R语言用igraph绘制网络图可视化
这篇文章假定你已经知道如何用igraph库建立一个基本的网络图。
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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。
R语言用相关网络图可视化分析汽车配置和饮酒习惯
我们经常使用的一个关系性指标是相关性。通过可以利用数据框架和绘图来帮助探索相关关系。
R语言关联规则模型(Apriori算法)挖掘杂货店的交易数据与交互可视化
关联规则挖掘是一种无监督的学习方法，从交易数据中挖掘规则。
R语言实现贝叶斯分位数回归、lasso和自适应lasso贝叶斯分位数回归分析免疫球蛋白、前列腺癌数据
贝叶斯回归分位数在最近的文献中受到广泛关注，本文实现了贝叶斯系数估计和回归分位数（RQ）中的变量选择，带有lasso和自适应lasso惩罚的贝叶斯。
R语言用ARIMA模型，ARIMAX模型预测冰淇淋消费时间序列数据
标准的ARIMA（移动平均自回归模型）模型允许只根据预测变量的过去值进行预测。
拓端tecdat荣获腾讯云+社区年度最佳作者奖
回首不平凡的2020年，技术力量越来越受到重视，技术从业者的责任也越来越重大。
R语言Fama-French三因子模型实际应用：优化投资组合
本文将说明金融数学中的R 语言优化投资组合，因子模型的实现和使用。
R语言基于线性回归的资本资产定价模型（CAPM）
资本资产定价模型（CAPM） 是用于确定是否在一个特定资产的投资是值得的。
matlab使用长短期记忆（LSTM）神经网络对序列数据进行分类
本示例说明如何使用长短期记忆（LSTM）网络对序列数据进行分类。
R语言RStan贝叶斯示例：重复试验模型和种群竞争模型Lotka Volterra
Stan是一种用于指定统计模型的概率编程语言。Stan通过马尔可夫链蒙特卡罗方法（例如No-U-Turn采样器，一种汉密尔顿蒙特卡洛采样的自适应形式）为连续变量模型提供了完整的贝叶斯推断。
R语言复杂网络分析：聚类（社区检测）和可视化
为了用R来处理网络数据，我们使用婚礼数据集。
R语言实现CNN（卷积神经网络）模型进行回归数据分析
当我们将CNN（卷积神经网络）模型用于训练多维类型的数据（例如图像）时，它们非常有用。
R语言网络分析友谊悖论案例
本文简要介绍一下网络分析，我想提供一些有关“友谊悖论”的R语言例证。友谊悖论指出
R语言关联挖掘实例（购物篮分析）
关联挖掘通常用于通过识别经常一起购买的产品来提出产品推荐。但是，如果您不小心，则规则在某些情况下可能会产生误导性的结果。
TensorFlow 2.0 keras开发深度学习模型实例：多层感知器（MLP），卷积神经网络（CNN）和递归神经网络（RNN）
在本文中，您将发现如何使用标准深度学习模型（包括多层感知器（MLP），卷积神经网络（CNN）和递归神经网络（RNN））开发，评估和做出预测。
TensorFlow 2建立神经网络分类模型——以iris数据为例
隐藏层和神经元的理想数量取决于问题和数据集。与机器学习的多个方面一样，选择最佳的神经网络形状需要一定的知识水平和实验基础。一般来说，增加隐藏层和神经元的数量通常会产生更强大的模型，而这需要更多数据才能有效地进行训练。
在RapidMiner中建立决策树模型
本教程的目的是介绍如何在RapidMiner中创建基本决策树。
数据类岗位需求的数据面
大数据背景下各种数据相关的岗位变得炙手可热，长期处于供不应求的状态。近年来随着人工智能的发展，数据分析岗也越发火热。
R语言中自编基尼系数的CART回归决策树的实现
这里的想法是使距离最大化：想法是区分，所以我们希望样本尽可能不独立。要计算基尼系数。
sas神经网络：构建人工神经网络模型来识别垃圾邮件
神经网络是一种非常通用的灵活预测模型，可用于解决各种问题，包括分类，降维和回归。
图像倾斜校正算法的MATLAB实现：图像倾斜角检测及校正
随着多媒体技术的不断发展，数码相机，高清拍照手机等多媒体设备己经在人们的生活中占据了越来越重要的地位。
R语言时间序列数据指数平滑法分析交互式动态可视化
R语言提供了丰富的功能，可用于绘制R中的时间序列数据。
R语言中GLM(广义线性模型)，非线性和异方差可视化分析
上周在 非人寿保险课程中，我们了解了广义线性模型的理论
R语言模拟人类生活预期寿命动态可视化动画图gif
这周，我在http://waitbutwhy.com/上发现了一张图片 ，它代表了典型的人类生活
R语言随机森林模型中具有相关特征的变量重要性
变量重要性图是查看模型中哪些变量有趣的好工具。
R语言模拟保险模型中分类器的ROC曲线不良表现
在课程中进行案例研究（使用真实数据）时，学生都会惊讶地发现很难获得“好”模型
r语言空间可视化绘制道路交通安全事故地图
当我们要可视化事故数量时，其想法是根据部门的人员进行标准化。
R语言ggmap空间可视化机动车碰撞–街道地图热力图
R语言ggmap空间可视化机动车碰撞–街道地图热力图
scrapy爬虫框架和selenium的使用：对优惠券推荐网站数据LDA文本挖掘
Groupon是一个优惠券推荐服务，您可以免费注册Groupon。
R语言ARMA-EGARCH模型、集成预测算法对SPX实际波动率进行预测
本文比较了几个时间序列模型，以预测SP 500指数的每日实际波动率。
