通过Python中的Apriori算法进行关联规则挖掘
通过Python中的Apriori算法进行关联规则挖掘
Category Archives: 数理统计
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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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。
R语言中的prophet预测时间序列数据模型
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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。
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
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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。
R语言rjags使用随机效应进行臭氧数据分析
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R语言文本挖掘tf-idf,主题建模，情感分析,n-gram建模研究
最近我们被客户要求撰写关于文本挖掘的研究报告。我们对20个Usenet公告板的20,000条消息进行分析。
基于r语言的疾病制图中自适应核密度估计的阈值选择方法案例
诸如核密度估计（KDE）的平滑方法被用于控制用于计算每种疾病率的空间支持的群体基础。
R语言是否对二分连续变量执行逻辑回归
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Matlab贝叶斯估计MCMC分析评估可视化
matlab对MCMC贝叶斯方法用于加筋复合板的冲击载荷识别
Python基于粒子群优化(PSO)的投资组合优化研究
我今年的研究课题是使用粒子群优化（PSO）的货币进行交易组合优化。
R语言解决最优化运营研究问题-线性优化(LP)问题
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卡尔曼滤波器：用R语言中的KFAS建模时间序列
ARIMA等传统模型有一个主要缺点 – 它们通常不会解释“冲击”或时间序列的突然变化。
R语言使用Metropolis- Hasting抽样算法进行逻辑回归
在逻辑回归中，我们将二元因变量Y_i回归到协变量X_i上。
R语言使用K-Means聚类可视化WiFi访问
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R语言文本挖掘NASA数据网络分析，tf-idf和主题建模
NASA托管和/或维护了超过32,000个数据集; 这些数据集涵盖了从地球科学到航空航天工程到NASA本身管理的主题。
R语言进行数值模拟：模拟泊松回归模型的数据
验证回归模型的首选方法是模拟来自它们的数据，并查看模拟数据是否捕获原始数据的相关特征。
R语言基于Keras的小数据集深度学习图像分类
必须使用非常少的数据训练图像分类模型是一种常见情况，如果您在专业环境中进行计算机视觉，则在实践中可能会遇到这种情况。
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
R语言用Rcpp加速Metropolis-Hastings抽样估计贝叶斯逻辑回归模型的参数
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
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Python中利用长短期记忆模型LSTM进行时间序列预测分析 – 预测电力负荷数据
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。
GIS遥感数据可视化评估：印度河流域上部的积雪面积变化
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R语言： GARCH模型股票交易量的研究道琼斯股票市场指数
我将建立道琼斯工业平均指数（DJIA）日交易量对数比的ARMA-GARCH模型。
如何用R语言在机器学习中建立集成模型？
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。
R语言高维数据的主成分pca、 t-SNE算法降维与可视化分析案例报告
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
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R语言stan泊松回归Poisson regression
本文使用R语言进行stan泊松回归Poisson regression。
R语言旅行推销员问题TSP
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在R语言和Stan中估计截断泊松分布
这是一个非常简化的例子。我模拟了1,000个计数观察值，平均值为1.3。
R语言有RStan的多维验证性因子分析（CFA）
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R语言进行相关矩阵分析及其网络可视化
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
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在R语言中显示美丽的数据摘要summary统计信息
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R语言中不同类型的聚类方法比较
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。
R语言中的划分聚类模型
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。
R语言解释生存分析中危险率和风险率的变化
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Stata估算观测数据的风险比
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