【视频讲解】R语言实现CNN(卷积神经网络)模型进行回归数据分析
当我们将CNN(卷积神经网络)模型用于训练多维类型的数据(例如图像)时,它们非常有用。
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最近,我们使用隐马尔可夫模型开发了一种解决方案,并被要求解释这个方案。
越来越多的人愿意精神消费。旅游不仅可以提升人们对外地环境和外地人文的认知,也可以放松身心、愉悦心情,是一种受欢迎的精神消费。
本文简要介绍了一种简单的状态切换模型,该模型构成了隐马尔可夫模型(HMM)的特例。
概率编程使我们能够实现统计模型,而不必担心技术细节。
本教程介绍了生存分析,以及如何在R中进行生存分析
在这里,我们放宽了流行的线性技术的线性假设。
自从Sims(1980)发表开创性的论文以来,向量自回归模型已经成为宏观经济研究中的关键工具。
在绘制的时间序列中可以看到两个主要的季节性:每日和每周。我们在一天中有48个测量值,在一周中有7天,因此这将是我们用来对响应变量进行建模的自变量–电力负荷。
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。
copula是将多变量分布函数与其边际分布函数耦合的函数,通常称为边缘。
正则化路径是针对正则化参数λ的值网格处的套索或弹性网络罚值计算的。该算法速度极快,可以利用输入矩阵中的稀疏性x。
我们最近有一个很棒的机会与一位伟大的客户合作,要求Business Science构建一个适合他们需求的开源异常检测算法。
最近我们被客户要求撰写关于马尔可夫链蒙特卡罗MCMC模型的研究报告。这只是众多算法之一。这个术语代表“马尔可夫链蒙特卡洛”,因为它是一种使用“马尔可夫链”(我们将在后面讨论)的“蒙特卡罗”(即随机)方法。
对于零售行业来说,预测几乎是商业智能(BI)研究的终极问题,单纯从机器学习的角度来说,做到精准预测很容易,但是结合业务提高企业利润却很难。预测精确性是核心痛点。
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