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。
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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
随着Web应用程序的发展和使用的增加,用例也变得多样化。
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。
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。
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。
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 。
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。
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。
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。
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
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
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。
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
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”。
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
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
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。
R语言中的prophet预测时间序列数据模型
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。
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。
python暗网市场关联规则学习菜篮子分析
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。
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
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。
R语言最优聚类数目k改进kmean聚类算法
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。
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。
python安娜卡列妮娜词云图制作
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。
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。
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。
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
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。
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