Python遗传算法GA对长短期记忆LSTM深度学习模型超参数调优分析司机数据
随着大数据时代的来临，深度学习技术在各个领域中得到了广泛的应用。长短期记忆（LSTM）网络作为深度学习领域中的一种重要模型，因其对序列数据的强大处理能力，在自然语言处理、时间序列预测等领域中取得了显著的成果。
Search Results: python
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。
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|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。
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时间序列分析苹果股票数据：分解、平稳性检验、滤波器、滑动窗口平滑、移动平均、可视化
时间序列是一系列按时间顺序排列的观测数据。
Python随机森林、线性回归对COVID-19疫情、汇率数据预测死亡率、病例数、失业率影响可视化
自2019年12月以来，传染性冠状病毒疾病2019（COVID-19）迅速席卷全球，并在短短几个月内达到了大流行状态。
Python用 tslearn 进行时间序列聚类可视化
Python用 tslearn 进行时间序列聚类可视化
Python用PyMC3贝叶斯模型平均BMA：采样、信息准则比较和预测可视化灵长类动物的乳汁成分数据
当面对多个模型时，我们有多种选择。
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。
Python基于SVM和RankGauss的低消费指数构建模型
校园的温情关怀是智慧校园的一项重要内容。
【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对中国电信消费者特征预测：随机森林、朴素贝叶斯、神经网络、最近邻分类knn、逻辑回归、支持向量回归（SVR）
随着大数据概念的兴起，以数据为基础的商业模式越来越流行，用所收集到的因素去预测用户的可能产生的行为，并根据预测做出相应反应成为商业竞争的核心要素之一。
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。
使用TensorFlow、Keras 和 Python 构建神经网络分析鸢尾花iris数据集
鸢尾花iris数据集以及MNIST数据集可能是模式识别文献中最著名的数据集之一。
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。
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.
数据分享|基于Python、Hadoop零售交易数据的Spark数据处理与Echarts可视化分析
案例数据集是在线零售业务的交易数据，采用Python为编程语言，采用Hadoop存储数据，采用Spark对数据进行处理分析，并使用Echarts做数据可视化。
python岭回归、Lasso、随机森林、XGBoost、Keras神经网络、kmeans聚类链家租房数据地理可视化分析
最近我们被客户要求撰写关于租房数据分析的研究报告。利用 python 爬取链家网公开的租房数据
Python用NLP自然语言处理LSTM神经网络Twitter推特灾难文本数据、词云可视化与SVM，KNN，多层感知器，朴素贝叶斯，随机森林，GBDT对比
Twitter是一家美国社交网络及微博客服务的网站，致力于服务公众对话。
python可视化探索新冠疫情病毒与失业率是否存在线性关系
2020年疫情愈演愈烈，新冠的检测与确诊人数也急剧上飙，失控的疫情无疑给经济造成了巨大的打击，同时也极大的影响了就业市场。
Python用RNN神经网络LSTM优化EMD经验模态分解交易策略的股票价格MACD分析
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。
Python卷积神经网络CNN身份识别图像处理在疫情防控下口罩识别、人脸识别
运用Python 3.8.1版本，爬取网络数据，基于卷积神经网络（CNN）的图像处理原理，搭建口罩识别技术训练集，构建人脸识别系统，最终建立高校师生行踪查询管理系统。
Python用分子模拟动态促进DF Theory理论对二进制硬盘系统的适用性
WeChat Tencent QQ email print 由Lawrence Xi撰写 系统激发态密度与系统
Python用ARIMA ，ARIMAX预测商店商品销售需求时间序列数据
本文在相对简单的数据集上探索不同的时间序列技术。
Python用MCMC马尔科夫链蒙特卡洛、拒绝抽样和Metropolis-Hastings采样算法
WeChat Tencent QQ email print 由Kaizong Ye，Liao Bao撰写 在我
R语言和Python对copula模型Gaussian、t、Clayton 和Gumbel族可视化理论概念和文献计量使用情况
本文包含一些直观的示例来说明 copula 理论的核心概念。
Python 用几何布朗运动模型和蒙特卡罗Monte Carlo随机过程模拟股票价格可视化分析耐克NKE股价时间序列数据
金融资产/证券已使用多种技术进行建模。
Python用KShape对时间序列进行聚类和肘方法确定最优聚类数k可视化
时序数据的聚类方法
Python用机器学习算法进行因果推断与增量、增益模型Uplift Modeling智能营销模型
使用 ML 进行提升建模和因果推理。
Python在Scikit-Learn可视化随机森林中的决策树分析房价数据
随机森林是决策树的集合。在这篇文章中，我将向您展示如何从随机森林中可视化决策树。
