如何在python 深度学习Keras中计算神经网络集成模型
如何在python 深度学习Keras中计算神经网络集成模型
如何在python 深度学习Keras中计算神经网络集成模型
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。
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。
此示例显示了Hampel用于检测和删除异常值的过程的实现。
本示例说明如何测量信号相似度。
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…
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。
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
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
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。
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。
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:
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
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。
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
matlab对MCMC贝叶斯方法用于加筋复合板的冲击载荷识别
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
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。
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
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。
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。
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。
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。
GIS遥感数据可视化评估:印度河流域上部的积雪面积变化
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。
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语言旅行推销员问题TSP
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)
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
在R语言中显示美丽的数据摘要summary统计信息
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。
R语言解释生存分析中危险率和风险率的变化
Stata估算观测数据的风险比
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。
R语言多臂试验 – 我们应该考虑多重性吗?
R语言使用倾向评分提高RCT(随机对照试验)的效率
R语言在RCT中调整基线时对错误指定的稳健性
R语言利用基线协变量提高随机对照试验的效率
R语言调整随机对照试验中的基线协变量
R语言用多重插补法估算相对风险时
R语言分析协变量之间的非线性关系
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
2014年9月18日,苏格兰居民将进行公民投票决定是否独立于英国。
R语言中固定与随机效应Meta分析 – 效率和置信区间覆盖
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平方/相关性取决于预测变量的方差
stata具有异方差误差的区间回归
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
t检验和非正态性的鲁棒性
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