数据挖掘

全文链接：http://tecdat.cn/?p=2155最近咱们被客户要求撰写对于NLP自然语言解决的钻研报告，包含一些图形和统计输入。 随着网民规模的不断扩大，互联网不仅是传统媒体和生存形式的补充，也是民心凸显的地带。领导干部参加网络问政的制度化正在成为一种发展趋势，这种趋势与互联网倒退的时代需要是分不开的 ▼ 人民网《中央领导留言板》是备受百姓注目的民生栏目,也是人民网品牌栏目,被称为“社情民意的集散地、亲民爱民的回音壁”。 基于以上背景，tecdat钻研人员对北京留言板外面的留言数据进行剖析，摸索网民们在呐喊什么。 数量与情感 朝阳区大众最沉闷 图表 从上图能够看出不同地区留言板的情感偏向散布，总的来说，负面情感留言数目和踊跃情感相差不多，负面情感留言较多，占比46%，踊跃情感留言占比42%，中立情感的留言占比11%。 从地区来看，沉闷在各大媒体的“朝阳区大众”留言数目也是最多的，其次是海淀区，昌平区。因而，从情感散布来看大部分留言还是在反馈存在的问题，而不是一味赞美或者灌水。 点击题目查阅往期内容 python主题建模可视化LDA和T-SNE交互式可视化 左右滑动查看更多 01 02 03 04 主题剖析 当地户口问题呼声最高 接下来，咱们对于语料进行LDA建模，就是从语料库中挖掘出不同主题并进行剖析，换言之，LDA提供了一种较为不便地量化钻研主题的机器学习办法。 咱们应用最大似然预计进行最优化主题个数的选取。当主题个数定为20的时候，似然估计数最大，即留言板数据分为20个主题的可能性比拟大。将模型生成的20个主题中的前五个高频词取出，如下表所示。 图表 而后咱们将占比最高的前六个主题与它们的情感偏向进行剖析。 图表 从上图能够看出大家对于6大主题的探讨： 主题1反馈孩子，当地户口办理的问题是最多的，反馈了当地落户北京相干的难题（e.g.父母在京工作20多年，儿女上学却因户口问题不能进入好的高校就读）。 主题2是反馈环境革新及棚户革新（e.g.棚户屋宇破旧、墙面湿润、上下水管道老化腐烂景象重大常常造成跑冒滴漏，遇到雨雪天气，路线积水、泥泞不堪，大院居民尤其是老人小孩出行十分不便）。 主题3是反馈高考和医保（e.g.外地人衷心的心愿政府能关注一下孩子在北京的高考问题）。 主题4是汽车摇号政策（e.g.现行的摇号计划是不可行,治标不治本.有的摇号是一个人摇不上,全家人都出动;有的是想买车基本摇不号;有的是不想买车就摇上了）。 主题5是反馈工资和租房问题（e.g.我是当地退休老师。因为孩子在北京工作，故到北京帮忙孩子操持家务，以反对孩子工作。因为北京房价低廉，咱们买不起大房，三代人只能挤着住。我想问问市长，咱们是否也能住公租房）。 主题6是守法修建（e.g.XX雅苑许多一层业主私搭乱建成风,且物业能干,造成极大的安全隐患）。 地区、主题与情感得分 **\** 接下来咱们剖析了不同主题和地区的情感偏向散布。从下图能够看出，主题3高考和医保、主题6 守法修建、主题13教育拆迁的留言内容中踊跃情感占较大比例。 图表 咱们发现在不同主题中情感得分最高的地区中海淀区最多，其次是朝阳区和大兴区。同时也能够发现，情感得分最高的是在主题11居民生存下的朝阳区留言内容。总的来说，依据踊跃情感的内容散布来看，主题3高考和医保、主题6 守法修建、主题13教育拆迁的留言内容中体现出较好的反馈。 本文摘选 《 数据凝听人民网留言板的那些网事 》 ，点击“浏览原文”获取全文残缺材料。 点击题目查阅往期内容 Python主题建模LDA模型、t-SNE 降维聚类、词云可视化文本开掘新闻组数据集\自然语言解决NLP：主题LDA、情感剖析疫情下的新闻文本数据\R语言对NASA元数据进行文本开掘的主题建模剖析\R语言文本开掘、情感剖析和可视化哈利波特小说文本数据\Python、R对小说进行文本开掘和档次聚类可视化剖析案例\用于NLP的Python：应用Keras进行深度学习文本生成\长短期记忆网络LSTM在工夫序列预测和文本分类中的利用\用Rapidminer做文本开掘的利用：情感剖析\R语言文本开掘tf-idf,主题建模，情感剖析,n-gram建模钻研\R语言对推特twitter数据进行文本情感剖析\Python应用神经网络进行简略文本分类\用于NLP的Python：应用Keras的多标签文本LSTM神经网络分类\R语言文本开掘应用tf-idf剖析NASA元数据的关键字\R语言NLP案例：LDA主题文本开掘优惠券举荐网站数据\Python应用神经网络进行简略文本分类\R语言自然语言解决（NLP）：情感剖析新闻文本数据\Python、R对小说进行文本开掘和档次聚类可视化剖析案例\R语言对推特twitter数据进行文本情感剖析\R语言中的LDA模型：对文本数据进行主题模型topic modeling剖析\R语言文本主题模型之潜在语义剖析（LDA:Latent Dirichlet Allocation）

