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。
Category Archives: 技术支持
【视频讲解】Python贝叶斯卷积神经网络BCNN分类胸部X光图像数据集实例
在人工智能的诸多领域中，分类技术扮演着核心角色，其应用广泛而深远。无论是在金融风险评估、医疗诊断、安全监控还是日常的交互式服务中，有效的分类算法都是实现智能决策的关键。随着大数据时代的到来，分类算法面临着前所未有的挑战和机遇。
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
【视频讲解】Python深度学习股价预测、量化交易策略：LSTM、GRU深度门控循环神经网络|附代码数据
本文以上证综指近 22 年的日交易数据为样本，构建深度门控循环神经网络模型，从股价预测和制定交易策略两方面入手，量化循环神经网络在股票预测以及交易策略中的效果。
【视频讲解】数据挖掘实战：Python金融贷款模型分类潜在贷款客户
模型的存在依托于这样一个事实：基于概率的决策乃是最优之选。将概率转化为评分，能够便于对齐风险。而评分则是通过统计的方法来识别潜在客户，进而判断客户是否合乎心意。
SMOTEBoost、RB-Boost和RUS-Boost不平衡数据集的集成分类器分析酵母数据集、治疗乳腺癌候选药物筛选|附数据代码
在当今的大数据时代，科研和实际应用中常常面临着海量数据的处理挑战。
R语言股价跳跃点识别：隐马尔可夫hmm和GARCH-Jump对sp500金融时间序列分析
WeChat Tencent QQ email print 由Kaizong Ye，Yue Ji撰写 在 A
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。
Python个人收入影响因素模型构建：回归、决策树、梯度提升、岭回归
“你的命运早在出生那一刻起便被决定了。”这样无力的话语，无数次在年轻人的脑海中回响，尤其是在那些因地域差异而面临教育资源匮乏的年轻人中更为普遍。
【视频讲解】Python用LSTM长短期记忆网络GARCH对SPX指数金融时间序列波动率滚动预测
本文融合了多种技术，其中 LSTM（长短期记忆网络）和 GARCH（广义自回归条件异方差）模型尤为关键。
R 语言GJR-GARCH、GARCH-t、GARCH-ged分析金融时间序列数据波动性预测、检验、可视化
在当今复杂多变的金融市场中，准确理解和预测股票指数的走势对于投资者和金融机构而言至关重要。
【视频讲解】滚动回归Rolling Regression、ARIMAX时间序列预测Python、R实现应用
本文将通过视频讲解，展示如何用滚动回归预测，并结合一个R语言多元时间序列滚动预测：ARIMA、回归、ARIMAX模型分析实例的代码数据，为读者提供一套完整的实践数据分析流程。
BC变换的EWMA控制图对顺丰控股股票的分析研究
结合历史股票数据和统计质量管理的思想，对数据作合适的处理并设计合理的控制图是十分关键的。本文将通过展示如何用基于BC变换的EWMA控制图对顺丰控股股票分析，并结合一个Python神经网络、Lasso回归、线性回归、随机森林、ARIMA股票价格时间序列实例的代码数据，为读者提供一套完整的实践数据分析流程。
郑州地铁站点客流量预测：随机森林极限梯度提升回归器XGBoost
随着城市化进程的加快，地铁作为城市公共交通的重要组成部分，其客流量管理与预测对于城市交通规划和资源配置具有重要意义。
SPSS、Python员工满意度问卷调查激励保健理论研究：决策树、随机森林和AdaBoost|附代码数据
在深入了解公司当前的实际情况和员工内心真实想法的基础上，我们旨在从专业视角出发，为企业在组织管理方面的不足进行诊断，并进行全面审视。
【视频讲解】Python灰色关联度分析直播带货效用、神经退行性疾病数据
本文展示如何用灰色关联度分析的直播带货效用及作用机制研究，并结合一个分析神经退行性疾病数据实例的代码数据，为读者提供一套完整的实践数据分析流程。
Python、R银行信用卡客户流失机器学习预测热门文章合集
目前，众多银行由于服务质量的降低、同业竞争的日益激烈等因素，面临着信用卡客户流失的棘手难题，这给银行经理施加了沉重的压力。
【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】CatBoost、LightGBM和随机森林的海域气田开发分类研究
本文将通过视频讲解，展示如何用CatBoost、LightGBM和随机森林的海域气田开发特征智能分类，并结合一个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。
Python股票预测:注意力多层Attention RNN LSTM应用
Attention 机制是一种在神经网络处理序列数据时极为关键的技术，它赋予了模型“聚焦”能力，能够自动评估输入序列中各部分的重要性。
【视频讲解】ResNet深度学习神经网络原理及其在图像分类中的应用|附Python代码
本文深入探讨了卷积层（Convolutional Layer）在深度学习框架中的核心作用与操作机制，并分析了其在特征提取、网络构建以及性能提升方面的独特优势。
过采样SMOTE逻辑回归、SVM、随机森林、AdaBoost和XGBoost对不平衡数据分析预测
在此背景下，我们帮助客户对“在线食品交付偏好-班加罗尔地区”数据开展研究，建立印度在线食品配送平台消费者的用户画像，研究影响顾客购买意愿的因素，并给出相应的预测。
【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。
【视频讲解】神经网络、Lasso回归、线性回归、随机森林、ARIMA股票价格时间序列预测|附代码数据
WeChat Tencent QQ email print 由Haopeng Li撰写 基于此，选择合适的模型
Python回归、聚类、相关分析上海公租房租金满意度影响因素数据可视化
随着城市化进程的加速，住房问题日益成为城市居民关注的焦点。公租房作为政府为解决中低收入家庭住房困难而推出的一种重要住房保障形式，其租金水平、居住条件及租住体验直接关系到广大租户的切身利益和生活质量。
R语言极值分析：GEV与GPD模型与MCMC的海洋观测数据极值模拟可视化研究
WeChat Tencent QQ email print 由Kaizong Ye，Liao Bao撰写 准确
