在Python中自然语言处理生成词云WordCloud
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Category Archives: 大数据部落
使用Python中的ImageAI进行对象检测
在本文中，您将看到如何在Python中执行对象检测。
适用于NLP自然语言处理的Python：使用Facebook FastText库
在本文中，我们将研究FastText，它是用于单词嵌入和文本分类的另一个极其有用的模块。
R语言ISLR工资数据进行多项式回归和样条回归分析
使用交叉验证为多项式选择最佳次数。选择了什么程度，这与使用进行假设检验的结果相比如何ANOVA？对所得多项式拟合数据进行绘图。
Python中用PyTorch机器学习神经网络分类预测银行客户流失模型
分类问题属于机器学习问题的类别，其中给定一组特征，任务是预测离散值。
R语言OutliersO3软件包异常值检测方法比较
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基于keras平台CNN神经网络模型的服装图像识别分析
在许多介绍图像识别任务的介绍中，通常使用着名的MNIST数据集。
主成分分析(PCA)原理及R语言实现及分析实例
主成分分析（PCA）是一种数据降维技巧，它能将大量相关变量转化为一组很少的不相关变量，这些无关变量称为主成分。
R语言实现向量自回归VAR模型
澳大利亚在2008 – 2009年全球金融危机期间，政府发布了一揽子刺激计划，其中包括2008年12月的现金支付，恰逢圣诞节支出。
python在Keras中使用LSTM解决序列问题
时间序列预测是指我们必须根据时间相关的输入来预测结果的问题类型。
python使用MongoDB，Seaborn和Matplotlib文本分析和可视化API数据
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用于NLP的Python：使用Keras进行深度学习文本生成
深度学习技术已用于各种文本生成任务，例如写作诗歌，生成电影脚本甚至创作音乐。
用Python的Numpy求解线性方程组
在本文中，您将看到如何使用Python的Numpy库解决线性方程组。
python用于NLP的seq2seq模型实例:用Keras实现神经网络机器翻译
在本文中，我们将看到如何创建语言翻译模型，这也是神经机器翻译的非常著名的应用。
使用Python和Keras进行主成分分析、神经网络构建图像重建的自动编码器
如今，几乎我们使用的每个应用程序中都有大量数据- 听音乐， 浏览朋友的图像，或者 观看新的预告片
python使用Flask，Redis和Celery的异步任务
随着Web应用程序的发展和使用的增加，用例也变得多样化。
解读出租房市场的数据密码
租赁市场正在发生变化。随着越来越多的行业巨头涌入，金融的、互联网的、房地产的，租赁地产成为炙手可热的风口。
【视频讲解】在R语言中进行缺失值填充：估算缺失值
缺失值被认为是预测建模的首要障碍。因此，掌握克服这些问题的方法很重要。
用R语言模拟混合制排队随机服务排队系统
在本文中我们用R语言模拟混合制排队随机服务排队系统。
用R语言模拟M / M / 1随机服务排队系统
本文中我在R中构造一个简单的M / M / 1队列的_离散事件_模拟 。
用R语言模拟随机服务排队系统
用R语言模拟随机服务排队系统
在Python中使用LSTM和PyTorch进行时间序列预测
诸如长期短期记忆网络（LSTM）之类的高级深度学习模型能够捕获时间序列数据中的模式，因此可用于对数据的未来趋势进行预测。
R、Python、Open Refine采集pdf数据，清理数据和格式化数据
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使用GIS制作静态地图和处理地理数据
使用GIS制作静态地图和处理地理数据
用R语言制作交互式图表和地图
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R语言动态图可视化：如何、创建具有精美动画的图
本文展示如何用R语言动态图可视化：如何、创建具有精美动画的图。
r语言绘制动态统计图：世界各国的人均GDP， 期望寿命和人口气泡图动画gif图
我们制作了以下图表，显示了2016年世界各国的人均GDP，出生时的期望寿命和人口。
matlab贝叶斯隐马尔可夫HMM模型实现
贝叶斯隐马尔可夫模型是一种用于分割连续多变量数据的概率模型。
matlab中的隐马尔可夫模型(HMM)实现
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matlab使用贝叶斯优化的深度学习：卷积神经网络CNN
此示例说明如何将贝叶斯优化应用于深度学习，以及如何为卷积神经网络找到最佳网络超参数和训练选项。
通过Python中的Apriori算法进行关联规则挖掘
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Python中的Apriori关联算法-市场购物篮分析
数据科学Apriori算法是一种数据挖掘技术，用于挖掘频繁项集和相关的关联规则。
R和Python机器学习:广义线性回归glm，样条glm，梯度增强，随机森林和深度学习模型分析
使用R和Python进行分析的主要好处之一是，它们充满活力的开源生态系统中总是有新的和免费提供的服务。
用Prophet在Python中进行时间序列预测
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机器学习：在SAS中运行随机森林
为了在SAS中运行随机森林，我们必须使用PROC HPFOREST指定目标变量，并概述天气变量是“类别”还是“定量”。
使用python进行贝叶斯统计分析
本文讲解了使用PyMC3进行基本的贝叶斯统计分析过程。
