拓端数据tecdat|R语言多元逐步回归模型分析房价和葡萄酒价格:选择最合适的预测变量
包含更多的预测变量不是免费的:在系数估算的更多可变性,更难的解释以及可能包含高度依赖的预测变量方面要付出代价。确实, 对于样本大小,在线性模型中可以考虑 的预测变量最大数量为 p 。或等效地,使用预测变量p 拟合模型需要最小样本量。如果我们考虑p = 1 和 p = 2 的几何,这一事实的解释很简...
拓端tecdat|R语言用线性回归模型预测空气质量臭氧数据
R语言用线性回归模型预测空气质量臭氧数据 尽管线性模型是最简单的机器学习技术之一,但它们仍然是进行预测的强大工具。这尤其是由于线性模型特别容易解释这一事实。在这里,我将讨论使用空气质量数据集的普通最小二乘回归示例解释线性模型时最重要的方面。空气质量数据集空气质...
拓端tecdat|R语言代写用数据告诉你出租车资源配置是否合理
互联网+下不同时空如何建立合适的指标分析出租车“供求匹配”的程度?由于出租车供求匹配,以及一系列的补贴方案涉及到可行性的问题,我们采用出租车轨迹数据做出相应的解答。 出租车上下客高峰期 查看不同城市的出租车上下客高峰期的时间段。从深圳市的上下车比例来看,凌晨左右有一定的客流量,到6点之前是客流量...
拓端数据tecdat|使用Python中Keras的LSTM递归神经网络进行时间序列预测
时间序列预测问题是预测建模问题中的一种困难类型。与回归预测建模不同,时间序列还增加了输入变量之间序列依赖的复杂性。用于处理序列依赖性的强大神经网络称为 递归神经网络。长短期记忆网络或LSTM网络是深度学习中使用的一种递归神经网络,可以成功地训练非常大的体系结构。在本文中,您将发现如何使用K...
拓端数据tecdat|在Python和R中使用交叉验证方法提高模型性能
介绍模型表现差异很大的可能原因是什么?换句话说,为什么在别人评估我们的模型时会失去稳定性?在本文中,我们将探讨可能的原因。我们还将研究交叉验证的概念以及执行它的一些常用方法。 目录为什么模型会失去稳定性?什么是交叉验证?交叉验证的几种常用方法验证集方法留一法交叉验证(LOOCV)k折交叉验证分层k折...
拓端数据|r语言代写二元期权barrier option实现案例
Double-no-touch(DNT)选项是二元期权,在到期时支付固定金额的现金。我们将展示两种不同的方式来定价包含两种不同定价方法的DNT。 首先,我们将尝试使用正常参数,看看收敛速度有多快:print(dnt1(100,10,120,80,0.1,0.25,...
拓端数据tecdat|R语言代写线性混合效应模型Linear Mixed-Effects Models的部分折叠Gibbs采样
本文介绍了线性混合效应模型的新型贝叶斯分析。该分析基于部分折叠的方法,该方法允许某些组件从模型中部分折叠。得到的部分折叠的Gibbs(PCG)采样器被构造成适合线性混合效应模型,预计会比相应的Gibbs采样器表现出更好的收敛特性。为了构建PCG采样器而不使组件更新复杂化,我们考虑通过在线性混合效应模...
拓端数据tecdat|matlab代写MCMC贝叶斯方法用于加筋复合板的冲击载荷识别
前言本文提出了一种统计方法,用于使用贝叶斯推理识别加筋复合板上的冲击位置和冲击力历史,其中明确包括来自建模误差和测量噪声的不确定性。通过使用一组参数表示冲击载荷,首先将空间域(撞击位置)和时域(冲击力历史)中的冲击载荷识别问题转换为参数识别问题。马尔可夫链蒙特卡罗方法用于对后验分布进行采样以估计影响...
拓端tecdat|R语言代写FP树fp growth 关联规则数据挖掘技术在煤矿隐患管理
研究煤矿隐患数据的挖掘以实现海量隐患数据的有效利用,在分析矿山数据挖掘枝术和煤矿隐患数据特点的基础上,提出煤矿隐患数据挖掘是矿山数字化的重要组成部分,给出煤矿隐患数据挖掘的概念,设计了煤矿隐患数据挖掘模型,并进一步分析了适用于煤矿隐患数据的挖掘算法。以关联算法为例,对隐患数据进行多维关联规则挖掘,分...