Python预测体重变化：决策树、tf神经网络、随机森林、梯度提升树、线性回归可视化分析吸烟与健康调查数据
在当今的数据驱动时代，机器学习算法已成为解析复杂数据集、揭示隐藏模式及预测未来趋势的重要工具。
Category Archives: 计算机科学与技术
Python对历年高考分数线数据用聚类、决策树可视化分析一批、二批高校专业、位次、计划人数数据|附代码数据
随着高等教育的普及与竞争的日益激烈，高考作为通往高等教育的重要门槛，其分数线的波动、高校及专业的选择成为了社会广泛关注的焦点。
Python TensorFlow双向Bi-LSTM长短期记忆神经网络深度学习可视化用户传感器活动数据
在本文中，我们旨在利用深度学习技术，特别是TensorFlow框架下的Keras库，对WISDM（无线传感器数据挖掘）数据集进行活动识别。
【视频讲解】逻辑回归原理及R语言预测心脏病、用户流失数据挖掘2实例
在统计学习和机器学习的领域中，逻辑回归模型是一种广泛应用于分类问题的预测模型。
Python深度学习TensorFlow Keras心脏病预测神经网络模型评估损失曲线、混淆矩阵可视化
随着深度学习技术的快速发展，高效的计算框架和库对于模型训练至关重要。
Python使用Torchvision、Pytorch迁移学习进行交通标志图像分类
WeChat Tencent QQ email print 由Kaizong Ye，Liao Bao撰写 通过
SPSS用CHAID决策树、逻辑回归预测电信用户产品使用流失数据
在电信行业中，用户产品使用的流失情况对于企业而言是一个关键的运营指标。
【视频讲解】LSTM神经网络模型在微博中文文本评论情感分析和股市预测应用附代码数据
本文将通过视频讲解，展示如何用python的LSTM模型对中文文本评论情感分析。
TensorFlow、Keras的LSTM神经网络异常检验和预测股市价格时间序列数据可视化python实例附代码数据
本文旨在探讨如何利用TensorFlow和Keras中的LSTM神经网络来预测和检验股市价格时间序列数据，并通过Python编程语言和可视化技术来展示预测结果和异常检验的效果。
【视频讲解】卷积神经网络CNN肿瘤图像识别3实例附代码数据
本研究探讨了卷积神经网络（CNN）在肿瘤识别领域的应用，特别是利用VGG16模型进行图像分类的性能。
Python用GRU神经网络模型预测比特币价格时间序列数据2案例可视化|附代码数据
门控循环单元（GRU）是一种循环神经网络（RNN）类型，旨在有效地捕获序列数据中的长期依赖关系。
阈值向量误差修正模型TVECM对汇率金融时间序列数据分析|附数据代码
在全球金融市场中，汇率作为连接不同国家货币价值的桥梁，其动态变化对全球经济活动、贸易和投资具有深远影响。
【视频讲解】偏最小二乘结构方程模型PLS-SEM分析白茶产业数字化对共同富裕的影响|附代码数据
本文将通过视频讲解，展示如何用偏最小二乘结构方程模型PLS-SEM分析白茶产业数字化对共同富裕的影响。
梯度提升机器LightGBM集成学习回归、分类、参数调优可视化实例|附数据代码
Light Gradient Boosted Machine（简称LightGBM）是一个开源库，它为梯度提升算法提供了高效且有效的实现。
DeepMTS深度学习多元时间序列分析预测宏观经济指标数据可视化|附数据代码
在数据科学领域，时间序列分析一直是一个至关重要的研究方向，尤其在金融、气象、医学以及许多其他科学和工业领域中，准确的时间序列预测对于制定策略、政策规划以及资源管理都具有极其重要的意义。
多状态马尔可夫链、生存分析心脏同种异体移植血管病变（CAV）数据可视化|附数据代码
临床研究和医疗经济学研究中客户经常关注于评估患者在疾病从一种状态发展到另一种状态时的生存预后。
Python没有服务器如何部署运行Shiny应用程序
