Tag Archives: 回归

回归树模型分析纪录片播放量影响因素

By tecdat3月 31, 2022可视化和设计, 大数据部落, 数理统计, 机器学习, 计算机科学与技术R语言, 可视化, 回归, 播放量, 纪录片, 预测

纪录片能够真实、详尽地反映一个地区的风貌，展示经济发展和社会进步。

Python进行多输出（多因变量）回归：集成学习梯度提升决策树GRADIENT BOOSTING REGRESSOR,GBR回归训练和预测可视化

By tecdat3月 23, 2022大数据部落, 数理统计, 机器学习, 计算机科学与技术GBR, GRADIENT BOOSTING REGRESSOR, 决策树, 可视化, 回归, 多因变量, 多输出, 梯度提升, 梯度提升决策树, 训练, 输出, 集成学习, 预测

在之前的文章中，我们研究了许多使用 多输出回归分析的方法。

R语言Bootstrap(自举法，自抽样法)估计回归置信区间分析股票收益

By tecdat3月 21, 2022大数据部落, 数理统计, 机器学习, 计算机科学与技术bootstrap, 回归, 回归回归, 置信区间, 股票, 股票收益, 自举法, 自抽样, 自抽样法

. 您想知道它是否与（例如）零显着不同。一般来说，人们会查看他们选择的软件报告的统计数据或 p.value。问题是，这个 p.value 计算依赖于因变量的分布。如果没有不同的说明，您的软件假定为正态分布，那是怎么回事？

R语言用回归构建配对交易策略量化模型分析股票收益和价格

By tecdat3月 18, 2022大数据部落, 数理统计, 经济, 计算机科学与技术交易策略, 回归, 策略, 股票, 股票收益, 配对交易, 配对交易策略, 量化

对于那些不熟悉“配对交易”概念的人来说几句话。

R语言分析股市相关结构：用回归估计股票尾部相关性（相依性、依赖性）

By tecdat3月 14, 2022大数据部落, 数理统计, 经济, 计算机科学与技术依赖性, 回归, 尾部, 尾部相关性, 相依性, 相关结构, 股市, 股票

什么是尾部相关性？假设市场出现了属于最差 5% 的日子的回撤：   WeChat Tencent Q

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R语言向量自回归VAR的迭代多元预测估计 GDP 增长率时间序列

By tecdat3月 8, 2022大数据部落, 数理统计, 经济GDP, GDP 增长率, VaR, VAR模型, 向量自回归, 回归, 增长率, 多元, 多元预测, 时间序列, 自回归, 迭代多元预测, 预测

VARs的结构也允许联合检验多个方程的限制。

MATLAB用Lasso回归拟合高维数据和交叉验证

By tecdat3月 4, 2022大数据部落, 数理统计, 机器学习, 计算机科学与技术LASSO, 交叉验证, 回归, 高维

我们围绕Lasso技术进行一些咨询，帮助客户解决独特的业务问题。使用各种方法从指数分布生成 200 个五维数据 X 样本。

R语言样条曲线分段线性回归模型piecewise regression估计个股beta值分析收益率数据

By tecdat3月 1, 2022大数据部落, 数理统计, 经济, 金融Beta, beta系数, piecewise, piecewise regression, 个股, 分段线性回归, 回归, 收益率, 样条曲线, 线性回归, 股市

一只 股票的_beta_值通常意味着它与市场的关系，当市场变动 1%时，我们期望股票会发生多少百分比的变动。

R语言用收缩估计Shrinkage股票beta系数回归分析Microsoft收益率风险

By tecdat2月 25, 2022大数据部落, 数理统计, 经济Beta, beta系数, Shrinkage, 回归, 收益率, 收缩估计, 股票, 风险

配对交易提出的问题之一是股票的贝塔值相对于市场的不稳定估计。

Python多项式Logistic逻辑回归进行多类别分类和交叉验证准确度箱线图可视化

By tecdat2月 23, 2022大数据部落, 数理统计, 计算机科学与技术Logistic, 交叉验证, 准确度, 分类, 回归, 多类别, 多类别分类, 多项式, 箱线图, 逻辑, 逻辑回归