全文链接：http://tecdat.cn/?p=31023最近咱们被客户要求撰写对于GARCH族模型的钻研报告，包含一些图形和统计输入。 如何构建适合的模型以失当的办法对危险进行测量是以后金融钻研畛域的一个热门话题 （ 点击文末“浏览原文”获取残缺代码数据******** ）。 VaR办法作为以后业内比拟风行的测量金融风险的办法,具备简洁,明了的特点,而且绝对于方差来讲,更多的将投资人的损失作为危险具备更好的合理性。 咱们和一位客户探讨如何在R软件中解决GARCH族模型。 数据的选取本文选取Wind资讯公布的股票型券商理财指数作为数据处理对象。选取的工夫期间为2011年1月4日至2015年11月24日，共1187个交易日。该指数基日为2007年12月31日，基点为1000点。 收益率的计算采纳对数收益率对指数开盘点位进行计算，表达式为 记为序列 。由图察看可知，该收益率序列存在稳定汇集景象。 clpr<-stock$Clsprcyield<-diff(log(clpr))ts.plot(yield) 根本特征分析对序列 进行根本统计分析，后果如表所示：   summary(yield)sd(yield)var(yield)表 指数日收益率根本统计表**** Min.1st Qu.MedianMean3rd Qu.Max.Sdskewness'kurtosis-0.03517-0.003890.00037490.00019630.004730.033480.008163353-0.40184622.169439  由表可知，收益率序列 的最小值为-0.03517，最大值为0.03348，平均值为0.0001963，标准差为0.008163353。偏度为-0.4018462，体现为右偏。峰度为2.169439，该散布比正态分布更平缓。 1、正态性测验对指数的日收益率序列进行正态性测验。测验办法采纳Jarque-Bera统计量。测验结果显示Jarque-Bera统计量为261.3839，P值靠近0，回绝对数收益率遵从正态分布的原假如，表明序列为非正态分布。   表 Jarque-Bera测验后果 测验办法统计量P值Jarque-Bera261.3839< 2.2e-16  为了进一步探索序列 的散布状态，对样本数据作直方图、QQ图。由图可见，该收益率序列的尾部更长更厚，且其散布存在显著的不对称的景象，为非正态分布。 2、自相关性测验对指数的日收益率序列的自相关性进行测验。测验办法采纳Ljung-Box测验。表中LB2(12)指滞后期为12的收益率平方的Ljung-Box统计量，该统计量在无序列相干的零假如下，遵从自由度为12的 散布。具体测验后果如下：收益率平方的Ljung-Box统计量为34.1853，P值为0.0006306，回绝无自相干的零假如，表明收益率的平方存在自相干景象。   表 Ljung-Box测验后果 测验办法统计量P值LB2(12)34.18530.0006306  为了进一步探索序列的自相关性，对序列作ACF、PACF图。由图可见，该收益率序列存在自相干景象。 3、异方差性测验对指数的日收益率序列进行异方差性测验。测验办法采纳ARCH-LM测验。表中LM(12)指ARCH效应的拉格朗日乘数测验，在没有ARCH效应的零假如下，统计量遵从自由度为12的 散布。具体测验后果如下：LM统计量为170.9818，P值靠近0，故回绝无ARCH效应的零假如，表明收益率序列存在ARCH效应。   表 ARCH-LM测验后果 测验办法统计量P值LM(12)170.9818< 2.2e-16  4、平稳性测验在工夫序列模型中，序列的平稳性会间接影响到模型的拟合成果，非安稳的序列容易产生舛误回归（Spurious Regression）。本节将采纳 ADF 测验来对收益率序列进行单位根测验。测验结果显示Dickey –Fuller值为-9.7732（滞后10阶），P值小于0.01，故回绝存在单位根的原假如，认为该收益率序列是安稳的。 表 ADF测验后果 测验办法统计量P值ADF-9.7732<0.01综上，收益率序列存在显著的尖峰厚尾效应，JB测验同样否定了收益率遵从正态分布的假如。LM测验表明收益率存在ARCH效应，而LB测验表明收益率的平方存在自相干景象，因而能够采纳条件异方差模型来剖析收益率序列的稳定个性 GARCH族模型的建设本文将别离采纳基于正态分布、t散布、狭义误差散布(GED)、偏态t散布(ST)、偏态狭义误差散布(SGED) 的GARCH(1,1)、EGARCH、TGARCH来建模。 相干视频 ** 拓端 ，赞22 ** 拓端 ，赞11 ** 拓端 ，赞9 ** 拓端 ，赞15 表中，c为收益率的均值， 为方差方程的常数项， 为方差方程的ARCH项系数， 为GARCH项系数， 反映杠杆效应的大小。参数 为概率分布中的参数，其中 管制尖峰高度和尾部厚度， 管制偏斜度。 ...