随着Web技术的快速发展，越来越多的数据科学家和开发人员倾向于使用Web应用程序进行数据分析和可视化。
短语挖掘与流行度、一致性及信息度评估：基于文本挖掘与词频统计|附数据代码
在信息爆炸的时代，文本数据呈现出爆炸式的增长，从新闻报道、社交媒体到学术论文，无处不在的文本信息构成了我们获取知识和理解世界的重要来源。
马尔可夫转换MSVAR模型预测资产收益率时间序列可视化分析|附数据代码
在现代金融市场中，资产收益率序列的预测一直是投资者和金融机构关注的焦点。
【视频】多元线性回归模型原理讲解与R语言电影票房数据实例
近年来，随着计量经济学和统计学的快速发展，回归模型作为一种有效的数据分析工具，被广泛应用于金融市场的分析中。
数据分享|广义线性模型beta二项分布的淋巴结疾病风险预测可视化R语言实现
淋巴结疾病作为一类复杂的健康问题，其风险预测一直是临床和公共卫生领域的研究热点。
【视频】LSTM模型原理及其进行股票收盘价的时间序列预测讲解|附数据代码
时间序列预测在金融领域中扮演着举足轻重的角色，特别是在股票市场中。
数据分享|随机森林填充缺失值、BP神经网络在亚马逊评论、学生成绩分析研究2案例合集
神经网络作为一种强大的机器学习算法，具有强大的非线性映射和学习能力，能够处理复杂的模式识别和数据分类问题。
【视频】N-Gram、逻辑回归反欺诈模型文本分析招聘网站欺诈可视化|附数据代码
随着互联网的快速发展，招聘网站已成为求职者与雇主之间的重要桥梁。然而，随之而来的欺诈行为也日益猖獗，给求职者带来了极大的困扰和风险。
Python遗传算法GA对长短期记忆LSTM深度学习模型超参数调优分析司机数据
随着大数据时代的来临，深度学习技术在各个领域中得到了广泛的应用。长短期记忆（LSTM）网络作为深度学习领域中的一种重要模型，因其对序列数据的强大处理能力，在自然语言处理、时间序列预测等领域中取得了显著的成果。
文本挖掘分析多元应用：新能源汽车股市、英国封锁、疫情旅游与舆情分析
在当今信息爆炸的时代，文本分析作为一种重要的数据处理方法，已经广泛应用于各个领域的研究中。
【视频】R语言支持向量回归SVR预测水位实例讲解|附代码数据
当我们面对样本需要建立相应模型时，使用传统统计方法建立模型需要大量的样本数据，只有在样本量足够大时，该模型才具有一定的可靠性。
R语言Stan贝叶斯回归置信区间后验分布可视化模型检验
贝叶斯回归是一种统计方法，它使用贝叶斯定理来估计回归模型的参数。
数据分享|R语言Python机器学习预测4案例合集：众筹平台、机票折扣、糖尿病患者、员工满意度
在数据驱动的当代社会，机器学习已成为揭示复杂现象、预测未来趋势的重要工具。特别是在商业决策、健康管理、交通出行等多个领域，机器学习技术的应用日益广泛。
python中Copula在多元联合分布建模可视化2实例合集|附数据代码
Copula是一个用于描述多个随机变量之间相关性的函数，它将这些变量的联合分布与其边缘分布连接起来。
R语言层次聚类、多维缩放MDS分类RNA测序（RNA-seq）乳腺发育基因数据可视化|附数据代码
在生物学和医学研究中，乳腺发育是一个复杂而精细的过程，涉及众多基因的表达调控。
R语言分类回归分析考研热现象分析与考研意愿价值变现
首先，在考研中，受到新冠疫情影响，考研增长人数增长与大部分考研机构预测有一定差距（今年人数只有370多万，并没有突破400万大关），本次研究需要通过问卷调查进行内部影响机制探究。
R语言广义线性混合模型GLMMs在生态学中应用可视化2实例合集|附数据代码
在生态学研究领域，广义线性混合模型（Generalized Linear Mixed Models，简称GLMMs）是一种强大的统计工具，能够同时处理固定效应和随机效应，从而更准确地揭示生态系统中复杂关系的本质。
Python套索回归lasso、SCAD、LARS分析棒球运动员薪水3个实例合集|附数据代码
