Author Archives: tecdat

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。

阈值向量误差修正模型TVECM对汇率金融时间序列数据分析|附数据代码

在全球金融市场中,汇率作为连接不同国家货币价值的桥梁,其动态变化对全球经济活动、贸易和投资具有深远影响。

【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。

【专题】2024电动汽车充电市场展望报告合集PDF分享(附原数据表)

报告合集阐述,随着欧洲与中国在轻型和中重型车辆电动化监管政策上的逐步清晰化,预计到2035年,欧洲地区小于6吨的轻型电动车在新车市场中的份额将飙升至96%,而中国则有望达到78%。

DeepMTS深度学习多元时间序列分析预测宏观经济指标数据可视化|附数据代码

在数据科学领域,时间序列分析一直是一个至关重要的研究方向,尤其在金融、气象、医学以及许多其他科学和工业领域中,准确的时间序列预测对于制定策略、政策规划以及资源管理都具有极其重要的意义。

【专题】2024年汽车产业发展报告合集PDF分享(附原数据表)

在国内汽车市场,竞争态势正日益激烈。随着消费者对汽车品质和性能要求的不断提高,以及环保意识的增强,国产新能源汽车正快速崛起,成为推动汽车消费市场更新换代的重要力量。这一变化不仅影响着消费者的购车选择,也促使主机厂和经销商对汽车销售线索的需求愈发迫切。

短语挖掘与流行度、一致性及信息度评估:基于文本挖掘与词频统计|附数据代码

在信息爆炸的时代,文本数据呈现出爆炸式的增长,从新闻报道、社交媒体到学术论文,无处不在的文本信息构成了我们获取知识和理解世界的重要来源。

【专题】中国银行业2023年发展回顾及2024年展望报告合集PDF分享(附原数据表)

2023年,尽管面临全球经济复杂多变与国内经济多重挑战,中国银行业依然稳健前行,不仅圆满完成了社会经济发展的主要任务,还以“稳进相济,进而有为”的姿态,为实体经济的高质量发展提供了有力支撑,展望着更为稳固与繁荣的新一年。

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】N-Gram、逻辑回归反欺诈模型文本分析招聘网站欺诈可视化|附数据代码

随着互联网的快速发展,招聘网站已成为求职者与雇主之间的重要桥梁。然而,随之而来的欺诈行为也日益猖獗,给求职者带来了极大的困扰和风险。

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。

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。

 
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