Category Archives: Python辅导

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。

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。

数据分享|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

离职率是企业保留人才能力的体现。分析预测职员是否有离职趋向有利于企业的人才管理,提升组织职员的心理健康,从而更有利于企业未来的发展。

Python用偏最小二乘回归Partial Least Squares,PLS分析桃子近红外光谱数据可视化

PLS,即偏最小二乘(Partial Least Squares),是一种广泛使用的回归技术,用于帮助客户分析近红外光谱数据。

疫情期间航空网络演变复杂网络可视化

COVID-19对航空网络的拓扑结构和属性都有很大的影响,其影响的结果表现在网络鲁棒性、连通性和活动性的下降,以及疫情区域的航空网络状态的变化。

Python随机波动模型Stochastic volatility,SV随机变分推断SVI分析标普500指数股票价格时间序列数据波动性可视化

随机波动模型(Stochastic volatility models)经常被客户用来对股票价格随时间的变动性进行建模。

Python用GAN生成对抗性神经网络判别模型拟合多维数组、分类识别手写数字图像可视化

生成对抗网络(GAN)是一种神经网络,可以生成类似于人类产生的材料,如图像、音乐、语音或文本。

Python互联网大数据爬虫的武汉市二手房价格数据采集分析:Linear Regression模型、XGBoost模型和LightGBM模型

我国有大量的资金都流入了房地产行业,同时与其他行业有着千丝万缕的联系,可以说房地产行业对推动我国深化改革、经济发展、工业化和城市化具有不可磨灭的作用。

python基于评论情感分析和回归、arima销量预测的购物网站选品

网络购物模式已成为越来越重要的产品销售模式,亚马逊网站早在1995年就开始邀请产品消费者发表在线评论,此举带来了良好的效果,目前几乎所有的网站都采用了同样的方式。

Python、MATLAB股票投资:ARIMA模型最优的选股方案和投资组合方案与预测

基于当前统计的股票数据选择最优的选股方案和投资组合方案,以及预测股票价格未来一段时间的走向趋势以及波动程度,具有很大的实用价值

Python路面平整度检测车辆数据——速度修正

目前主流的轻量化路面平整度检测技术方案为:使用车载加速度传感器采集车辆在路面上行驶时的竖向振动数据,并按照每100米计算竖向振动数据统计指标:均方根值RMS,并建立RMS与路面平整度指标:IRI之间的回归模型。

Python酒店评论文本数据分析:tf-idf、贝叶斯、逻辑回归,支持向量机SVM、K最邻近算法KNN、随机森林、LDA主题模型

随着互联网的普及和移动端的应用的飞速发展,消费者在各大电商平台进行活动交易时产生了大量的行为数据,在线评论文本就是其中一种。

 
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