全文链接：http://tecdat.cn/?p=32660原文出处：拓端数据部落公众号肿瘤是近年来严重威胁人类的衰弱的疾病,据统计,目前大部分品种的肿瘤都出现不同水平的回升趋势,中国因患肿瘤而死亡的人数约占寰球肿瘤死亡总人数的1/4左右,人类正面临着肿瘤防治的新挑战。现代医学医治肿瘤的伎俩和形式曾经日臻完善,次要为手术配合放、化疗联结医治。 但传统中医医治在进步缓解率的同时易产生较强的毒副作用与耐药性。作为传统医学主体的中医药与中医相结合辨证施治,在进步疗效、缓解不良反应等方面有其独特的劣势。 本钻研帮忙客户在收集数据建设抗肿瘤中药数据库的根底上,使用数学模型探寻抗肿瘤中药性效关系及古代药理学钻研,为抗肿瘤西医及中西医综合医治的临证用药提供理论依据。 读取数据 siqi=read.xlsx("性效开掘一列0616 2.xlsx",sheet=1 ) wuwei=read.xlsx("性效开掘一列0616 2.xlsx",sheet=2 ) guijing=read.xlsx("性效开掘一列0616 2.xlsx",sheet=3 ) duxing=read.xlsx("性效开掘一列0616 2.xlsx",sheet=4 ) gongneng =read.xlsx("性效开掘一列0616 2.xlsx",sheet=5 )（一）频数统计四气、五味、归经、有（无）毒、药理性能根底剖析 （1）抗肿瘤中药四气、五味、归经、有无毒性、性能、药理作用→频数统计（ or 数据分布） （四气、五味、归经、有毒无毒思考数字、直方图、饼图示意） 绘制直方图barplot(table(unlist(x[,2])))   tab1=table(unlist(x[,2]))   tab2=table(unlist(x[,2]))/sum(table(unlist(x[,2])))     res=cbind(tab1,tab2)   colnames(res)=c("频数","频率") a_df3=merge(siqi,wuwei,by="流水号" ) a_df3=merge(a_df3,guijing,by="流水号" )穿插表药味和四气那两列要和效用别离做两张这种图 tab=table(a_df$性能,a_df$四气) for(i in 1:ncol(tab)){导出为excel文件： （二）关联规定对经典的 Apriori 算法进行改良，编程实现双向强关联规定开掘办法，采纳此办法剖析药 - 药性 - 效用之间的分割 将数据转换成事务类型for(i in 2:ncol(a_df3))a_df3[,i]=as.factor(a_df3[,i])rulesmodel=function(X){ rules <- sort(rules, by="support") arules::inspect(head(rules, n=20)) #查看最高置信度样本规定 rules <- sort(rules, by="confidence")（1）药性 效用关联性剖析 ...

