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预测分析建模 Python与R语言实现 评分:

预测分析建模 Python与R语言实现,还不错,挺清楚的。

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2019-04-23 上传 大小:79.07MB
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灰色预测GM用于建模和控制

灰色预测GM(1,1)模型的matlab源代码,包括预测模型的建立,以及模型的精度检验指标c,p的计算

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数学建模、医学肾炎化验分析模型

数学建模、医学肾炎化验分析模型,这是一个获奖的作品,是我同学做的,希望大家看了会有所启发! 此数学模型的建立主要是为了解决这样的问题,通过检测人体内相关微量元素的含量来判定一个人是否患肾炎。因而在此数学模型中,自变量为体内若干种微量元素的含量,因变量作为判定一个人是否患病的主要数据,做如下设定,当被确诊为患病时,设为1,被确诊为健康时,设为0.我们通过对数据的基本分析和判别,试图通过线性回归模型解决这个问题,经过查阅相关资料,了解到logistic模型被广泛应用于病理学研究中作为研究模型,于是利用excel中的回归工具建立logistic回归模型,计算出该线性方程的常量和系数从而完成模型的初步

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Simca P 11 完整破解版

通过多年的应用,SIMCA-P+软件已成为科学家、研究员、产品开发员、工程师等人士,在处理大批量数据集时使用的标准工具。只需要通过鼠标点击,您的数据就可以转化为信息,让您迅速而自信的做出决定。 特种化学品和石油化学品领域为Simca-P+软件提供了多元化应用的机会。这些领域对数据价值有着传统的了解和重视。从实时优化到先进控制策略,数据的应用是一个成熟的概念。对于数据的批量操作,Umetrics提供了将离线软件SIMCA-P+ 和实时监测软件SIMCA-Batch On-Line 或者 SIMCA-QP+相结合的解决方案。 SIMCA-P+的主要特性: -友好

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ARIMA模型的识别、诊断、估计和预测(Eviews)

运用Eviews软件进行ARIMA模型的识别、诊断、估计和预测,讲解较为详细,希望对大家有所帮助。

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R语言与网站分析

目  录 前言 第1 章 统计思维与网站分析 1 1.1 不确定与确定 1 1.2 统计分析方法 4 1.2.1 细分分析 4 1.2.2 对比分析 6 1.2.3 趋势分析 7 1.3 网站分析概要 7 1.3.1 解决用户需求 7 1.3.2 寻找新的用户需求 10 第2 章 R 语言数据操作基础 11 2.1  R 简介 11 2.2 了解R 软件 11 2.2.1 软件安装 11 2.2.2  R 软件界面 12 2.2.3 工作目录 14 2.2.4 命令行交互 15 2.2.5 命令脚本文件 16 2.2.6 工作空间数据 16 2.2.7 帮助 17 2.2.8  R 语言入门

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MATLAB 神经网络30个案例分析

第1章 p神经网络的数据分类——语音特征信号分类1 第2章 bp神经网络的非线性系统建模——非线性函数拟合11 第3章 遗传算法优化bp神经网络——非线性函数拟合21 第4章 神经网络遗传算法函数极值寻优——非线性函数极值寻优36 第5章 基于bp_adaboost的强分类器设计——公司财务预警建模45 第6章 pid神经元网络解耦控制算法——多变量系统控制54 第7章 rbf网络的回归——非线性函数回归的实现65 第8章 grnn的数据预测——基于广义回归神经网络的货运量预测73 第9章 离散hopfield神经网络的联想记忆——数字识别81 第10章 离散hopfield

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MATLAB神经网络43个案例分析

读者调用案例的时候,只要把案例中的数据换成自己需要处理的数据,即可实现自己想要的网络。如果在实现过程中有任何疑问,可以随时在MATLAB中文论坛与作者交流,作者每天在线,有问必答。 该书共有30个MATLAB神经网络的案例(含可运行程序),包括BP、RBF、SVM、SOM、Hopfield、LVQ、Elman、小波等神经网络;还包含PSO(粒子群)、灰色神经网络、模糊网络、概率神经网络、遗传算法优化等内容。该书另有31个配套的教学视频帮助读者更深入地了解神经网络。 本书可作为本科毕业设计、研究生项目设计、博士低年级课题设计参考书籍,同时对广大科研人员也有很高的参考价值。 图书目录