WeChat Tencent QQ email print 由Kaizong Ye，Sherry Deng撰写

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R语言GJR-GARCH和GARCH波动率预测普尔指数时间序列和Mincer Zarnowitz回归、DM检验、JB检验

By tecdat2月 22, 2022大数据部落, 数理统计, 经济, 计算机科学与技术DM, DM检验, GARCH, GJR-GARCH, JB, JB检验, Mincer Zarnowitz, 回归, 时间序列, 普尔指数, 检验, 波动率, 预测

在投资组合管理、风险管理和衍生品定价中，波动性起着重要作用。

R语言分位数自回归QAR分析痛苦指数：失业率与通货膨胀率时间序列

By tecdat2月 18, 2022大数据部落, 数理统计, 经济, 计算机科学与技术QAR, 分位数自回归, 回归, 失业率, 时间序列, 痛苦指数, 自回归, 通货膨胀率

“分位数自回归”，它是对时间序列域的重要扩展。

R语言MCMC的rstan贝叶斯回归模型和标准线性回归模型比较

By tecdat2月 15, 2022大数据部落, 数理统计, 计算机科学与技术MCMC, Rstan, 回归, 标准线性回归, 线性回归, 贝叶斯, 贝叶斯回归

现在有了对贝叶斯方法的概念理解，我们将实际研究使用它的回归模型。

R语言Fama French (FF) 三因子模型和CAPM多因素扩展模型分析股票市场投资组合风险/收益可视化

By tecdat1月 11, 2022大数据部落, 数理统计, 经济, 计算机科学与技术, 金融CAPM, Fama French, 三因子模型, 回归, 多因素, 投资组合, 收益, 股市, 股票, 股票市场, 风险

FF 模型通过回归除市场收益之外的几个变量的投资组合收益来扩展 CAPM。

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

By tecdat1月 10, 2022医药生物, 大数据部落, 数据库, 数理统计, 机器学习, 计算机科学与技术Framingham, svm, 可视化, 回归, 心脏病, 支持向量机, 模型诊断, 逻辑回归, 随机森林, 预测, 风险

世界卫生组织估计全世界每年有 1200 万人死于心脏病。

R语言分类回归决策树交互式修剪和更美观地可视化分析细胞图像分割数据集

By tecdat1月 7, 2022医药生物, 可视化和设计, 图像处理, 大数据部落, 数理统计, 计算机科学与技术交互, 交互式, 修剪, 决策树, 分割, 分类, 可视化, 回归, 图像, 细胞图像

绘制分类或回归树的基本方法的 rpart() 函数只是调用 plot。

Python支持向量回归SVR拟合、预测回归数据和可视化准确性检查实例

By tecdat12月 28, 2021大数据部落, 数理统计, 计算机科学与技术python, svr, 准确, 准确性, 回归, 拟合, 支持向量回归, 检查, 模型, 预测

支持向量回归（SVR）是一种回归算法，它应用支持向量机（SVM）的类似技术进行回归分析。

Matlab广义线性模型glm泊松回归的lasso、弹性网络正则化分类预测考试成绩数据和交叉验证可视化

By tecdat12月 21, 2021大数据部落, 教育学, 数理统计, 机器学习, 计算机科学与技术glm, LASSO, matlab, 交叉验证, 分类, 回归, 广义线性模型, 弹性网络, 成绩, 成绩数据, 正则化, 泊松, 泊松回归, 线性, 线性模型, 考试, 预测

WeChat Tencent QQ email print 由Kaizong Ye，Coin Ge撰写 使用l

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R语言非线性回归nls、线性插值探索分析河流阶段性流量数据和评级曲线、流量预测可视化

By tecdat12月 20, 2021地理，运输，旅行和物流, 大数据部落, 数理统计, 生态、气象学, 计算机科学与技术nls, 可视化, 回归, 插值, 曲线, 河流, 流量, 流量预测, 线性插值, 评级曲线, 非线性, 预测

