Tag Archives: 建模

Python深度强化学习RL用GAT、GraphSAGE、GCN图神经网络PPO环境建模|附数据代码

By tecdat5月 25, 2026Python辅导, 人工智能, 大数据部落, 技术支持, 数理统计, 机器学习, 计算机科学CS辅导, 计算机科学与技术Deep, DRL, Environment, GAT, GCN, GNN, GraphSAGE, Learning, Modeling, PPO, python, Reinforcement, 图卷积网络, 图注意力网络, 图神经网络, 图采样聚合, 学习, 建模, 强化, 深度, 环境, 近端策略优化

作为在谷歌深耕机器学习、算法与数据挖掘的技术人，同时也在高校指导学生，我始终关注如何将前沿的图学习方法落地到实际的序贯决策场景。

Python用XGBoost、梯度提升树、Lasso与极端随机树ETR功率变换器磁芯损耗建模及SLSQP优化 | 附数据代码

By tecdat5月 8, 2026Python辅导, 大数据部落, 技术支持, 数理统计, 期刊论文发表投稿, 机械工程及自动化, 计算机科学CS辅导, 计算机科学与技术Core, ETR, GBDT, LASSO, Loss, Modeling, Optimization, power, python, SLSQP, Transformer, xgboost, 优化, 功率变换器, 建模, 极端随机树, 梯度提升树, 磁芯损耗

功率变换器的高频化、高功率密度化趋势对磁性元件损耗评估提出了严苛要求。

Python信贷冷启动信用风险评估：WOE编码、IV筛选、代价敏感学习与逻辑回归稀疏样本建模 | 附代码数据

By tecdat3月 20, 2026Python辅导, 大数据部落, 技术支持, 数理统计, 经济, 计算机科学CS辅导, 计算机科学与技术CostSensitiveLearning, InformationValue, IV, LogisticRegression, python, WeightofEvidence, WOE, 代价敏感学习, 代码, 信用风险评估, 信贷, 冷启动, 建模, 数据, 稀疏样本, 筛选, 编码, 逻辑回归

在金融科技浪潮中，新产品迭代加速，但历史数据的缺失让风控模型陷入“巧妇难为无米之炊”的窘境——违约样本稀疏、分布偏移严重，传统依赖大样本的建模范式频频失效。这好比用旧地图探索新大陆，结果自然不尽人意。

Python高维统计建模变量选择:SCAD平滑剪切绝对偏差惩罚、Lasso惩罚函数比较

By tecdat1月 5, 2022大数据部落, 数理统计, 计算机科学与技术LASSO, SCAD, 函数, 变量选择, 平滑剪切绝对偏差, 平滑剪切绝对偏差惩罚, 建模, 惩罚, 统计, 高维, 高维统计

变量选择是高维统计建模的重要组成部分。

在R语言中实现sem进行结构方程建模和路径图可视化

By tecdat8月 9, 2021大数据部落, 数理统计, 计算机科学与技术R语言, SEM, 建模, 结构方程

结构方程模型是一个线性模型框架，它对潜变量同时进行回归方程建模。

Python对商店数据进行lstm和xgboost销售量时间序列建模预测分析

By tecdat11月 12, 2020大数据部落, 数理统计, 机器学习, 计算机科学与技术python, xgboost, 商店数据, 建模, 时间序列, 销售量, 预测

在数据科学学习之旅中，我经常处理日常工作中的时间序列数据集，并据此做出预测。

R语言Lee-Carter模型对年死亡率建模预测期望寿命

By tecdat10月 21, 2020保险, 大数据部落, 数理统计, 经济, 计算机科学与技术Lee-Carter, R语言, 寿命, 年死亡率, 建模, 预测

正如有配偶的寿命之间存在很强的相关性，我们可能会问，孩子和孙子的出生是否具有对一个人的剩余生命的影响（或者我们是否可以像这样假设独立性）。

R语言泊松回归对保险定价建模中的应用：风险敞口作为可能的解释变量

By tecdat5月 22, 2020保险, 大数据部落, 数理统计, 经济, 金融R语言, 保险, 保险定价, 回归, 建模, 模型, 泊松回归

在保险定价中，风险敞口通常用作模型索赔频率的补偿变量。

python主题LDA建模和t-SNE可视化

By tecdat8月 2, 2019信息管理与信息系统, 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, 软件工程LDA, python, t-SNE, 主题, 主题LDA, 可视化, 建模

我们将首先介绍主题建模和t-SNE，然后将这些技术应用于两个数据集：20个新闻组和推文。

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