罕用术语中的旅行推销员问题（TSP）是最简单的问题之一，归结为组合优化。旅行到n个城市（顶点）须要查看（n-1）！可能性。3,000个地点有4 * 10 ^ 9131个可能的解决方案。

数据来自国际足联15岁的视频游戏 。游戏的特点是在游戏的各个方面评估每个玩家的能力。原本，等级是量化变量（介于0和100之间），但咱们将它们转换为分类变量（咱们将探讨为什么咱们稍后抉择这样做）。所有能力都被编码在4个地位：1.低/ 2.均匀/ 3.高/ 4.十分高。

本文的目标是对如何在R中进行生存剖析进行简短而全面的评估。对于该主题的文献很宽泛，仅波及无限数量的（常见）问题/特色。 可用的R包数量反映了对该主题的钻研范畴。 

深度学习是机器学习最近的一个趋势，模仿高度非线性的数据表示。在过来的几年中，深度学习在各种利用中取得了微小的发展势头（Wikipedia 2016a）。其中包含图像和语音辨认，无人驾驶汽车，自然语言解决等等。 

某些策略在稳定激烈的市场中体现良好，而其余策略则须要强劲而安稳的趋势，否则将面临长时间的上涨危险。搞清楚什么时候开始或进行交易策略，调整危险和资金治理技巧，甚至设置进入和退出条件的参数都取决于市场“制度”或以后的状况。

一个加油站有一个繁多的泵，没有空间供车辆期待（如果车辆达到，泵不在，它就会来到）。车辆达到与以下的速率泊松过程加油站λ=3/20λ=3/20每分钟车辆，其中75％是汽车，25％是摩托车。加油工夫能够用一个指数随机变量建模，均匀汽车8分钟，摩托车3分钟，服务速率为μC= 1 / 8μC=1/8汽车和μ米= 1 / 3μ米=1/3 摩托车每分钟。

这只是泛滥算法之一。这个术语代表“马尔可夫链蒙特卡洛”，因为它是一种应用“马尔可夫链”（咱们将在前面探讨）的“蒙特卡罗”（即随机）办法。MCMC只是蒙特卡洛办法的一种，只管能够将许多其余罕用办法看作是MCMC的简略特例。

原文：[链接] BASS扩散模型 BASS扩散模型三个参数：＃最终购买产品的总人数，m; 翻新系数p; 和＃系数的模拟， {代码…} ＃将M的起始值设置为记录的总销售额。 {代码…} {代码…} {代码…} {代码…}

在这篇文章中，咱们看看什么是渠道归因，以及它如何与马尔可夫链的概念分割起来。咱们还将通过一个电子商务公司的案例钻研来了解这个概念在实践上和实际上如何运作（应用R）。

R 语言在 2020 年 7 月的 TIOBE 指数中，从第九位回升到了第八位，这也是它的历史最好问题。 从数据上看仿佛 Python 才是最受欢迎的数据分析语言，然而 R 的风行水平在一直晋升，将来甚至有可能达到 Python 的地位。