本文档通过一些探索性数据分析来制定河流的评级曲线和流量预测。

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

By tecdat12月 14, 2021大数据部落, 数理统计, 机器学习, 计算机科学与技术SEM, 可视化, 回归, 多元回归, 学生, 学生测试, 学生测试成绩, 成绩, 模型诊断, 结构方程, 诊断

WeChat Tencent QQ email print 由Kaizong Ye，Weilong Zhang

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R语言非线性回归beta系数估算股票市场的风险分析亚马逊AMZN股票和构建投资组合

By tecdat12月 13, 2021大数据部落, 数理统计, 经济, 计算机科学与技术, 金融AMZN, Beta, beta系数, 亚马逊, 回归, 投资组合, 构建投资组合, 股票, 股票市场, 非线性回归, 风险

Beta 假设反映了一种工具对例如市场的风险。但是，您可以通过各种方式估算此度量。

【视频讲解】R语言回归和主成分PCA 回归交叉验证分析预测城市犯罪率数据

By tecdat12月 10, 2021大数据部落, 数理统计, 特色视频, 计算机科学与技术PCA, 主成分, 交叉验证, 回归, 城市犯罪率, 犯罪, 犯罪率

在本文中，我解释了基本回归，并介绍了主成分分析 (PCA) 使用回归来预测城市中观察到的犯罪率。

R语言RStan MCMC：NUTS采样算法用LASSO 构建贝叶斯线性回归模型分析职业声望数据

By tecdat11月 26, 2021大数据部落, 数理统计, 计算机科学与技术LASSO, MCMC, NUTS, Rstan, stan, 回归, 声望, 线性回归, 职业, 职业声望数据, 贝叶斯, 采样

如果你正在进行统计分析：想要加一些先验信息，最终你想要的是预测。

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

By tecdat11月 17, 2021可视化和设计, 地理，运输，旅行和物流, 大数据部落, 数理统计, 计算机科学与技术北半球, 可视化, 回归, 多元线性回归, 收敛, 收敛性, 数据, 气候, 海冰, 海冰范围, 线性回归, 线性回归模型, 贝叶斯, 贝叶斯简单线性回归, 贝叶斯线性回归

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。

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

By tecdat11月 16, 2021大数据部落, 数理统计, 机器学习, 计算机科学与技术Adaboost, 优化, 决策树, 分类, 回归, 机器学习, 网格搜索, 超参数, 超参数优化, 逻辑回归, 集成学习, 集成机器, 集成模型

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语言贝叶斯广义线性混合（多层次/水平/嵌套）模型GLMM、逻辑回归分析教育留级影响因素数据

By tecdat11月 12, 2021教育学, 数理统计, 机器学习, 计算机科学与技术GLMM, Logistic逻辑回归, 回归, 多分类logistic逻辑回归, 多层次, 多级, 层次, 嵌套, 广义线性混合模型, 教育, 教育留级, 数据, 留级, 线性混合, 线性混合效应, 线性混合效应模型, 线性混合模型, 贝叶斯, 贝叶斯回归, 贝叶斯广义线性混合, 贝叶斯广义线性混合模型, 贝叶斯简单线性回归, 贝叶斯线性回归, 逻辑回归, 非线性混合效应, 非线性混合模型, 预测

本教程使用R介绍了具有非信息先验的贝叶斯 GLM（广义线性模型）。

R语言主成分回归（PCR）、 多元线性回归特征降维分析光谱数据和汽车油耗、性能数据

By tecdat11月 4, 2021大数据部落, 数理统计, 机器学习, 计算机科学与技术PCR, 主成分, 主成分分析, 主成分回归, 主成分回归（PCR）, 主成分得分, 光谱, 回归, 多元线性回, 汽车, 汽车油耗, 特征降维, 线性回归, 降维, 预测

