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。
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。
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)
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
最近我们被客户要求撰写关于信贷数据的研究报告,包括一些图形和统计输出。在本文中,我们使用了逻辑回归、决策树和随机森林模型来对信用数据集进行分类预测并比较了它们的性能
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。
根据爱彼迎的2009-2014年的用户数据,预测用户第一次预约的目的地城市。同时分析用户的行为习惯。
本文介绍了逻辑回归并在R语言中用逻辑回归(Logistic回归)模型分类预测病人冠心病风险数据
最近我们被客户要求撰写关于逻辑回归的研究报告,包括一些图形和统计输出。 本文介绍了逻辑回归并在R语言中用逻辑回归(Logistic回归)模型分类预测病人冠心病风险数据
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
终于还是要发这个系列了,其实我还没有准备好,机器学习系列,有一个公众号做的非常好,是中科院上海马普所的几个同学做的,过两天我会在此推送他们的学习目录,供大家欣赏。 我就先抛砖引玉吧: 随机森林背景介绍 讨厌写背景知识,大家自己去搜搜吧! 准备训练数据和测试数据集 这里,我们从GEO数据库里面下载两个不同研究的表达芯片数据 training data set:GSE2034 GSE2034已经是2005年的数据了,不过资料整理的比较其实,共有180 lymph-node negative relapse fr
1)定义模型(即概率先验)。在此示例中,让我们构建一个简单的线性回归模型(对数)。
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 。
但在实际生活中,有更多的观察值,更多的解释变量。随着两个以上的解释变量,它开始变得更加复杂的可视化。
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。
本文使用R语言帮助客户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(点击文末“阅读原文”获取完整代码数据)。
此数据来自 Lianjia.com.csv文件包含名称,租赁类型,床位数量,价格,经度,纬度,阳台,押金,公寓,描述,旅游,交通,独立浴室,家具,新房源,大小,方向,堤坝,电梯,停车场和便利设施信息。
最近我们被客户要求撰写关于链家租房的研究报告,包括一些图形和统计输出。 1 利用 python 爬取链家网公开的租房数据;
最近我们被客户要求撰写关于租房数据的研究报告,包括一些图形和统计输出。 1 利用 python 爬取链家网公开的租房数据;
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)。
随机森林可处理大量输入变量,并且可以得到变量重要性排序,在实际中,有广泛应用。本文简要展示R语言实现随机森林的示例代码,并通过F值判断模型效果。
追求信贷规模的扩张,往往会导致贷款逾期率的不断增加,如何在当今社会运用数据识别用户特征进行风险管控成为了银行放贷的重点依据(点击文末“阅读原文”获取完整数据)。
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(点击文末“阅读原文”获取完整代码数据)。
如果能提前准确预测这些信息,可以为医生提供重要见解,从而能够相应并有效地进行患者治疗。以下演示了对流行的心脏疾病数据库进行的探索性数据分析。除此之外,还使用不同方法(如逻辑回归、随机森林和神经网络)进行心脏病预测。
在本文中,贝叶斯模型提供了变量选择技术,确保变量选择的可靠性。对社会经济因素如何影响收入和工资的研究为应用这些技术提供了充分的机会,同时也为从性别歧视到高等教育的好处等主题提供了洞察力
在本文中,贝叶斯模型提供了变量选择技术,确保变量选择的可靠性。对社会经济因素如何影响收入和工资的研究为应用这些技术提供了充分的机会,同时也为从性别歧视到高等教育的好处等主题提供了洞察力(点击文末“阅读原文”获取完整代码数据)。
在本文中,在R中拟合BRT(提升回归树)模型。我们的目标是使BRT(提升回归树)模型应用于生态学数据,并解释结果。
最近我们被客户要求撰写关于增强回归树(BRT)的研究报告,包括一些图形和统计输出。
在当前海量数据和资源的情况下,面对客户需求,如何找准需求标的和问题核心,并围绕该目标问题挖掘数据、确定市场重要关联因素、分层分类筛选可能关联因素,是当前数据分析运用的关键
随机森林对多元公线性不敏感,结果对缺失数据和非平衡的数据比较稳健,可以很好地预测多达几千个解释变量的作用。
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(点击文末“阅读原文”获取完整代码数据)。
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。
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
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?
最近我们被客户要求撰写关于信用卡违约的研究报告,包括一些图形和统计输出。 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)
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?
本文基于 CPV 模型, 对房地产信贷风险进行了度量与预测。我们被客户要求撰写关于CPV模型的研究报告
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