12 2019 档案
摘要:R语言使用最优聚类簇数k-medoids聚类进行客户细分
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摘要:R语言中的岭回归、套索回归、主成分回归:线性模型选择和正则化
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摘要:R语言基于树的方法:决策树,随机森林,套袋Bagging,增强树
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摘要:R语言无监督学习:PCA主成分分析可视化
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摘要:如何用r语言制作交互可视化报告图表
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摘要:R语言大数据分析纽约市的311万条投诉统计可视化与时间序列分析
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摘要:R语言动态可视化:制作历史全球平均温度的累积动态折线图动画gif视频图
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摘要:R语言里的非线性模型:多项式回归、局部样条、平滑样条、广义加性模型分析
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摘要:使用R语言进行机制检测的隐马尔可夫模型HMM
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摘要:基于R统计软件的三次样条和平滑样条模型数据拟合及预测
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摘要:R语言析因设计分析:线性模型中的对比
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摘要:R语言逻辑回归、方差分析 、伪R平方分析
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摘要:R语言逐步多元回归模型分析长鼻鱼密度影响因素
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摘要:R语言对回归模型进行协方差分析
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摘要:R语言曲线回归:多项式回归、多项式样条回归、非线性回归数据分析
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摘要:R语言中进行Spearman等级相关分析
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摘要:R语言相关分析和稳健线性回归分析
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摘要:原文链接:http://tecdat.cn/?p=3795 介绍 Glmnet是一个通过惩罚最大似然来拟合广义线性模型的包。正则化路径是针对正则化参数λ的值网格处的套索或弹性网络罚值计算的。该算法速度极快,可以利用输入矩阵中的稀疏性x。它符合线性,逻辑和多项式,泊松和Cox回归模型。可以从拟合模型中
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摘要:R语言使用tf-idf描述NASA元数据的文字和关键字
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摘要:R语言对NASA元数据进行文本挖掘的主题建模分析
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摘要:随机搜索变量选择SSVS估计贝叶斯向量自回归(BVAR)模型
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摘要:R语言VAR模型的不同类型的脉冲响应分析
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摘要:R语言用向量自回归(VAR)进行经济数据脉冲响应研究分析
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摘要:R语言从经济时间序列中提取周期性成分分析
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摘要:python中使用scikit-learn和pandas决策树进行iris鸢尾花数据分类建模和交叉验证
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摘要:CNN+ Auto-Encoder 实现无监督Sentence Embedding ( 基于Tensorflow)
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摘要:R语言数据可视化分析案例:探索BRFSS数据
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摘要:R语言探索BRFSS数据可视化
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摘要:R语言在BRFSS数据中可视化分析探索糖尿病的影响因素
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摘要:R语言可视化探索BRFSS数据并逻辑回归Logistic回归预测中风
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摘要:R语言对BRFSS数据探索回归数据分析
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摘要:使用R语言创建自定义桑基图Sankey图
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