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MATLAB神经网络30个案例分析

本书是MATLAB中文论坛神经网络版块数千个帖子的总结,充分强调“案例实用性、程序可模仿性”。所有案例均来自于论坛会员的切身需求,保证每一个案例都与实际课题相结合。, 读者调用案例的时候,只要把案例中的数据换成自己需要处理的数据,即可实现自己想要的网络。如果在实现过程中有任何疑问,可以随时在MATLAB中文论坛与作者交流,作者每天在线,有问必答。, 该书共有30个MATLAB神经网络的案例(含可运行程序),包括BP、RBF、SVM、SOM、Hopfield、LVQ、Elman、小波等神经网络;还包含PSO(粒子群)、灰色神经网络、模糊网络、概率神经网络、遗传算法优化等内容。该书另有31个配套的

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matlab神经网络30个案例分析

【目录】- MATLAB神经网络30个案例分析(开发实例系列图书) 第1章 BP神经网络的数据分类——语音特征信号分类1 本案例选取了民歌、古筝、摇滚和流行四类不同音乐,用BP神经网络实现对这四类音乐的有效分类。 第2章 BP神经网络的非线性系统建模——非线性函数拟合11 本章拟合的非线性函数为y=x21+x22。 第3章 遗传算法优化BP神经网络——非线性函数拟合21 根据遗传算法和BP神经网络理论,在MATLAB软件中编程实现基于遗传算法优化的BP神经网络非线性系统拟合算法。 第4章 神经网络遗传算法函数极值寻优——非线性函数极值寻优36 对于未知的非线性函数,仅通过函数的输入输出数

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MATLAB 神经网络30个案例分析程序和代码

第1章 P神经网络的数据分类——语音特征信号分类 第2章 BP神经网络的非线性系统建模——非线性函数拟合 第3章 遗传算法优化BP神经网络——非线性函数拟合 第4章 神经网络遗传算法函数极值寻优——非线性函数极值寻优 第5章 基于BP_Adaboost的强分类器设计——公司财务预警建模 第6章 PID神经元网络解耦控制算法——多变量系统控制 第7章 RBF网络的回归——非线性函数回归的实现 第8章 GRNN的数据预测——基于广义回归神经网络的货运量预测 第9章 离散Hopfield神经网络的联想记忆——数字识别 第10章 离散Hopfield神经网络的分类——高校科研能力评价 第11章 连续H

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MATLAB神经网络30个案例分析(全书+源代码)

本书是MATLAB中文论坛神经网络版块数千个帖子的总结,充分强调“案例实用性、程序可模仿性”。所有案例均来自于论坛会员的切身需求,保证每一个案例都与实际课题相结合。 读者调用案例的时候,只要把案例中的数据换成自己需要处理的数据,即可实现自己想要的网络。如果在实现过程中有任何疑问,可以随时在MATLAB中文论坛与作者交流,作者每天在线,有问必答。 该书共有30个MATLAB神经网络的案例(含可运行程序),包括BP、RBF、SVM、SOM、Hopfield、LVQ、Elman、小波等神经网络;还包含PSO(粒子群)、灰色神经网络、模糊网络、概率神经网络、遗传算法优化等内容。该书另有31个配套的教学

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时间序列分析及应用:R语言(原书第2版)

译者序 前言 第1章 引论 1.1 时间序列举例 1.2 建模策略 1.3 历史上的时间序列图 1.4 本书概述 习题 第2章 基本概念 2.1 时间序列与随机过程 2.2 均值、方差和协方差 2.3 平稳性 2.4 小结 习题 附录A 期望、方差、协方差和相关系数 第3章 趋势 3.1 确定性趋势与随机趋势 3.2 常数均值的估计 3.3 回归方法 3.4 回归估计的可靠性和有效性 3.5 回归结果的解释 3.6 残差分析 3.7 小结 习题 第4章 乎稳时间序列模型 4.1 一般线性过程 4.2 滑动乎均过程 4.3 自回归过程 4.4 自回归滑动平均混合模型 4.5 可逆性 4.6

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金融时间序列分析(中文第3版)Ruey S. Tray 清晰带书签

1 金融时间序列及其特征 1 1.1 资产收益率 2 1.2 收益率的分布性质 6 1.2.1 统计分布及其矩的回顾 6 1.2.2 收益率的分布 13 1.2.3 多元收益率 16 1.2.4 收益率的似然函数 17 1.2.5 收益率的经验性质 17 1.3 其他过程 19 附录R 程序包 21 练习题 23 参考文献 24 2 线性时间序列分析及其应用 25 2.1 平稳性 25 2.2 相关系数和自相关函数 26 2.3 白噪声和线性时间序列 31 2.4 简单的自回归模型 32 2.4.1 AR模型的性质 33 2.4.2 实际中怎样识

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MATLAB神经网络30个案例分析(高清+源码)包括BP、RBF、SVM、SOM、Hopfield、LVQ、Elman、小波等神经网络.zip