套索回归（Lasso Regression）是一种线性回归方法，特别适用于解决高维数据和过拟合问题。它通过引入正则化项来限制模型复杂度，从而在保持模型预测能力的同时，降低模型的方差。
R语言混合SVD模型IBCF协同过滤推荐算法研究——以母婴购物平台为例
随着用户数量和项目数量的增加，数据的稀疏性成为影响推荐质量的重要因素。对此，本文帮助客户提出了一种基于混合SVD矩阵填充技术的协同过滤算法。
R语言贝叶斯INLA空间自相关、混合效应、季节空间模型、SPDE、时空分析野生动物数据可视化
在统计建模过程中，经常会遇到空间自相关性的问题。空间自相关性是指相近位置的观测值往往比远离位置的观测值更相似。
Python中Keras微调Google Gemma：定制化指令增强大型语言模型LLM
像谷歌、Meta和Twitter这样的大公司正大力推动其大型语言模型（LLM）的开源。
R语言使用核Fisher判别方法、支持向量机、决策树与随机森林研究客户流失情况
现在，越来越多的人意识到预测客户的流失与否是一件非常重要的事情。而且比较值得注意的是，留住原有的客户是要比吸引新客户更加容易的，而且成本更低。
R语言逻辑回归logistic模型ROC曲线可视化分析2例：麻醉剂用量影响、汽车购买行为
本文利用R语言，通过逐步逻辑回归模型帮助客户分析两个实际案例：麻醉剂用量对手术病人移动的影响以及汽车购买行为预测。
Python众筹项目结果预测：优化后的随机森林分类器可视化
随着信息技术的飞速发展，众筹作为一个互联网金融的子领域已经成为个人和小企业主筹集资金支持梦想的创新渠道。
R语言神经网络与决策树的银行顾客信用评估模型对比可视化研究
在数字化时代，顾客信用评估成为商业决策中的重要一环。
Python贷款违约预测:Logistic、Xgboost、Lightgbm、贝叶斯调参/GridSearchCV调参
WeChat Tencent QQ email print 由Linseng Bo撰写 解决方案 任务/目标
SPSS大学生网络购物行为研究：因子分析、主成分、聚类、交叉表和卡方检验
随着互联网的普及和电子商务的快速发展，网络购物已成为大学生日常生活中不可或缺的一部分。
R语言聚类分析、因子分析、主成分分析PCA农村农业相关经济指标数据可视化
随着农业和农村经济的快速发展，各地区之间的经济差异日益显著。
R语言拟合线性混合效应模型、固定效应、随机效应参数估计可视化生物生长、发育、繁殖影响因素
本文将介绍如何设置工作目录、读取数据、标准化数据、拟合线性混合效应模型、提取随机效应参数、绘制相关性图和Dot-and-Whisker图，以帮助研究人员更好地理解数据并进行有效的数据分析。
R语言SOM神经网络聚类、多层感知机MLP、PCA主成分分析可视化银行客户信用数据实例
自组织地图（SOM）是一种强大的无监督数据可视化工具，它通过降维技术，在较低（通常二维）的空间中有效地展示高维数据集的内在结构和特征。
R语言SVM、决策树与因子分析对城市空气质量分类与影响因素可视化研究
数据处理和分析在数据科学领域中扮演着至关重要的角色。
R语言质量控制图、质量管理研究分析采购订单数量、CPU时间、纸厂产出、钢板数据可视化
在当今信息时代，数据的收集和分析变得至关重要，特别是在质量管理和生产过程控制方面。
SPSS modeler关联规则、卡方模型探索北京平谷大桃产业发展与电商化研究
平谷区的大桃产业经历了30多年的发展历程，成为了中国著名的大桃之乡，世界最大的桃园。
R语言逻辑回归、GAM、LDA、KNN、PCA主成分分析分类预测房价及交叉验证
本研究旨在帮助客户利用房价数据集进行数据分析，该数据集包含82个变量和2930个数据点。
R语言lasso协变量改进Logistic逻辑回归对特发性黄斑前膜因素交叉验证可视化分析