R语言中的多类别问题的绩效衡量：F1-score 和广义AUC
对于分类问题，通常根据与分类器关联的混淆矩阵来定义分类器性能。
R语言中使用多重聚合预测算法（MAPA）进行时间序列分析
第一估计模型在每个时间聚合级别的拟合度，还提供已识别ETS的可视化。
R语言大数据分析纽约市的311万条投诉统计可视化与时间序列分析
R语言大数据分析纽约市的311万条投诉统计可视化与时间序列分析
R语言中的prophet预测时间序列数据模型
R语言中的prophet预测时间序列数据模型
Prophet在R语言中进行时间序列数据预测
您将学习如何使用Prophet（在R中）解决一个常见问题：预测公司明年的每日订单。
R语言文本挖掘NASA数据网络分析，tf-idf和主题建模
NASA托管和/或维护了超过32,000个数据集; 这些数据集涵盖了从地球科学到航空航天工程到NASA本身管理的主题。
R语言高维数据的主成分pca、 t-SNE算法降维与可视化分析案例报告
维度降低有两个主要用例：数据探索和机器学习。
基于模型的聚类和R语言中的高斯混合模型
四种最常见的聚类方法模型是层次聚类，k均值聚类，基于模型的聚类和基于密度的聚类
用R语言实现神经网络预测股票实例
神经网络是一种基于现有数据创建预测的计算系统。
R语言社区主题检测算法应用案例
通过分析文本和共同作者社交网络来研究社会科学、计算机和信息学方面的出版物。
R语言聚类算法的应用实例
R语言聚类算法的应用实例
R语言用Rshiny dashboard可视化美国投票记录
与Rshiny相关的主要原因是它的内置交互性。我希望用户只是将鼠标悬停在数据上，然后看到一段描述上一年变化的文字。
R语言推特twitter转发网络可视化分析
R语言推特twitter转发可视化分析，包含关键词“生物信息学”的推文示例
SPSS Modeler通过关联规则数据挖掘我们能从股市数据得到什么
众所周知，在证券投资领域将涉及很多数据，因此，通过简单的处理难以有效地分析各种公司股票之间的关系
R语言中LDA模型：对文本数据进行主题模型topic modeling分析
在文本挖掘中，我们经常收集一些文档集合，例如博客文章或新闻文章，我们希望将其分成组，以便我们可以分别理解它们。主题建模是对这些文档进行无监督分类的一种方法，类似于对数字数据进行聚类，即使我们不确定要查找什么，也可以找到分组。
R语言时间序列TAR阈值模型分析
阈值模型用于几个不同的统计领域，而不仅仅是时间序列。
R语言对用电负荷时间序列数据进行K-medoids聚类建模和广义加性/相加模型（GAM）回归
通过对用电负荷进行聚类，我们可以提取典型负荷曲线，提高随后的用电量预测的准确性。
从决策树模型看员工为什么离职？
马云说：“员工离职的原因总是只有两个：钱，没有到位;心委屈了。”
R语言之文本分析：主题建模LDA
通常，当我们在线搜索信息时，有两种主要方法：关键字 – 使用搜索引擎并输入与我们想要查找的内容相关的单词
链接。链接的页面可能共享相似或相关的内容。
matlab估计arma garch 条件均值和方差模型
此示例显示如何使用估计复合条件均值和方差模型estimate。
R语言k-Shape时间序列聚类方法对股票价格时间序列聚类
这次，我们将使用k-Shape时间序列聚类方法检查与我们有业务关系的公司的股票收益率的时间序列。
R语言 RevoScaleR的大规模数据集决策树模型应用案例
使用基于分类的递归分区算法来拟合基于树的模型得到的模型类似于推荐的ř包rpart包产生的模型支持分类型树和回归型树。
使用R语言进行时间序列（arima，指数平滑）分析
最近我们被客户要求撰写关于时间序列的研究报告。分析时间序列数据的第一件事就是将其读入R，并绘制时间序列。
R语言时变参数VAR随机模型
时变参数VAR随机模型是一种新的计量经济学方法
R语言使用ARIMA模型预测股票收益
“预测非常困难，特别是关于未来”。-丹麦物理学家尼尔斯·波尔（Neils Bohr）
基于R语言混合效应模型（mixed model）案例研究
混合模型在很多方面与线性模型相似。它估计一个或多个解释变量对因变量的影响。
NLP自然语言处理—主题模型LDA可视化案例：挖掘人民网留言板文本数据
随着网民规模的不断扩大，互联网不仅是传统媒体和生活方式的补充，也是民意凸显的地带。
虎扑论坛基因探秘：社群用户行为数据洞察
论坛为有相同爱好的网友提供了广阔的互动交流平台，而由此积累下来的庞大数据和复杂的用户互动场景也蕴含着有价值的信息，本文对虎扑论坛的帖子、个人信息展开分析，探索虎扑论坛用户有哪些特点？
机器学习助推快时尚精准销售时间序列预测
对于零售行业来说，预测几乎是商业智能（BI）研究的终极问题，单纯从机器学习的角度来说，做到精准预测很容易，但是结合业务提高企业利润却很难。预测精确性是核心痛点。
用关联规则数据挖掘探索药物配伍中的规律
拓端数据使用数据挖掘技术对海量的在线医院药物复方历史数据进行智能分析，并从中找出药物配伍的规律，帮助客户解决独特的业务问题。
电商行业智能推荐引擎的探索
拓端帮助国内母婴电商公司创建智能推荐引擎，由此打造精准、高效的购物体验，探索如何在大规模数据上实现各种推荐策略，进行策略优化，构建高效的推荐引擎的解决方案。
从R语言、WEKA数据角度、决策树模型看员工为什么离职？
马云说：“员工离职的原因总是只有两个：钱，没有到位;心委屈了。”