MATLAB神经网络30个案例分析(高清+源码)包括BP、RBF、SVM、SOM、Hopfield、LVQ、Elman、小波等神经网络。 MATLAB神经网络30个案例分析(高清+源码) 该书共有30个MATLAB神经网络的案例(含可运行程序),包括BP、RBF、SVM、SOM、Hopfield、LVQ、Elman、小波等神经网络;还包含PSO(粒子群)、灰色神经网络、模糊网络、概率神经网络、遗传算法优化等内容。该书另有31个配套的教学视频帮助读者更深入地了解神经网络。 本书可作为本科毕业设计、研究生项目设计、博士低年级课题设计参考书籍,同时对广大科研人员也有很高的参考价值。 -------

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Numerical Recipes in C (《数值算法》英文)(超清晰可复制)

作者: William H. Press / Brian P. Flannery / Saul A. Teukolsky / William T. Vetterling 本书编写了300多个实用而有效的数值算法C语言程序。其内容包括:线性方程组的求解,逆矩阵和行列式计算,多项式和有理函数的内插与外推,函数的积分和估值,特殊函数的数值计算,随机数的产生,非线性方程求解,傅里叶变换和FFT,谱分析和小波变换,统计描述和数据建模,常微分方程和偏微分方程求解,线性预测和线性预测编码,数字滤波,格雷码和算术码等。全书内容丰富,层次分明,是一本不可多得的有关数值计算的C语言程序大全。本书每章中都论述了

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998-2015年国赛赛题及知识点整理

资料附件内容 ①赛题及赛题解析  n1 N( C9 R6 y, c ②优秀论文18篇 ③线性规划、多目标决策 ①赛题及赛题解析% l  @9 ^3 J9 v     ②优秀论文7篇     ③、图论基础知识、最小生成树算法分析、哈密尔顿圈遗传算法、 ①赛题及赛题解析* R. K0 C" }) A) P     ②优秀论文10篇     ③0-1规划1、穷举算法、穷举法和递推法、算法与程序设计穷举法、 ①赛题及赛题解析8 e; G* E  [4 _  r9 I     ②优秀论文6篇" i3 r2 O! _1 T1 n' Z     ③随机算法及其优化、正态分布、概率论与数理统计教程 ①赛题  

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量化金融R语言初级课程下载

第 1 章“时间序列分析”(Michael Puhle),介绍了用 R 处理时间序列数据。并 且,你会学到如何建模和预测房价,使用协整改善对冲比,以及对波动率建模。 第 2 章“投资组合优化”(Péter Csóka,Ferenc Illés,Gergely Daróczi),包 括了投资组合选择背后的理论思想,并说明了如何将这些知识运用于真实世界 的数据。 第 3 章“资产定价模型”(Kata Váradi,Barbara Mária Dömötör,Gergely Daróczi), 建立在前一章的基础上,给出了刻画资产收益率与风险之间关系的模型。本章包括 资本资产定价模型和套利定价理论。

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2019数据运营思维导图

数据运营 作用&意义 知错能改,善莫大焉 —错在哪里,数据分析告诉你 运筹帷幄,决胜千里 —怎么做好“运筹”,数据分析告诉你 以往鉴来,未卜先知 —怎么发现历史的规律以预测未来,数据分析告诉你 工作思维 对业务的透彻理解是数据分析的前提 数据分析是精细化运营,要建立起体系化思维(金字塔思维) 自上而下 目标—维度拆解—数据分析模型—发现问题—优化策略 自下而上 异常数据 影响因素 影响因素与问题数据之间的相关关系 原因 优化策略 数据化运营7大经典思路 以目标为导向,学会数据拆分 细分到极致 追踪思路 运营的问题,是追踪出来的,不是一次就看出来的 所有的数据都是靠积累和沉淀才能发现问题,单一的

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数据运营思维导图

数据运营 作用&意义 知错能改,善莫大焉 —错在哪里,数据分析告诉你 运筹帷幄,决胜千里 —怎么做好“运筹”,数据分析告诉你 以往鉴来,未卜先知 —怎么发现历史的规律以预测未来,数据分析告诉你 工作思维 对业务的透彻理解是数据分析的前提 数据分析是精细化运营,要建立起体系化思维(金字塔思维) 自上而下 目标—维度拆解—数据分析模型—发现问题—优化策略 自下而上 异常数据 影响因素 影响因素与问题数据之间的相关关系 原因 优化策略 数据化运营7大经典思路 以目标为导向,学会数据拆分 细分到极致 追踪思路 运营的问题,是追踪出来的,不是一次就看出来的

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