Category Archives: 计算机科学CS辅导

【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。

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语言广义线性混合模型GLMMs在生态学中应用可视化2实例合集|附数据代码

在生态学研究领域,广义线性混合模型(Generalized Linear Mixed Models,简称GLMMs)是一种强大的统计工具,能够同时处理固定效应和随机效应,从而更准确地揭示生态系统中复杂关系的本质。

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语言贝叶斯INLA空间自相关、混合效应、季节空间模型、SPDE、时空分析野生动物数据可视化

在统计建模过程中,经常会遇到空间自相关性的问题。空间自相关性是指相近位置的观测值往往比远离位置的观测值更相似。

R语言使用核Fisher判别方法、支持向量机、决策树与随机森林研究客户流失情况

现在,越来越多的人意识到预测客户的流失与否是一件非常重要的事情。而且比较值得注意的是,留住原有的客户是要比吸引新客户更加容易的,而且成本更低。

R语言逻辑回归logistic模型ROC曲线可视化分析2例:麻醉剂用量影响、汽车购买行为

本文利用R语言,通过逐步逻辑回归模型帮助客户分析两个实际案例:麻醉剂用量对手术病人移动的影响以及汽车购买行为预测。

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。

R语言软件对房价数据预测:回归、LASSO、决策树、随机森林、GBM、神经网络和SVM可视化

在房地产市场中,准确地预测房屋价格是至关重要的。过去几十年来,随着数据科学和机器学习的快速发展,各种预测模型被广泛应用于房屋价格预测中。

R软件文本挖掘分析服装设计职位要求数据和分布地理可视化

随着数据时代的到来,大数据分析已成为企业和研究机构决策的重要依据。特别是在人力资源管理领域,对职位要求数据的深入挖掘和分析,对于理解行业趋势、优化招聘策略以及提升组织绩效具有重要意义。

数据分享|用户消费行为分析预测模型、重庆市的政策数据分析

企业想要发展必须掌握政策的动向。本次研究把握政策的核心要点,利用Python强大的计算生态(pandas,Matplotlib,DataFrame,request_html.Butiful Soup,wordcloud等第三方库),实现对重庆地区政策数据的清洗,可视化以及自然文本分析。

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。

R语言SVM模型用大学生行为数据对助学金精准资助预测ROC可视化

大数据时代的来临,为创新资助工作方式提供了新的理念和技术支持,也为高校利用大数据推进快速、便捷、高效精准资助工作带来了新的机遇。

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。

R语言离散时间马尔可夫链(Markov chain)模型分类案例可视化分析

这些包括用于将多态模型拟合为面板数据的msm和SemiMarkov,用于生存分析应用的mstate,用于估计3状态进行性疾病模型的转移概率的TPmsm,用于将马尔科夫模型应用于健康护理经济应用的hemod,用于拟合隐马尔可夫模型和mcmc与蒙特Carlo马尔科夫链使用。

R语言逻辑回归logistic对ST股票风险建模分类分析混淆矩阵、ROC曲线可视化

信用风险建模是金融领域的重要课题,通过建立合理的信用风险模型,可以帮助金融机构更好地评估借款人的信用状况,从而有效降低信贷风险。

数据分享|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

离职率是企业保留人才能力的体现。分析预测职员是否有离职趋向有利于企业的人才管理,提升组织职员的心理健康,从而更有利于企业未来的发展。

 
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