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2018年9月14日
拓端数据tecdat|Python代写LDA主题模型算法应用
摘要： 原文链接：http://tecdat.cn/?p=5318 在这篇文章中，我将介绍用于Latent Dirichlet Allocation（LDA）的lda Python包的安装和基本用法。我不会在这篇文章中介绍该方法的理论基础。然而，这个模型的主要参考，Blei etal 2003可以在线免费获 阅读全文
posted @ 2018-09-14 15:44 拓端tecdat 阅读(6400) 评论(0) 推荐(0) 编辑
拓端数据tecdat|R语言代写之文本分析：主题建模LDA
摘要： 原文：http://tecdat.cn/?p=3897 文本分析：主题建模 library(tidyverse) theme_set( theme_bw()) 目标 定义主题建模 解释Latent Dirichlet分配以及此过程的工作原理 演示如何使用LDA从一组已知主题中恢复主题结构 演示如何使 阅读全文
posted @ 2018-09-14 15:42 拓端tecdat 阅读(4123) 评论(0) 推荐(0) 编辑
2018年9月13日
拓端数据tecdat|Python代写辅导商品数据预处理与K-Means聚类可视化分析
摘要： 数据提取 在我之前的文章Scrapy自动爬取商品数据爬虫里实现了爬虫爬取商品网站搜索关键词为python的书籍商品，爬取到了60多页网页的1260本python书籍商品的书名，价格，评论数和商品链接，并将所有商品数据存储到本地的.json文件中。数据存储格式如下： 爬虫爬取到的商品数据 接下来对爬取 阅读全文
posted @ 2018-09-13 16:35 拓端tecdat 阅读(5311) 评论(0) 推荐(0) 编辑
2018年9月12日
拓端数据tecdat|matlab代写使用Copula仿真优化市场风险
摘要： 原文链接：http://tecdat.cn/?p=4790 使用Copula仿真优化市场风险 此示例演示了使用具有胖尾边缘分布的多变量copula模拟计算投资组合的风险价值和条件风险值（预期缺口）。然后使用模拟来计算最优风险收益组合的有效前沿。 内容 导入支持历史数据集 可视化标准化价格 退货和边际 阅读全文
posted @ 2018-09-12 15:57 拓端tecdat 阅读(758) 评论(0) 推荐(0) 编辑
拓端数据tecdat|matlab代写使用Copula仿真优化市场风险数据VaR分析
摘要： 原文http://tecdat.cn/?p=4305 使用Copula建模相关默认值 此示例探讨了如何使用多因素copula模型模拟相关的交易对手违约。 鉴于违约风险敞口，违约概率和违约信息损失，估计交易对手组合的潜在损失。一个creditDefaultCopula对象用于每个债务人的信用与潜在变量 阅读全文
posted @ 2018-09-12 15:53 拓端tecdat 阅读(780) 评论(0) 推荐(0) 编辑
拓端数据tecdat|R语言辅导ARMA-GARCH-COPULA模型和金融时间序列案例
摘要： R语言ARMA-GARCH-COPULA模型和金融时间序列案例 阅读全文
posted @ 2018-09-12 15:40 拓端tecdat 阅读(1384) 评论(0) 推荐(0) 编辑
2018年9月11日
拓端数据tecdat|R语言代写辅导使用ARIMA模型预测股票收益
摘要： “预测非常困难，特别是关于未来”。丹麦物理学家尼尔斯·波尔（Neils Bohr）很多人都会看到这句名言。预测是这篇博文的主题。在这篇文章中，我们将介绍流行的ARIMA预测模型，以预测库存的回报，并演示使用R编程的ARIMA建模的逐步过程。 时间序列中的预测模型是什么？ 预测涉及使用其历史数据点预测 阅读全文
posted @ 2018-09-11 16:32 拓端tecdat 阅读(2455) 评论(0) 推荐(0) 编辑
拓端数据tecdat|R语言代写使用LASSO回归预测股票收益
摘要： R语言代写使用LASSO回归预测股票收益 阅读全文
posted @ 2018-09-11 16:31 拓端tecdat 阅读(2493) 评论(0) 推荐(0) 编辑
拓端数据tecdat|R语言代写时间序列分析复杂的季节模式
摘要： 原文链接：http://tecdat.cn/?p=4224 分析复杂的季节模式 当时间序列数据的频率高于季度或月度时，许多预测程序在分析季节性影响方面遇到了障碍。 澳大利亚蒙纳士大学的研究人员在美国统计协会杂志（JASA）上发表了一篇有趣的论文，以及一个R程序，以处理这种情况 - 可称为“复杂的季节 阅读全文
posted @ 2018-09-11 16:30 拓端tecdat 阅读(423) 评论(0) 推荐(0) 编辑
拓端数据tecdat|R语言代写时间序列和ARIMA模型预测拖拉机销售的制造案例研究
摘要： 完整原文链接：http://tecdat.cn/?p=5421 本文是我们通过时间序列和ARIMA模型预测拖拉机销售的制造案例研究示例的延续。您可以在以下链接中找到以前的部分： 第1部分 ：时间序列建模和预测简介 第2部分：在预测之前将时间序列分解为解密模式和趋势 第3部分：ARIMA预测模型简介 阅读全文
posted @ 2018-09-11 16:28 拓端tecdat 阅读(1073) 评论(0) 推荐(0) 编辑
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