数据挖掘 关于数据挖掘:R语言面板平滑转换回归PSTR分析案例实现 原文链接：[链接]原文出处：拓端数据部落公众号建模过程包含三个阶段：表述，预计和评估，本文帮忙用户进行模型表述、预计，进行PSTR模型评估。在程序包中实现了集群依赖性和异方差性一致性测验。还实现了wild bootstrap和cluster wild bootstrap测验。并行计算（作为选项）在某些函数中实现，尤其是bootstrap测验。因而…
数据挖掘 关于数据挖掘:R语言用收缩估计股票beta系数回归分析Microsoft收益率风险 咱们能够看到截距并没有太大的稳定，这的确意味着如果市场不稳定，MSFT 也不会。然而，beta在稳固的市场（贝塔 = 1）和中性（贝塔 = 0）之间稳定。
数据挖掘 关于数据挖掘:Python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 原文链接：[链接] 多项式逻辑回归 是逻辑回归的扩大，它减少了对多类分类问题的反对。默认状况下，逻辑回归仅限于两类分类问题。一些扩大，能够容许将逻辑回归用于多类分类问题，只管它们要求首先将分类问题转换为多个二元分类问题。相同，多项逻辑回归算法是逻辑回归模型的扩大，波及将损失函数更改为穿插熵损失，并将…
数据挖掘 关于数据挖掘:R语言GJRGARCH和GARCH波动率预测普尔指数时间序列和Mincer-Zarnowitz回归DM检验JB检验 在投资组合治理、风险管理和衍生品定价中，波动性起着重要作用。事实上如此重要，以至于您能够找到比您能够解决的更多的稳定率模型。接下来是查看每个模型在样本内外的体现如何。以下是您能够做的三件事：
数据挖掘 关于数据挖掘:IDP-深度-企业到底需要何种数据分析挖掘工具 随着大数据技术的倒退，商业智能(BI, Business Intelligence)和大数据技术之间的边界逐步含糊。许多 BI 工具在提供行业定制利用计划时也开始融入大数据和 AI 技术。这也给很多企业在抉择数据分析工具时带来了困扰——BI 工具与 IDP 这类灵便的数据分析开掘及 AI 开发工具是否能够互相代替？
数据挖掘 关于数据挖掘:R语言数量生态学冗余分析RDA分析植物多样性物种数据结果可视化 冗余剖析（redundancy analysis，RDA）是一种回归剖析联合主成分剖析的排序办法，也是多因变量（multiresponse）回归剖析的拓展。从概念上讲，RDA是因变量矩阵与解释变量之间多元多重线性回归的拟合值矩阵的PCA剖析。
数据挖掘 关于数据挖掘:R语言动量和马科维茨Markowitz投资组合Portfolio模型实现 原文链接：[链接] 原文出处：拓端数据部落公众号动量和马科维茨投资组合模型使 均值方差优化 组合成为可行的解决方案。通过倡议并测试：减少最大权重限度减少指标稳定率束缚来管制 均值方差最优化的解。上面，我将查看8个资产的后果：首先，让咱们加载所有历史数据 {代码…} 接下来，让咱们测试函数 {代码…} {代码……
数据挖掘 关于数据挖掘:R语言分位数自回归QAR分析痛苦指数失业率与通货膨胀率时间序列 本教程的数据是_苦楚指数_，它是一个月频率工夫序列，总和：（失业率 + 通货膨胀率）形成所谓的“苦难指数”。 “什么是_苦楚指数_?就是_失业率_与_通货膨胀率_之和”。该指数认为，就业与通货膨胀给人们带来的苦楚是雷同的，_失业率_回升1%与_通胀率_回升1%对人们_形成_同样水平的“苦楚”。
数据挖掘 关于数据挖掘:R语言用有限混合模型FMMfinite-mixture-model创建衰退指标对股市SPYETF收益聚类 从狭义上讲，咱们能够将金融市场情况分为两类：牛市和熊市。第一个是安稳且通常向上倾斜。第二个形容了一个低迷的市场，通常更不稳固。在任何特定时刻，咱们只能猜想本人所处的状态；因为这两个状态没有对立精确的定义。
数据挖掘 关于数据挖掘:拓端tecdat视频CNN卷积神经网络模型以及R语言实现 无人驾驶汽车最早能够追溯到1989年。神经网络曾经存在很长时间了，那么近年来引发人工智能和深度学习热潮的起因是什么呢？[1秒]答案局部在于摩尔定律以及硬件和计算能力的显著进步。咱们当初能够事倍功半。顾名思义，神经网络的概念是受咱们本人大脑神经元网络的启发。神经元是十分长的细胞，每个细胞都有称为树突的突起…
