Search Results: COMP

PCA主成分分析原理与水果成熟状态数据分析实例:Python中PCA-LDA与卷积神经网络CNN

主成分分析(PCA)作为数据科学中用于可视化和降维的重要工具,在处理具有大量特征的数据集时非常有用。

【视频讲解】Xgboost、ARIMA 和 Prophet对国际牛肉市场市场份额数据、比特币价格时间序列预测

本文将通过视频讲解,展示如何用Xgboost、ARIMA 和 Prophet对国际牛肉市场市场份额数据时间序列预测,并结合一个Python# ARIMA、XGBOOST、PROPHET和LSTM预测比特币价格实例的代码数据,为读者提供一套完整的实践数据分析流程。

【视频讲解】Python遗传算法GA优化SVR支持向量回归、ANFIS自适应神经模糊推理系统预测证券指数ISE数据

本文旨在通过应用多种机器学习技术,对交易所的历史数据进行深入分析和预测。

【视频讲解】PCA主成分分析原理及R语言经济研究可视化2实例合集|附代码数据

在数据分析的浩瀚宇宙中,我们时常面对多变量的数据海洋。这些变量虽然信息丰富,却也给处理带来了巨大挑战:工作量激增,而关键信息却可能淹没在繁杂的数据之中。

【视频】R语言广义加性模型GAMs非线性效应、比较分析草种耐寒性实验数据可视化

广义加法模型(Generalized Additive Models, GAMs)作为一种高度灵活的统计工具,显著扩展了广义线性模型(Generalized Linear Models, GLMs)的框架。

TensorFlow、Keras的LSTM神经网络异常检验和预测股市价格时间序列数据可视化python实例附代码数据

本文旨在探讨如何利用TensorFlow和Keras中的LSTM神经网络来预测和检验股市价格时间序列数据,并通过Python编程语言和可视化技术来展示预测结果和异常检验的效果。

【视频讲解】偏最小二乘结构方程模型PLS-SEM分析白茶产业数字化对共同富裕的影响|附代码数据

本文将通过视频讲解,展示如何用偏最小二乘结构方程模型PLS-SEM分析白茶产业数字化对共同富裕的影响。

数据分享|随机森林填充缺失值、BP神经网络在亚马逊评论、学生成绩分析研究2案例合集

神经网络作为一种强大的机器学习算法,具有强大的非线性映射和学习能力,能够处理复杂的模式识别和数据分类问题。

R语言贝叶斯INLA空间自相关、混合效应、季节空间模型、SPDE、时空分析野生动物数据可视化

在统计建模过程中,经常会遇到空间自相关性的问题。空间自相关性是指相近位置的观测值往往比远离位置的观测值更相似。

R语言拟合线性混合效应模型、固定效应、随机效应参数估计可视化生物生长、发育、繁殖影响因素

本文将介绍如何设置工作目录、读取数据、标准化数据、拟合线性混合效应模型、提取随机效应参数、绘制相关性图和Dot-and-Whisker图,以帮助研究人员更好地理解数据并进行有效的数据分析。

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。

R语言非线性方程数值分析生物降解、植物生长数据:多项式、渐近回归、负指数方程、幂函数曲线、米氏方程、逻辑曲线、Gompertz、Weibull曲线

在选择最佳拟合实验数据的方程时,可能需要一些经验。当我们没有文献信息时该怎么办?

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。

数据代码分享|R语言lasso回归、贝叶斯分析员工满意度调查数据、缺失值填充

员工满意度对于组织绩效和竞争力具有重要影响,因此准确了解员工满意度的影响因素和有效管理成为管理者的关键任务。

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R语言航班延误影响预测分析:lasso、决策树、朴素贝叶斯、QDA、LDA、缺失值处理、k折交叉验证

WeChat Tencent QQ email print 由Kaizong Ye,Liao Bao撰写 航班

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R语言关联规则Apriori对抗肿瘤中药数据库知识发现研究

肿瘤是近年来严重威胁人类的健康的疾病,据统计,目前大部分种类的肿瘤都呈现不同程度的上升趋势,中国因患肿瘤而死亡的人数约占全球肿瘤死亡总人数的1/4左右,人类正面临着肿瘤防治的新挑战。

R语言独立成分分析fastICA、谱聚类、支持向量回归SVR模型预测商店销量时间序列可视化

本文利用R语言的独立成分分析(ICA)、谱聚类(CS)和支持向量回归 SVR 模型帮助客户对商店销量进行预测。

R语言、SPSS基于主成分分析PCA的中国城镇居民消费结构研究可视化分析

以全国31个省、市、自治区的城镇居民家庭平均每人全年消费性支出的食品、衣着、居住、家庭设备用品及服务、医疗保健、交通与通讯、娱乐教育文化服务、其它商品和服务等 8 个指标数据为依据

 
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