暂时未有相关云产品技术能力~
拓端(tecdat.cn)创立于2016年,提供专业的数据分析与挖掘服务,致力于充分挖掘数据价值
Python中TensorFlow的长短期记忆神经网络(LSTM)、指数移动平均法预测股票市场和可视化
R语言实现随机前沿分析SFA、数据包络分析DEA、自由处置包分析FDH和BOOTSTRAP方法
R语言广义加性模型GAMs分析温度、臭氧环境数据绘制偏回归图与偏残差图
R语言KERAS用RNN、双向RNNS递归神经网络、LSTM分析预测温度时间序列、 IMDB电影评分情感
Python用Keras神经网络序列模型回归拟合预测、准确度检查和结果可视化
R语言广义二次跳跃、非线性跳跃扩散过程转移函数密度的估计及其应用
基于机器学习的印度肝脏病诊断分析
SPSS用K均值聚类KMEANS、决策树、逻辑回归和T检验研究通勤出行交通方式选择的影响因素调查数据分析
R语言用潜类别混合效应模型(Latent Class Mixed Model ,LCMM)分析老年痴呆年龄数据
【视频】马尔可夫链蒙特卡罗方法MCMC原理与R语言实现|数据分享
数据分享|R语言逻辑回归、线性判别分析LDA、GAM、MARS、KNN、QDA、决策树、随机森林、SVM分类葡萄酒交叉验证ROC
数据分享|R语言GLM广义线性模型:逻辑回归、泊松回归拟合小鼠临床试验数据(剂量和反应)示例和自测题
数据分享|PYTHON用ARIMA ,ARIMAX预测商店商品销售需求时间序列数据
Matlab用向量误差修正VECM模型蒙特卡洛Monte Carlo预测债券利率时间序列和MMSE 预测
【视频】KMEANS均值聚类和层次聚类:R语言分析生活幸福指数可视化|数据分享
R语言多重比较方法
R语言进行支持向量机回归SVR和网格搜索超参数优化
使用R语言做极大似然估计实例
R语言样条曲线、泊松回归模型估计女性直肠癌患者标准化发病率(SIR)、死亡率(SMR)
R语言KERAS深度学习CNN卷积神经网络分类识别手写数字图像数据(MNIST)
Python中LARS和Lasso回归之最小角算法Lars分析波士顿住房数据实例
R语言用线性模型进行臭氧预测: 加权泊松回归,普通最小二乘,加权负二项式模型,多重插补缺失值
R语言实现k-means聚类优化的分层抽样(Stratified Sampling)分析各市镇的人口
R语言文本挖掘、情感分析和可视化哈利波特小说文本数据
R语言用igraph绘制网络图可视化
R语言聚类有效性:确定最优聚类数分析IRIS鸢尾花数据和可视化
Python随机波动率(SV)模型对标普500指数时间序列波动性预测
R语言预测波动率的实现:ARCH模型与HAR-RV模型
R语言样条曲线、决策树、Adaboost、梯度提升(GBM)算法进行回归、分类和动态可视化
Matlab中的偏最小二乘法(PLS)回归模型,离群点检测和变量选择
Python进行多输出(多因变量)回归:集成学习梯度提升决策树GRADIENT BOOSTING,GBR回归训练和预测可视化
R语言两层2^k析因试验设计(因子设计)分析工厂产量数据和Lenth方法检验显著性可视化|数据分享(一)
分析股市相关结构:用回归估计股票尾部相关性(相依性、依赖性)
分解商业周期时间序列:线性滤波器、HP滤波器、Baxter滤波器、Beveridge Nelson分解等去趋势法
【视频】广义相加模型(GAM)在电力负荷预测中的应用
【视频】线性混合效应模型(LMM,Linear Mixed Models)和R语言实现案例
R语言IRT理论:扩展Rasch模型等级量表模型lltm、 rsm 和 pcm模型分析心理和教育测验数据可视化
【视频】线性混合效应模型(LMM,Linear Mixed Models)和R语言实现案例
用加性多元线性回归、随机森林、弹性网络模型预测鲍鱼年龄和可视化
ARMA-GARCH-COPULA模型和金融时间序列案例
多项式Logistic逻辑回归进行多类别分类和交叉验证准确度箱线图可视化
【视频】Python和R语言使用指数加权平均(EWMA),ARIMA自回归移动平均模型预测时间序列
matlab使用分位数随机森林(QRF)回归树检测异常值
R语言基于Bootstrap的线性回归预测置信区间估计方法
R语言非参数方法:使用核回归平滑估计和K-NN(K近邻算法)分类预测心脏病数据
R语言向量误差修正模型 (VECMs)分析长期利率和通胀率影响关系
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
生态学建模:增强回归树(BRT)预测短鳍鳗生存分布和影响因素
R语言基于递归神经网络RNN的温度时间序列预测
SAS使用鸢尾花(iris)数据集训练人工神经网络(ANN)模型