最近我们被客户要求撰写关于广义相加模型（GAM）的研究报告，包括一些图形和统计输出。
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最近我们被客户要求撰写关于广义相加模型 (GAMs)的研究报告，包括一些图形和统计输出。
这基本上就是具有 光滑函数的广义线性模型（GLM）的扩展 。当然，当您使用光滑项拟合模型时，可能会发生许多复杂的事情，但是您只需要了解基本原理即可。
这里唯一的问题是权重Δold是未知β的函数。但是实际上，如果我们继续迭代，我们应该能够解决它：给定β，我们得到了权重，并且有了权重，我们可以使用加权的OLS来获取更新的β。这就是迭代最小二乘的想法。
我已经准备了一个文件，其中包含四个用电时间序列来进行分析。数据操作将由data.table程序包完成。
我不能在广义线性模型中使用双变量样条，但是考虑到广义可加模型（现在绝对不是可加模型），它确实可以工作。更准确地说，投资组合的分布是这两个协变量的函数，如下所示
这篇文章探讨了为什么使用广义相加模型 是一个不错的选择。为此，我们首先需要看一下线性回归，看看为什么在某些情况下它可能不是最佳选择。
现实情况是，我们经常要处理多个自变量和一个因变量之间的关系，此外，虽然通过做散点图可以发现非线性关系，但很难归因其形式，多项式回归在广义线性模型中，由于其不可解释的系数，降低了模型的有用性。
我已经准备了一个文件，其中包含四个用电时间序列以进行分析。数据操作将由data.table程序包完成。
每当你发现一个与时间对应的趋势时，你就会看到一个时间序列。研究金融市场表现和天气预报的事实上的选择，时间序列是最普遍的分析技术之一，因为它与时间有着不可分割的关系 - 我们总是有兴趣预测未来。
在这文中，我将介绍非线性回归的基础知识。非线性回归是一种对因变量和一组自变量之间的非线性关系进行建模的方法。最后我们用R语言非线性模型预测个人工资数据是否每年收入超过25万
采样地点：淮河流域一带，昭平台水库、白龟山水库、燕山水库、石漫滩水库、板桥水库、宿鸭湖水库、博山水库、南湾水库、石山口水库、五岳水库、泼河水库、鲶鱼山水库 。
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。
通过对用电负荷的消费者进行聚类，我们可以提取典型的负荷曲线，提高后续用电量预测的准确性，检测异常或监控整个智能电网（Laurinec等人（2016），Laurinec和Lucká（ 2016））。第一个用例通过K-medoids聚类方法提取典型的电力负荷曲线。
根据已有的车祸数据信息，计算严重车祸发生率最高和最低的地区；并对车祸发生严重程度进行因素分析，判断哪些外界环境变量会影响车祸严重程度，分别有怎样的影响。
作为回归家族的一个扩展，广义加性模型(GAMs)是最强大的模型之一，可以为任何回归问题建模!!
在本文中，我们在研究工作中使用广义加性模型（GAMs）。mgcv软件包是一套优秀的软件，可以为非常大的数据集指定、拟合和可视化GAMs（点击文末“阅读原文”获取完整代码数据）。
气候变化和空气污染对现代社会产生了越来越大的影响。在这种背景下，研究气象和空气污染之间的关系以及其对PM2.5浓度的影响变得非常重要。为了更好地理解和解释这些关系，广义加性混合模型（GAMM）成为一种强大的工具。
加载工资数据集。保留所有交叉验证错误的数组。我们正在执行K=10 K倍交叉验证。
，考虑平方根变换g（y）= \ sqrt {y} g（y）= y，则第二个等式变为
本文通过 SQL Server Analysis Services数据挖掘的分析模块，帮助客户对一个职业、地区、餐饮消费水平的数据挖掘，并用可视化分析图表显示数据
本文说明了R语言中实现分布滞后线性和非线性模型（DLM和DLNM）的建模。首先，本文描述了除时间序列数据之外的DLM / DLNM的一般化方法，在Gasparrini [2014]中有更详细的描述。
区间回归分析是一种以区间数为研究对象的数据分析方法.区间数能反映出数据的变动范围,更符合现实情况.区间型符号数据是区间数的一种,通过"数据打包"形成,因此除具有区间端点信息外,还具有区间内部散点信息.