特发性黄斑视网膜前膜能引起患者视物变形、变小和视力下降等视功能损害。
R语言汇率、股价指数与GARCH模型分析：格兰杰因果检验、脉冲响应与预测可视化
汇率和股价指数之间的联系是许多经济学家和投资者关注的重要议题。
R语言神经网络模型金融应用预测上证指数时间序列可视化
本文旨在利用神经网络模型来帮助客户预测上证指数的收盘价，通过分析不同历史数据作为输入，建立模型并进行预测。
R语言主成分PCA、决策树、boost预警模型数据挖掘在跨区域犯罪研究分析
数据挖掘技术在跨区域犯罪预警中的研究与应用尚处于起步阶段，许多跨区域犯罪预警业务信息系统还停留在初级处理水平，缺乏综合性的开发应用，智能化的分析研判，科学性的决策预警。
R语言用随机森林模型的酒店收入和产量预测误差分析
在这篇文章中，我们将探讨基于随机森林模型的酒店收入和产量预测分析。
R语言用决策树的酒店收入和产量预测可视化研究
现代社会经济的发展，促进了酒店业的投资热潮， 投资者投资一个酒店，必须在投资前对若干经营数据进行科学预测与分析，对酒店可能形成的收入成本水平进行估算，从而对投资的风险进行有效预测。
R语言平稳性ADF检验、ARCH-LM效应检验分析收盘价收益率数据可视化
数据读取和处理是金融分析中非常重要的一步。
R语言KNN（K-近邻）模型分类信贷用户信用等级参数调优和预测可视化
本文主要介绍了如何帮助客户通过读取数据、查看部分数据、转换数据为因子并将数值变量归一化、进行描述性分析、建立knn模型等步骤对数据进行分析。
SPSS Modeler决策树分类模型分析商店顾客消费商品数据
随着大数据时代的来临，数据挖掘和分析在商业决策中扮演着越来越重要的角色。
SPSS用多元逐步回归模型对上证指数预测、描述统计和相关分析可视化研究
主要思路为了准确的估计股票价格,了解股票的一般规律,更好的为资本市场提供参考意见和帮助股民进行投资股票作出正确
SPSS Modeler决策树和神经网络模型对淘宝店铺服装销量数据预测可视化
本文阐述了服装店铺营销的现状，为客户提出了将数据挖掘技术应用到服装营销中的方案。
R语言多维度视角下白领人群健康体质检测数据关系可视化分析
随着社会经济的发展和人们生活水平的提高，健康问题越来越受到关注。
R语言软件对房价数据预测：回归、LASSO、决策树、随机森林、GBM、神经网络和SVM可视化
在房地产市场中，准确地预测房屋价格是至关重要的。过去几十年来，随着数据科学和机器学习的快速发展，各种预测模型被广泛应用于房屋价格预测中。
R语言PLS-DA模型分析不同中医组别患者间差异指标数据可视化
PLS-DA (Partial Least Squares Discriminant Analysis) 是一种多变量统计分析方法，常用于处理具有多个预测变量和多个响应变量的数据。
R软件文本挖掘分析服装设计职位要求数据和分布地理可视化
随着数据时代的到来，大数据分析已成为企业和研究机构决策的重要依据。特别是在人力资源管理领域，对职位要求数据的深入挖掘和分析，对于理解行业趋势、优化招聘策略以及提升组织绩效具有重要意义。
R语言SVM支持向量机文本挖掘分类研究手机评论数据词云可视化
随着大数据时代的来临，数据挖掘和机器学习在诸多领域中的应用价值日益凸显。
数据分享|用户消费行为分析预测模型、重庆市的政策数据分析
企业想要发展必须掌握政策的动向。本次研究把握政策的核心要点，利用Python强大的计算生态(pandas,Matplotlib,DataFrame,request_html.Butiful Soup,wordcloud等第三方库)，实现对重庆地区政策数据的清洗，可视化以及自然文本分析。
R语言、WEKA关联规则、决策树、聚类、回归分析工业企业创新情况影响因素数据
为了解某市规模以上工业企业创新情况，对该市企业的创新活动进行调查，分别得出三组数据testl(企业财务情况
