Algorithm代做编程辅导：CS406 Greed Algorithm
Greedy Algorithm，也就是贪心算法，局部最优化的算法
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Python代做编程辅导：ECM1414 Data Structures and Algorithms
Insert Sort和Merge Sort是排序算法中两个最基础的算法，虽然实际中很难用到，但是作为排序的启蒙还是不错的。
Database代做编程辅导：CS5200 Database Management
Database Management的大作业，根据现有代码片段以及架构图
Database代做编程辅导：ECS165A Normal Form/BCNF/3NF/4NF
Normal From是数据库理论里面最恶心的问题，从1NF到6NF，加上BCNF，DKNF以及UF。
PHP代做编程辅导：CPT270 Cinemas
Web的裸写大作业，做一个Cinemas，包括Image Gallery，Movies Selection，Movies Reservation，Shopping Cart等等功能页面
Java代做编程辅导：CS415 Blackjack
一个21点的扑克牌游戏，作业提供了框架以及游戏引擎，不过UI库是学校内部的，需要学习成本。
Hadoop代做编程辅导：CA675 TF-IDF
大数据作业，利用Hadoop去跑数据集，先是几个基本的MapReduce简单问题
PHP辅导代做编程：CS353 Database System
Prior to beginning tis assignment, please download the studentsdb.sql, studentdb.pdf and the Index.php file from the course web site.
Python代做：CSC411 Digit Classification
In this assignment, you will compare the characteristics and performance of different classifiers,
Python编程辅导： CSC120H Simulating Canadian Elections
高大上的Elections，特别是在大选中，投票往往会采用电子选箱，也就是智能选举系统。
Java代码编写：CS335 Space Racing Simulator
This final project is a group project, each group should have two people.
Java代码编写：CS455 Random Walk
In this assignment you will write a graphics-based program to do a random walk, sometimes also known as a drunkard’s walk.
Python代码编写：CSC108H Tic-Tac-Toe
Tic-tac-toe is a two-player game that children often play to pass the time.
python岭回归、Lasso、随机森林、XGBoost、Keras神经网络、kmeans聚类链家租房数据地理可视化分析
最近我们被客户要求撰写关于租房数据分析的研究报告。利用 python 爬取链家网公开的租房数据
R语言使用逻辑回归Logistic、单因素方差分析anova和数据可视化分类iris鸢尾花数据集
本文将探讨 Fisher 和 Anderson 鸢尾花数据集中呈现的三个变量之间的关系，特别是virginica 和 versicolor 级别的因变量变量物种对预测变量花瓣长度和花瓣宽度的逻辑回归。
R语言定量方法：回归，虚拟变量和交互项，假设检验:F检验、AIC和 BIC分析学生成绩数据带自测题
如果_真实_模型包括_X_ 1 和_X_ 2 ，但我们忘记了_X_ 2，那么 – 在某些情况下 – 对_X_的估计将会有偏差。OVB 需要：cor( X 1, X 2)！= 0 和 cor( X 1, y ) ！= 0
R语言二手车汽车销售数据可视化探索：预处理、平滑密度图、地理空间可视化
本文用爬虫采集了汽车销售数据，后来对其进行了扩展，创建这个数据集，其中包括境内的所有二手车辆或者经销商车辆条目数据。
R语言Bootstrap、百分位Bootstrap法抽样参数估计置信区间分析通勤时间和学生锻炼数据
本文展示了如何使用 R 构建Bootstrap自举置信区间的示例。
R语言线性回归模型拟合诊断异常值分析家庭燃气消耗量和卡路里实例带自测题
考虑我们从实验、事件等中观察到一些数据 y 的情况。
R语言GLM广义线性模型：逻辑回归、泊松回归拟合小鼠临床试验数据（剂量和反应）示例和自测题
在拟合 GLM（并检查残差）之后，可以使用 z 检验一一检验估计参数的显着性，即将估计值与其标准误差进行比较。