python算法对音频信号处理Sonification ：Gauss-Seidel迭代算法
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python对网络图networkx进行社区检测和彩色绘图
以下是创建图表，检测其中的社区，然后在少于10行的python中使用由其社区着色的节点进行可视化的方法：
python研究汽车传感器数据统计可视化分析
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python卷积神经网络人体图像识别
二十多年来，自动发现裸体图片一直是计算机视觉中的中心问题，并且由于其悠久的历史和直接的目标，它成为该领域如何发展的一个很好的例子。
基于出租车GPS轨迹数据的研究：出租车行程的数据分析
本文对出租车GPS轨迹数据进行了研究。
Prophet在R语言中进行时间序列数据预测
您将学习如何使用Prophet（在R中）解决一个常见问题：预测公司明年的每日订单。
把握出租车行驶的数据脉搏
城市化带来的道路拥堵、出行耗时长等交通问题给交管部门带来了巨大的挑战。
R语言Apriori关联规则、K-means均值聚类数据挖掘中药专利复方治疗用药规律网络可视化
应用关联规则、聚类方法等数据挖掘技术分析治疗抑郁症的中药专利复方组方配伍规律。
使用Python和SAS Viya分析社交网络
本示例使用Python和SAS分析了预防高危药物研究的结果。这个社交网络有194个节点和273个边，分别代表药物使用者和这些使用者之间的联系。
用R语言和python进行社交网络中的社区检测
在这篇文章中，我用R语言和python检测社交网络中的社区。
python隶属关系图模型:基于模型的网络中密集重叠社区检测方法
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R语言确定聚类的最佳簇数：3种聚类优化方法
确定数据集中最佳的簇数是分区（划分）聚类（例如k均值聚类）中的一个基本问题，它要求用户指定要生成的簇数k。
狙击涨停板-通达信，同花顺，金字塔，TB等指标公式量化开发安装及使用教程
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R语言最优聚类数目k改进kmean聚类算法
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如何在python 深度学习Keras中计算神经网络集成模型
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使用R语言对S＆P500股票指数进行ARIMA + GARCH交易策略
在本文中，我想向您展示如何应用S＆P500股票市场指数的交易策略。
Cluster Validity – Optimal Cluster Number in Matlab
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R语言GARCH-DCC模型和DCC（MVT）建模估计
这个简短的演示说明了使用rmgarch软件包的DCC模型及其方法的使用，尤其是在存在MVT分布形状参数的情况下进行2级DCC估计的另一种方法。
matlab使用hampel滤波去除异常值
此示例显示了Hampel用于检测和删除异常值的过程的实现。
matlab测量计算信号的相似度
本示例说明如何测量信号相似度。
Using Garch model and regression model to analyzing stock prices in R
In order to find out the main factors affecting price fluctuations, we use stepwise regression to eliminate some independent variables that have little impact on the dependent variable, that is, the price. The name of the variable is changed to x1, x2…
matlab使用样条插值重采样估计INR数据研究
易患血液凝固的人用华法林治疗，血液稀释剂。国际标准化比率（INR）衡量药物的效果。较大剂量会增加INR，较小剂量会降低INR。患者由护士定期监测，当他们的INR超出目标范围时，他们的剂量和测试频率会发生变化。
matlab如何滤除低频尖峰脉冲
有时，数据会出现不必要的瞬态或尖峰。可以用中值过滤消除它们。
matlab如何从信号中去除60 Hz Hum电源线噪声
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matlab从ECG信号数据趋势项的消除
matlab从ECG信号数据中删除趋势
matlab使用移动平均滤波器、重采样和Hampel滤波器进行信号平滑处理
matlab使用移动平均滤波器、重采样和Hampel过滤器进行信号平滑处理
R语言如何做马尔可夫转换模型markov switching model
最近我们被客户要求撰写关于时间序列的研究报告。假设有时间序列数据，如下所示。经验表明，目标变量y似乎与解释变量x有关。
python主题建模可视化LDA和T-SNE交互式可视化
我尝试使用Latent Dirichlet分配LDA来提取一些主题。 本教程以自然语言处理流程为特色，从原始数据开始，准备，建模，可视化论文。
R语言向量自回归模型(VAR)及其实现
VAR面临的批评是他们是理论上的; 也就是说，它们不是建立在一些经济学理论的基础上，这些理论强加了方程式的理论结构。假设每个变量都影响系统中的其他变量，这使得估计系数的直接解释变得困难。尽管如此，VAR在几种情况下都很有用：
R语言Wald检验 vs 似然比检验
在开展基于概率推理的课程时，关键主题之一是基于似然函数的检验和置信区间构建。
