最近我们被客户要求撰写关于混合效应广义线性模型的研究报告，包括一些图形和统计输出。
最近我们被客户要求撰写关于主成分PCA、因子分析、聚类的研究报告，包括一些图形和统计输出。
最近我们被客户要求撰写关于地区经济研究分析的研究报告，包括一些图形和统计输出。 建立重庆市经济指标发展体系，以重庆市一小时经济圈作为样本，运用因子分析方法进行实证分析，在借鉴了相关评价理论和评价方法的基础上，本文提取出经济规模、人均发展水平、经济发展潜力、3个主因子，从重庆市统计年鉴选取8个指标构成的指标体系数据对重庆市38个区县经济发展基本情况的八项指标进行分析，并基于主因子得分矩阵对重庆市38个区县进行聚类分析。
建立重庆市经济指标发展体系，以重庆市一小时经济圈作为样本，运用因子分析方法进行实证分析，在借鉴了相关评价理论和评价方法的基础上，本文提取出经济规模、人均发展水平、经济发展潜力、3个主因子，从重庆市统计年鉴选取8个指标构成的指标体系数据对重庆市38个区县经济发展基本情况的八项指标进行分析，并基于主因子得分矩阵对重庆市38个区县进行聚类分析
最近我们被客户要求撰写关于混合效应广义线性模型的研究报告，包括一些图形和统计输出。本教程为读者提供了使用频率学派的广义线性模型（GLM）的基本介绍。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
本教程为读者提供了使用 频率学派的广义线性模型（GLM）的基本介绍。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。本教程使用教育数据例子进行模型的应用。此外，本教程还简要演示了用R对GLM模型进行的多层次扩展。最后，还讨论了GLM框架中的更多分布和链接函数。
在混合效应逻辑回归用于建立二元结果变量的模型，其中，当数据被分组或同时存在固定和随机效应时，结果的对数几率被建模为预测变量的线性组合（点击文末“阅读原文”获取完整代码数据）。
在混合效应逻辑回归用于建立二元结果变量的模型，其中，当数据被分组或同时存在固定和随机效应时，结果的对数几率被建模为预测变量的线性组合 （ 点击文末“阅读原文”获取完整代码数据******** ） 。 最近我们被客户要求撰写关于混合效应逻辑回归的研究报告，包括一些图形和统计输出。
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） （ 点击文末“阅读原文”获取完整代码数据******** ） 。
当前教程特别关注贝叶斯逻辑回归在二元结果和计数/比例结果场景中的使用，以及模型评估的相应方法。使用教育数据示例。 此外，本教程简要演示了贝叶斯 GLM 模型的多层次扩展。
这个数据集可以追溯到1988年，由四个数据库组成。克利夫兰、匈牙利、瑞士和长滩。"目标 "字段是指病人是否有心脏病。它的数值为整数，0=无病，1=有病 。
最近我们被客户要求撰写关于鸢尾花iris数据集的研究报告，包括一些图形和统计输出。
【新智元导读】Hinton 提出用 Capsule 这个概念代替反向传播，引起广泛关注。本文来自Reddit上“Capsule networks为何与众不同，它真的比CNN效果更好吗？”的讨论，作者分析了capsule network与CNN不同的三个方面。 首先，capsule 的概念与卷积的概念大部分是独立的。例如，你可以有一个完全连接的capsule网络。但是，它们确实使用了卷积，而且也被与CNN进行比较。但是，我将在接下来解释中抽象出卷积，因为这会分散我们的核心思想。 因为capsule网络与传统的
Glassdoor利用庞大的就业数据和员工反馈信息，统计了美国25个最佳职位排行榜，其中，数据科学家排名第一。这个工作的重要性可见一斑。毫无疑问，数据科学家所做的事情是不断变化和发展的。随着机器学习的普遍应用，数据科学家们将继续在创新和技术进步浪潮中独领风骚。
人工智能，深度学习和机器学习，不论你现在是否能够理解这些概念，你都应该学习。否则三年内，你就会像灭绝的恐龙一样被社会淘汰。 ——马克·库班（NBA小牛队老板，亿万富翁） 6) 输入层/输出层/隐藏层—
【新智元导读】谷歌用深度学习分析电子病例的重磅论文给出了一个意外的实验结果，DNN与逻辑回归效果一样，引发了热烈讨论。不仅如此，最近Twitter讨论最多的论文，是UC戴维斯和斯坦福的一项合作研究，作者发现神经网络本质上就是多项式回归。下次遇到机器学习问题，你或许该想想，是不是真的有必要用深度学习。