电力负荷预测是电网规划的基础，其水平的高低将直接影响电网规划质量的优劣。为了准确预测电力负荷，有必要进行建模。本文在R语言中使用分位数回归、GAM样条曲线、指数平滑和SARIMA模型对电力负荷时间序列预测并比较。
一个简单的方法就是将每一个特征的幂次方添加为一个新的特征，然后在这个拓展的特征集上进行线性拟合，这种方法成为多项式回归。
对于此示例，我将对R中的时间序列进行建模。我将最后24个观察值保留为测试集，并将使用其余的观察值来拟合神经网络。当前有两种类型的神经网络可用，多层感知器；和极限学习机。
世界卫生组织估计全世界每年有 1200 万人死于心脏病。在美国和其他发达国家，一半的死亡是由于心血管疾病
在这文中，我将介绍非线性回归的基础知识。非线性回归是一种对因变量和一组自变量之间的非线性关系进行建模的方法。最后我们用R语言非线性模型预测个人工资数据（查看文末了解数据获取方式）是否每年收入超过25万
我从马里兰州生物流调查中提取了一些数据，以进行多元回归分析。数据因变量是每75米长的水流中长鼻鱼（Rhinichthys cataractae）的数量。自变量是河流流失的面积（英亩）；氧浓度（毫克/升）；水流段的最大深度（以厘米为单位）；硝酸盐浓度（毫克/升）；硫酸盐浓度（毫克/升）；以及采样日期的水温（以摄氏度为单位）。
最近我们被客户要求撰写关于时间序列进行聚类研究报告，包括一些图形和统计输出。 时序数据的聚类方法，该算法按照以下流程执行。
本文选自《Python用KShape对时间序列进行聚类和肘方法确定最优聚类数k可视化》。
本文中我们介绍了决策树和随机森林的概念，并在R语言中用逻辑回归、回归决策树、随机森林进行信用卡违约数据分析（查看文末了解数据获取方式）
对于我们40岁的驾驶员的年化索赔频率的预测现在为7.74％（比我们之前的7.28％略高）
最近我们被客户要求撰写关于电商购物网站的用户行为的研究报告，包括一些图形和统计输出。
本文说明了R语言中实现分布滞后线性和非线性模型（DLM和DLNM）的建模。首先，本文描述了除时间序列数据之外的DLM / DLNM的一般化方法，在Gasparrini [2014]中有更详细的描述 （ 点击文末“阅读原文”获取完整代码数据 ） 。
在本文中，数据包含有关葡萄牙“Vinho Verde”葡萄酒的信息 （ 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葡萄酒的研究报告，包括一些图形和统计输出。
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本文介绍由日本名古屋大学医学研究生院系统生物学系的Teppei Shimamura通讯发表在Cell Reports Methods的研究成果：单细胞多组学分析的发展使得在单细胞水平上能够同时检测多个性状，从而对不同组织中的细胞表型和功能提供更深入的见解。目前，从复杂的多模态单细胞数据中推断联合表征和学习多模态之间的关系是具有挑战性的。为此作者提出了一种新的基于深度生成模型的框架(scMM)，用于提取可解释的联合表征和跨模态生成。scMM利用混合专家多模态变分自动编码器来解决数据的复杂性。scMM的伪细胞生成策略弥补了深度学习模型可解释性的不足，并且通过实验发现了与潜在维度相关的多模态调节机制。对最新的数据集分析证实了scMM有助于实现具有丰富解释性的高分辨率聚类。此外，与最先进的方法和传统方法相比，scMM的跨模态生成可以实现更精确的预测和数据集成。
本文说明了R语言中实现分布滞后线性和非线性模型（DLM和DLNM）的建模。首先，本文描述了除时间序列数据之外的DLM / DLNM的一般化方法，在Gasparrini [2014]中有更详细的描述。本文中包含的结果并不代表科学发现，而仅出于说明目的进行报告。
判别分析(Discriminant analysis）是一种统计分析方法，旨在通过将一组对象（例如观察数据）分类到已知类别的组中，来发现不同组之间的差异（点击文末“阅读原文”获取完整代码数据）。
判别分析(Discriminant analysis）是一种统计分析方法，旨在通过将一组对象（例如观察数据）分类到已知类别的组中，来发现不同组之间的差异。
由于数据可用性和计算能力的快速增长，机器学习现在在技术和业务中发挥着至关重要的作用。机器学习对信用风险建模应用程序有重大贡献。 使用两个大型数据集，我们分析了一组机器学习方法在评估中小型借款人的信用风险方面的表现，其中穆迪分析RiskCalc模型作为基准模型。 我们发现机器学习模型提供了与RiskCalc模型相似的准确率。 但是，它们比RiskCalc模型更像是一个“黑匣子”，机器学习方法产生的结果有时难以解释。 机器学习方法可以更好地拟合解释变量与违约风险之间的非线性关系。 我们还发现，无论使用何种模型，使用更广泛的变量来预测默认值都会大大提高准确率。
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