数据分享|R语言SVM支持向量机用大学生行为数据对助学金精准资助预测ROC可视化
大数据时代的来临，为创新资助工作方式提供了新的理念和技术支持，也为高校利用大数据推进快速、便捷、高效精准资助工作带来了新的机遇（点击文末“阅读原文”获取完整代码数据）。 相关视频 基于学生每天产生的一...
数据分享|R语言逐步回归模型对电影票房、放映场数、观影人数预测可视化2
数据分享|R语言逐步回归模型对电影票房、放映场数、观影人数预测可视化1：https://developer.aliyun.com/article/1500453 拟合效果图形展示 以 原始数据作为x轴，回归拟合值为轴作图，在xy面上的点用直线连接见图。 原始图和拟合值的关系散点图 ...
数据分享|R语言逐步回归模型对电影票房、放映场数、观影人数预测可视化1
本文通过利用回归模型帮助客户对电影的票房数据（以及放映场数，观影人数）进行了研究，确定了决定电影的票房的重要因素（点击文末“阅读原文”获取完整代码数据）。 相关视频 并讲述、论证了预测电影的票房是电影...
数据分享|R语言对论文作者研究机构、知识单元地理空间数据可视化
全文链接：http://tecdat.cn/?p=30810 地图本身就是可视化的产品,并在发展过程中形成了一系列的理论与方法。这些都自然地会成为地理空间数据可视化技术的基础（点击文末“阅读原文”获取完整代码数据）。 地图学也因可视化方法的提出而获得新的动力。GIS也因可视化的支持而为研究者提供了促使逻辑思维与形象思维相结合的认知工具。 之前我们为一位...
数据分享|R语言改进的K-MEANS(K-均值)聚类算法分析股票盈利能力和可视化
全文链接：http://tecdat.cn/?p=32418 大量数据中具有"相似"特征的数据点或样本划分为一个类别。聚类分析提供了样本集在非监督模式下的类别划分（点击文末“阅读原文”获取完整代码数据）。 人们在投资时总期望以最小的风险获取最大的利益，面对庞大的股票市场和繁杂的股票数据，要想对股票进行合理的分析和选择，聚类分析就显得尤为重要。 在本文中...
数据分享|R语言SVM支持向量机、文本挖掘新闻语料情感情绪分类和词云可视化
支持向量机（SVM）是一种机器学习方法，基于结构风险最小化原则，即通过少量样本数据，得到尽可能多的样本数据（点击文末“阅读原文”获取完整代码数据）。 支持向量机对线性问题进行处理，能解决非线性分类问题。本文介绍了R语言中的 SVM工具箱及其支持向量机（SVM）方法，并将其应用于文本情感分析领域，结果表明，该方法是有效的。在此基础上，对文本挖掘新闻语料进行情感分类和词云可视化，从...
【数据分享】R语言对airbnb数据nlp文本挖掘、地理、词云可视化、回归GAM模型、交叉验证分析
全文链接：http://tecdat.cn/?p=27976 作者：Guojiang Zhao 数据量大，数据要进行清洗以及预处理，同时要多方面可视化，要探索多变量对因变量的影响。 解决方案 用R语言读取数据（查看文末了解数据获取方式），对数据进行...
数据分享|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
原文链接：http://tecdat.cn/?p=22262 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（查看文末了解数...
数据分享|R语言逻辑回归Logisitc逐步回归训练与验证样本估计分析心脏病数据参数可视化
原文链接：http://tecdat.cn/?p=26932 在进行交叉验证之前，很自然地说“我会预烧 50%（比如说）我的数据来训练一个模型，然后用剩下的来拟合模型”。例如，我们可以使用训练数据进行变量选择（例如，在逻辑回归中使用一些逐步过程），然后，一旦选择了变量，就将模型拟合到剩余的观察集上。一个自然的问题通常是“这真的重要吗？”。 为了可视化这个问题...
数据分享|R语言决策树和随机森林分类电信公司用户流失churn数据和参数调优、ROC曲线可视化
原文链接：http://tecdat.cn/?p=26868 在本教程中，我们将学习覆盖决策树和随机森林。这些是可用于分类或回归的监督学习算法。 下面的代码将加载本教程所需的包和数据集。 library(tidyverse) # 电信客户...
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