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Python比特币价格时间序列：LGBMRegressor递归自回归、随机游走及外部变量预测探索
数据
比特币
python
变量
递归
在当今数据驱动的时代，数据科学家们肩负着从海量数据中挖掘有价值信息、解决实际问题的重任。我们曾参与一个为客户提供的咨询项目，在这个项目中，我们致力于通过时间序列分析和建模的方法，对某一重要金融资产（比特币）的价格进行预测。通过对历史数据的深入研究，构建合适的预测模型，为客户提供决策支持，助力其在复杂多变的金融市场中做出明智的投资决策（点击文末“阅读原文”获取完整代码、数据、文档）。
拓端
2025-04-19
52
0
数据分享|Python用PyMC3贝叶斯模型平均BMA：采样、信息准则比较和预测可视化灵长类动物的乳汁成分数据
数据
python
变量
可视化
模型
一种替代方法是执行模型选择，但讨论所有不同的模型以及给定信息准则的计算值。重要的是要将所有这些数字和测试放在我们问题的背景下，以便我们和客户能够更好地了解方法可能存在的局限性和缺点。如果你在学术界，你可以使用这种方法向论文、演示文稿、论文等的讨论部分添加元素。
拓端
2025-04-19
45
0
Python+AI提示词比特币数据预测：Logistic逻辑回归、SVC及XGB特征工程优化实践
实践
数据
优化
比特币
特征工程
在当今数据驱动的时代，数据科学家肩负着通过数据分析和建模为各行业提供有价值洞察的重任。我们曾协助客户完成了一项关于金融市场数据预测的咨询项目，旨在通过对金融市场数据的深入分析，建立有效的预测模型，为投资决策等提供支持。
拓端
2025-04-18
51
0
Python TensorFlow双向Bi-LSTM长短期记忆神经网络深度学习可视化用户传感器活动数据
数据
tensorflow
神经网络
深度学习
可视化
在本文中，我们旨在利用深度学习技术，特别是TensorFlow框架下的Keras库，对WISDM（无线传感器数据挖掘）数据集进行活动识别。（点击文末“阅读原文”获取完整代码数据）。
拓端
2025-04-15
120
0
Python迁移学习：用Torchvision、Pytorch进行交通标志图像分类|附代码数据
模型
数据
python
pytorch
迁移学习
本研究旨在探索如何应用迁移学习技术对交通标志图像进行分类。通过构建适用于Torchvision的图像数据集，并利用预训练模型进行微调，我们实现了对原始像素的交通标志图像的分类（点击文末“阅读原文”获取完整代码数据）。
拓端
2025-04-15
81
0
Python电影市场特征：AR模型时间序列趋势预测、热图可视化评分影响分析IMDb数据|附数据代码
可视化
模型
数据
python
行业
在数字时代，电影产业的数据分析已成为洞察市场趋势与用户偏好的重要工具。本专题合集聚焦印度电影市场，通过IMDb数据集（IMDb Movies Dataset）的深入分析，揭示其发展脉络与潜在规律（点击文末“阅读原文”获取完整代码、数据、文档）。
拓端
2025-04-15
100
0
【梯度提升专题】XGBoost、Adaboost、CatBoost预测合集：抗乳腺癌药物优化、信贷风控、比特币应用|附数据代码
优化
比特币
xgboost
模型
数据
在当今科技日新月异的时代，数据的有效利用成为各领域突破发展的关键。于医疗领域，乳腺癌的高发性与严重性不容忽视，优化抗乳腺癌候选药物的筛选与特性预测迫在眉睫，雌激素受体 α 亚型相关研究为此提供了重要方向（点击文末“阅读原文”获取完整代码数据）。
拓端
2025-04-15
340
0
R语言非参数回归预测摩托车事故、收入数据：局部回归、核回归、LOESS可视化
可视化
模型
数据
线性回归
函数
非参数回归为经典（参数）回归方法提供了一种灵活的替代方法。与假定回归关系具有依赖于有限数量的未知参数的已知形式的传统（参数）方法不同，非参数回归模型尝试从数据样本中学习回归关系的形式（点击文末“阅读原文”获取完整代码数据）。
拓端
2025-04-15
145
0
数据报告分享|SPSS基于多元回归模型的电影票房预测
变量
模型
数据
统计
spss
本文通过利用回归模型对电影的票房（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。并讲述、论证了预测电影的票房是电影投资的至关重要的环节。通过对电影票房预测技术的发展和探讨，深度剖析了电影票房预测这个研究课题（点击文末“阅读原文”获取完整代码数据）。
拓端
2025-04-15
82
0
数据分享|Python用Apriori算法关联规则分析亚马逊购买书籍关联推荐客户和网络图可视化
python
可视化
模型
数据
算法
Apriori 算法是一个相当新的算法，由 Agrawal 和 Srikant 于 1994 年提出（点击文末“阅读原文”获取完整代码数据）。
拓端
2025-04-15
61
0