什么是PCR？（PCR = PCA + MLR）

【视频讲解】R语言用贝叶斯线性回归、贝叶斯模型平均 (BMA)来预测工人工资

By tecdat11月 2, 2021大数据部落, 数据库, 数理统计, 特色视频, 经济, 计算机科学与技术BMA, 回归, 线性回归, 贝叶斯, 贝叶斯模型平均, 预测

贝叶斯模型提供了变量选择技术，确保变量选择的可靠性。

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

By tecdat10月 29, 2021农业, 可视化和设计, 大数据部落, 数理统计, 机器学习, 计算机科学与技术R语言, uci, uci数据, 可视化, 回归, 弹性网络, 数据, 线性回归, 随机森林, 预测, 鲍鱼

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。

matlab用Logistic逻辑回归建模和马尔可夫链蒙特卡罗(MCMC) 方法分析汽车实验数据

By tecdat10月 27, 2021大数据部落, 数理统计, 机器学习, 计算机科学与技术Logistic, matlab, MCMC, 回归, 汽车, 汽车实验, 汽车实验数据, 蒙特卡罗, 贝叶斯, 逻辑回归, 马尔可夫

此示例说明如何使用逻辑回归模型进行贝叶斯推断。

R语言平滑算法LOESS局部加权回归、三次样条、变化点检测拟合电视节目《白宫风云》在线收视率

By tecdat10月 21, 2021大数据部落, 数理统计, 机器学习, 计算机科学与技术LOESS, 三次样条, 变化点, 变化点检测, 回归, 在线收视率, 局部加权回归, 平滑, 平滑算法, 收视率, 样条, 电视节目, 白宫风云, 预测

此示例基于电视节目的在线收视率。我们将从抓取数据开始。

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

By tecdat9月 10, 2021大数据部落, 数理统计, 经济, 计算机科学与技术2SLS, 两阶段最小二乘法, 人均食品消费, 回归, 回归诊断, 工具变量, 时间序列, 最小二乘法, 消费, 线性模型, 经济, 经济学, 计量经济学, 诊断, 食品消费

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语言逻辑回归(对数几率回归,Logistic)分析研究生录取数据实例

By tecdat9月 9, 2021大数据部落, 数理统计, 计算机科学与技术Logistic, 回归, 对数几率回归, 录取, 研究生, 逻辑回归

Logistic回归，也称为Logit模型，用于对二元结果变量进行建模。

R语言JAGS贝叶斯回归模型分析博士生延期毕业完成论文时间

By tecdat9月 2, 2021大数据部落, 教育学, 数理统计, 计算机科学与技术JAGS, 博士, 博士生, 回归, 延期, 毕业, 论文, 论文时间, 贝叶斯, 贝叶斯回归

本文为读者提供了如何进行贝叶斯回归的基本教程。 WeChat Tencent QQ email print 由

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Python用Keras神经网络序列模型回归拟合预测、准确度检查和结果可视化

By tecdat8月 26, 2021大数据部落, 数理统计, 机器学习, 计算机科学与技术Keras, python, 准确度, 可视化, 回归, 序列, 拟合

我们可以很容易地用Keras序列模型拟合回归数据并预测测试数据。

R语言Metropolis Hastings采样和贝叶斯泊松回归Poisson模型

By tecdat8月 23, 2021大数据部落, 数理统计, 计算机科学与技术Hastings, Metropolis, Poisson, 回归, 泊松, 贝叶斯, 采样

在本文中，我想向你展示如何使用R的Metropolis采样从贝叶斯Poisson回归模型中采样。

R语言逻辑回归Logistic回归分析预测股票涨跌

By tecdat8月 17, 2021大数据部落, 数理统计, 机器学习, 经济, 计算机科学与技术, 金融Logistic, 回归, 股票, 逻辑回归, 预测

