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【视频】马尔可夫链原理可视化解释与R语言区制转换MRS实例|数据分享
可视化
模型
视频
数据
原理
例如，如果您制作了婴儿行为的马尔可夫链模型，您可能会将“玩耍”、“吃饭”、“睡觉”和“哭泣”作为状态，它们与其他行为一起可以形成“状态空间”：所有可能状态的列表。此外，在状态空间之上，马尔可夫链告诉您从一个状态跳跃或“转换”到任何其他状态的概率——例如，正在玩耍的婴儿在下一个状态下入睡的可能性五分钟不先哭。
拓端
2024-08-19
146
0
Python地铁站点客流量预测：随机森林极限梯度提升回归器XGBoost|数据分享
变量
模型
数据
python
xgboost
本文将通过展示地铁站点客流量预测，并结合一个Python随机森林极限梯度提升回归器XGB实例的代码数据，为读者提供一套完整的实践数据分析流程。 然而，由于地铁系统复杂性以及乘客行为的不确定性，地铁客流量预测一直是一个挑战性的问题。 存在的问题：
拓端
2024-08-12
135
0
【专题】Python、R银行信用卡客户流失机器学习预测热门文章合集|附代码数据
python
神经网络
模型
数据
机器学习
目前，众多银行由于服务质量的降低、同业竞争的日益激烈等因素，面临着信用卡客户流失的棘手难题，这给银行经理施加了沉重的压力。而且，获取新的信用卡用户所需成本通常高于维持现有用户的成本。本文将通过展示银行信用卡客户流失机器学习预测的案例，并结合一系列Python、R银行信用卡客户流失机器学习预测热门文章合集实例的代码数据，为读者提供一套完整的实践数据分析流程（点击文末“阅读原文”获取完整代码数据）。
拓端
2024-08-07
122
0
【视频讲解】CatBoost、LightGBM和随机森林的海域气田开发分类研究|数据分享
开发
模型
视频
数据
算法
本文将通过视频讲解，展示如何用CatBoost、LightGBM和随机森林的海域气田开发特征智能分类，并结合一个python分类预测职员离职:逻辑回归、梯度提升、随机森林、XGB、CatBoost、LGBM交叉验证可视化的代码数据，为读者提供一套完整的实践数据分析流程。
拓端
2024-08-05
59
0
Python贝叶斯、transformer自注意力机制self-attention个性化推荐模型预测课程平台学生数据|代码分享
模型
排序
数据
python
self
近年来，在线课程凭借便捷的网络变得越来越流行。为了有更好的用户体验，在线课程平台想要给用户推荐他们所感兴趣的课程，以便增大点击率和用户黏性。
拓端
2024-07-24
124
0
【视频】R语言广义加性模型GAMs非线性效应、比较分析草种耐寒性实验数据可视化
函数
模型
视频
数据可视化
变量
广义加法模型（Generalized Additive Models, GAMs）作为一种高度灵活的统计工具，显著扩展了广义线性模型（Generalized Linear Models, GLMs）的框架。GAMs的核心思想在于，将GLM中的一个或多个线性预测变量替换为这些变量的平滑函数，从而允许模型捕捉预测变量与条件响应之间复杂且非线性的关系，而无需事先对这些关系的具体形态做出假设。这一过程通过引入惩罚平滑样条技术实现，该方法在保持模型灵活性的同时，有效防止了过拟合现象。
拓端
2024-07-12
125
0
Python深度学习TensorFlow Keras心脏病预测神经网络模型评估损失曲线、混淆矩阵可视化
深度学习
可视化
模型
python
神经网络
随着深度学习技术的快速发展，高效的计算框架和库对于模型训练至关重要。TensorFlow作为目前最流行的深度学习框架之一，其GPU版本能够显著提升模型训练的速度和效率（点击文末“阅读原文”获取完整代码数据）。 本研究旨在通过安装TensorFlow-GPU的特定版本，并结合其他数据处理和可视化库，为深度学习模型的构建提供一套完整的数据处理流程。
拓端
2024-06-27
128
0
R语言SVM支持向量机用大学生行为数据对助学金精准资助预测ROC可视化
数据挖掘
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。基于学生每天产生的一卡通实时数据，利用大数据挖掘与分析技术、数学建模理论帮助管理者掌握学生在校期间的真实消费情况、学生经济水平、发现“隐性贫困”与疑似“虚假认定”学生，从而实现精准资助，让每一笔资助经费得到最大价值的发挥与利用，帮助每一个贫困大学生顺利完成学业。因此，基于学生在校期间产生的消费数据运用大数据挖掘与分析技术实现贫困学生的精准挖掘具有重要的应用价值。
拓端
2024-06-26
132
0
Python深度学习TensorFlow Keras心脏病预测神经网络模型评估损失曲线、混淆矩阵可视化
数据挖掘
随着深度学习技术的快速发展，高效的计算框架和库对于模型训练至关重要。TensorFlow作为目前最流行的深度学习框架之一，其GPU版本能够显著提升模型训练的速度和效率。本研究旨在通过安装TensorFlow-GPU的特定版本，并结合其他数据处理和可视化库，为深度学习模型的构建提供一套完整的数据预处理流程。