Python条件生存森林模型Conditional Survival Forest分类预测客户流失交叉验证可视化
WeChat Tencent QQ email print 由Kaizong Ye，Sherry Deng撰写
R语言用主成分分析（PCA）PCR回归进行预测汽车购买信息可视化
在这个项目中，我讨论了如何使用主成分分析 (PCA) 进行简单的预测。
关联规则Apriori挖掘豆瓣读书评论爬虫采集数据与可视化
主题将紧紧围绕以下几点：有哪些书籍值得推荐？一般书籍的价格是多少？一本书的评分和评论数量之间是否存在某种关系？
R语言近似贝叶斯计算MCMC（ABC-MCMC）轨迹图和边缘图可视化
WeChat Tencent QQ email print 由Kaizong Ye，Weilong Zhang
python TensorFlow 2二维卷积神经网络CNN对图像物体识别混淆矩阵评估
本文演示了如何训练一个简单的卷积神经网络 (CNN) 来对 CIFAR 图像进行分类。
R语言、SAS潜类别（分类）轨迹模型LCTM分析体重指数 (BMI)数据可视化
潜类别轨迹建模 (LCTM) 是流行病学中一种相对较新的方法，用于描述生命过程中的暴露，它将异质人群简化为同质模式或类别。
R语言多变量广义正交GARCH（GO-GARCH）模型对股市高维波动率时间序列拟合预测
在多变量波动率预测中，我们有时会看到对少数主成分驱动的协方差矩阵建模，而不是完整的股票。
R语言ARIMA、ARIMAX、 动态回归和OLS 回归预测多元时间序列
当ARIMA模型包括其它时间序列作为输入变量时,被称为传递函数模型(transfer function model)、多变量时间序列模型(multivariate time series model)、ARIMAX模型或Box-Tiao模型。
R 语言用RNN循环神经网络 、LSTM长短期记忆网络实现时间序列长期利率预测
2017 年年中，R 推出了 Keras 包 ，这是一个在 Tensorflow 之上运行的综合库，具有 CPU 和 GPU 功能。本文将演示如何在 R 中使用 LSTM 实现时间序列预测。
SAS分类决策树预测贷款申请评分剪枝和结果可视化
分类树的一个常见用途是预测抵押贷款申请人是否会拖欠贷款。
R语言主成分分析PCA谱分解、奇异值分解SVD预测分析运动员表现数据和降维可视化
本文描述了如何 使用内置 R 执行主成分分析 ( PCA )。
R语言逻辑回归、随机森林、SVM支持向量机预测Framingham心脏病风险和模型诊断可视化
世界卫生组织估计全世界每年有 1200 万人死于心脏病。
R语言结构方程模型 SEM 多元回归和模型诊断分析学生测试成绩数据与可视化
WeChat Tencent QQ email print 由Kaizong Ye，Weilong Zhang
R语言社区发现算法检测心理学复杂网络：spinglass、探索性图分析walktrap算法与可视化
我们在心理学网络论文中看到的一个问题是，作者有时会对其数据的可视化进行过度解释。
R语言梯度提升机 GBM、支持向量机SVM、正则判别分析RDA模型训练、参数调优化和性能比较可视化分析声纳数据
本文介绍简化模型构建和评估过程。
Python集成机器学习：用AdaBoost、决策树、逻辑回归集成模型分类和回归和网格搜索超参数优化
Boosting 是一类集成机器学习算法，涉及结合许多弱学习器的预测。
R语言用加性多元线性回归、随机森林、弹性网络模型预测鲍鱼年龄和可视化
铁和泛酸的极好来源，是澳大利亚、美国和东亚的营养食品资源和农业。100 克鲍鱼可提供超过 20% 的每日推荐摄入量。鲍鱼的经济价值与其年龄呈正相关。因此，准确检测鲍鱼的年龄对于养殖者和消费者确定其价格非常重要。
Python用T-SNE非线性降维技术拟合和可视化高维数据iris鸢尾花、MNIST 数据
T-distributed Stochastic Neighbor Embedding (T-SNE) 是一种可视化高维数据的工具。
R语言随机波动率(SV)模型、MCMC的Metropolis-Hastings算法金融应用：预测标准普尔SP500指数
在这个例子中，我们考虑随机波动率模型 SV0 的应用，例如在金融领域。
Python面板时间序列数据预测：格兰杰因果关系检验Granger causality test药品销售实例与可视化
时间序列是以固定时间_区间_记录的观察序列。
R语言用假近邻长短期记忆人工神经网络FNN-LSTM模型进行时间序列深度学习预测4个案例
在最近的一篇文章中，我们展示了一个LSTM模型，通过假近邻（FNN）损失进行正则化，可以用来重建一个非线性动态系统。
R语言贝叶斯非参数模型：密度估计、非参数化随机效应meta分析心肌梗死数据
最近，我们使用贝叶斯非参数（BNP）混合模型进行马尔科夫链蒙特卡洛（MCMC）推断。
R语言计量经济学：工具变量法(两阶段最小二乘法2SLS)线性模型分析人均食品消费时间序列数据和回归诊断
两阶段最小二乘法（2SLS）回归拟合的线性模型是一种常用的工具变量估计方法。
