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2023年5月6日
R语言文本挖掘:kmeans聚类分析上海玛雅水公园景区五一假期评论词云可视化
摘要: 全文链接:http://tecdat.cn/?p=32307 原文出处:拓端数据部落公众号 互联网时代,大量的新闻信息、网络交互、舆情信息以文本形式存储在数据库中,如何利用数据分析和文本挖掘的算法,将海量文本的价值挖掘出来,成为我们团队近期的一个研究方向,本案例就是我们的一个尝试。 文本聚类其实也就
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posted @ 2023-05-06 21:39 拓端tecdat
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2023年5月5日
R语言决策树、随机森林、逻辑回归临床决策分析NIPPV疗效和交叉验证
摘要: 全文链接:http://tecdat.cn/?p=32295 原文出处:拓端数据部落公众号 临床决策(clinical decision making)是医务人员在临床实践过程中,根据国内外医学科研的最新进展,不断提出新方案,与传统方案进行比较后,取其最优者付诸实施,从而提高疾病诊治水平的过程。 在
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posted @ 2023-05-05 22:37 拓端tecdat
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R语言改进Apriori关联规则挖掘研究西安PM2.5含量与天气因素关系数据可视化
摘要: 全文链接:http://tecdat.cn/?p=32284 原文出处:拓端数据部落公众号 随着社会的发展,大数据(big data)一词越来越多地被提及,人们用它来描述和定义信息爆炸时代产生的海量数据,并命名与之相关的技术发展与创新。而大数据的意义并不在“大”,而在于“有用”。价值含量、挖掘成本比
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posted @ 2023-05-05 22:35 拓端tecdat
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2023年4月28日
python用支持向量机回归(SVR)模型分析用电量预测电力消费|附代码数据
摘要: 全文链接:http://tecdat.cn/?p=23921 最近我们被客户要求撰写关于SVR的研究报告,包括一些图形和统计输出。 本文描述了训练支持向量回归模型的过程,该模型用于预测基于几个天气变量、一天中的某个小时、以及这一天是周末/假日/在家工作日还是普通工作日的用电量 关于支持向量机的快速说
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posted @ 2023-04-28 17:30 拓端tecdat
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R语言MCMC:Metropolis-Hastings采样用于回归的贝叶斯估计|附代码数据
摘要: 全文链接:http://tecdat.cn/?p=19664 最近我们被客户要求撰写关于MCMC的研究报告,包括一些图形和统计输出。 MCMC是从复杂概率模型中采样的通用技术。 蒙特卡洛 马尔可夫链 Metropolis-Hastings算法 问题 如果需要计算有复杂后验pdf p(θ| y)的随机
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posted @ 2023-04-28 17:28 拓端tecdat
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SPSS用K均值聚类KMEANS、决策树、逻辑回归和T检验研究通勤出行交通方式选择的影响因素调查数据分析|附代码数据
摘要: 原文下载链接:http://tecdat.cn/?p=27587 最近我们被客户要求撰写关于通勤出行的研究报告,包括一些图形和统计输出。 某交通工程专业博士生想要研究不同因素对通勤交通方式选择的影响,对成都两个大型小区(高端和普通)居民分别进行了出行调查,各调查了300人 其中 Distance:居
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posted @ 2023-04-28 17:25 拓端tecdat
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Python用RNN神经网络:LSTM、GRU、回归和ARIMA对COVID19新冠疫情人数时间序列预测|附代码数据
摘要: 全文下载链接: http://tecdat.cn/?p=27042 最近我们被客户要求撰写关于新冠疫情的研究报告,包括一些图形和统计输出。 在本文中,该数据根据世界各国提供的新病例数据提供。 获取时间序列数据 df=pd.read_csv("C://global.csv") 探索数据 此表中的数据以
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posted @ 2023-04-28 17:23 拓端tecdat
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2023年4月26日
R语言Lee-Carter模型对年死亡率建模预测预期寿命|附代码数据
摘要: 原文链接:http://tecdat.cn/?p=17347 最近我们被客户要求撰写关于Lee-Carter模型的研究报告,包括一些图形和统计输出。 昨天上午,我们获得了分娩产妇的平均年龄两个图表,根据孩子的出生顺序排序,区间是1905-1965年 然后是1960-2000年: 点击标题查阅往期内容
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posted @ 2023-04-26 18:53 拓端tecdat
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多元时间序列滚动预测:ARIMA、回归、ARIMAX模型分析|附代码数据
摘要: 原文链接:http://tecdat.cn/?p=22849 最近我们被客户要求撰写关于多元时间序列滚动预测的研究报告,包括一些图形和统计输出。 当需要为数据选择最合适的预测模型或方法时,预测者通常将可用的样本分成两部分:内样本(又称 "训练集")和保留样本(或外样本,或 "测试集")。然后,在样本
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posted @ 2023-04-26 18:51 拓端tecdat
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POT超阈值模型和极值理论EVT分析|附代码数据
摘要: 全文链接:http://tecdat.cn/?p=16845 最近我们被客户要求撰写关于极值理论的研究报告,包括一些图形和统计输出。 本文依靠EVT对任何连续分布的尾部建模。尾部建模,尤其是POT建模,对于许多金融和环境应用至关重要 POT模型其主要动机是为高洪水流量的概率模型提供实用工具。但是,E
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posted @ 2023-04-26 18:50 拓端tecdat
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