Category Archives: 大数据部落

R语言NIMBLE、Stan和INLA贝叶斯平滑及条件空间模型死亡率数据分析:提升疾病风险估计准确性

在环境流行病学研究中,理解空间数据的特性以及如何通过合适的模型分析疾病的空间分布是至关重要的。

Python糖尿病数据分析:深度学习、逻辑回归、K近邻、决策树、随机森林、支持向量机及模型优化训练评估选择

本研究旨在利用机器学习和深度学习模型对糖尿病数据进行分析和预测。通过对糖尿病数据集的读取、预处理、特征分析,运用多种机器学习算法如逻辑回归、K近邻、决策树、随机森林、支持向量机以及前馈神经网络等进行模型训练和评估。

Matlab贝叶斯估计MCMC分析药物对不同种群生物生理指标数据评估可视化

本文着重探讨了如何利用Matlab实现贝叶斯估计。阐述了具体的实现流程,涵盖数据加载、先验常数设定、马尔可夫链蒙特卡洛(MCMC)属性指定、模型构建、运行链条以及结果查看等环节,通过展示相应的代码示例及结果图,体现了Matlab在贝叶斯估计应用方面的作用和价值。

R基于贝叶斯加法回归树BART、MCMC的DLNM分布滞后非线性模型分析母婴PM2.5暴露与出生体重数据及GAM模型对比、关键窗口识别

在母婴暴露于空气污染对儿童健康影响的研究中,常需对孕期暴露情况与健康结果进行回归分析。

Python机器学习算法KNN、MLP、NB、LR助力油气钻井大数据提速参数优选及模型构建研究

随着机器学习和大数据分析技术的发展,油气行业数字化转型势在必行,钻井提速参数优选呈现由经验驱动、逻辑驱动向数据驱动转变的趋势。

R语言混合模型回归GBTM群组轨迹模型绘图可视化研究

在回归分析的广袤领域中,面对具有多条未知函数线的复杂数据时,传统方法常常捉襟见肘。混合模型作为一种强有力的分析手段应运而生,其在处理此类复杂情境时展现出独特的优势与潜力。

Python混合注意力机制-多变量-LSTM神经网络分析PM2.5、光伏电站、温度时间序列数据及RNN、ARIMAX、XGT、随机森林对比

对于在具有目标变量和外生变量的时间序列上训练的循环神经网络,除了准确预测之外,还期望能提供对数据的可解释性见解。

Python生成对抗神经网络GAN预测股票及LSTMs、ARIMA对比分析ETF金融时间序列可视化

本文聚焦于利用生成对抗网络(GANs)进行金融时间序列的概率预测。介绍了一种新颖的基于经济学驱动的生成器损失函数,使 GANs 更适用于分类任务并置于监督学习环境中,能给出价格回报的全条件概率分布,突破传统点估计方式,实现不确定性估计。

Python、R循环神经网络RNN、指数平滑ETS、ARIMA模型预测网络流量、ATM机取款、旅游需求时间序列数据

在当今经济研究与商业决策领域,精准的时间序列预测具有极为关键的意义。

 
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