本文回答了关于逻辑回归的问题：它与线性回归有什么不同，如何在R中用glm()函数拟合和评估这些模型等等？

电力消耗模型构建、分析和预测

By tecdat8月 12, 2021大数据部落, 数理统计, 机器学习, 电气工程及自动化, 计算机科学与技术回归, 电力消耗

某制药公司每年要花费大量的资金在电费上，由于电力公司的业务改革，该药企可以在一年或月开始时向电力公司预购一定数量的电力，如果实际消耗大于该值，则每多消耗一度电要付比以前更多的电费，如果实际上没有消耗这么多，也不会退还多余的电费，因此该公司打算预测未来的电力消耗以节省资金消耗。

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

By tecdat8月 12, 2021大数据部落, 数理统计, 机器学习, 计算机科学与技术Elastic Net, LASSO, 主成分, 主成分回归, 回归, 基因, 弹性网络, 惩罚, 惩罚回归, 高维数据

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。

【视频讲解】R语言逻辑回归(Logistic Regression)、回归决策树、随机森林信用卡违约分析信贷数据集

By tecdat8月 11, 2021可视化和设计, 大数据部落, 数理统计, 机器学习, 特色视频, 计算机科学与技术R语言, 信用卡, 信贷, 信贷数据, 决策树, 回归, 违约, 逻辑回归, 随机森林

在许多网站上都可以找到一个流行的德国信贷数据集_german_credit_，其中包含了银行贷款申请人的信息。

【视频讲解】R语言进行支持向量机回归SVR和网格搜索超参数优化

By tecdat8月 6, 2021大数据部落, 数理统计, 特色视频, 计算机科学与技术R语言, svr, 回归, 支持向量机, 网格搜索, 超参数优化

在这篇文章中，我将展示如何使用R语言来进行支持向量回归SVR。

R语言贝叶斯MCMC：用rstan建立线性回归模型分析汽车数据和可视化诊断

By tecdat8月 2, 2021大数据部落, 数理统计, 机器学习, 计算机科学与技术MCMC, Rstan, stan, 可视化, 回归, 汽车数据, 线性回归, 贝叶斯

本文将谈论Stan以及如何在R中使用rstan创建Stan模型。

R语言深度学习：用keras神经网络回归模型预测时间序列数据

By tecdat7月 30, 2021大数据部落, 数理统计, 机器学习, 计算机科学与技术Keras, 回归, 序列, 时间序列, 时间序列预测, 深度学习, 神经网络, 预测

回归数据可以用Keras深度学习API轻松拟合。

R语言样条曲线、泊松回归模型估计女性直肠癌患者标准化发病率（SIR）、标准化死亡率（SMR）

By tecdat7月 29, 2021医药生物, 大数据部落, 数理统计, 机器学习, 计算机科学与技术SIR, SMR, 回归, 女性, 患者, 标准化发病率, 样条曲线, 死亡率, 泊松, 泊松回归, 直肠癌

标准化发病率（SIR）或死亡率（SMR）是观察病例和期望病例的比率。

R语言贝叶斯MCMC：GLM逻辑回归、Rstan线性回归、Metropolis Hastings与Gibbs采样算法实例

By tecdat7月 28, 2021大数据部落, 数理统计, 机器学习, 计算机科学与技术Gibbs, MCMC, Metropolis Hastings, Rstan, 回归, 线性回归, 贝叶斯, 逻辑回归, 采样

在频率学派中，观察样本是随机的，而参数是固定的、未知的数量。

Python中LARS和Lasso回归之最小角算法Lars分析波士顿住房数据实例

By tecdat7月 23, 2021大数据部落, 数理统计, 机器学习, 计算机科学与技术LARS, LASSO, python, 住房, 回归, 最小角算法, 波士顿, 波士顿住房

回归算法最小角回归（LARS）通过高维数据的线性组合提供变量。

R语言使用虚拟变量(Dummy Variables) 回归分析工资影响因素

By tecdat7月 23, 2021大数据部落, 数理统计, 机器学习, 计算机科学与技术Dummy Variable, Dummy Variables, 回归, 工资, 影响因素, 虚拟变量

