R语言贝叶斯INLA空间自相关、混合效应、季节空间模型、SPDE、时空分析野生动物数据可视化
在统计建模过程中，经常会遇到空间自相关性的问题。空间自相关性是指相近位置的观测值往往比远离位置的观测值更相似。在尝试估计参数或进行预测时，空间自相关性可能会导致结果产生偏差（点击文末“阅读原文”获取完整代码数据）。 相关视频 ...
R语言KNN模型分类信贷用户信用等级数据参数调优和预测可视化|数据分享
本文主要介绍了如何帮助客户通过读取信贷数据（查看文末了解数据免费获取方式）、查看部分数据、转换数据为因子并将数值变量归一化、进行描述性分析、建立knn模型等步骤对数据进行分析（点击文末“阅读原文”获取完整代码数据）。 相关视频 ...
R语言SVM模型文本挖掘分类研究手机评论数据词云可视化
随着大数据时代的来临，数据挖掘和机器学习在诸多领域中的应用价值日益凸显。手机评论数据作为消费者对产品和服务的主观反馈，具有巨大的商业价值（点击文末“阅读原文”获取完整代码数据）。 相关视频 ...
R语言贝叶斯模型预测电影评分数据可视化分析
本文使用R语言帮助客户进行了贝叶斯模型预测电影评分，并对数据进行了可视化和分析（点击文末“阅读原文”获取完整代码数据）。 相关视频 文章创建了五个新的特征变量，包括电影类型、导演获奖情况、电影票房、评...
R语言lasso惩罚稀疏加法（相加）模型SPAM拟合非线性数据和可视化
全文链接：https://tecdat.cn/?p=33462 本文将关注R语言中的LASSO（Least Absolute Shrinkage and Selection Operator）惩罚稀疏加法模型（Sparse Additive Model，简称SPAM）。SPAM是一种用于拟合非线性数据的强大工具，它可以通过估计非线性函数的加法组件来捕捉输入变量与响应变量之间的复...
R语言马科维茨Markowitz均值-方差(风险投资模型)分析最优投资组合数据预期收益率可视化（下）
R语言马科维茨Markowitz均值-方差(风险投资模型)分析最优投资组合数据预期收益率可视化（上）：https://developer.aliyun.com/article/1498082 类别1和3 setTargetReturlMeans(X)) Spec ...
R语言马科维茨Markowitz均值-方差(风险投资模型)分析最优投资组合数据预期收益率可视化（上）
全文链接：https://tecdat.cn/?p=33146 证券及其它风险资产的投资首先需要解决的是两个核心问题：即预期收益与风险。那么如何测定组合投资的风险与收益和如何平衡这两项指标进行资产分配是市场投资者迫切需要解决的问题。正是在这样的背景下，在50年代和60年代初，马科维茨理论应运而生（点击文末“阅读原文”获取完整代码数据）。 该理论依据以下几个假设...
R语言神经网络模型预测多元时间序列数据可视化
全文链接：http://tecdat.cn/?p=32198 多元时间序列建模一直是吸引了来自经济，金融和交通等各个领域的研究人员的主题（点击文末“阅读原文”获取完整代码数据）。 多元时间序列预测的一个基本假设是，其变量相互依赖。 在本文中，我们专门针对客户的多元时间序列数据设计了神经网络框架，拟合单隐层神经网络，可能存在跳跃层连接。 ...
R语言GAMLSS模型对艾滋病病例、降雪量数据拟合、预测、置信区间实例可视化
GAMLSS模型是一种半参数回归模型，参数性体现在需要对响应变量作参数化分布的假设，非参数性体现在模型中解释变量的函数可以涉及非参数平滑函数，非参数平滑函数不预先设定函数关系，各个解释变量的非线性影响结果完全取决于样本数据。它克服了GAM模型和广义线性模型(Generalized Linear Models, GLM)的一些局限性（点击文末“阅读原文”获取完整代码数据）。 对连...
R语言用灰色模型 GM (1,1)、神经网络预测房价数据和可视化
以苏州商品房房价为研究对象，帮助客户建立了灰色预测模型 GM (1,1)、 BP神经网络房价预测模型，利用R语言分别实现了 GM (1,1)和 BP神经网络房价预测可视化（点击文末“阅读原文”获取完整代码数据）。 由于房价的长期波动性及预测的复杂性，利用传统的方法很难准确预测房价，而灰色模型 GM (1,1)和神经网络的结合在一定程度上可以很好的解决这个问题。文章首先介绍了 G...
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