Tag Archives: 可视化

R语言豆瓣电影评论数据文本挖掘、神经网络、词云可视化和交叉验证

在网络技术高速发展的背景下,信息纷乱繁杂,如何能够获得需要的文本信息,成了许多企业或组织关注的问题。

R语言对耐克Nikeid新浪微博数据k均值(k-means)聚类文本挖掘和词云可视化

我们最近有一个很棒的机会与一位伟大的客户合作,要求构建一个耐克微博聚类算法。本文利用R语言完成对微博相应分析。

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ARMA GARCH COPULA模型拟合股票收益率时间序列和模拟可视化

最近我们被客户要求撰写关于股票收益率时间序列的研究报告,包括一些图形和统计输出。在本文中,我们展示了 copula GARCH 方法拟合模拟数据和股票数据并进行可视化。

R语言生态学JAGS模拟数据、线性回归、Cormack-Jolly-Seber (CJS) 模型拟合MCMC 估计动物存活率和可视化

本文,我通过两个种群生态学家可能感兴趣的例子来说明使用“JAGS”来模拟数据:首先是线性回归,其次是估计动物存活率(公式化为状态空间模型)。

R语言多维数据层次聚类散点图矩阵、配对图、平行坐标图、树状图可视化城市宏观经济指标数据

本文通过一些指数对散点图矩阵和平行坐标显示中的面板进行排序,并根据其数值水平对面板进行着色。

Python集成学习:自己编写构建AdaBoost分类模型可视化决策边界及sklearn包调用比较

Boosting指的是机器学习元算法系列,它将许多 “弱 “分类器的输出合并成一个强大的 “集合”,其中每个弱分类器单独的错误率可能只比随机猜测好一点。

R语言STAN贝叶斯线性回归模型分析气候变化影响北半球海冰范围和可视化检查模型收敛性

像任何统计建模一样,贝叶斯建模可能需要为你的研究问题设计合适的模型,然后开发该模型,使其符合你的数据假设并运行。

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。

R语言可视化:ggplot2冲积/桑基图sankey分析大学录取情况、泰坦尼克幸存者数据

本文介绍了冲积/桑基图,以及

定义了命名方案和冲积/桑基图的基本组成部分(轴、冲积层、流)。
描述了所识别的冲积/桑基图数据结构。
展示了一些流行的主题。

R语言混合线性模型、多层次模型、回归模型分析学生平均成绩GPA和可视化

对于不熟悉的人来说,围绕混合模型的术语,特别是跨学科的术语,可能有点令人困惑。你可能遇到的关于这些类型的模型的一些术语包括。

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语言公交地铁路线进出站数据挖掘网络图可视化

对于庞大的公交地铁路线信息的数据挖掘,一般软件遇到的问题主要有两点:1.对于文本信息的挖掘,特别是中文词汇的挖掘,缺乏成熟的工具或者软件包,2.对于大数据量,一般软件的读取和处理会遇到问题。

 
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