新加了一个不便国内小伙伴拜访的站点 https://havef.gitee.io 当初指北君的网站曾经有3个镜像站了. 如果还拜访不了的，那就查看查看网络问题Just KNIME It 08 是对于网络分析的, 有趣味能够去看看 欧洲歌唱大赛 (ESC) 是一项参赛者次要来自欧洲国家的歌曲较量。在较量的决赛中，每个国家都会给其余国家打分，取得的分数总和决定获胜国家。在此挑战中，您将试验网络开掘节点，以可视化（在网络查看器中）每个国家/地区提供和接管的点数。我写了一个剖析的帖子，是英文的，不习惯的，用翻译软件看咯 https://havef.gitee.io/s2c08https://havef.fun/s2c08https://da.havef.fun/s2c08

全文链接：http://tecdat.cn/?p=22721最近咱们被客户要求撰写对于Lasso回归的钻研报告，包含一些图形和统计输入。 Lease Absolute Shrinkage and Selection Operator（LASSO）在给定的模型上执行正则化和变量抉择 （ 点击文末“浏览原文”获取残缺代码数据******** ）。 依据惩办项的大小，LASSO将不太相干的预测因子放大到（可能）零。因而，它使咱们可能思考一个更扼要的模型。在这组练习中，咱们将在R中实现LASSO回归。 练习1加载糖尿病数据集。这有对于糖尿病的病人程度的数据。数据为n = 442名糖尿病患者中的每个人取得了10个基线变量、年龄、性别、体重指数、均匀血压和6个血清测量值，以及感兴趣的反馈，即一年后疾病停顿的定量测量。" 接下来，加载包用来实现LASSO。 head(data) 向下滑动查看后果▼ 练习2数据集有三个矩阵x、x2和y。x是较小的自变量集，而x2蕴含残缺的自变量集以及二次和交互项。\查看每个预测因素与因变量的关系。生成独自的散点图，所有预测因子的最佳拟合线在x中，y在纵轴上。用一个循环来主动实现这个过程。 summary(x) for(i in 1:10){  plot(x[,i], y)  abline(lm(y~x[,i])} 向下滑动查看后果▼ 点击题目查阅往期内容 基于R语言实现LASSO回归剖析 左右滑动查看更多 01 02 03 04 练习3应用OLS将y与x中的预测因子进行回归。咱们将用这个后果作为比拟的基准。 lm(y ~ x) 向下滑动查看后果▼ 练习4绘制x的每个变量系数与向量的L1准则的门路。该图表明每个系数在哪个阶段缩减为零。 plot(model_lasso) 向下滑动查看后果▼ 练习5失去穿插验证曲线和最小化均匀穿插验证误差的lambda的值。 plot(cv_fit) 向下滑动查看后果▼ 练习6应用上一个练习中的lambda的最小值，失去预计的矩阵。留神，有些系数曾经缩减为零。这表明哪些预测因子在解释y的变动方面是重要的。 > fit$beta 向下滑动查看后果▼ 练习7为了失去一个更扼要的模型，咱们能够应用一个更高的值，即在最小值的一个标准误差之内。用这个lambda值来失去系数。留神，当初有更多的系数被缩减为零。 lambda.1se beta 向下滑动查看后果▼ 练习8如前所述，x2蕴含更多的预测因子。应用OLS，将y回归到x2，并评估后果。 summary(ols2) 向下滑动查看后果▼ 练习9对新模型反复练习-4。 lasso(x2, y)plot(model_lasso1) 向下滑动查看后果▼ 练习10对新模型反复练习5和6，看看哪些系数被缩减为零。当有很多候选变量时，这是放大重要预测变量的无效办法。 plot(cv_fit1) beta 向下滑动查看后果▼ 本文摘选 《 R语言Lasso回归模型变量抉择和糖尿病倒退预测模型 》 ，点击“浏览原文”获取全文残缺材料。 ...

全文链接：http://tecdat.cn/?p=22458最近咱们被客户要求撰写对于动静模型均匀的钻研报告，包含一些图形和统计输入。 本文提供了一个经济案例。着重于原油市场的例子。简要地提供了在经济学中应用模型均匀和贝叶斯办法的论据，应用了动静模型平均法（DMA），并与ARIMA、TVP等办法进行比拟 （ 点击文末“浏览原文”获取残缺代码数据******** ） 。 简介心愿对经济和金融畛域的从业人员和钻研人员有用。 动机事实上，DMA将计量经济学建模的几个特点联合在一起。首先，最终预测是通过模型平均化从几个回归模型中产生的。其次，该办法是贝叶斯办法，也就是说，概率是以置信水平的形式解释的。例如，对工夫t的DMA预测只基于截至工夫t-1的数据。此外，新数据的取得间接导致参数的更新。因而，在DMA中，回归系数和赋予模型的权重都随工夫变动。 贝叶斯办法不是古代计量经济学的支流。