Python用LSTM长短期记忆神经网络对不稳定降雨量时间序列进行预测分析
原文链接：http://tecdat.cn/?p=23544 下面是一个关于如何使用长短期记忆网络（LSTM）来拟合一个不平稳的时间序列的例子。 每年的降雨量数据可能是相当不平稳的。与温度不同，温度通常在四季中表现出明显的趋势，而雨量作为一个时间序列可能是相当不平稳的。夏季的降雨量与冬季的降雨量一样多是很常见的。 下面是某地区2020年11月降雨量的图解。 ...
混合图形模型MGM的网络可预测性分析
网络模型已经成为抽象复杂系统，是深入了解许多科学领域中观测变量之间的关系模式的流行方法。这些应用程序大多数集中于分析网络的结构。但是，如果不是直接观察网络，而是_根据_数据进行_估算_（如：吸烟与癌症之间存在关联），则除了网络结构外，我们还可以分析网络中节点的可预测性。也就是说：网络中的所有其余节点如何预测网络中的给定节点？ 可预测性有趣，有几个原因： 它给我们提供了...
结合新冠疫情COVID-19股票价格预测：ARIMA，KNN和神经网络时间序列分析
1.概要 本文的目标是使用各种预测模型预测Google的未来股价，然后分析各种模型。Google股票数据集是使用R中的Quantmod软件包从Yahoo Finance获得的。 2.简介 预测算法是一种试图根据过去和现在的数据预测未来值的过程。提取并准备此历史数据点，来尝试预测数据集所...
高维数据惩罚回归方法：主成分回归PCR、岭回归、lasso、弹性网络elastic net分析基因数据
1 介绍 在本文中，我们将研究以下主题 证明为什么低维预测模型在高维中会失败。 进行主成分回归（PCR）。 使用glmnet()进行岭回归、lasso 和弹性网elastic net 对这些预测模型进行评估 1.1 数据集 在本文中，我们将使用基因表达数据。这个数据集包含120个样本的200个基因的基因表达数据。...
深度学习：Keras使用神经网络进行简单文本分类分析新闻组数据
深度学习无处不在。在本文中，我们将使用Keras进行文本分类。 - 准备数据集 出于演示目的，我们将使用 20个新闻组 数据集。数据分为20个类别，我们的工作是预测这些类别。如下所示： ...
网络社区检测（社群发现）分析女性参加社交活动和社区节点着色可视化
在网络上进行社区检测时，有时我们不仅拥有实体之间的联系。这些实体代表了我们可能也想在网络可视化中代表的现实事物。 plot(g) 我使用数据集，代表了观察到的 18 位女性参加 14 场社交活动的情况。 ...
PYTHON用GARCH、离散随机波动率模型DSV模拟估计股票收益时间序列与蒙特卡洛可视化
这篇文章介绍了一类离散随机波动率模型，并介绍了一些特殊情况，包括 GARCH 和 ARCH 模型。本文展示了如何模拟这些过程以及参数估计。这些实验编写的 Python 代码在文章末尾引用。 离散随机波动率模型 是一个随机基，有...
用SPSS Modeler的Web复杂网络对所有腧穴进行关联规则分析3
r语言中对LASSO回归，Ridge岭回归和弹性网络Elastic Net模型实现1:https://developer.aliyun.com/article/1485075 惩罚因素 此参数允许用户将单独的惩罚因子应用于每个系数。每个参数的默认值为1，但可以指定其他值。特别是，任何penalty.factor 等于零的变量 都不会受到惩罚 ...
用SPSS Modeler的Web复杂网络对所有腧穴进行关联规则分析
原文链接：http://tecdat.cn/?p=12339 背景 本次腧穴配伍关联规则分析，以针灸治疗FC的113例处方中使用频次在5次及以上的25种腧穴为关联对象。将前项最小支持度设为12%，规则的最小置信度设为85%，得出最常用的腧穴配伍，按照置信度的高低排列。 采用 SPSS 的 Web 复杂网络对所有腧穴进 行分析，设置阈值为绝对、强链接较粗，可显示的最大 链接...
R语言结合新冠疫情COVID-19股票价格预测：ARIMA，KNN和神经网络时间序列分析
原文链接：http://tecdat.cn/?p=24057 1.概要 本文的目标是使用各种预测模型预测Google的未来股价，然后分析各种模型。Google股票数据集是使用R中的Quantmod软件包从Yahoo Finance获得的。 2.简介 预测算法是一种试图根据过去和...
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