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拓端tecdat|R语言:状态空间模型和卡尔曼滤波预测酒精死亡人数时间序列

原文链接：http://tecdat.cn/?p=22665 摘要状态空间建模是一种高效、灵活的方法，用于对大量的时间序列和其他数据进行统计推断。本文介绍了状态空间建模，其观测值来自指数族，即高斯、泊松、二项、负二项和...

拓端tecdat|R语言计算资本资产定价模型(CAPM)中的Beta值和可视化

原文链接：http://tecdat.cn/?p=22588 今天我们将计算投资组合收益的CAPM贝塔。这需要拟合一个线性模型，得到可视化，从资产收益的角度考虑我们的结果的意义。简单的背景介绍，资本资产定价模型（CAPM）是由...

在R语言中使用概率分布：dnorm，pnorm，qnorm和rnorm

原文链接：http://tecdat.cn/?p=11040 在这里，我将讨论哪些函数可用于处理正态分布：dnorm，pnorm，qnorm和rnorm。 R中的分布函数有四个关联的函数，四个正态分布函数是： d范数：正态分布的密度函数 p范数：...

拓端tecdat|R语言基于递归神经网络RNN的温度时间序列预测

标签： R语言递归神经网络 RNN

原文链接：http://tecdat.cn/?p=20335 在本文中，我们将介绍三种提高循环神经网络性能和泛化能力的高级技术。我们演示有关温度预测问题的三个概念，我们使用建筑物屋顶上的传感器的时间数据序列。概述在...

拓端tecdat|R语言主题模型LDA评估公司面临的风险领域与可视化

标签： r语音主题模型 lda

随着越来越多的数据被数字化，获取信息变得越来越困难。我们在本文中重点关注的一个示例是评估公司面临的不同风险领域。

拓端数据(tecdat)：数据风控的探索实践,机器学习识别欺诈

实施过程 ▍用户立体化呈现——多维数据采集 tecdat深入分析用户的基本属性、社会属性、消费者行为、兴趣偏好、社会偏好、资产特征、信用特征等数据，通过数据挖掘，使用户更加立体化地实时呈现。 ▍挖掘潜在的团伙...

python机器学习：推荐系统实现（以矩阵分解来协同过滤）

标签： python python函数 python机器学习 python矩阵产品属性协同过滤学习推荐系统机器学习矩阵矩阵乘法矩阵分解矩阵转置系统

原文链接：http://tecdat.cn/?p=10911 用户和产品的潜在特征编写推荐系统矩阵分解工作原理使用潜在表征来找到类似的产品。 1. 用户和产品的潜在特征我们可以通过为每个用户和每部电影分配属性，然后将它们相乘并...

拓端数据(tecdat)：小红书用户行为数据洞察：婚礼种草指南

基于以上背景，tecdat研究人员对小红书里面的婚策笔记数据进行分析，探索在分析选择策划公司时，“小红薯”在考虑什么。婚礼风格与用户行为分析从上图可以看出用户的行为（收藏和点赞）是随着婚礼风格色彩浓度有...

拓端tecdat|R语言计量经济学与有时间序列模式的机器学习预测

标签： R语言计量经济学时间模式

今天，我们正在与一位精算数据科学专业的学生讨论，这是一个有关保险费率制定的与索赔频率模型有关的观点。由于目标是预测理赔频率（以评估保险费水平），因此他建议使用旧数据来训练该模型，并使用最新数据对其...

拓端tecdat|R语言使用K-Means聚类可视化WiFi访问

全文链接：http://tecdat.cn/?p=6715 原文出处：拓端数据部落公众号【视频】KMEANS均值聚类和层次聚类：R语言分析生活幸福质量系数可视化实例 KMEANS均值聚类和层次聚类：R语言分析生活幸福质量系数可视化实例，时...

拓端tecdat|R语言是否对二分连续变量执行逻辑回归

原文链接：http://tecdat.cn/?p=6851 原文出处：拓端数据部落公众号相关视频：R语言逻辑回归（Logistic回归）模型分类预测病人冠心病风险逻辑回归Logistic模型原理和R语言分类预测冠心病风险实例，时长06:48 教育...

拓端tecdat|R语言实现拟合神经网络预测和结果可视化

原文链接：R语言实现拟合神经网络预测和结果可视化 | 拓端tecdat 原文出处：拓端数据部落公众号神经网络一直是迷人的机器学习模型之一，不仅因为花哨的反向传播算法，而且还因为它们的复杂性（考虑到许多隐藏层的...

拓端tecdat|R语言实现 Copula 算法建模相依性案例分析报告

原文链接：http://tecdat.cn/?p=6193 原文出处：拓端数据部落公众号 copula是将多变量分布函数与其边缘分布函数耦合的函数，通常称为边缘。Copula是建模和模拟相关随机变量的绝佳工具。Copula的主要吸引力在于，通过...

拓端tecdat|卡尔曼滤波器：用R语言中的KFAS建模时间序列

原文链接：卡尔曼滤波器：用R语言中的KFAS建模时间序列 | 拓端tecdat 原文出处：拓端数据部落公众号时间序列预测，ARIMA等传统模型通常是一种流行的选择。虽然这些模型可以证明具有高度的准确性，但它们有一个主要...