【视频讲解】Python比赛LightGBM、XGBoost+GPU和CatBoost预测学生在游戏学习过程表现|数据代码分享
基于游戏进行学习能让学校变得有趣，这种教育方法能让学生在游戏中学习，使其变得有趣和充满活力。
【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 TensorFlow Keras深度学习模型RetinaNet进行目标检测分析车牌数据
目标检测作为计算机视觉领域的关键任务之一，在交通管理、智能安防、自动驾驶等众多应用场景中具有重要意义。
【视频讲解】Python、R时间卷积神经网络TCN与CNN、RNN预测时间序列3实例附代码数据
本文旨在探讨时间卷积网络（Temporal Convolutional Network, TCN）与CNN、RNN在预测任务中的应用。
Python时间序列模型分析太阳能光伏发电数据：灰色模型GM（1，1）、ARIMA、指数平滑法可视化分析
在可再生能源领域中，太阳能光伏发电作为一种清洁、可再生的能源形式，近年来得到了广泛关注与应用。
Python预测体重变化：决策树、tf神经网络、随机森林、梯度提升树、线性回归可视化分析吸烟与健康调查数据
在当今的数据驱动时代，机器学习算法已成为解析复杂数据集、揭示隐藏模式及预测未来趋势的重要工具。
Python对历年高考分数线数据用聚类、决策树可视化分析一批、二批高校专业、位次、计划人数数据|附代码数据
随着高等教育的普及与竞争的日益激烈，高考作为通往高等教育的重要门槛，其分数线的波动、高校及专业的选择成为了社会广泛关注的焦点。
Python TensorFlow双向Bi-LSTM长短期记忆神经网络深度学习可视化用户传感器活动数据
在本文中，我们旨在利用深度学习技术，特别是TensorFlow框架下的Keras库，对WISDM（无线传感器数据挖掘）数据集进行活动识别。
【视频讲解】逻辑回归原理及R语言预测心脏病、用户流失数据挖掘2实例
在统计学习和机器学习的领域中，逻辑回归模型是一种广泛应用于分类问题的预测模型。
Python深度学习TensorFlow Keras心脏病预测神经网络模型评估损失曲线、混淆矩阵可视化
随着深度学习技术的快速发展，高效的计算框架和库对于模型训练至关重要。
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
SPSS用CHAID决策树、逻辑回归预测电信用户产品使用流失数据
在电信行业中，用户产品使用的流失情况对于企业而言是一个关键的运营指标。
【视频讲解】LSTM神经网络模型在微博中文文本评论情感分析和股市预测应用附代码数据
本文将通过视频讲解，展示如何用python的LSTM模型对中文文本评论情感分析。
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。
Python用GRU神经网络模型预测比特币价格时间序列数据2案例可视化|附代码数据
门控循环单元（GRU）是一种循环神经网络（RNN）类型，旨在有效地捕获序列数据中的长期依赖关系。
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。
梯度提升机器LightGBM集成学习回归、分类、参数调优可视化实例|附数据代码
Light Gradient Boosted Machine（简称LightGBM）是一个开源库，它为梯度提升算法提供了高效且有效的实现。
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。
多状态马尔可夫链、生存分析心脏同种异体移植血管病变（CAV）数据可视化|附数据代码
临床研究和医疗经济学研究中客户经常关注于评估患者在疾病从一种状态发展到另一种状态时的生存预后。
Python没有服务器如何部署运行Shiny应用程序
随着Web技术的快速发展，越来越多的数据科学家和开发人员倾向于使用Web应用程序进行数据分析和可视化。
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。
马尔可夫转换MSVAR模型预测资产收益率时间序列可视化分析|附数据代码
在现代金融市场中，资产收益率序列的预测一直是投资者和金融机构关注的焦点。
【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|广义线性模型beta二项分布的淋巴结疾病风险预测可视化R语言实现
淋巴结疾病作为一类复杂的健康问题，其风险预测一直是临床和公共卫生领域的研究热点。
【视频】LSTM模型原理及其进行股票收盘价的时间序列预测讲解|附数据代码
时间序列预测在金融领域中扮演着举足轻重的角色，特别是在股票市场中。
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】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。
文本挖掘分析多元应用：新能源汽车股市、英国封锁、疫情旅游与舆情分析
在当今信息爆炸的时代，文本分析作为一种重要的数据处理方法，已经广泛应用于各个领域的研究中。
【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Stan贝叶斯回归置信区间后验分布可视化模型检验
贝叶斯回归是一种统计方法，它使用贝叶斯定理来估计回归模型的参数。
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。
R语言层次聚类、多维缩放MDS分类RNA测序（RNA-seq）乳腺发育基因数据可视化|附数据代码
在生物学和医学研究中，乳腺发育是一个复杂而精细的过程，涉及众多基因的表达调控。
R语言分类回归分析考研热现象分析与考研意愿价值变现
首先，在考研中，受到新冠疫情影响，考研增长人数增长与大部分考研机构预测有一定差距（今年人数只有370多万，并没有突破400万大关），本次研究需要通过问卷调查进行内部影响机制探究。
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。
R语言广义线性混合模型（GLMM）bootstrap预测置信区间可视化
通过线性模型和广义线性模型（GLM），预测函数可以返回在观测数据或新数据上预测值的标准误差。
