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本文将深入探讨逻辑回归在心脏病预测中的应用与优化。通过对加州大学欧文分校提供的心脏病数据集进行分析,我们将揭示逻辑回归模型的原理、实现过程以及其在实际应用中的优...
在突发事件发生后,股价会相应的发生较大幅度的上涨或下跌,称为跳跃现象,跳跃现象会给金融投资带来极大风险,因而对跳跃点的识别对于风控而言是很重要的(点击文末“阅读...
例如,如果您制作了婴儿行为的马尔可夫链模型,您可能会将“玩耍”、“吃饭”、“睡觉”和“哭泣”作为状态,它们与其他行为一起可以形成“状态空间”:所有可能状态的列表...
本文将通过展示地铁站点客流量预测,并结合一个Python随机森林极限梯度提升回归器XGB实例的代码数据,为读者提供一套完整的实践数据分析流程。 然而,由于地铁系...
目前,众多银行由于服务质量的降低、同业竞争的日益激烈等因素,面临着信用卡客户流失的棘手难题,这给银行经理施加了沉重的压力。而且,获取新的信用卡用户所需成本通常高...
本文将通过视频讲解,展示如何用CatBoost、LightGBM和随机森林的海域气田开发特征智能分类,并结合一个python分类预测职员离职:逻辑回归、梯度提升...
近年来,在线课程凭借便捷的网络变得越来越流行。为了有更好的用户体验,在线课程平台想要给用户推荐他们所感兴趣的课程,以便增大点击率和用户黏性。
广义加法模型(Generalized Additive Models, GAMs)作为一种高度灵活的统计工具,显著扩展了广义线性模型(Generalized L...
随着深度学习技术的快速发展,高效的计算框架和库对于模型训练至关重要。TensorFlow作为目前最流行的深度学习框架之一,其GPU版本能够显著提升模型训练的速度...
最近,我们使用贝叶斯非参数(BNP)混合模型进行马尔科夫链蒙特卡洛(MCMC)推断。
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。基于学生每天产生的一卡通实时数据...
在信息爆炸的时代,文本数据呈现出爆炸式的增长,从新闻报道、社交媒体到学术论文,无处不在的文本信息构成了我们获取知识和理解世界的重要来源。然而,如何从海量的文本数...
当我们面对样本需要建立相应模型时,使用传统统计方法建立模型需要大量的样本数据,只有在样本量足够大时,该模型才具有一定的可靠性,而实际实验中,不一定每次实验都拥有...
在生态学研究领域,广义线性混合模型(Generalized Linear Mixed Models,简称GLMMs)是一种强大的统计工具,能够同时处理固定效应和...
通过线性模型和广义线性模型(GLM),预测函数可以返回在观测数据或新数据上预测值的标准误差(点击文末“阅读原文”获取完整代码数据)。
根据我们对温度的预测,我们可以预测电力消耗。绘制电力消耗序列图:(点击文末“阅读原文”获取完整代码数据)。
随着信息技术的飞速发展,众筹作为一个互联网金融的子领域已经成为个人和小企业主筹集资金支持梦想的创新渠道。
在数字化时代,顾客信用评估成为商业决策中的重要一环。无论是金融机构的信贷审批,还是电商平台的用户信用管理,都需要对顾客的信用状况进行准确评估(点击文末“阅读原文...
银行贷款业务是银行的主要盈利方式,对于具体的贷款申请人,是否可以同意贷款申请是一件十分重要的步骤,如果贷款人在贷款后出现违约行为,这将对银行的资金流稳定性造成不...
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