本文与以下两个问题有关。你应该如何在回归中添加虚拟变量？你应该如何解释结果？

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

By tecdat7月 22, 2021可视化和设计, 大数据部落, 教育学, 数理统计, 计算机科学与技术GPA, 可视化, 回归, 多层, 多层次模型, 平均成绩, 成绩, 混合线性模型, 线性, 线性模型

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。

Python中的多项式回归拟合非线性关系实例

By tecdat7月 20, 2021大数据部落, 数理统计, 计算机科学与技术回归, 多项式, 拟合, 非线性

多项式回归是独立x变量和因果y变量之间的非线性关系。

R语言逻辑回归logistic模型预测泰坦尼克titanic 数据集生还情况

By tecdat7月 6, 2021大数据部落, 数理统计, 机器学习, 计算机科学与技术Logistic, titanic, 回归, 泰坦尼克, 逻辑回归

逻辑回归是一种拟合回归曲线的方法，y=f(x)，当y是一个分类变量时。

R语言Bootstrap的岭回归和自适应LASSO回归可视化

By tecdat7月 1, 2021可视化和设计, 大数据部落, 数理统计, 机器学习, 计算机科学与技术bootstrap, LASSO, 可视化, 回归, 岭回归, 自适应

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语言多元时间序列滚动预测：ARIMA、回归、ARIMAX模型分析

By tecdat6月 23, 2021大数据部落, 数理统计, 计算机科学与技术arima, ARIMAX, 回归, 多元, 时间, 时间序列, 滚动预测, 预测

当需要为数据选择最合适的预测模型或方法时，预测者通常将可用的样本分成两部分：内样本（又称 “训练集”）和保留样本（或外样本，或 “测试集”）。

R语言用lme4多层次（混合效应）广义线性模型（GLM），逻辑回归分析教育留级调查数据

By tecdat6月 18, 2021大数据部落, 教育学, 数理统计, 机器学习, 计算机科学与技术glm, lme4, 回归, 多层, 广义线性模型, 教育, 数据, 混合, 线性模型, 调查, 逻辑回归

最近我们被客户要求撰写关于GLM模型的研究报告。具体来说，本教程重点介绍逻辑回归在二元结果和计数/比例结果情况下的使用，以及模型评估的方法。

R语言计量经济学：虚拟变量(哑变量)在线性回归模型中的应用

By tecdat6月 17, 2021大数据部落, 数理统计, 经济, 计算机科学与技术回归, 线性, 线性回归, 经济, 经济学, 虚拟变量, 计量, 计量经济学

然而，诸如性别、季节、地点等变量则不能用数字来衡量。相反，我们使用虚拟变量来衡量它们。

R语言Lasso回归模型变量选择和糖尿病发展预测模型

By tecdat6月 8, 2021大数据部落, 数理统计, 机器学习, 计算机科学与技术LASSO, 变量选择, 回归, 模型, 糖尿病, 预测

Lease Absolute Shrinkage and Selection Operator（LASSO）在给定的模型上执行正则化和变量选择。

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

By tecdat6月 7, 2021数理统计, 机器学习, 计算机科学与技术LASSO, 分位数, 分位数回归, 回归, 自适应, 贝叶斯

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LOESS(局部加权回归)季节趋势分解（STL）进行时间序列异常检测

By tecdat6月 1, 2021大数据部落, 数理统计, 机器学习, 计算机科学与技术LOESS, STL, 分解, 回归, 季节趋势, 季节趋势分解, 局部加权回归, 异常检测, 时间序列, 趋势分解

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。

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

By tecdat5月 26, 2021医药生物, 可视化和设计, 大数据部落, 数理统计, 机器学习, 计算机科学与技术Logisitc, RandomForest, 可视化, 回归, 心脏病, 逻辑回归, 随机森林, 预测

