R语言代做编程辅导COMP 226: Computer-based trading in financial markets（附答案）
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R语言代做编程辅导STATG/M003 STATISTICAL COMPUTING | IN-COURSE ASSESSMENT 2（附答案）
The file lungfunction.dat contains data from 50 people. Lung function can be measured by a forced out breath of air into a device called a spirometer and is used as a marker for lung health.
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。
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
R语言金融市场量化交易：布林带、价差策略、RSI交易策略，回测COMP 226
我们将利用每日数据制定简单的交易策略 我们将涵盖以下内容。
R语言收益率和波动性模拟股票价格COMP226带自测题
在本工作表中，我们将研究价格、收益率和波动性。波动性通常用收益率的均方差来衡量，例如夏普比率的分母，它被用作风险的衡量标准。
视频讲解：多层感知机MLP与卷积神经网络CNN在服装图像识别中的应用
作为数据科学领域的从业者，我们常面临这样的挑战：如何让机器真正“看懂”图像中的信息？在为客户完成服装零售行业的图像识别时，这一问题尤为突出。
Python多层LSTM优化Seq2Seq序列模型预测社交网站用户签到时空轨迹数据
WeChat Tencent QQ email print 由Shenyan Li撰写 项目团队在处理某位置服
PySpark、Plotly全球重大地震数据挖掘交互式分析及动态可视化研究
在数字化防灾减灾的时代背景下，地震数据的深度解析成为公共安全领域的关键议题。
视频讲解|Python图神经网络GNN原理与应用探索交通数据预测
在数据科学的浩瀚宇宙中，我们如同孜孜不倦的探索者，不断追寻着更高效、精准的数据分析方法。从数据科学家的视角看，数据不仅是一串串数字，更是蕴含着巨大价值的宝藏，等待我们用合适的工具去挖掘。
专题|LSTM-XGBoost，ARMA-LSTM，LDA-LSTM黄金比特币价格混合预测，蔬菜包发放时空协同调配，知乎综艺评论情感时序洞察
在数字化浪潮席卷各行各业的当下，数据已成为驱动决策的核心要素。
2025企业数字与人工智能AI就绪度报告570+份汇总解读|附PDF下载
本报告汇总解读基于《Thoughtworks：2025企业数字与人工智能就绪度报告》及文末570+份人工智能行业研究报告的数据，以数据驱动的专业分析框架，深度解析企业在数字与人工智能领域的就绪度现状与提升路径。
Python用Transformer、SARIMAX、RNN、LSTM、Prophet时间序列预测对比分析用电量、零售销售、公共安全、交通事故数据
在数据驱动决策的时代，时间序列预测作为揭示数据时序规律的核心技术，已成为各行业解决预测需求的关键工具。
Python与MySQL网站排名数据分析及多层感知机MLP、机器学习优化策略和地理可视化应用
在数字化商业竞争日益激烈的当下，搜索引擎排名已成为企业在线影响力的核心指标。
Python+AI提示词用LSTM和注意力机制的苹果公司股票价格预测
作为数据科学家，我们深知在瞬息万变的金融市场中，准确的预测就如同珍贵的宝藏。随着技术的不断发展，机器学习成为了我们解读市场趋势的有力工具。
Python用AI+GA遗传算法-SVR、孤立森林-SVR和GWO-SVR灰狼优化算法研究插层熔喷非织造材料性能调控
在当今科技飞速发展的时代，数据科学已成为推动各行业进步的核心力量。 WeChat Tencent QQ ema
Python对Airbnb北京、上海链家租房数据用逻辑回归LR、决策树、岭回归、Lasso、随机森林、XGBoost、神经网络kmeans聚类分析市场影响因素|数据分享
在数据驱动的时代，数据科学家肩负着从海量数据中挖掘价值的重任。
Python贝叶斯回归、强化学习分析医疗健康数据拟合截断删失数据与参数估计3实例
本专题合集聚焦于有序分类变量处理、截断与删失数据回归分析以及强化学习模型拟合等多个重要且具有挑战性的数据分析场景，旨在为数据科学家提供全面且深入的解决方案。
Python电影市场特征：AR模型时间序列趋势预测、热图可视化评分影响分析IMDb数据|附数据代码
在数字时代，电影产业的数据分析已成为洞察市场趋势与用户偏好的重要工具。
高维变量选择专题|R、Python用HOLP、Lasso、SCAD、PCR、ElasticNet实例合集分析企业财务、糖尿病、基因数据
本专题合集聚焦高维数据场景下的稀疏建模与变量选择，通过 R 语言与 Python 双平台技术栈，系统解析企业财务分析与基因数据挖掘两大领域的核心方法论。
【视频】文本挖掘专题：Python、R用LSTM情感语义分析实例合集|上市银行年报、微博评论、红楼梦数据、汽车口碑数据采集词云可视化
作为数据科学家，我们始终关注如何从非结构化数据中提取高价值信息。本专题合集聚焦企业年报的文本分析技术，通过Python与R语言实战案例，系统展示如何利用自然语言处理（NLP）技术量化企业年报的情感倾向。
2025人工智能AI与电商革命：人工智能如何塑造在线市场的未来报告300+份汇总解读|附PDF下载
WeChat Tencent QQ email print 本报告汇总洞察基于Prosus、Dealroom.
