【视频】R语言支持向量回归SVR预测水位实例讲解|附代码数据
当我们面对样本需要建立相应模型时，使用传统统计方法建立模型需要大量的样本数据，只有在样本量足够大时，该模型才具有一定的可靠性。
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数据分享|R语言Python机器学习预测4案例合集：众筹平台、机票折扣、糖尿病患者、员工满意度
在数据驱动的当代社会，机器学习已成为揭示复杂现象、预测未来趋势的重要工具。特别是在商业决策、健康管理、交通出行等多个领域，机器学习技术的应用日益广泛。
R语言用随机森林模型的酒店收入和产量预测误差分析
在这篇文章中，我们将探讨基于随机森林模型的酒店收入和产量预测分析。
R语言软件对房价数据预测：回归、LASSO、决策树、随机森林、GBM、神经网络和SVM可视化
在房地产市场中，准确地预测房屋价格是至关重要的。过去几十年来，随着数据科学和机器学习的快速发展，各种预测模型被广泛应用于房屋价格预测中。
R语言逻辑回归模型的移动通信客户流失预测与分析
通过对某移动通信公司客户的流失数据分析，了解客户流失规律，建立流失预警系统，为客户关系管理服务。
R语言SVM模型用大学生行为数据对助学金精准资助预测ROC可视化
大数据时代的来临，为创新资助工作方式提供了新的理念和技术支持，也为高校利用大数据推进快速、便捷、高效精准资助工作带来了新的机遇。
SPSS modeler利用类神经网络对茅台股价涨跌幅度进行预测
数据变得越来越重要，其核心应用“预测”也成为各个行业以及产业变革的重要力量。
数据分享|python分类预测职员离职:逻辑回归、梯度提升、随机森林、XGB、CatBoost、LGBM交叉验证可视化
离职率是企业保留人才能力的体现。分析预测职员是否有离职趋向有利于企业的人才管理，提升组织职员的心理健康，从而更有利于企业未来的发展。
R语言贝叶斯模型预测电影评分数据可视化分析
本文使用R语言进行了贝叶斯模型预测电影评分，并对数据进行了可视化和分析。
R语言拟合改进的稀疏广义加性模型（RGAM）预测、交叉验证、可视化
这是一种拟合稀疏广义加性模型（GAM）的新方法。
数据分享|Eviews用ARIMA、指数曲线趋势模型对中国进出口总额时间序列预测分析
众自20世纪80年代至今，随着改革开放的深入以及中国最终加入WTO，我国的对外贸易实现了跨越式的发展，中国已经成为世界第一大出口国和第二大进口国，中国经济对世界经济做出了重大贡献。
数据分享|R语言逐步回归模型对电影票房、放映场数、观影人数预测可视化
本文通过利用回归模型帮助客户对电影的票房数据（以及放映场数，观影人数）进行了研究，确定了决定电影的票房的重要因素。
疾病关联网络构建及并发症预测模型
数据挖掘和分析的最核心也最重要的问题就是“预测”。
Python用KNN（K-近邻）回归、分类、异常值检测预测房价、最优K值选取、误差评估可视化
KNN是一种非参数学习算法，这意味着它不会对底层数据做出任何假设。
Python自激励阈值自回归(SETAR)、ARMA、BDS检验、预测分析太阳黑子时间序列数据
这篇文章展示了自激励阈值自回归SETAR的使用，用于分析经常被客户研究的太阳黑子数据集。
R语言非线性动态回归模型ARIMAX、随机、确定性趋势时间序列预测个人消费和收入、用电量、国际游客数量
传统时间序列模型允许包含过去观察到的系列信息，但不允许客户包含其他可能相关的信息。
R语言逻辑回归、决策树、随机森林、神经网络预测患者心脏病数据混淆矩阵可视化
众所周知，心脏疾病是目前全球最主要的死因。
Python用正则化Lasso、岭回归预测房价、随机森林交叉验证鸢尾花数据可视化2案例
机器学习模型的表现不佳通常是由于过度拟合或欠拟合引起的，我们将重点关注客户经常遇到的过拟合情况。
Python随机森林、线性回归对COVID-19疫情、汇率数据预测死亡率、病例数、失业率影响可视化
自2019年12月以来，传染性冠状病毒疾病2019（COVID-19）迅速席卷全球，并在短短几个月内达到了大流行状态。
Python用PyMC3贝叶斯模型平均BMA：采样、信息准则比较和预测可视化灵长类动物的乳汁成分数据
当面对多个模型时，我们有多种选择。
SPSS多层感知器 (MLP)神经网络预测全国污染物综合利用量数据
随着全球经济的不断发展，污染物的排放和环境污染问题日益严重。
R语言基于多元回归模型的天猫商品流行度预测
