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Gabor特征已广泛用于图像分析和处理（字符和面部识别）。Gabor（诺贝尔奖获得者，电气工程师和物理学家）使用了以下措辞，我认为在这个小插图中值得一提，“你无法预测未来，但你可以发明它。” 在下面的几行中，我将描述GaborFeatureExtract R6类，其中包括以下方法， GaborFea 阅读全文
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原文链接：http://tecdat.cn/?p=6613 任何时间序列都可以表示为在 谐波 频率上振荡的余弦和正弦波之和= j / n，其中j = 1,2，...，n / 2。周期图给出了关于各种频率的相对强度的信息，用于解释时间序列的变化。 周期图是称为谱密度 函数的样本估计，其是群体平稳时间序 阅读全文
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原文链接：http://tecdat.cn/?p=4276 阈值模型用于统计的几个不同区域，而不仅仅是时间序列。一般的想法是，当变量的值超过某个阈值时，过程可能表现不同。也就是说，当值大于阈值时，可以应用不同的模型，而不是当它们低于阈值时。例如，在药物毒理学应用中，可能低于阈值量的所有剂量都是安全的 阅读全文
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原文：http://tecdat.cn/?p=3432 使用R中的线性编程工具来解决优化问题。 优化通常用于运营研究领域，以解决生产计划，运输网络设计，仓库位置分配和调度等问题，我们尝试最大化或最小化具有决策变量和约束数量的线性函数。 在这里，我使用了我的一个咨询项目，帮助我们的投资组合公司选择一个 阅读全文
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原文 http://tecdat.cn/?p=4092 背景 在传统的金融理论中，理性和同质的投资者是核心假设之一，表明每个投资者都有相同的信息，从而做出同样的决定。然而，投资者显然是不均衡的，信息的不对称在股市中很普遍。当知情投资者优先考虑某种类型的资产时，该类资产可能包含更多隐含信息。 期权市场 阅读全文
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读时间序列数据 您要分析时间序列数据的第一件事就是将其读入R，并绘制时间序列。您可以使用scan（）函数将数据读入R，该函数假定连续时间点的数据位于包含一列的简单文本文件中。 数据集如下所示： Age of Death of Successive Kings of England#starting 阅读全文
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r语言二元期权barrier option实现案例 阅读全文
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原文链接：http://tecdat.cn/?p=4698 介绍 顾名思义，排队论是对用于预测队列长度和等待时间的长等待线的研究。这是一种流行的理论，主要用于运营，零售分析领域。 到目前为止，我们已经解决了传入呼叫量和呼叫持续时间事先已知的情况。在现实世界中，情况并非如此。在现实世界中，我们需要假设 阅读全文
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原文链接：http://tecdat.cn/?p=5658 使用R检测相关主题的社区 创建主题网络 对于Project Mosaic，我正在通过分析抽象文本和共同作者社交网络来研究UNCC在社会科学和计算机和信息学方面的出版物。 我遇到的一个问题是：如何衡量主题之间的关系（相关性）？特别是，我想 阅读全文
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原文链接 : http://tecdat.cn/?p=2567 对于这个例子，考虑由具有明显频率变化的正弦波组成的非平稳连续信号。手提钻的振动或烟花声是非平稳连续信号的例子。 以采样频率加载非平稳信号数据fs，并可视化混合正弦信号。 load（'sinusoidalSignalExampleData 阅读全文