R-INLA实现绿地与狐狸寄生虫数据空间建模：含BYM、SPDE模型及PC先验应用可视化
本论文旨在为对空间建模感兴趣的研究人员客户提供使用R-INLA进行空间数据建模的基础教程。 WeChat Te
Python用PyMC3马尔可夫链蒙特卡罗MCMC对疾病症状数据贝叶斯推断
本文聚焦于马尔可夫链蒙特卡罗（MCMC）方法在贝叶斯推断中的Python实现。
TensorFlow域对抗训练DANN神经网络分析MNIST与Blobs数据集梯度反转层提升目标域适应能力可视化
本文围绕基于TensorFlow实现的神经网络对抗训练域适应方法展开研究。
Python梯度提升模型GBM生态学研究：SFS、RandomizedSearchCV预测黑腿蜱种群分布丰度可视化
广义线性模型一直是揭示自然种群分布和丰度背后生态过程的基础统计框架。
【专题】为2025制定可付诸实践的IT战略规划报告汇总PDF洞察（附原数据表）
在当今瞬息万变的商业环境中，制定有效的 IT 战略规划对于企业的成功与可持续发展至关重要。本报告深入探讨了制定 IT 战略规划的关键活动，旨在为企业和决策者提供全面且实用的指导。
Python用Lasso改进线性混合模型Linear Mixed Model分析拟南芥和小鼠复杂性状遗传机制多标记表型预测可视化
在生物医学领域，探究可遗传性状的遗传基础是关键挑战之一。
Python、R用深度学习神经网络组合预测优化能源消费总量时间序列预测及ARIMA、xgboost对比
WeChat Tencent QQ email print 由Kaizong Ye，Qingxia Wang撰
R语言混合模型回归GBTM群组轨迹模型绘图可视化研究
在回归分析的广袤领域中，面对具有多条未知函数线的复杂数据时，传统方法常常捉襟见肘。混合模型作为一种强有力的分析手段应运而生，其在处理此类复杂情境时展现出独特的优势与潜力。
Python生成对抗神经网络GAN预测股票及LSTMs、ARIMA对比分析ETF金融时间序列可视化
本文聚焦于利用生成对抗网络（GANs）进行金融时间序列的概率预测。介绍了一种新颖的基于经济学驱动的生成器损失函数，使 GANs 更适用于分类任务并置于监督学习环境中，能给出价格回报的全条件概率分布，突破传统点估计方式，实现不确定性估计。
Python深度强化学习对冲策略：衍生品投资组合套期保值Black-Scholes、Heston模型分析
本文提出了一个在存在交易成本、市场冲击、流动性约束或风险限制等市场摩擦的情况下，使用现代深度强化学习方法对衍生品投资组合进行套期保值的框架。
Python时空图神经网络ST-GNNs-PCA嵌入交通数据预测可视化及KPCA核主成分分析汽油精制应用实例
本研究横跨交通预测与汽油精制两大领域，PCA 嵌入在其中均扮演着核心角色，我们旨在通过深入探索与研究，全面展示 PCA 嵌入在不同复杂系统中的卓越性能与广泛应用潜力。
Python蒙特卡罗MCMC:优化Metropolis-Hastings采样策略与Fisher矩阵计算参数推断应用—模拟与真实数据分析
本文介绍了其在过去几年中的最新开发成果，特别阐述了两种有助于提升 Metropolis – Hastings 采样性能的新要素：跳跃因子的自适应算法以及逆 Fisher 矩阵的计算，该逆 Fisher 矩阵可用作提议密度。
Python深度强化学习智能体DDPG自适应股票交易策略优化道琼斯30股票数据可视化研究
股票交易策略在投资公司中起着至关重要的作用。然而，在复杂多变的股票市场中获取最优策略颇具挑战。
MATLAB深度学习Transformer神经网络量化金融时间序列预测交易策略回测
此文展示了如何在MATLAB®中使用Transformer网络对股票的每日价格进行建模。
【视频讲解】Python深度神经网络DNNs-K-Means（K-均值）聚类方法在MNIST等数据可视化对比分析
近年来，由于诸如自动编码器等深度神经网络（DNN）的高表示能力，深度聚类方法发展迅速。
R语言贝叶斯分析：INLA 、MCMC混合模型、生存分析肿瘤临床试验、间歇泉喷发时间数据应用|附数据代码
多模态数据在统计学中并不罕见，常出现在观测数据来自两个或多个潜在群体或总体的情况。
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。
【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。
