Category Archives: 计算机科学与技术

A telephone company is interested in determining which customer characteristics are useful for predicting churn, customers who will leave their service.

r语言ggplot2误差棒图快速指南

By tecdat8月 9, 2019可视化和设计, 大数据部落, 计算机科学与技术ggplot2, 误差棒图

r语言ggplot2误差棒图快速指南

R语言特征选择——逐步回归

By tecdat8月 9, 20192 comments大数据部落, 数理统计, 计算机科学与技术R语言, 回归, 特征选择, 逐步回归

此示例显示如何用R语言进行特征选择——逐步回归

R语言生存分析可视化分析

By tecdat8月 8, 2019医药生物, 可视化和设计, 大数据部落, 数理统计, 计算机科学与技术R语言, 可视化, 可视化分析, 生存分析

生存分析对应于一组统计方法，用于调查感兴趣事件发生所花费的时间。

R语言时间序列和ARIMA模型预测拖拉机销售的制造案例研究

By tecdat8月 8, 2019大数据部落, 数理统计, 机器学习, 计算机科学与技术arima, R语言, 时间序列, 预测

本文是我们通过时间序列和ARIMA模型预测拖拉机销售的制造案例研究示例。

R语言markov switching model马尔可夫转换分析研究水资源

By tecdat8月 8, 2019农业, 地理，运输，旅行和物流, 大数据部落, 数理统计, 计算机科学与技术markov switching model, R语言, 水资源, 研究, 马尔可夫, 马尔可夫转换

R语言markov switching model马尔可夫转换分析研究水资源

基于R的FP树fp growth 关联数据挖掘技术在煤矿隐患管理

By tecdat8月 8, 2019地理，运输，旅行和物流, 大数据部落, 数理统计, 计算机科学与技术fp growth, FP树, R语言, 关联数据挖掘, 关联规则, 数据挖掘

研究煤矿隐患数据的挖掘以实现海量隐患数据的有效利用，在分析矿山数据挖掘枝术和煤矿隐患数据特点的基础上，提出煤矿隐患数据挖掘是矿山数字化的重要组成部分

R语言使用马尔可夫链对营销中的渠道归因建模

By tecdat8月 8, 2019大数据部落, 数理统计, 机器学习, 计算机科学与技术渠道归因, 渠道归因建模, 营销, 马尔可夫, 马尔可夫链

在这篇文章中，我们看看什么是渠道归因，以及它如何与马尔可夫链的概念联系起来。

R语言工具变量与两阶段最小二乘法

By tecdat8月 8, 2019大数据部落, 数理统计, 计算机科学与技术R语言, 两阶段最小二乘法, 回归, 工具变量, 最小二乘法

最近我们被客户要求撰写关于2SLS的研究报告。

R语言通过WinBUGS对MGARCH和MSV模型进行贝叶斯估计和比较

By tecdat8月 8, 2019大数据部落, 数理统计, 计算机科学与技术MSV, R语言, WinBUGS, 贝叶斯估计

R语言通过WinBUGS对MGARCH和MSV模型进行贝叶斯估计和比较

维度规约（降维）算法在WEKA中应用

By tecdat8月 8, 2019大数据部落, 数理统计, 计算机科学与技术weka, 维度规约, 降维

维度规约（降维）算法在WEKA中应用

R语言做复杂金融产品的几何布朗运动的模拟

By tecdat8月 8, 2019大数据部落, 数理统计, 经济, 计算机科学与技术R语言, 几何布朗运动, 复杂金融产品, 金融

R语言做复杂金融产品的几何布朗运动的模拟

Python之LDA主题模型算法应用

By tecdat8月 8, 2019大数据部落, 数理统计, 机器学习, 计算机科学与技术LDA, python, 主题模型, 主题模型算法, 文本挖掘

在这篇文章中，我将介绍用于Latent Dirichlet Allocation（LDA）的lda Python包的安装和基本用法。

WinBUGS对多元随机波动率模型：贝叶斯估计与模型比较

By tecdat8月 8, 2019大数据部落, 数理统计, 经济, 计算机科学与技术, 金融Granger, MSV, SV, WinBUGS, 格兰杰因果关系, 模型, 贝叶斯, 贝叶斯估计, 随机波动率, 随机波动率模型

在本文中，我们通过一个名为WinBUGS的免费贝叶斯软件，可以很容易地完成基于似然的多变量随机波动率（SV）模型的估计和比较。

R语言中实现层次聚类模型

By tecdat8月 8, 2019大数据部落, 数理统计, 计算机科学与技术R语言, 层次聚类

R语言中实现层次聚类模型

R语言数据的收益率和可能的波动性交易

By tecdat8月 8, 2019大数据部落, 数理统计, 经济, 计算机科学与技术数据, 波动性交易

R语言数据的收益率和可能的波动性交易

R语言highfrequency高频金融数据导入

By tecdat8月 8, 2019大数据部落, 数理统计, 经济, 计算机科学与技术, 金融highfrequency, R语言, 数据, 金融, 高频

R中针对高频数据的添加包highfrequency，用于组织高频数据，高频数据的清理、整理，高频数据的汇总，使用高频数据建立相关模型都非常方便。但是其中数据输入的过程中，会使用到包里的函数convert()。该函数支持三类的高频数据：

HAR-RV-J- RNN模型预测和交易大型股票指数的高频波动率

By tecdat8月 8, 2019大数据部落, 数理统计, 经济, 计算机科学与技术, 金融HAR, HAR-RV, RNN, RV, 模型, 股票, 股票指数, 预测, 高频, 高频波动率

已有大量关于预测高频波动的文献，但大多数仅根据统计误差评估预测。

R语言聚类算法的应用实例

By tecdat8月 8, 2019大数据部落, 数理统计, 机器学习, 计算机科学与技术R语言, 实例, 应用, 算法, 聚类

R语言聚类算法的应用实例

Python用PyMC3实现贝叶斯线性回归模型

By tecdat8月 8, 2019大数据部落, 数理统计, 计算机科学与技术PyMC3, python, 回归, 贝叶斯, 贝叶斯线性回归

在本文中，我们将在贝叶斯框架中引入回归建模，并使用PyMC3 MCMC库进行推理。

Python数据可视化-seaborn Iris鸢尾花数据

By tecdat8月 8, 2019可视化和设计, 大数据部落, 数理统计, 计算机科学与技术Iris, python, seaborn, 可视化, 数据可视化, 鸢尾花

Iris鸢尾花数据集，内容摘自百度百科：Iris数据集是常用的分类实验数据集，由Fisher, 1936收集整理。

R如何与Tableau集成分步指南 – 适用于数据科学和商业智能专业人员

By tecdat8月 8, 2019可视化和设计, 大数据部落, 计算机科学与技术R, tableau, 商业智能

R如何与Tableau集成分步指南 – 适用于数据科学和商业智能专业人员

R语言对MNIST数据集分析：探索手写数字分类

By tecdat8月 8, 2019大数据部落, 数理统计, 计算机科学与技术MNIST, R语言, 分类

R语言对MNIST数据集分析：探索手写数字分类

R语言时间序列TAR阈值自回归模型

By tecdat8月 8, 2019大数据部落, 数理统计, 经济, 计算机科学与技术R语言, TAR, 时间序列, 自回归, 阈值自回归模型

为了方便起见，这些模型通常简称为TAR模型。这些模型捕获了线性时间序列模型无法捕获的行为，例如周期，幅度相关的频率和跳跃现象。