R语言用线性混合效应（多水平/层次/嵌套）模型分析声调高低与礼貌态度的关系
最近我们被客户要求撰写关于线性混合效应模型的研究报告，包括一些图形和统计输出。线性混合效应模型与我们已经知道的线性模型有什么不同？
python中的copula：Frank、Clayton和Gumbel copula模型估计与可视化
简单地说，copulas是具有均匀边际的联合分布函数。
R语言Keras用RNN、双向RNNs递归神经网络、LSTM分析预测温度时间序列、 IMDB电影评分情感
在这篇文章中，我们将回顾三种提高循环神经网络的性能和泛化能力的高级方法。
Python用稀疏、高斯随机投影和主成分分析PCA对MNIST手写数字数据进行降维可视化
降维是在我们处理包含过多特征数据的大型数据集时使用的，提高计算速度，减少模型大小，并以更好的方式将巨大的数据集可视化。这种方法的目的是保留最重要的数据，同时删除大部分的特征数据。
R语言广义相加（加性）模型（GAMs）与光滑函数可视化
我们在研究工作中使用广义加性模型（GAMs）。mgcv软件包是一套优秀的软件，可以为非常大的数据集指定、拟合和可视化GAMs。
R语言高维数据惩罚回归方法：主成分回归PCR、岭回归、lasso、弹性网络elastic net分析基因数据
在本文中，我们将使用基因表达数据。这个数据集包含120个样本的200个基因的基因表达数据。
R语言量化：合成波动率指数移动平均策略分析标准普尔500波动率指数(VIX)
本文目标是创建合成波动率指数
R语言结构方程SEM中的power analysis 效能检验分析
数学模型的统计评价通常是通过考虑测试统计量来进行的，测试统计量表示观察数据和拟合模型的数据之间的差异。
R语言文本挖掘、情感分析和可视化哈利波特小说文本数据
一旦我们清理了我们的文本并进行了一些基本的词频分析，下一步就是了解文本中的观点或情感。这被认为是情感分析，本教程将引导你通过一个简单的方法来进行情感分析。
R语言中贝叶斯网络（BN）、动态贝叶斯网络、线性模型分析错颌畸形数据
贝叶斯网络（BN）是一种基于有向无环图的概率模型，它描述了一组变量及其相互之间的条件依赖性。
R语言Bootstrap的岭回归和自适应LASSO回归可视化
使用glmnet软件包中的相关函数对岭回归和lasso套索回归进行分析。
R语言k-means聚类、层次聚类、主成分（PCA）降维及可视化分析鸢尾花iris数据集
(a)部分：k-means聚类
使用k-means聚类法将数据集聚成2组。
画一个图来显示聚类的情况
使用k-means聚类法将数据集聚成3组。
画一个图来显示聚类的情况
(b)部分：层次聚类
使用全连接法对观察值进行聚类。
使用平均和单连接对观测值进行聚类。
绘制上述聚类方法的树状图。
Python中用Prophet模型对天气时间序列进行预测与异常检测
基本的Prophet模型是一个可分解的单变量时间序列模型，结合了趋势、季节性和节假日效应。
R语言用LOESS(局部加权回归)季节趋势分解（STL）进行时间序列异常检测
这篇文章描述了一种对涉及季节性和趋势成分的时间序列的中点进行建模的方法。
Python用时变马尔可夫区制转换（Markov regime switching）自回归模型分析经济时间序列
本文提供了一个在统计模型中使用马可夫转换模型模型的例子，来复现Kim和Nelson（1999）中提出的一些结果。
R语言随机森林RandomForest、逻辑回归Logisitc预测心脏病数据和可视化分析
本报告是对心脏研究的机器学习/数据科学调查分析。更具体地说，我们的目标是在心脏研究的数据集上建立一些预测模型，并建立探索性和建模方法。但什么是心脏研究？
R语言主成分分析（PCA）葡萄酒可视化：主成分得分散点图和载荷图
我们将使用葡萄酒数据集进行主成分分析。
R语言生态学建模：增强回归树（BRT）预测短鳍鳗生存分布和影响因素
本文是一个简短的教程，在R中拟合BRT（提升回归树）模型。我们的目标是使BRT（提升回归树）模型应用于生态学数据，并解释结果。
R语言改进的股票配对交易策略分析SPY-TLT组合和中国股市投资组合
相信大家都听说过股票和债券的多元化投资组合。
Python和R语言使用指数加权平均(EWMA)，ARIMA自回归移动平均模型预测时间序列
本文学习创建时间序列预测的步骤，关注Dickey-Fuller检验、指数加权平均(EWMA)和ARIMA（自回归移动平均）模型，从理论上学习这些概念以及它们在python和R中的实现。
R语言惩罚logistic逻辑回归（LASSO,岭回归）高维变量选择的分类模型案例
WeChat Tencent QQ email print 由Kaizong Ye，Weilong Zhang
Python使用GARCH，EGARCH，GJR-GARCH模型和蒙特卡洛模拟进行股价预测
预测股价已经受到了投资者，政府，企业和学者广泛的关注。然而，数据的非线性和非平稳性使得开发预测模型成为一项复杂而具有挑战性的任务。
R语言基于递归神经网络RNN的温度时间序列预测
在本文中，我们将介绍三种提高循环神经网络性能和泛化能力的高级技术。