本文通过利用回归模型对天猫商品流行度进行了研究，确定了决定天猫商品流行度的重要因素。
【视频】ARIMA时间序列模型原理和R语言ARIMAX预测实现案例
ARIMA是可以拟合时间序列数据的模型，根据自身的过去值(即自身的滞后和滞后的预测误差)“解释” 给定的时间序列，因此可以使用方程式预测未来价值。
【视频】R语言机器学习高维数据应用：Lasso回归和交叉验证预测房屋市场租金价格
WeChat Tencent QQ email print 由Junjun Li撰写 然而，如何准确地预测房屋
R语言武汉流动人口趋势预测：灰色模型GM（1，1）、ARIMA时间序列、logistic逻辑回归模型
人口流动与迁移，作为人类产生以来就存在的一种社会现象，伴随着人类文明的不断进步从未间断。
R语言LASSO特征选择、决策树CART和CHAID算法电商网站购物行为预测分析
本文通过分析电子商务平台的用户购物行为，帮助客户构建了一个基于决策树模型的用户购物行为预测分析模型。
R语言ARIMA模型分析预测上海空气质量指数AQI时间序列
指数平滑法对于预测来说是非常有帮助的，而且它对时间序列上面连续的值之间相关性没有要求。
R语言神经网络模型预测多元时间序列数据可视化
多元时间序列建模一直是吸引了来自经济，金融和交通等各个领域的研究人员的主题。
R语言GAMLSS模型对艾滋病病例、降雪量数据拟合、预测、置信区间实例可视化
GAMLSS模型是一种半参数回归模型，参数性体现在需要对响应变量作参数化分布的假设，非参数性体现在模型中解释变量的函数可以涉及非参数平滑函数，非参数平滑函数不预先设定函数关系，各个解释变量的非线性影响结果完全取决于样本数据。
Python、MATLAB股票投资：ARIMA模型最优的选股方案和投资组合方案与预测
基于当前统计的股票数据选择最优的选股方案和投资组合方案，以及预测股票价格未来一段时间的走向趋势以及波动程度，具有很大的实用价值
R语言CART决策树、随机森林、chaid树预测母婴电商平台用户寿命、流失可视化
借着二胎政策的开放与家庭消费升级的东风，母婴市场迎来了生机盎然的春天，尤其是母婴电商行业，近年来发展迅猛。
R语言SVR支持向量机多元回归、网格搜索超参数优化预测猪粮比价格变动率数据
我们最近有一个很棒的机会与一位伟大的客户合作，要求构建一个适合他们需求的持向量机回归模型。
SAS与eviews用ARIMA模型对我国大豆产量时间序列预测、稳定性、白噪声检验可视化
我国以前一直以来都是世界上大豆生产的第一大国。
Python用逻辑回归、决策树、SVM、XGBoost 算法机器学习预测用户信贷行为数据分析报告
摘要:此报告首先将dataset进行数据清洗，得到dataset_new。
Python用Lstm神经网络、离散小波转换DWT降噪对中压电网电压时间序列预测
对于电力公司来说，对局部放电的准确预测可以显著降低人力物力成本。
python用回归、arima、随机森林、GARCH模型分析国债期货波动性、收益率、价格预测
让个人购买人员了解美国国债期货的特性，以便于进行个人投资及管理。
MATLAB用GARCH-EVT-Copula模型VaR预测分析股票投资组合
最近我们被客户要求撰写关于投资组合的研究报告，引入Copula来描述多只股票间的非线性相关性，构建多元GARCH-EVT-Copula模型来度量开放式基金的风险，并与其他VaR估计方法的预测结果进行比较。
R语言用CPV模型的房地产信贷信用风险的度量和预测
本文基于 CPV 模型, 对房地产信贷风险进行了度量与预测。
R语言用RFM、决策树模型顾客购书行为的数据预测
团队需要分析一个来自在线零售商的数据集。
R语言收益率和波动性模拟股票价格COMP226带自测题
在本工作表中，我们将研究价格、收益率和波动性。波动性通常用收益率的均方差来衡量，例如夏普比率的分母，它被用作风险的衡量标准。
美光科技股票基本分析：经济背景、行业分析财政状况（盈利、EBITDA、PP&E、D&A等）预测计算DCF
本文收集信息和数据，从多方面评估分析美光科技的市场走向，商业前景。
数据分享|WEKA用决策树、随机森林、支持向量机SVM、朴素贝叶斯、逻辑回归信贷违约预测报告
数据变得越来越重要，其核心应用“预测”也成为互联网行业以及产业变革的重要力量。
R语言用logistic逻辑回归和AFRIMA、ARIMA时间序列模型预测世界人口
