Python图注意力神经网络GAT与蛋白质相互作用数据模型构建、可视化及熵直方图分析
本文聚焦于图注意力网络GAT在蛋白质 – 蛋白质相互作用数据集中的应用。
Category Archives: Python辅导
Python机器学习算法KNN、MLP、NB、LR助力油气钻井大数据提速参数优选及模型构建研究
随着机器学习和大数据分析技术的发展，油气行业数字化转型势在必行，钻井提速参数优选呈现由经验驱动、逻辑驱动向数据驱动转变的趋势。
Python混合注意力机制-多变量-LSTM神经网络分析PM2.5、光伏电站、温度时间序列数据及RNN、ARIMAX、XGT、随机森林对比
对于在具有目标变量和外生变量的时间序列上训练的循环神经网络，除了准确预测之外，还期望能提供对数据的可解释性见解。
Python生成对抗神经网络GAN预测股票及LSTMs、ARIMA对比分析ETF金融时间序列可视化
本文聚焦于利用生成对抗网络（GANs）进行金融时间序列的概率预测。介绍了一种新颖的基于经济学驱动的生成器损失函数，使 GANs 更适用于分类任务并置于监督学习环境中，能给出价格回报的全条件概率分布，突破传统点估计方式，实现不确定性估计。
Python、R循环神经网络RNN、指数平滑ETS、ARIMA模型预测网络流量、ATM机取款、旅游需求时间序列数据
在当今经济研究与商业决策领域，精准的时间序列预测具有极为关键的意义。
Python深度强化学习对冲策略：衍生品投资组合套期保值Black-Scholes、Heston模型分析
本文提出了一个在存在交易成本、市场冲击、流动性约束或风险限制等市场摩擦的情况下，使用现代深度强化学习方法对衍生品投资组合进行套期保值的框架。
Python滑动窗口卷积神经网络CNN对损伤梁桥数据、故宫城墙图像数据分类可视化|附数据代码
在现代土木结构工程领域，结构损伤的准确识别与定位对于保障基础设施的安全性和耐久性具有极为关键的意义。
Python时空图神经网络ST-GNNs-PCA嵌入交通数据预测可视化及KPCA核主成分分析汽油精制应用实例
本研究横跨交通预测与汽油精制两大领域，PCA 嵌入在其中均扮演着核心角色，我们旨在通过深入探索与研究，全面展示 PCA 嵌入在不同复杂系统中的卓越性能与广泛应用潜力。
Python蒙特卡罗MCMC:优化Metropolis-Hastings采样策略与Fisher矩阵计算参数推断应用—模拟与真实数据分析
本文介绍了其在过去几年中的最新开发成果，特别阐述了两种有助于提升 Metropolis – Hastings 采样性能的新要素：跳跃因子的自适应算法以及逆 Fisher 矩阵的计算，该逆 Fisher 矩阵可用作提议密度。
Python深度强化学习智能体DDPG自适应股票交易策略优化道琼斯30股票数据可视化研究
股票交易策略在投资公司中起着至关重要的作用。然而，在复杂多变的股票市场中获取最优策略颇具挑战。
【视频讲解】Python深度神经网络DNNs-K-Means（K-均值）聚类方法在MNIST等数据可视化对比分析
近年来，由于诸如自动编码器等深度神经网络（DNN）的高表示能力，深度聚类方法发展迅速。
Python用CEEMDAN-LSTM-VMD金融股价数据预测及SVR、AR、HAR对比可视化
股票市场是一个复杂的非线性系统，股价受到许多经济和社会因素的影响。因此，传统的线性或近线性预测模型很难有效、准确地预测股票指数的价格趋势。
Python注意力机制Attention下CNN-LSTM-ARIMA混合模型预测中国银行股票价格|附数据代码
股票市场在经济发展中占据重要地位。由于股票的高回报特性，股票市场吸引了越来越多机构和投资者的关注。
明星人脸识别基于VGG、MTCNN、RESNET深度学习卷积神经网络应用|附数据代码
人脸识别技术作为生物特征识别技术的重要组成部分，在近三十年里得到了广泛的关注和研究，已经成为计算机视觉、模式识别领域的研究热点。
银行信贷风控专题：Python、R 语言机器学习数据挖掘应用实例合集：xgboost、决策树、随机森林、贝叶斯等
在当今金融领域，风险管控至关重要。无论是汽车贷款违约预测、银行挖掘潜在贷款客户，还是信贷风控模型的构建，以及基于决策树的银行信贷风险预警，都是金融机构面临的关键挑战。
Python量子生成对抗网络QGAN神经网络药物发现、多方法乳腺癌药物筛选应用
在当今的医学领域，乳腺癌作为一种严重威胁女性健康的疾病，其治疗一直是科研工作者们关注的焦点。
【视频讲解】共享单车使用量预测：RNN, LSTM，GRU循环神经网络和传统机器学习
随着城市化进程的加速，共享单车作为一种绿色、便捷的出行方式，在城市交通中扮演着日益重要的角色。准确预测共享单车的使用量对于优化资源配置、提高运营效率以及满足用户需求具有关键意义。
LSTM神经网络结合PSO粒子群优化对管网优化调度及网络安全入侵检测模型|附数据代码
在当今科技飞速发展的时代，无论是工业生产中的管网系统，还是信息领域的网络安全，都面临着日益复杂的挑战😕。
Python用CNN – LSTM、ARIMA、Prophet股票价格预测的研究与分析|附数据代码
