r语言模型研究的相关内容

R语言混合SVD模型IBCF协同过滤推荐算法研究——以母婴购物平台为例

随着用户数量和项目数量的增加，数据的稀疏性成为影响推荐质量的重要因素。对此，本文帮助客户提出了一种基于混合SVD矩阵填充技术的协同过滤算法（点击文末“阅读原文”获取完整代码数据）。相关视频首先利用...

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

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）。相关视频 ...

大数据之R语言速成与实战

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R语言主成分PCA、决策树、boost预警模型在跨区域犯罪研究数据挖掘分析|数据分享

数据挖掘技术在跨区域犯罪预警中的研究与应用尚处于起步阶段，许多跨区域犯罪预警业务信息系统还停留在初级处理水平，缺乏综合性的开发应用，智能化的分析研判，科学性的决策预警；缺乏对数据由微观到宏观的加工能力，由宏观数据到微观数据的问题发现手段（点击文末“阅读原文”获取完整代码数据）。相关视频 ...

R语言SVM模型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。手机评论数据作为消费者对产品和服务的主观反馈，具有巨大的商业价值（点击文末“阅读原文”获取完整代码数据）。相关视频 ...

R语言无套利区间模型期货期现研究：正向套利和反向套利次数、收益率分析华泰柏瑞300ETF可视化

股指期货的套利交易有助于股指期货实现其价格发现以及风险规避的功能，因此提高套利交易的效率,对于发挥股指期货在经济发展中的作用有着重要的意义（点击文末“阅读原文”获取完整代码数据）。本文帮助客户对期货期现套利的研究。研究中主要以期货及其现货指数的数据为样本,真实的还原了市场，提高了研究的准确性。统...

R语言用GAM广义相加模型研究公交专用道对行程时间变异度数据的影响

全文链接：http://tecdat.cn/?p=30508 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（点击文末“阅读原文”获取完整代码数据）。本文使...

基于R语言混合效应模型（mixed model）案例研究

全文链接： http://tecdat.cn/?p=2596 在本文中，我们描述了灵活的竞争风险回归模型。回归模型被指定为转移概率，也就是竞争性风险设置中的累积发生率。 1.混合模型是否适合您的需求？混合模型在很多方面与线性模型相似。它估计一个或多个解释变量对因变...

R语言POT超阈值模型在洪水风险频率极值分析中的应用研究

全文下载链接：http://tecdat.cn/?p=15301 在本文中，结合POT模型的洪水风险评估能够从有限的实测资料中获取更多的洪水风险信息,得到更贴近事实的风险评估结果,能为决策者提供更多的依据,从而使决策结果更加可靠实用。对于这些同样面临挑战的人，我希望这个博客将有助于简化工作。案例...

数据分享|R语言生存分析模型因果分析：非参数估计、IP加权风险模型、结构嵌套加速失效(AFT)模型分析流行病学随访研究数据

原文链接：http://tecdat.cn/?p=26632 理解世界，我们可以从相关性的角度去描述，统计，机器学习，很多问题都是从相关的角度去描述的。我们去构建一个模型，不管是统计机器学习模型，还是深度学习模型，本质上是构建一个复杂映射。从特征到标签的一个映射，这个映射是有用的，但不完全有用。因...

基于R语言混合效应模型（mixed model）案例研究-2

基于R语言混合效应模型（mixed model）案例研究-1 https://developer.aliyun.com/article/1489317 3b.如果您的数据不是正态分布的您会看到，用于估计模型中影响大小的REML和最大似然法做出了不适用于数据的正态假设，因此您必须使用其他方法进行参数...

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更新时间 2024-05-07 16:58:45

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