如何用R语言在机器学习中建立集成模型？
在本文中，我将向您介绍集成建模的基础知识。 另外，为了向您提供有关集合建模的实践经验。
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R语言高维数据的主成分pca、 t-SNE算法降维与可视化分析案例报告
维度降低有两个主要用例：数据探索和机器学习。
matlab递归神经网络RNN实现：桨距控制控制风力发电机组研究
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R语言stan泊松回归Poisson regression
本文使用R语言进行stan泊松回归Poisson regression。
R语言旅行推销员问题TSP
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在R语言和Stan中估计截断泊松分布
这是一个非常简化的例子。我模拟了1,000个计数观察值，平均值为1.3。
R语言有RStan的多维验证性因子分析（CFA）
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R语言进行相关矩阵分析及其网络可视化
本文使用R语言对mtcar数据进行相关矩阵分析及其可视化
在R语言中轻松创建关联网络
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在R语言中显示美丽的数据摘要summary统计信息
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R语言中不同类型的聚类方法比较
聚类方法用于识别从营销，生物医学和地理空间等领域收集的多变量数据集中的相似对象。
R语言中的划分聚类模型
划分聚类 是用于基于数据集的相似性将数据集分类为多个组的聚类方法。
R语言解释生存分析中危险率和风险率的变化
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Stata估算观测数据的风险比
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Stata 中Mata的st_view函数 – 小心使用！
我经常使用Stata，我认为这是一个很棒的包。几年前的一个很好的补充是Mata语言，一种完全成熟的矩阵编程语言 。我相信Stata的许多内置命令都是用Mata编程的。我一直在使用Mata来编写新的命令 。这篇文章有望帮助其他人避免我所遇到的问题。
R语言多臂试验 – 我们应该考虑多重性吗？
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R语言使用倾向评分提高RCT（随机对照试验）的效率
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R语言在RCT中调整基线时对错误指定的稳健性
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R语言利用基线协变量提高随机对照试验的效率
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R语言调整随机对照试验中的基线协变量
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R语言用多重插补法估算相对风险
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R语言分析协变量之间的非线性关系
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stata对包含协变量的模型进行缺失值多重插补分析
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stata如何处理结构方程模型（SEM）中具有缺失值的协变量
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在Amazon Web Services中使用R语言运行模拟
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R语言对苏格兰独立民意调查的Meta分析
2014年9月18日，苏格兰居民将进行公民投票决定是否独立于英国。
R语言中固定与随机效应Meta分析 – 效率和置信区间覆盖
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R语言使用 LOWESS技术图分析逻辑回归中的函数形式
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R语言ROC曲线下的面积 – 评估逻辑回归中的歧视
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R语言Poisson泊松回归的拟合优度检验
在这篇文章中，我们将看一下Poisson回归的拟合优度测试。
R语言在逻辑回归中求R square R方
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R平方/相关性取决于预测变量的方差
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stata具有异方差误差的区间回归
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R语言用于线性回归的稳健方差估计
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R方和线性回归拟合优度
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t检验和非正态性的鲁棒性
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R语言stan进行基于贝叶斯推断的回归模型
可以从许多统计软件包中运行Stan。到目前为止，我一直在从R运行Stan。
R语言中绘制ROC曲线和PR曲线
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在PYTHON中进行主题模型LDA分析
主题建模是一种在大量文档中查找抽象主题的艺术方法。
【视频讲解】R语言实现 Copula 算法建模相依性案例分析报告
copula是将多变量分布函数与其边际分布函数耦合的函数，通常称为边缘。
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R语言岭回归ridge regression分析租房价格报告
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R语言回归中的Hosmer-Lemeshow拟合优度检验
在依赖模型得出结论或预测未来结果之前，我们应尽可能检查我们假设的模型是否正确指定。
移动应用使用的数据逻辑
近年来，移动应用让用户体验到更多价值，但许多用户经常在使用该应用一次后卸载。仅打开一次的中国移动应用程序的百分比高达35％，用户打开应用程序的次数超过11次 这个比例仅为17.6％，因此大多数应用程序的使用和保留相对较低，“一次性应用”正在成为用户行为的趋势。
ggplot2如何在R语言中绘制表格
偶尔我想在R中的图表旁边绘制一个表格，例如，以显示图表本身的摘要统计数据。
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R语言使用混合模型GMM 进行聚类
混合模型是k个分量分布的混合，它们共同形成混合分布
基于模型的聚类和R语言中的高斯混合模型
四种最常见的聚类方法模型是层次聚类，k均值聚类，基于模型的聚类和基于密度的聚类
R语言如何在生存分析与Cox回归中计算IDI，NRI指标
本文展示了R语言如何在生存分析与Cox回归中计算IDI，NRI指标 的例子。
R语言绘制生存曲线估计|生存分析|如何R作生存曲线图
根据生存曲线的估计，可以推断出相比组之间存活时间的差异，因此生存曲线非常有用，几乎可以在每个生存分析中看到。
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R语言Kaggle泰坦尼克号性别阶级模型数据分析案例
这场灾难以拯救“妇女和儿童第一”而闻名，所以让我们来看看性别和年龄变量。
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在本文中，我将介绍ARMA，ARIMA（Box-Jenkins），SARIMA和ARIMAX模型如何用于预测给定的时间序列数据。
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2018年，清华大学启迪创新研究院调研组受经济日报委托，开展了“创新创业企业成长指数”调研，杭州拓端数据科技有限公司受邀作为调研对象，积极配合参与了此次调研活动，并受到了调研组在创新创业方面的高度肯定，特此被授予经济日报创业企业观察点的荣誉称号。
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神经网络是一种基于现有数据创建预测的计算系统。
R语言线性判别分析（LDA），二次判别分析（QDA）和正则判别分析（RDA）
判别分析是可用于分类和降维的方法。
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对于我的可视化类，选择文本作为我的最终项目“数据集”是一个简单的选择。该文有大约175,000个单词，分为42章。我在网上找到了这本书的原始文本版本并开始工作。
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随机过程对定量融资的许多方面都很有用，包括但不限于衍生品定价，风险管理和投资管理。
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