本文应用R软件技术，通过在世界银行网站上查阅的世界人口历史数据，分别利用logistic模型、ARFMA模型、ARIMA模型、时间序列模型对从2016到2100年的世界人口进行预测。
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用ARIMA ，ARIMAX预测商店商品销售需求时间序列数据
本文在相对简单的数据集上探索不同的时间序列技术。
Matlab随机波动率SV、GARCH用MCMC马尔可夫链蒙特卡罗方法分析汇率时间序列
波动率是一个重要的概念，在金融和交易中有许多应用。它是期权定价的基础。波动率还可以让您确定资产配置并计算投资组合的风险价值 (VaR)。
Matlab用深度学习循环神经网络RNN长短期记忆LSTM进行波形时间序列数据预测
此示例说明如何使用长短期记忆 (LSTM) 网络预测时间序列
Matlab用向量误差修正VECM模型蒙特卡洛Monte Carlo预测债券利率时间序列和MMSE 预测
此示例说明如何从 VEC( q ) 模型生成 Monte Carlo 预测。
R语言用GARCH模型波动率建模和预测、回测风险价值 (VaR)分析股市收益率时间序列
风险价值 (VaR) 是金融风险管理中使用最广泛的市场风险度量，也被投资组合经理等从业者用来解释未来市场风险。
Python TensorFlow循环神经网络RNN-LSTM神经网络预测股票市场价格时间序列和MSE评估准确性
该项目包括：自 2000 年 1 月以来的股票价格数据。我们使用的是 Microsoft 股票。
Python用Keras的LSTM神经网络进行时间序列预测天然气价格例
一个简单的编码器-解码器LSTM神经网络应用于时间序列预测问题
MATLAB用深度学习长短期记忆 (LSTM) 神经网络对智能手机传感器时间序列数据进行分类
此示例说明如何使用长短期记忆 (LSTM) 网络对序列数据的每个时间步长进行分类。
R语言广义线性模型GLM：线性最小二乘、对数变换、泊松、二项式逻辑回归分析冰淇淋销售时间序列数据和模拟
线性模型是统计学的基础，但它的意义远不止用尺子在几个点上画一条线。
Python银行机器学习:回归、随机森林、KNN近邻、决策树、高斯朴素贝叶斯、支持向量机svm分析营销活动数据
该数据与银行机构的直接营销活动相关，营销活动基于电话。
回归树模型分析纪录片播放量影响因素
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。
R语言单变量和多变量（多元）动态条件相关系数DCC-GARCH模型分析股票收益率金融时间序列数据波动率
当您处理金融时间序列时，我们通常可以获得相对高频的观察结果。
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
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语言向量自回归VAR的迭代多元预测估计 GDP 增长率时间序列
VARs的结构也允许联合检验多个方程的限制。
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
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。
python深度学习实现自编码器Autoencoder神经网络异常检测心电图ECG时间序列
通过训练具有小中心层的多层神经网络重构高维输入向量，可以将高维数据转换为低维代码。
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ARIMA、GARCH 和 VAR模型估计、预测ts 和 xts格式时间序列
对于时间序列分析，有两种数据格式： ts （时间序列）和 xts （可扩展时间序列）。
R语言群组变量选择、组惩罚group lasso套索模型预测分析新生儿出生体重风险因素数据和交叉验证、可视化
本文介绍具有分组惩罚的线性回归、GLM和Cox回归模型的正则化路径。
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。
R语言模拟和预测ARIMA模型、随机游走模型RW时间序列趋势可视化
当一个序列遵循随机游走模型时，就说它是非平稳的。
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 )。