社会不良行为(如不诚实)的决定因素的测量是复杂的，并被社会可取性偏见所掩盖。为了克服这些偏见，我们在静息状态功能连接模式上使用了基于连接体的预测模型(CPM)，并结合了一项不显著地衡量自愿作弊的新任务，以获得(不诚实)的神经认知决定因素。具体来说，我们调查了休息时大脑中任务独立的神经模式是否可以用来预测(不诚实)行为的倾向。我们的分析显示，在一个独立的样本中，功能连接，尤其是与自我参照思维(vmPFC、颞极和PCC)和奖励处理(尾状核)相关的大脑网络，与参与者的作弊倾向可靠地相关。作弊次数最多的参与者在冲动的几个自我报告中得分也最高，这强调了我们结果的普遍性。值得注意的是，当比较神经测量和自我报告测量时，发现神经测量在预测作弊倾向方面更重要。
在IDEA最新研究报告中首次提出了Quant 4.0的研究流程，在深度学习不断融入量化研究的时代，非常值得处于量化行业的我们仔细研读。
多层感知机（Multilayer Perceptron，简称MLP）是一种常见的人工神经网络模型，它在各个领域中都有广泛的应用。本文将介绍多层感知机的基本原理、网络结构和训练方法，并探讨其在实际问题中的应用。
人工神经网络模型得名于这样一个事实，即所拟合的数学模型的形式受到大脑中神经元的连接性和行为的启发，最初设计用于学习大脑的功能。然而，数据科学中常用的神经网络已不再被视为大脑的模型，而是可以在某些应用中提供最先进性能的机器学习模型。近几十年来，由于深度神经网络的架构和训练的快速发展，人们对神经网络模型的兴趣与日俱增。在本节中，我们将介绍基本的神经网络，以及在生物学研究中广泛使用的各种神经网络。其中一些如图4所示。
作者：Simon S. Du、Jason D. Lee、Haochuan Li、Liwei Wang、Xiyu Zhai
随着软件包的进步，使用广义线性混合模型（GLMM）和线性混合模型（LMM）变得越来越容易
诊断和治疗异质性脑部疾病需要具有跨遗传学、蛋白质组学和神经成像多个学科的专业技术。NeuroPM-box旨在满足这一需求，它是一款用户友好、开放访问、多工具的跨平台软件，能够描述多尺度和多因素的神经病理学机制。该工具包使用先进的分析模型进行分子、组织病理学、脑成像和临床评估等多种应用。通过体外（N > 2900）、体内（N = 911）和尸检（N = 736）神经退行性样本数据（包括临床特征）验证了：
六西格玛作为经典的质量管理手段，备受质量人追捧。以下天行健将整理出18种常用六西格玛统计工具供大家学习：
用于R语言的多层感知器（MLP）和极限学习机（ELM）进行时间序列预测。请注意，由于神经网络无法利用GPU处理，因此大型网络的训练速度往往很慢。与现有神经网络实现的不同之处在于，R可以自动设计具有合理预测性能的网络。这增加了神经网络的鲁棒性，但也有助于减少训练时间。
论文: YOLACT: Real-time Instance Segmentation
A survey on Bayesian deep learning贝叶斯深度学习综述
如今，神经科学家可以测量大规模神经元活动，也面临着将大脑的神经记录与计算和行为联系起来的挑战。在本综述中，我们首先介绍了用于探索大规模大脑活动的新兴工具和技术，以及在这些测量背景下表征行为的新方法。然后，我们重点介绍基于大规模神经记录中获得的发现，并讨论这些新型技术对传统理论框架带来的挑战。最后，我们详细阐述了现有的建模框架来解释这些数据，并讨论对大脑神经记录的解释需要的新理论方法以及这些方法所需的理解层次。这些在神经记录和理论发展方面的进步将为我们对大脑的理解取得关键进展做好铺垫。
作者：Lingbing Guo、Qingheng Zhang、Weiyi Ge、Wei Hu、Yuzhong Qu
用于R语言的多层感知器（MLP）和极限学习机（ELM）进行时间序列预测。请注意，由于神经网络无法利用GPU处理，因此大型网络的训练速度往往很慢（点击文末“阅读原文”获取完整代码数据）。
本文介绍由美国斯坦福大学医学院干细胞生物学与再生医学研究所的Sean M. Wu通讯发表在 Nature Communications 的研究成果：在单细胞RNA测序分析中，由于细胞表现出复杂的多层身份或过渡状态，导致对数据集的精确注释成为主要挑战。因此，作者提出了一个高度精确的机器学习工具devCellPy，它能自动预测跨复杂注释层次结构的细胞类型。为了证明devCellPy的强大功能，作者从已发布细胞的数据集中构建了小鼠心脏发育图谱，并训练devCellPy生成心脏预测算法。该算法可以在多层注释和小鼠发育数据中达到高预测精度。最终研究表明，devCellPy是一个可跨复杂细胞层次结构、物种和实验系统进行自动细胞预测的工具。