Python与R语言用XGBOOST、NLTK、LASSO、决策树、聚类分析电商平台评论信息数据集
电商
决策树
nltk
xgboost
数据
在当今数字化浪潮席卷的时代，电商市场的蓬勃发展犹如一部波澜壮阔的史诗，蕴藏着无尽的商业价值与潜力。电商平台积累的海量数据，宛如一座等待挖掘的宝藏，其中蕴含着消费者行为、市场趋势等宝贵信息。如何运用先进的数据分析技术从这些数据中提取有价值的见解，成为电商从业者和数据科学家们共同关注的焦点（点击文末“阅读原文”获取完整代码、数据、文档）。
拓端
2025-04-13
90
0
R语言非线性混合效应 NLME模型(固定效应&随机效应)对抗哮喘药物茶碱动力学研究
amp
变量
函数
模型
数据
此处，时间是从抽取样品时开始给药的时间（h），浓度是测得的茶碱浓度（mg/L），体重是受试者的体重（kg）。
拓端
2025-04-13
82
0
Python对Airbnb北京与上海链家租房数据用逻辑回归、决策树、岭回归、Lasso、随机森林、XGBoost、神经网络、聚类
xgboost
数据
神经网络
决策树
airbnb
在数据驱动的时代，数据科学家肩负着从海量数据中挖掘价值的重任。本专题合集聚焦于租房市场数据的深度剖析，涵盖了北京短租房评价影响因素研究以及上海链家租房数据的探索。
拓端
2025-04-11
94
0
Python贝叶斯回归、强化学习分析医疗健康数据拟合截断删失数据与参数估计3实例
医疗
强化学习
模型
数据
python
在当今数据驱动的时代，数据科学家面临着处理各种复杂数据和构建有效模型的挑战。本专题合集聚焦于有序分类变量处理、截断与删失数据回归分析以及强化学习模型拟合等多个重要且具有挑战性的数据分析场景，旨在为数据科学家提供全面且深入的解决方案。
拓端
2025-04-10
80
0
PYTHON 贝叶斯概率推断序列数据概率和先验、似然和后验图可视化
数据
python
self
函数
可视化
在这篇文章中，我将集中讨论一个给定一个短数据序列的推断概率的例子。我将首先介绍如何用贝叶斯方法进行期望推理的理论，然后在 Python 中实现该理论，以便我们能够处理这些想法。为了使文章更容易理解，我将只考虑一小组候选概率。我能够最小化推理的数学难度，同时仍然能够得到非常好的结果，包括先验、似然和后验图。
拓端
2025-04-10
94
0
数据分享|Python用偏最小二乘回归Partial Least Squares，PLS分析桃子近红外光谱数据可视化
partial
模型
数据
python
数据可视化
PLS，即偏最小二乘（Partial Least Squares），是一种广泛使用的回归技术，用于帮助客户分析近红外光谱数据。
拓端
2025-04-10
134
0
R语言《红楼梦》文本挖掘：词频统计、词云可视化及前后对比分析
数据
统计
工具
可视化
排序
近年来，随着大数据和文本挖掘技术的发展，对《红楼梦》等古典文学作品的深度分析成为可能。本研究采用R语言作为分析工具，对《红楼梦》全文进行文本挖掘，通过词频统计、词云可视化以及前后对比分析，以期深入探索这部经典小说的主题演变和人物塑造。
拓端
2025-04-10
116
0
R语言分布滞后线性和非线性模型（DLNM）分析空气污染（臭氧）、温度对死亡率时间序列数据的影响
函数
基础
模型
数据
变量
分布滞后非线性模型（DLNM）表示一个建模框架，可以灵活地描述在时间序列数据中显示潜在非线性和滞后影响的关联。该方法论基于交叉基的定义，交叉基是由两组基础函数的组合表示的二维函数空间，它们分别指定了预测变量和滞后变量的关系。本文在R软件实现DLNM，然后帮助解释结果，并着重于图形表示。本文提供指定和解释DLNM的概念和实践步骤，并举例说明了对实际数据的应用（点击文末“阅读原文”获取完整代码数据）。
拓端
2025-04-09
101
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专题|MATLAB-R语言Logistic逻辑回归增长模型在互联网金融共生及移动通信客户流失分析实例合集
matlab
金融
互联网金融
模型
通信
作为数据科学家，我们始终关注如何通过模型创新揭示复杂系统的动态规律。本专题合集聚焦两大核心应用场景，通过 Logistic 增长模型与逻辑回归技术，为互联网金融共生演化与移动通信客户流失预警提供完整分析框架（点击文末“阅读原文”获取完整代码、数据、文档）。
拓端
2025-04-04
98
0
Python+AI提示词用贝叶斯样条回归拟合BSF方法分析樱花花期数据模型构建迹图、森林图可视化
数据分析
可视化
模型
数据
python
在数据科学的领域中，我们常常会遇到需要处理复杂关系的数据。在众多的数据分析方法中，样条拟合是一种非常有效的处理数据非线性关系的手段。本专题合集围绕如何使用PyMC软件，对樱花花期数据进行样条拟合分析展开了一系列深入的探讨。
拓端
2025-04-02
96
0
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