拓端tecdat|R语言： GARCH模型股票交易量的研究道琼斯股票市场指数

全文链接：http://tecdat.cn/?p=6632 原文出处：拓端数据部落公众号相关视频：时间序列分析：ARIMA GARCH模型分析股票价格数据时间序列分析模型 ARIMA-ARCH GARCH模型分析股票价格数据我将建立道琼斯工业平均指数...

拓端tecdat|Python中利用长短期记忆模型LSTM进行时间序列预测分析 - 预测电力负荷数据

全文链接：http://tecdat.cn/?p=6663 原文出处：拓端数据部落公众号此示例中，神经网络用于使用2011年4月至2013年2月期间的数据预测公民办公室的电力消耗。每日数据是通过总计每天提供的15分钟间隔的消耗量来创建...

拓端tecdat荣获掘金社区入驻新人奖

标签：拓端 tecdat 掘金

掘金是一个帮助开发者成长的社区，是给开发者用的 Hacker News，给设计师用的 Designer News，和给产品经理用的 Medium。掘金的技术文章由稀土上聚集的技术大牛和极客共同编辑为你筛选出最优质的干货，其中包括：...

拓端tecdat|R语言广义相加模型 (GAMs)分析预测CO2时间序列数据

标签： R语言广义相加模型 GAM

原文链接：http://tecdat.cn/?p=20904 环境科学中的许多数据不适合简单的线性模型，最好用广义相加模型（GAM）来描述。

拓端tecdat|R语言中实现广义相加模型GAM和普通最小二乘(OLS)回归

标签： R语言广义相加模型 GAM

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。

拓端tecdat|数据解锁职场女性潜力

标签：面试职场和发展

随着现代社会的进步，以男权为主的传统观念正在被颠覆，女性意识逐渐觉醒，并付诸行动，不遗余力地寻求真正的性别平等。然而，企业界的高层人士仍然顽强地保持男性地位——2019年，在高层管理人员中，男性比例高达...

拓端tecdat|R语言使用Bass模型进行手机市场产品周期预测

标签： R语言 Bass模型市场产品

巴斯Bass扩散模型已成功地用于预测各种新推出的产品以及成熟产品的市场份额。

拓端tecdat|R语言用普通最小二乘OLS，广义相加模型GAM ，样条函数进行逻辑回归LOGISTIC分类

标签： R语言标准最小二乘 OLS

原文链接：http://tecdat.cn/?p=21379 本文我们对逻辑回归和样条曲线进行介绍。 logistic回归基于以下假设：给定协变量x，Y具有伯努利分布，目的是估计参数β。回想一下，针对该概率使用该函数是 ...

拓端tecdat|R语言使用ARIMA模型预测股票收益时间序列

标签： R语言 ARIMA模型预测股票收益

原文链接：http://tecdat.cn/?p=2831 “预测非常困难，特别是关于未来”。丹麦物理学家尼尔斯·波尔（Neils Bohr）很多人都会看到这句名言。预测是这篇博文的主题。在这篇文章中，我们将介绍流行的ARIMA预测...

拓端tecdat|bilibili视频流量数据潜望镜

标签： bilibili 视频流量数据潜望镜

最新研究表明，中国有超过7亿人在观看在线视频内容。Bilibili，被称为哔哩哔哩或简称为B站，是中国大陆第二个弹幕视频网站，最大的年轻人潮流文化娱乐社区，截至2020年3月31日的第一季度它已经拥有超过1.7亿的月度...

拓端数据(tecdat)：豆瓣高分影视数据洞察：热门影视十年演变

原文链接：豆瓣高分影视数据洞察：热门影视十年演变随着暑期档热映，最新电影成为广大影迷的热门话题，同时也是大IP能有出彩表现的最佳竞技场。本文对近十年来豆瓣热门影视作品数据进行盘点，一起来看看影视数据有...

拓端tecdat荣获2022年度51CTO博主之星

标签： big data 大数据

相信技术，传递价值，这是51CTO每一个技术创作者的动力与信念，2022 年度，拓端tecdat 作为新锐的数据分析咨询公司，在51CTO平台上，不断的输出优质的技术文章，分享前沿创新技术，输出最佳生产实践，影响着每一位...

拓端tecdat|数据分析促进白血病预测诊断

标签：数据分析白血病预测

原文链接：http://tecdat.cn/?p=20666 2019年,全球八个主要国家的18岁以上男女共诊断出72,164例急性髓细胞白血病(AML)。预计它将继续以2.51%的复合年增长率增长,到2029年达到90,264。

拓端tecdat|用SPSS估计HLM多层（层次）线性模型

标签：算法

框中。默认情况下，SPSS假定用户有兴趣获取每个组的均值，因此无需更改功能。最后，确保选中

拓端tecdat|R语言Kaggle泰坦尼克号性别阶级模型数据分析案例

标签： r语言数据分析开发语言

这场灾难以拯救“妇女和儿童第一”而闻名，所以让我们来看看性别和年龄变量。我们将从乘客的性别开始。现在我们要创建一个包含性别和年龄的表，以查看不同子集的生存比例。在这里，我们添加“everyone dies”预测列...

拓端tecdat|R语言广义线性模型GLM、多项式回归和广义可加模型GAM预测泰坦尼克号幸存者

标签： r语言回归机器学习

本文通过R语言建立广义线性模型(GLM)、多项式回归和广义可加模型来预测谁在1912年的泰坦尼克号沉没中幸存下来。

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