R语言超参数调优：深入探索网格搜索与随机搜索
在机器学习中，超参数调优是提高模型性能的关键步骤之一。超参数是指那些在开始学习过程之前设置值的参数，它们不是通过训练过程中的数据学习得到的，而是需要人工指定。对于许多算法而言，超参数的选择对最终模型的性能有着至关重要的影响。在R语言中，网格搜索（Grid Search）和随机搜索（Ra...
R语言SVR支持向量机多元回归、网格搜索超参数优化预测猪粮比价格变动率数据
我们需要拟合支持向量机回归模型：进行网格搜索超参数优化并使用训练好的模型进行预测推理、使用plot函数可视化线图对比预测值和实际值。 数据 ...
R语言Pearson相关性分析降雨量和“外卖”谷歌搜索热度google trend时间序列数据可视化
它通过分析谷歌搜索引擎每天数十亿的搜索数据，告诉用户某一关键词或者话题各个时期下在谷歌搜索引擎中展示的频率及其相关统计数据。 我们为一位客户进行了短暂的咨询工作，他正在构建一个主要基于谷歌搜索词热度和外卖的分析应用程序。 数据准备 我们需要来检验英国下雨量和人们在谷歌上搜索外...
R语言Pearson相关性分析就业率和“性别平等”谷歌搜索热度google trend时间序列数据可视化
全文链接：http://tecdat.cn/?p=31585 Google Trends， 即谷歌趋势。谷歌趋势是谷歌旗下一款基于搜索数据推出的一款分析工具（点击文末“阅读原文”获取完整代码数据）。 它通过分析谷歌搜索引擎每天数十亿的搜索数据，告诉用户某一关键词或者话题各个时期下在谷歌搜索引擎中展示的频率及其相关统计数据。 我们为一位客户进行了短暂的咨...
【视频】支持向量机SVM、支持向量回归SVR和R语言网格搜索超参数优化实例
原文链接：http://tecdat.cn/?p=23305 什么是支持向量机 (SVM)？ 我们将从简单的理解 SVM 开始。 【视频】支持向量机SVM、支持向量回归SVR和R语言网格搜索超参数优化实例 假设我们有两个标签类的图，如下图所示： 你能决定分隔线是什么吗？你可能想出了这个： 这条线将类完全分开。这就是 SVM 本质上所做的—...
R语言进行支持向量机回归SVR和网格搜索超参数优化
在这篇文章中，我将展示如何使用R语言来进行支持向量回归SVR。 我们将首先做一个简单的线性回归，然后转向支持向量回归，这样你就可以看到两者在相同数据下的表现。 一个简单的数据集 首先，我们将使用这个简单的数据集。 ...
R语言随机搜索变量选择SSVS估计贝叶斯向量自回归（BVAR）模型
介绍 向量自回归（VAR）模型的一般缺点是，估计系数的数量与滞后的数量成比例地增加。因此，随着滞后次数的增加，每个参数可用的信息较少。在贝叶斯VAR文献中，减轻这种所谓_的维数诅咒的_一种方法是_随机搜索变量选择_（SSVS），由George等人提出（2008）。SSVS的基本思想是将通常使用的先验方差分配给应包含在模型中的参数，将不相关参数的先验方差接近零。这样，通常就可以估算出相关参...
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