拓端
2024-06-26
110
0
R语言贝叶斯非参数模型：密度估计、非参数化随机效应meta分析心肌梗死数据|附代码数据
数据挖掘
最近，我们使用贝叶斯非参数（BNP）混合模型进行马尔科夫链蒙特卡洛（MCMC）推断。
拓端
2024-06-25
113
0
短语挖掘与流行度、一致性及信息度评估：基于文本挖掘与词频统计|附数据代码
集合
数据
统计
函数
基础
在信息爆炸的时代，文本数据呈现出爆炸式的增长，从新闻报道、社交媒体到学术论文，无处不在的文本信息构成了我们获取知识和理解世界的重要来源。然而，如何从海量的文本数据中提取有价值的信息，尤其是那些能够反映主题、趋势或情感倾向的短语，成为了文本挖掘领域的一个重要挑战（点击文末“阅读原文”获取完整代码数据）。
拓端
2024-05-17
125
0
【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
模型
视频
数据
测试
函数
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，而实际实验中，不一定每次实验都拥有足够大的样本，甚至是小样本，这时使用传统统计方法来建立出的模型，在可靠性方面就存在一定的局限，难以达到理想的效果（点击文末“阅读原文”获取完整代码数据）。
拓端
2024-04-17
117
0
R语言广义线性混合模型GLMMs在生态学中应用可视化2实例合集|附数据代码
数据
统计
函数
可视化
模型
在生态学研究领域，广义线性混合模型（Generalized Linear Mixed Models，简称GLMMs）是一种强大的统计工具，能够同时处理固定效应和随机效应，从而更准确地揭示生态系统中复杂关系的本质（点击文末“阅读原文”获取完整代码数据）。
拓端
2024-04-03
479
0
R语言广义线性混合模型（GLMM）bootstrap预测置信区间可视化
bootstrap
函数
可视化
模型
数据
通过线性模型和广义线性模型（GLM），预测函数可以返回在观测数据或新数据上预测值的标准误差（点击文末“阅读原文”获取完整代码数据）。
拓端
2024-04-01
198
0
R语言用多项式回归和ARIMA模型预测电力负荷时间序列数据
arima
函数
模型
数据
存储
根据我们对温度的预测，我们可以预测电力消耗。绘制电力消耗序列图：（点击文末“阅读原文”获取完整代码数据）。
拓端
2024-04-01
107
0
Python众筹项目结果预测：优化后的随机森林分类器可视化|数据代码分享
数据
统计
优化
python
可视化
随着信息技术的飞速发展，众筹作为一个互联网金融的子领域已经成为个人和小企业主筹集资金支持梦想的创新渠道。
拓端
2024-03-22
127
0
R语言神经网络与决策树的银行顾客信用评估模型对比可视化研究
变量
可视化
模型
神经网络
决策树
在数字化时代，顾客信用评估成为商业决策中的重要一环。无论是金融机构的信贷审批，还是电商平台的用户信用管理，都需要对顾客的信用状况进行准确评估（点击文末“阅读原文”获取完整代码数据）。
拓端
2024-03-21
142
0
Python贷款违约预测:Logistic、Xgboost、Lightgbm、贝叶斯调参/GridSearchCV调参|数据分享
数据
python
xgboost
测试
模型
银行贷款业务是银行的主要盈利方式，对于具体的贷款申请人，是否可以同意贷款申请是一件十分重要的步骤，如果贷款人在贷款后出现违约行为，这将对银行的资金流稳定性造成不利的影响。因此针对贷款人的“数据信息”进行处理和违约预测具有举足轻重的作用。对于金融行业来说，贷款业务及人员信息十分复杂，对于数据特征的处理十分重要，在数据处理完成后，通过机器学习模型进行预测以判断贷款人是否会违约（点击文末“阅读原文”了解更多）。
拓端
2024-03-20
296
0
SPSS大学生网络购物行为研究：因子分析、主成分、聚类、交叉表和卡方检验
网络
spss
变量
表格
数据
随着互联网的普及和电子商务的快速发展，网络购物已成为大学生日常生活中不可或缺的一部分。大学生作为网络购物的主体力量，其消费观念、行为特征以及影响因素对于电子商务行业的发展具有重要的研究价值。因此，本文旨在通过问卷调查的方式，帮助客户对大学生网络购物行为进行深入调查与分析，以期为电子商务企业提供有针对性的市场策略建议（点击文末“阅读原文”获取完整代码数据）。
拓端
2024-03-18
954
0
R语言质量控制图、质量管理研究分析采购订单数量、CPU时间、纸厂产出、钢板数据可视化
数据可视化
cpu
变量
管理
数据
本文针对SAS启动时间、纸厂产出、钢板、采购订单数量数据集展开研究，通过帮助客户分析每个样本中与相关的时间数据，探讨了控制图在质量管理中的应用。同时，还对包含订单和故障数据的文件进行了分析，展示了控制图在不同数据集上的应用，并通过解释结果来揭示其在质量管理和生产过程中的重要性。通过本研究，我们希望能够深入了解控制图的作用，为提高生产效率和质量管理水平提供有效的数据分析方法和决策支持。
拓端
2024-03-06
86
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