SPSS、R 语言因子分析FA、主成分分析PCA对居民消费结构数据可视化分析
WeChat Tencent QQ email print 由Ting Mei撰写 在东北三省分析中，明确了消
【视频讲解】共享单车使用量预测：RNN, LSTM，GRU循环神经网络和传统机器学习
随着城市化进程的加速，共享单车作为一种绿色、便捷的出行方式，在城市交通中扮演着日益重要的角色。准确预测共享单车的使用量对于优化资源配置、提高运营效率以及满足用户需求具有关键意义。
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用CNN – LSTM、ARIMA、Prophet股票价格预测的研究与分析|附数据代码
股票市场的波动起伏一直备受投资者关注，准确预测股票价格对于投资者制定合理的投资策略至关重要。
Python、R语言Lasso、Ridge岭回归、XGBoost分析Airbnb房屋数据：旅游市场差异、价格预测
在大众旅游蓬勃发展的背景下，乡村旅游已成为推动乡村经济、社会和文化发展的关键力量。
深度神经网络DNN、RNN、RCNN及多种机器学习金融交易策略研究|附数据代码
在当今的金融领域，量化交易正凭借其科学性和高效性逐渐成为主流投资方式之一。
Python用Markov RNN马尔可夫递归神经网络建模序列数据t-SNE可视化研究
本文聚焦于利用马尔可夫递归神经网络（MarkovRNN）结合树库展开建模工作。
Python复杂网络社区检测：并行谱聚类算法设计与多种算法应用实战研究
在当今的网络科学领域，复杂网络中的社区检测成为了一个至关重要的研究课题。
Python用CNN+LSTM+Attention新闻文本分类、锂离子电池健康、寿命预测
WeChat Tencent QQ email print 由Weiqiao Jue撰写 本研究通过CNN+L
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用LSTM、Wavenet神经网络、LightGBM预测股价
在金融科技的浪潮中，量化投资方法以其数据驱动和模型导向的特性，日益成为资本市场分析的重要工具。
【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。
Python使用Torchvision、Pytorch迁移学习进行交通标志图像分类
WeChat Tencent QQ email print 由Kaizong Ye，Liao Bao撰写 通过
R语言动态广义相加模型GAM张量积交互项、傅立叶项、谐波回归分析季节性时间序列航空乘客数据
季节性在真实的时间序列中是非常常见的。
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】卷积神经网络CNN肿瘤图像识别3实例附代码数据
本研究探讨了卷积神经网络（CNN）在肿瘤识别领域的应用，特别是利用VGG16模型进行图像分类的性能。
【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。
【视频】多元线性回归模型原理讲解与R语言电影票房数据实例
近年来，随着计量经济学和统计学的快速发展，回归模型作为一种有效的数据分析工具，被广泛应用于金融市场的分析中。
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。
【视频】R语言支持向量回归SVR预测水位实例讲解|附代码数据
当我们面对样本需要建立相应模型时，使用传统统计方法建立模型需要大量的样本数据，只有在样本量足够大时，该模型才具有一定的可靠性。
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。
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。
R语言神经网络与决策树的银行顾客信用评估模型对比可视化研究
在数字化时代，顾客信用评估成为商业决策中的重要一环。
R语言聚类分析、因子分析、主成分分析PCA农村农业相关经济指标数据可视化
随着农业和农村经济的快速发展，各地区之间的经济差异日益显著。
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。
