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原文链接：http://tecdat.cn/?p=26318 原文出处：拓端数据部落公众号 此示例说明如何使用长短期记忆 (LSTM) 网络对序列数据的每个时间步长进行分类。 要训练深度神经网络对序列数据的每个时间步进行分类，可以使用 序列对序列 LSTM 网络。序列对序列 LSTM 网络使您能 阅读全文
posted @ 2022-05-22 21:54
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原文链接：http://tecdat.cn/?p=24141 原文出处：拓端数据部落公众号 在这个视频中，我们转向简单线性回归中的贝叶斯推断。 我们将使用一个参照先验分布，它提供了频率主义解决方案和贝叶斯答案之间的联系。 然后在R语言中用贝叶斯线性回归、贝叶斯模型平均 (BMA)来预测工人工资数据 阅读全文
posted @ 2022-05-15 22:26
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原文链接：http://tecdat.cn/?p=26301 原文出处：拓端数据部落公众号 线性模型是统计学的基础，但它的意义远不止用尺子在几个点上画一条线。 我认为以分布为中心的观点使 generalised linear models (GLM) 也更容易理解。这就是这篇文章的目的。 我将使用冰 阅读全文
posted @ 2022-05-15 22:25
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原文链接：http://tecdat.cn/?p=26277 原文出处：拓端数据部落公众号 极值理论对样本尾部分布的极值指数的估计方法主要有两类：半参数方法和全 参数方法，前者主要是基于分布尾部的 Hill 估计量，后者则主要基于广义帕累托分布。 尾部指数的希尔HILL统计量估计。更具体地说，我们看 阅读全文
posted @ 2022-05-15 22:23
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原文链接：http://tecdat.cn/?p=26271 原文出处：拓端数据部落公众号 介绍 Box 等人的开创性工作(1994) 在自回归移动平均模型领域的相关工作为波动率建模领域的相关工作铺平了道路，分别由 Engle (1982) 和 Bollerslev (1986) 引入了 ARCH 阅读全文
posted @ 2022-05-15 22:20
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原文链接：http://tecdat.cn/?p=26230 原文出处：拓端数据部落公众号 什么是CNN 本文演示了如何训练一个简单的卷积神经网络 (CNN) 来对 图像进行分类。 Convolutional Neural Networks （ConvNets 或 CNNs）是一类神经网络，已被证明 阅读全文
posted @ 2022-05-15 22:18
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原文链接：http://tecdat.cn/?p=22482 原文出处：拓端数据部落公众号 为什么要使用Boosting？ 单一模型的预测往往会有缺陷，为了解决复杂的问题，我们需要集成学习通过组合多个模型来提高机器学习的预测性能。 视频：Boosting集成学习原理与R语言提升回归树BRT预测短鳍鳗 阅读全文
posted @ 2022-05-04 11:30
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原文链接：http://tecdat.cn/?p=26219 原文出处：拓端数据部落公众号 银行数据集 我们的数据集描述 该数据与银行机构的直接营销活动相关，营销活动基于电话。通常，需要与同一客户的多个联系人联系，以便访问产品（银行定期存款）是否会（“是”）或不会（“否”）订阅。y - 客户是否订阅 阅读全文
posted @ 2022-05-04 11:29
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原文链接：http://tecdat.cn/?p=26206 原文出处：拓端数据部落公众号 结构方程建模 (SEM) 是一种全面而灵活的方法，包括在假设模型中研究变量之间的关系，无论它们是测量的还是潜在的，这意味着不可直接观察到，就像任何心理构造（例如，智力、满意度，希望，信任）。因为它是一种多元分 阅读全文
posted @ 2022-05-04 11:19
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原文链接：http://tecdat.cn/?p=26184 原文出处：拓端数据部落公众号 在此数据集中，我们必须预测信贷的违约支付，并找出哪些变量是违约支付的最强预测因子？以及不同人口统计学变量的类别，拖欠还款的概率如何变化？ 有25个变量： 1. ID： 每个客户的ID2. LIMIT_BAL： 阅读全文
posted @ 2022-05-04 11:17
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