CatBoost预测合集:抗乳腺癌药物优化、信贷风控、比特币应用|附数据代码

金融领域同样挑战重重,信贷风控中精准预测违约支付及把握相关因素变化规律,以及比特币价格走势的准确预判,都对决策制定至关重要。再者,企业经营中处理严重不平衡的破产数据以评估风险,也是一大难点。在此背景下,XGBoost、Adaboost、CatBoost 等梯度提升算法展现出强大的预测能力。

R语言基于贝叶斯分层、层次Hierarchical Bayesian模型的房价数据空间分析

本文主要探讨了贝叶斯分层模型在分析区域数据方面的应用,以房价数据为例,详细阐述了如何利用R进行模型拟合、分析及结果解读,展示了该方法在处理空间相关数据时的灵活性和有效性。

银行信贷风控专题:Python、R 语言机器学习数据挖掘应用实例合集:xgboost、决策树、随机森林、贝叶斯等

 在当今金融领域,风险管控至关重要。无论是汽车贷款违约预测、银行挖掘潜在贷款客户,还是信贷风控模型的构建,以及基于决策树的银行信贷风险预警,都是金融机构面临的关键挑战。

LSTM神经网络结合PSO粒子群优化对管网优化调度及网络安全入侵检测模型|附数据代码

在当今科技飞速发展的时代,无论是工业生产中的管网系统,还是信息领域的网络安全,都面临着日益复杂的挑战😕。

Python量子计算聚类Q-means(量子k-means)算法分析电路数据实现可视化

量子计算在近期已然成为一个频繁出现的热门概念。尽管它在大众认知以及互联网社区中备受瞩目,热度极高,然而就其实际能力而言,当前仍然存在诸多局限。

【专题】2024新能源企业“出海”系列之驶向中东、东南亚报告合集PDF分享(附原数据表)

在“双碳”目标引领下,中国新能源产业近年迅猛发展,新能源企业凭借技术革新、政策支持与市场驱动实现快速增长,在产业链完备、技术领先、生产效能及成本控制等方面优势显著。

【专题】2024跨境出海供应链洞察-更先进供应链报告合集PDF分享(附原数据表)

当前,全球化商业浪潮促使跨境电商行业飞速发展,产业带与跨境电商接轨、平台半托管模式涌现、社交电商带来红利机会以及海外仓不断扩张,这使得产业带外贸工厂、内贸工厂、传统进出口企业和品牌企业等纷纷加速布局跨境电商,赛道的繁荣也加剧了供给侧的竞争。

 
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