量化交易策略无非三点：择时、选股、仓控。择时为短期套利交易策略，选股为中长期交易策略，目标是在中长期跑赢指数、获取市场超额收益率alpha。多因子选股的关键是找到寻找因子与股票收益率之间的相关性，即对收益率预测能力强的因子。一般多采用如下步骤：
王瀚森 编译自 Analytics Vidhya 量子位 出品 | 公众号 QbitAI 人工智能，深度学习，机器学习……不管你在从事什么工作，都需要了解这些概念。否则的话，三年之内你就会变成一只恐龙。 —— 马克·库班 库班的这句话，乍听起来有些偏激，但是“话糙理不糙”，我们现在正处于一场由大数据和超算引发的改革洪流之中。 首先，我们设想一下，如果一个人生活在20世纪早期却不知电为何物，是怎样一种体验。在过去的岁月里，他已经习惯于用特定的方法来解决相应的问题，霎时间周围所有的事物都发生了剧变。以前需要耗费
选自arXiv.org 机器之心编译 参与：蒋思源、吴攀 深度学习是一种高效的非线性高维数据处理方法，它可以更自然地解释为一种工程或算法，而本论文希望从贝叶斯的角度将深度学习看作是一种广义线性模型的
一 什么是回归分析法 “回归分析”是解析“注目变量”和“因于变量”并明确两者关系的统计方法。此时，我们把因子变量称为“说明变量”，把注目变量称为“目标变量址(被说明变量)”。清楚了回归分析的目的后，下面我们以回归分析预测法的步骤来说明什么是回归分析法： 1．根据预测目标，确定自变量和因变量 明确预测的具体目标，也就确定了因变量。如预测具体目标是下一年度的销售量，那么销售量Y就是因变量。通过市场调查和查阅资料，寻找与预测目标的相关影响因素，即自变量，并从中选出主要的影响因素。 2．建立回归预测模型 依据自变
多层感知机（Multilayer Perceptron，简称 MLP）是一种基本的人工神经网络模型，其结构由多个神经元组成的多层结构。它是一种前馈式神经网络，通常用于解决分类和回归问题。
由于货物运输、地方经济及企业发展的紧密联系，因此作为反映货物运输需求的一项重要指标, 货运量预测研究和分析具有较强的实际意义。
简介 本文重点介绍机器学习模型中输入变量（预测因子）的选择，预处理以及评估的相关细节。所有的计算和实验将用R语言来实现。 输入数据 我们将采用11个指标（振荡器），在输入设置中不设优先级。我们将从某些指标中抽取多个变量。然后我们将写一个函数形成17个变量的输入集。 最近4000个 TF = M30 / EURUSD 柱形的报价将被采用。 In <- function(p = 16){ require(TTR) require(dplyr) require(magrittr) adx <-
文章目录 整体介绍 实现结果 思路介绍 BP网络源代码 数据集在我网盘，有需要请联系博主 整体介绍 包含源码和数据集 实现结果 思路介绍 对于很多人人为，股票预测是一个很难的问题。其实不然，运用今天
<数据猿导读> 自2015年下半年以来，关于仿制药一致性评价相关政策密集出台，关于仿制药的质量问题已经成为当前需要立即解决的问题。在TEVA，工程师通过使用JMP在QbD(质量源于设计)和产品质量保证
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？
深度学习的神经网络训练方法有除了典型的反向传播，也有被Deepmind青睐的正向传播，以及以BAM网络背后的双向传播，本文将对这些训练方法进行简单的探讨，如果你有兴趣，欢迎留言。 1. 典型的BAM网络 深度学习目前非常火爆，追踪溯源，深度学习源于神经网络。BP神经是反向误差训练的典例。因为反向传播需要计算每个参数的梯度，从而能够使用各种梯度下降方法来更新参数。 但是，相比于正向传播，反向传播能解决大部分问题，统领深度学习的天下吗？ 双向传播，其中最为典型的还属BAM网络。下图是其简单原理的展现。 当向其中
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（点击文末“阅读原文”获取完整代码数据）。
本文用于比较六个不同统计软件程序（SAS，Stata，HLM，R，SPSS和Mplus）的两级分层线性模型的过程和输出
最近我们被客户要求撰写关于预测心脏病数据的研究报告，包括一些图形和统计输出。 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？
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