过采样SMOTE逻辑回归、SVM、随机森林、AdaBoost和XGBoost对不平衡数据分析预测
在此背景下，我们帮助客户对“在线食品交付偏好-班加罗尔地区”数据开展研究，建立印度在线食品配送平台消费者的用户画像，研究影响顾客购买意愿的因素，并给出相应的预测。
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R语言SVM、决策树与因子分析对城市空气质量分类与影响因素可视化研究
数据处理和分析在数据科学领域中扮演着至关重要的角色。
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SVM支持向量机文本挖掘分类研究手机评论数据词云可视化
随着大数据时代的来临，数据挖掘和机器学习在诸多领域中的应用价值日益凸显。
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。
Python基于SVM和RankGauss的低消费指数构建模型
校园的温情关怀是智慧校园的一项重要内容。
【视频讲解】支持向量机算法原理和Python用户流失数据挖掘SVM实例
即使是同一种植物，由于生长的地理环境的不同，它们的特征会有所差异。例如鸢尾花，可分为山鸢尾、杂色鸢尾、维吉尼亚鸢尾。
R语言SVM支持向量机、文本挖掘新闻语料情感情绪分类和词云可视化
支持向量机（SVM）是一种机器学习方法，基于结构风险最小化原则，即通过少量样本数据，得到尽可能多的样本数据。
R语言气象模型集成预报技术：神经网络、回归、svm、决策树用环流因子预测降雨水数据
随着天气预报技术的发展，数值预报产品日益丰富，预报方法多种多样。
Python酒店评论文本数据分析：tf-idf、贝叶斯、逻辑回归，支持向量机SVM、K最邻近算法KNN、随机森林、LDA主题模型
随着互联网的普及和移动端的应用的飞速发展,消费者在各大电商平台进行活动交易时产生了大量的行为数据,在线评论文本就是其中一种。
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。
R语言SVM和LDA文本挖掘分类开源软件存储库标签数据和词云可视化
开源软件存储库上有数千个开源软件，可以从中免费使用该软件。
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语言惩罚逻辑回归、线性判别分析LDA、广义加性模型GAM、多元自适应回归样条MARS、KNN、二次判别分析QDA、决策树、随机森林、支持向量机SVM分类优质劣质葡萄酒十折交叉验证和ROC可视化
数据包含有关葡萄牙“Vinho Verde”葡萄酒的信息。该数据集有1599个观测值和12个变量，分别是固定酸度、挥发性酸度、柠檬酸、残糖、氯化物、游离二氧化硫、总二氧化硫、密度、pH值、硫酸盐、酒精和质量。
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。
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
世界卫生组织估计全世界每年有 1200 万人死于心脏病。
R语言梯度提升机 GBM、支持向量机SVM、正则判别分析RDA模型训练、参数调优化和性能比较可视化分析声纳数据
本文介绍简化模型构建和评估过程。
Python用户流失数据挖掘：建立逻辑回归、XGboost、随机森林、决策树、支持向量机、朴素贝叶斯模型和Kmeans聚类用户画像
在今天产品高度同质化的品牌营销阶段，企业与企业之间的竞争集中地体现在对客户的争夺上。
R语言量化交易RSI策略：使用支持向量机SVM
机器学习算法可用于找到最佳值来交易您的指标。
Matlab建立逻辑回归，决策树，SVM，KNN和朴素贝叶斯模型分类绘制ROC曲线
尽管对于较高的阈值，SVM可以产生更好的ROC值，但逻辑回归通常更擅长区分不同类别。朴素贝叶斯的ROC曲线通常低于其他两个ROC曲线，这表明样本内性能比其他两个分类器方法差。
R语言用rle，svm和rpart进行时间序列预测
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