【视频】关联规则模型、Apriori算法及R语言挖掘商店交易数据与交互可视化|数据分享

【视频】关联规则模型、Apriori算法及R语言挖掘商店交易数据与交互可视化|数据分享

原文链接:http://tecdat.cn/?p=22732 关联规则分析是一种揭示项目如何相互关联的技术。关联规则分析也称为购物篮分析。在这篇文章中,我将解释关联规则模型以及如何在R中提取关联规则。关联规则模型适用于交易数据(查看文末了解数据获取方式)。交易数据的一个例子可以是客户的购物历史。 视...

R语言关联规则模型(Apriori算法)挖掘杂货店的交易数据与交互可视化

R语言关联规则模型(Apriori算法)挖掘杂货店的交易数据与交互可视化

原文链接:http://tecdat.cn/?p=22732 关联规则挖掘是一种无监督的学习方法,从交易数据中挖掘规则。它有助于找出数据集中的关系和一起出现的项目。在这篇文章中,我将解释如何在R中提取关联规则。 关联规则模型适用于交易数据。交易数据的一个例子可以是客户的购物历史。 数据...

大数据之R语言速成与实战

30 课时 |
18022 人已学 |
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开发者课程背景图
R语言和Python用泊松过程扩展:霍克斯过程Hawkes Processes分析比特币交易数据订单到达自激过程时间序列

R语言和Python用泊松过程扩展:霍克斯过程Hawkes Processes分析比特币交易数据订单到达自激过程时间序列

介绍 本文描述了一个模型,该模型解释了交易的聚集到达,并展示了如何将其应用于比特币交易数据。这是很有趣的,原因很多。例如,对于交易来说,能够预测在短期内是否有更多的买入或卖出是非常有用的。另一方面,这样的模型可能有助于理解基本新闻驱动价格与机器人交易员对价格变化的反应之间的区别。 订单到达的自激性和...

R语言乘法GARCH模型对高频交易数据进行波动性预测

R语言乘法GARCH模型对高频交易数据进行波动性预测

在过去十年中,人们对高频交易和模型的兴趣成倍增长。虽然我对高频噪音中出现信号的有效性有一些怀疑,但我还是决定使用GARCH模型研究一下收益率的统计模型。与每日和较低频率的收益不同,日内高频数据有某些特殊的特点,使得使用标准的建模方法是无效的。在这篇文章中,我将使用花旗集团2008年1月2日至2008...

R语言动量交易策略分析调整后的数据

R语言动量交易策略分析调整后的数据

用于动量策略中所谓的动量(Momentum),是指某一对象所具有的一种倾向于保持其原有属性或特征的性质,也可以简单理解成一种惰性(Inertia)。股票的动量,简单地说就是涨的还会接着涨,跌的还会接着跌;过去涨得越猛,未来涨的也就越猛;过去跌得越狠,未来也会跌的越狠。 下面,本文将尝试将动量策略应用...

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