股票市场的波动起伏一直备受投资者关注，准确预测股票价格对于投资者制定合理的投资策略至关重要。
Python、R语言Lasso、Ridge岭回归、XGBoost分析Airbnb房屋数据：旅游市场差异、价格预测
在大众旅游蓬勃发展的背景下，乡村旅游已成为推动乡村经济、社会和文化发展的关键力量。
Python量子计算聚类Q-means（量子k-means）算法分析电路数据实现可视化
量子计算在近期已然成为一个频繁出现的热门概念。尽管它在大众认知以及互联网社区中备受瞩目，热度极高，然而就其实际能力而言，当前仍然存在诸多局限。
【视频讲解】非参数重采样bootstrap的逻辑回归Logistic应用及模型差异Python实现
本文将深入探讨逻辑回归在心脏病预测中的应用与优化。
Python用TOPSIS熵权法重构粮食系统及期刊指标权重多属性决策MCDM研究|附数据代码
结合python的代码和数据运用熵权法对情报学期刊的各项指标进行权重计算，为期刊评价提供科学方法。
【视频讲解】线性时间序列原理及混合ARIMA-LSTM神经网络模型预测股票收盘价研究实例
近年来人工神经网络被学者们应用十分广泛，预测领域随着神经网络的引入得到了很大的发展。
深度神经网络DNN、RNN、RCNN及多种机器学习金融交易策略研究|附数据代码
在当今的金融领域，量化交易正凭借其科学性和高效性逐渐成为主流投资方式之一。
TensorFlow深度学习框架改进K-means聚类、SOM自组织映射神经网络算法及上海招生政策影响分析研究
在教育政策研究领域，准确评估政策对不同区域和学生群体的影响至关重要。
Python用Markov RNN马尔可夫递归神经网络建模序列数据t-SNE可视化研究
本文聚焦于利用马尔可夫递归神经网络（MarkovRNN）结合树库展开建模工作。
【视频讲解】Python贝叶斯卷积神经网络BCNN分类胸部X光图像数据集实例
在人工智能的诸多领域中，分类技术扮演着核心角色，其应用广泛而深远。无论是在金融风险评估、医疗诊断、安全监控还是日常的交互式服务中，有效的分类算法都是实现智能决策的关键。随着大数据时代的到来，分类算法面临着前所未有的挑战和机遇。
Python复杂网络社区检测：并行谱聚类算法设计与多种算法应用实战研究
在当今的网络科学领域，复杂网络中的社区检测成为了一个至关重要的研究课题。
Python用CNN+LSTM+Attention新闻文本分类、锂离子电池健康、寿命预测
WeChat Tencent QQ email print 由Weiqiao Jue撰写 本研究通过CNN+L
【视频讲解】Python深度学习股价预测、量化交易策略：LSTM、GRU深度门控循环神经网络|附代码数据
本文以上证综指近 22 年的日交易数据为样本，构建深度门控循环神经网络模型，从股价预测和制定交易策略两方面入手，量化循环神经网络在股票预测以及交易策略中的效果。
【视频讲解】数据挖掘实战：Python金融贷款模型分类潜在贷款客户
模型的存在依托于这样一个事实：基于概率的决策乃是最优之选。将概率转化为评分，能够便于对齐风险。而评分则是通过统计的方法来识别潜在客户，进而判断客户是否合乎心意。
SMOTEBoost、RB-Boost和RUS-Boost不平衡数据集的集成分类器分析酵母数据集、治疗乳腺癌候选药物筛选|附数据代码
在当今的大数据时代，科研和实际应用中常常面临着海量数据的处理挑战。
PCA主成分分析原理与水果成熟状态数据分析实例：Python中PCA-LDA与卷积神经网络CNN
主成分分析（PCA）作为数据科学中用于可视化和降维的重要工具，在处理具有大量特征的数据集时非常有用。
Python个人收入影响因素模型构建：回归、决策树、梯度提升、岭回归
“你的命运早在出生那一刻起便被决定了。”这样无力的话语，无数次在年轻人的脑海中回响，尤其是在那些因地域差异而面临教育资源匮乏的年轻人中更为普遍。
【视频讲解】Python用LSTM长短期记忆网络GARCH对SPX指数金融时间序列波动率滚动预测
本文融合了多种技术，其中 LSTM（长短期记忆网络）和 GARCH（广义自回归条件异方差）模型尤为关键。
【视频讲解】滚动回归Rolling Regression、ARIMAX时间序列预测Python、R实现应用
本文将通过视频讲解，展示如何用滚动回归预测，并结合一个R语言多元时间序列滚动预测：ARIMA、回归、ARIMAX模型分析实例的代码数据，为读者提供一套完整的实践数据分析流程。
BC变换的EWMA控制图对顺丰控股股票的分析研究
结合历史股票数据和统计质量管理的思想，对数据作合适的处理并设计合理的控制图是十分关键的。本文将通过展示如何用基于BC变换的EWMA控制图对顺丰控股股票分析，并结合一个Python神经网络、Lasso回归、线性回归、随机森林、ARIMA股票价格时间序列实例的代码数据，为读者提供一套完整的实践数据分析流程。
郑州地铁站点客流量预测：随机森林极限梯度提升回归器XGBoost
随着城市化进程的加快，地铁作为城市公共交通的重要组成部分，其客流量管理与预测对于城市交通规划和资源配置具有重要意义。
