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、WEKA关联规则、决策树、聚类、回归分析工业企业创新情况影响因素数据
为了解某市规模以上工业企业创新情况，对该市企业的创新活动进行调查（点击文末“阅读原文”获取完整代码数据）。 相关视频 ...
R语言集成模型：提升树boosting、随机森林、约束最小二乘法加权平均模型融合分析时间序列数据
特别是在经济学/计量经济学中，建模者不相信他们的模型能反映现实。比如：收益率曲线并不遵循三因素的Nelson-Siegel模型，股票与其相关因素之间的关系并不是线性的，波动率也不遵循Garch(1,1)过程，或者Garch(?,?)。我们只是试图为我们看到的现象找到一个合适的描述。 模型的发展往往不...
R语言用主成分PCA、 逻辑回归、决策树、随机森林分析心脏病数据并高维可视化
在讨论分类时，我们经常分析二维数据（一个自变量，一个因变量）。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。 数据 我们使用心脏病数据，预测急诊病人的心肌梗死，包含变量： 心脏指数 心搏量指数 舒张压 肺动脉压 心室压力 肺阻力 是否存活 ...
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