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？

使用R语言进行多项式回归、非线性回归模型曲线拟合

By tecdat5月 19, 2021大数据部落, 数理统计, 机器学习, 计算机科学与技术回归, 多项式, 拟合, 曲线, 非线性, 非线性回归

对于线性关系，我们可以进行简单的线性回归。对于其他关系，我们可以尝试拟合一条曲线。

R语言基于Bagging分类的逻辑回归(Logistic Regression)、决策树、森林分析心脏病患者

By tecdat5月 10, 2021医药生物, 大数据部落, 数理统计, 机器学习, 计算机科学与技术Bagging, Logistic, logistic regression, 决策树, 分类, 回归, 心脏病, 森林, 逻辑回归

通常，bagging 与树有关，用于生成森林。但实际上，任何类型的模型都有可能使用bagging 。

R语言多项式回归拟合非线性关系

By tecdat5月 8, 2021大数据部落, 数理统计, 机器学习, 计算机科学与技术回归, 多项式回归, 非线性关系

多项式回归是独立x变量和因果y变量之间的非线性关系。

【视频讲解】R语言逻辑回归（Logistic回归）模型分类预测病人冠心病风险

By tecdat5月 6, 2021大数据部落, 数据库, 数理统计, 机器学习, 特色视频, 计算机科学与技术Logistic, 冠心病, 分类, 回归, 病人, 逻辑回归, 预测

本文的目的是完成一个逻辑回归分析。使你对分析步骤和思维过程有一个基本概念。

R语言用样条曲线、决策树、Adaboost、梯度提升(GBM)算法进行回归、分类和动态可视化

By tecdat4月 27, 2021可视化和设计, 大数据部落, 数理统计, 机器学习, 计算机科学与技术Adaboost, boosting, GBM, 决策树, 分类, 动态可视化, 可视化, 回归, 样条曲线, 梯度提升

Boosting算法是一种把若干个分类器整合为一个分类器的方法，也就是一种集成分类方法（Ensemble Method）。

R语言用局部加权回归(Lowess)对logistic逻辑回归诊断和残差分析

By tecdat4月 26, 2021大数据部落, 数理统计, 机器学习, 计算机科学与技术Logistic, LOWESS, 回归, 回归诊断, 局部加权回归, 残差, 诊断, 逻辑回归

目前，回归诊断不仅用于一般线性模型的诊断，还被逐步推广应用于广义线性模型领域（如用于logistic回归模型）。

Matlab中的偏最小二乘法（PLS）回归模型，离群点检测和变量选择

By tecdat4月 23, 2021大数据部落, 数理统计, 机器学习, 计算机科学与技术PLS, 偏最小二乘, 偏最小二乘法, 变量选择, 回归, 最小二乘, 最小二乘法, 离群点, 离群点检测

最近我们被客户要求撰写关于PLS的研究报告。本文建立偏最小二乘法（PLS）回归（PLSR）模型，以及预测性能评估。

R语言非参数方法：使用核回归平滑估计和K-NN(k近邻算法)分类预测心脏病数据

By tecdat4月 13, 2021大数据部落, 数理统计, 机器学习, 计算机科学与技术K-NN, k近邻, R语言, 分类, 回归, 平滑估计, 心脏病, 心脏病数据, 数据, 核回归, 核方法, 算法, 非参数, 非参数方法, 预测

本文考虑一下基于核方法进行分类预测。注意，在这里，我们不使用标准逻辑回归，它是参数模型。

matlab使用分位数随机森林（QRF）回归树检测异常值

By tecdat4月 12, 2021大数据部落, 数理统计, 机器学习, 计算机科学与技术matlab, QRF, 分位数, 去除异常值, 回归, 回归树, 异常, 异常值, 异常值处理, 异常值检测, 随机森林

这个例子展示了如何使用分位数随机林来检测异常值。

R语言和Stan,JAGS：用rstan,rjag建立贝叶斯多元线性回归预测数据

By tecdat4月 7, 2021大数据部落, 数理统计, 机器学习, 计算机科学与技术JAGS, rjag, Rstan, stan, 回归, 多元, 线性回归, 贝叶斯, 预测

本文将介绍如何在R中做贝叶斯回归分析，R中有不少包可以用来做贝叶斯回归分析，比如最早的（同时也是参考文献和例子最多的）R2WinBUGS包。

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