SPSS、Python员工满意度问卷调查激励保健理论研究：决策树、随机森林和AdaBoost|附代码数据
在深入了解公司当前的实际情况和员工内心真实想法的基础上，我们旨在从专业视角出发，为企业在组织管理方面的不足进行诊断，并进行全面审视。
Python、R银行信用卡客户流失机器学习预测热门文章合集
目前，众多银行由于服务质量的降低、同业竞争的日益激烈等因素，面临着信用卡客户流失的棘手难题，这给银行经理施加了沉重的压力。
【视频讲解】Xgboost、ARIMA 和 Prophet对国际牛肉市场市场份额数据、比特币价格时间序列预测
本文将通过视频讲解，展示如何用Xgboost、ARIMA 和 Prophet对国际牛肉市场市场份额数据时间序列预测，并结合一个Python# ARIMA、XGBOOST、PROPHET和LSTM预测比特币价格实例的代码数据，为读者提供一套完整的实践数据分析流程。
【视频讲解】CatBoost、LightGBM和随机森林的海域气田开发分类研究
本文将通过视频讲解，展示如何用CatBoost、LightGBM和随机森林的海域气田开发特征智能分类，并结合一个python分类预测职员离职:逻辑回归、梯度提升、随机森林、XGB、CatBoost、LGBM交叉验证可视化的代码数据，为读者提供一套完整的实践数据分析流程。
【视频讲解】Python用LSTM、Wavenet神经网络、LightGBM预测股价
在金融科技的浪潮中，量化投资方法以其数据驱动和模型导向的特性，日益成为资本市场分析的重要工具。
Python股票预测:注意力多层Attention RNN LSTM应用
Attention 机制是一种在神经网络处理序列数据时极为关键的技术，它赋予了模型“聚焦”能力，能够自动评估输入序列中各部分的重要性。
【视频讲解】ResNet深度学习神经网络原理及其在图像分类中的应用|附Python代码
本文深入探讨了卷积层（Convolutional Layer）在深度学习框架中的核心作用与操作机制，并分析了其在特征提取、网络构建以及性能提升方面的独特优势。
过采样SMOTE逻辑回归、SVM、随机森林、AdaBoost和XGBoost对不平衡数据分析预测
在此背景下，我们帮助客户对“在线食品交付偏好-班加罗尔地区”数据开展研究，建立印度在线食品配送平台消费者的用户画像，研究影响顾客购买意愿的因素，并给出相应的预测。
【视频讲解】Python遗传算法GA优化SVR支持向量回归、ANFIS自适应神经模糊推理系统预测证券指数ISE数据
本文旨在通过应用多种机器学习技术，对交易所的历史数据进行深入分析和预测。
【视频讲解】神经网络、Lasso回归、线性回归、随机森林、ARIMA股票价格时间序列预测|附代码数据
WeChat Tencent QQ email print 由Haopeng Li撰写 基于此，选择合适的模型
Python回归、聚类、相关分析上海公租房租金满意度影响因素数据可视化
随着城市化进程的加速，住房问题日益成为城市居民关注的焦点。公租房作为政府为解决中低收入家庭住房困难而推出的一种重要住房保障形式，其租金水平、居住条件及租住体验直接关系到广大租户的切身利益和生活质量。
【视频讲解】Python比赛LightGBM、XGBoost+GPU和CatBoost预测学生在游戏学习过程表现|数据代码分享
基于游戏进行学习能让学校变得有趣，这种教育方法能让学生在游戏中学习，使其变得有趣和充满活力。
Python TensorFlow Keras深度学习模型RetinaNet进行目标检测分析车牌数据
目标检测作为计算机视觉领域的关键任务之一，在交通管理、智能安防、自动驾驶等众多应用场景中具有重要意义。
【视频讲解】Python、R时间卷积神经网络TCN与CNN、RNN预测时间序列3实例附代码数据
本文旨在探讨时间卷积网络（Temporal Convolutional Network, TCN）与CNN、RNN在预测任务中的应用。
Python时间序列模型分析太阳能光伏发电数据：灰色模型GM（1，1）、ARIMA、指数平滑法可视化分析
在可再生能源领域中，太阳能光伏发电作为一种清洁、可再生的能源形式，近年来得到了广泛关注与应用。
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。
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。
【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
【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。
【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。
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。
【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。
- 1
- 2
