R语言实现拟合神经网络预测和结果可视化
神经网络一直是迷人的机器学习模型之一
神经网络一直是迷人的机器学习模型之一
在最近的一篇文章中,我描述了一个Metropolis-in-Gibbs采样器,用于估计贝叶斯逻辑回归模型的参数。
Python Monte Carlo K-Means聚类实战研究
LSTM(或长期短期存储器网络)允许分析具有长期依赖性的顺序或有序数据。当涉及到这项任务时,传统的神经网络不足,在这方面,LSTM将用于预测这种情况下的电力消耗模式。
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。
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
本文使用R语言进行stan泊松回归Poisson regression。
R语言有RStan的多维验证性因子分析(CFA)
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
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。
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。
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。
stata对包含协变量的模型进行缺失值多重插补分析
stata如何处理结构方程模型(SEM)中具有缺失值的协变量
在Amazon Web Services中使用R语言运行模拟
R语言使用 LOWESS技术图分析逻辑回归中的函数形式
R语言ROC曲线下的面积 – 评估逻辑回归中的歧视
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
R语言用于线性回归的稳健方差估计
R方和线性回归拟合优度
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
主题建模是一种在大量文档中查找抽象主题的艺术方法。
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。
sas文本挖掘案例:如何使用SAS计算Word Mover的距离
R语言岭回归ridge regression分析住房价格报告
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。
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。
用SAS进行泊松,零膨胀泊松和有限混合Poisson模型分析
R语言实现有限混合建模分析
混合模型是k个分量分布的混合,它们共同形成混合分布
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语言混合时间预测对时间序列进行点估计
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。
Python使用矩阵分解法找到类似的音乐
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。
代写R语言assignment经常用到的“万能”词汇分享!
代写python assignment经常用到的“万能”词汇分享!3天入门!
用Python粒度分析及其在沉积学中应用研究
神经网络是一种基于现有数据创建预测的计算系统。
判别分析是可用于分类和降维的方法。
用TensorFlow实现MNIST
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。
通过分析文本和共同作者社交网络来研究社会科学、计算机和信息学方面的出版物。
matlab利用PLSR和支持向量回归分析红树林叶面化学的高光谱分析
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。
A telephone company is interested in determining which customer characteristics are useful for predicting churn, customers who will leave their service.
r语言ggplot2误差棒图快速指南
此示例显示如何用R语言进行特征选择——逐步回归
生存分析对应于一组统计方法,用于调查感兴趣事件发生所花费的时间。
本文是我们通过时间序列和ARIMA模型预测拖拉机销售的制造案例研究示例。
R语言markov switching model马尔可夫转换分析研究水资源
研究煤矿隐患数据的挖掘以实现海量隐患数据的有效利用,在分析矿山数据挖掘枝术和煤矿隐患数据特点的基础上,提出煤矿隐患数据挖掘是矿山数字化的重要组成部分
在这篇文章中,我们看看什么是渠道归因,以及它如何与马尔可夫链的概念联系起来。
最近我们被客户要求撰写关于2SLS的研究报告。
R语言通过WinBUGS对MGARCH和MSV模型进行贝叶斯估计和比较
维度规约(降维)算法在WEKA中应用
R语言做复杂金融产品的几何布朗运动的模拟
在这篇文章中,我将介绍用于Latent Dirichlet Allocation(LDA)的lda Python包的安装和基本用法。
在本文中,我们通过一个名为WinBUGS的免费贝叶斯软件,可以很容易地完成基于似然的多变量随机波动率(SV)模型的估计和比较。
R语言中实现层次聚类模型
R语言数据的收益率和可能的波动性交易
R中针对高频数据的添加包highfrequency,用于组织高频数据, 高频数据的清理、整理,高频数据的汇总,使用高频数据建立相关模型 都非常方便。但是其中数据输入的过程中,会使用到包里的函数convert()。该函数支持三类的高频数据:
已有大量关于预测高频波动的文献,但大多数仅根据统计误差评估预测。
R语言聚类算法的应用实例
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