Category Archives: 期刊论文发表投稿

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。

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语言混合SVD模型IBCF协同过滤推荐算法研究——以母婴购物平台为例

随着用户数量和项目数量的增加,数据的稀疏性成为影响推荐质量的重要因素。对此,本文帮助客户提出了一种基于混合SVD矩阵填充技术的协同过滤算法。

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。

R语言主成分PCA、决策树、boost预警模型数据挖掘在跨区域犯罪研究分析

数据挖掘技术在跨区域犯罪预警中的研究与应用尚处于起步阶段,许多跨区域犯罪预警业务信息系统还停留在初级处理水平,缺乏综合性的开发应用,智能化的分析研判,科学性的决策预警。

电信行业客户流失预测:KNN、朴素贝叶斯、逻辑回归、LDA/QDA、随机森林、支持向量机、CART、神经网络

客户流失是一个存在于各个行业的严重问题,这一问题也同样受到众多电信服务提供商的关注——因为获得一个新客户的成本远远超过保留一个老客户的成本。

SAS逻辑回归logistic在对鲍鱼年龄识别中的应用可视化

逻辑回归具有适合于解决复杂的非线性问题的特点,因此,在这里根据鲍鱼的多个生理特征,如性别、重量、直径等信息,采用逻辑回归的方法,对鲍鱼的年龄进行分类预测,以满足商家对鲍鱼的分类。

VISSIM模拟上海松江新城小区道路开放及交通状况改善分析

上海市近年来不断增长的高峰出行车辆数,带来了交通负荷严重等城市问题,本项目主要探究开放封闭式小区能否实现对道路交通状况的改善。

数据分享|Eviews用ARIMA、指数曲线趋势模型对中国进出口总额时间序列预测分析

众自20世纪80年代至今,随着改革开放的深入以及中国最终加入WTO,我国的对外贸易实现了跨越式的发展,中国已经成为世界第一大出口国和第二大进口国,中国经济对世界经济做出了重大贡献。

疫情期间航空网络演变复杂网络可视化

COVID-19对航空网络的拓扑结构和属性都有很大的影响,其影响的结果表现在网络鲁棒性、连通性和活动性的下降,以及疫情区域的航空网络状态的变化。

数据分享|R语言逐步回归模型对电影票房、放映场数、观影人数预测可视化

本文通过利用回归模型帮助客户对电影的票房数据(以及放映场数,观影人数)进行了研究,确定了决定电影的票房的重要因素。

Matlab决策树、模糊C-均值聚类算法分析大学教师职称学历评分可视化

本文使用Matlab编程语言中的决策树和模糊C-均值聚类算法,帮助客户对大学教师职称、学历与评分之间的关系进行深入分析。

R语言分析糖尿病数据:多元线性模型、MANOVA、决策树、典型判别分析、HE图、Box’s M检验可视化

Reaven和Miller(1979)研究了145名非肥胖成年人的葡萄糖耐量和胰岛素血液化学指标之间的关系。

数据代码分享|R语言lasso回归、贝叶斯分析员工满意度调查数据、缺失值填充

员工满意度对于组织绩效和竞争力具有重要影响,因此准确了解员工满意度的影响因素和有效管理成为管理者的关键任务。

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R语言组lasso改进逻辑回归变量选择分析高血压、易感因素、2型糖尿病和LDL可视化

本文用逻辑回归和lasso算法医学上的疾病的相关因素,帮助客户确定哪种模型可用于某种疾病的相关因素分析。

SPSS Modeler用K-means(K-均值)聚类、CHAID、CART决策树分析31省市土地利用情况和GDP数据

随着经济的快速发展和城市化进程的不断推进,土地资源的利用和管理成为了一项极为重要的任务。

MATLAB改进模糊C均值聚类FCM在电子商务信用评价应用:分析淘宝网店铺数据

近年来电子商务发展迅速,随之而来的信用问题给消费者带来诸多困扰,造成电子商务网上各种交易问题产生的原因是多方面的,但总的来说是缺乏有效的信用评价体系。

R语言航班延误影响预测分析:lasso、决策树、朴素贝叶斯、QDA、LDA、缺失值处理、k折交叉验证

WeChat Tencent QQ email print 由Kaizong Ye,Liao Bao撰写 航班

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R语言关联规则Apriori对抗肿瘤中药数据库知识发现研究

肿瘤是近年来严重威胁人类的健康的疾病,据统计,目前大部分种类的肿瘤都呈现不同程度的上升趋势,中国因患肿瘤而死亡的人数约占全球肿瘤死亡总人数的1/4左右,人类正面临着肿瘤防治的新挑战。

SPSS Modeler分析物流发货明细数据:K-MEANS(K均值)聚类和Apriori关联规则挖掘

物流发货明细数据在现代物流业中扮演着至关重要的角色。

R语言聚类、文本挖掘分析虚假电商评论数据:K-Means(K-均值)、层次聚类、词云可视化

聚类分析是一种常见的数据挖掘方法,已经广泛地应用在模式识别、图像处理分析、地理研究以及市场需求分析。

R语言门限误差修正模型(TVECM)参数估计沪深300指数和股指期货指数可视化

时间序列模型的理论已经非常丰富,模型的应用也相当广泛。 WeChat Tencent QQ email pri

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R语言武汉流动人口趋势预测:灰色模型GM(1,1)、ARIMA时间序列、logistic逻辑回归模型

人口流动与迁移,作为人类产生以来就存在的一种社会现象,伴随着人类文明的不断进步从未间断。

R语言决策树、随机森林、逻辑回归临床决策分析NIPPV疗效和交叉验证

临床决策(clinical decision making)是医务人员在临床实践过程中,根据国内外医学科研的最新进展,不断提出新方案,与传统方案进行比较后,取其最优者付诸实施,从而提高疾病诊治水平的过程。

R语言改进Apriori关联规则挖掘研究西安PM2.5含量与天气因素关系数据可视化

随着社会的发展,大数据(big data)一词越来越多地被提及,人们用它来描述和定义信息爆炸时代产生的海量数据,并命名与之相关的技术发展与创新。

 
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