然而，这些办法最近正取得越来越多的关注。这其中有各种起因。首先，咱们能够将其与钻研中日益增多的数据量分割起来。因为技术提高，人们通常面临着许多潜在的解释变量的状况。只管大多数变量可能并不重要，但研究者通常不晓得哪些变量应该被剔除。 当然，到某种程度上依然能够应用惯例办法。但因为不足足够的信息，通常无奈对参数进行准确预计。最简略的例子是当解释变量的数量大于工夫序列中的察看值的数量时。例如，即便在线性回归的状况下，规范的一般最小二乘法预计也会呈现一个奇怪矩阵，导致不可能取其倒数。在贝叶斯框架下，依然能够得出一个有意义的公式。贝叶斯办法仿佛也能更好地解决适度参数化和适度拟合问题。 在最近的预测趋势中能够发现各种办法。以原油价格为例，预测办法通常能够分为工夫序列模型、构造模型和其余一些办法，如机器学习、神经网络等。一般来说，工夫序列模型的重点是对稳定的建模，而不是对现货价格的建模。构造模型顾名思义包含因果关系，但它们通常在某些期间有很好的预测能力，而在其余期间则很差。另外，基于小波合成、神经网络等的其余办法通常疏忽了其余因素的影响，只关注繁多工夫序列。这些使得DMA成为从业者的一个乏味的办法。 DMA的下一个方面是，它容许回归系数是随工夫变动的。事实上，在经济呈现迟缓和疾速（结构性中断）变动的状况下，计量经济学模型的这种属性是十分可取的。当然，这样的办法也存在于传统的方法论中，例如，递归或滚动窗口回归。 实践框架咱们将简短地形容fDMA的实践框架。特地是，动静模型平均化（DMA）、动静模型抉择（DMS）、中位概率模型。 动静模型均匀（DMA）DMA在[1]的原始论文中失去了十分具体的介绍。然而，上面是一个简短的阐述，对于了解fDMA中每个函数的作用是必要的。 假如yt是预测的工夫序列（因变量），让x（k）t是第k个回归模型中独立变量的列向量。例如，有10个潜在的原油价格驱动因素。如果它们中的每一个都由一个适合的工夫序列来示意，那么就能够构建2^10个可能的线性回归模型。每个变量都能够包含或不包含在一个模型中。因而，每个变量有两种抉择，形成了2^10种可能性。这包含一个只有常数的模型。因而，一般来说，有潜在的有用的m个独立变量，最多能够构建K=2^m个模型。换句话说，状态空间模型是由以下几个局部组成的 其中k = 1, ... . ，K，t是回归系数的列向量。假如误差遵循正态分布，即e（k）t∼N（0，V（k）t）和（k）t∼N（0，W（k）t）。 在此请留神，有m个潜在的解释变量，2m是构建模型的下限。然而，本文形容的所有办法（如果没有特地阐明的话）都实用于这些2m模型的任何子集，即K≤2m。 动静模型抉择(DMS)动静模型抉择（DMS）是基于雷同的理念，与DMA的理念雷同。惟一的区别是，在DMA中进行的是模型平均化，而在DMS中是模型抉择。换句话说，对于每个期间t，抉择具备最高后验概率的模型。这意味着，只需将公式批改为 其中HT示意k模型。 一个例子：原油市场咱们举一个原油市场的例子。据此能够说，在哪些工夫序列能够作为预测现货原油价格的有用解释变量方面，存在着不确定性。 xts对象crudeoil蕴含来自原油市场的选定数据，即。 -WTI代表WTI（西德克萨斯中质油）现货价格，以每桶计。 MSCI代表MSCI世界指数。TB3MS代表3个月国库券二级市场利率（%）。CSP代表粗钢产量，单位是千吨（能够作为掂量寰球经济流动的一种形式）。TWEXM代表贸易加权的指数（1973年3月=100）。PROD代表原油产品供应量，单位为千桶。CONS代表经合组织的原油产品总消费量。VXO代表规范普尔100指数的隐含稳定率（即股票市场稳定率）。这些数据的频率为每月一次。它们涵盖了1990年1月至2016年12月的期间。 xts对象的趋势蕴含来自谷歌的对于选定搜索词的互联网数量的数据。 stock\_markets代表Google Trends的 "股票市场"。interest\_rate代表Google Trends的 "利率"。economic\_activity示意 "经济流动 "的Google趋势。exchange\_rate代表 "汇率 "的谷歌趋势。oil\_production示意 "石油生产 "的Google趋势。oil\_consumption代表 "石油生产 "的谷歌趋势。market\_stress代表Google Trends的 "市场压力"。这些数据也是以月度为频率的。它们涵盖了2004年1月至2016年12月这段时间，因为谷歌趋势没有涵盖更早的期间。从经济角度来看，思考这些工夫序列的对数差分是正当的 R> drivers <- (lag(crudeoil[ , -1], k = 1))[-1, ]R> l.wti <- (diff(log(wti)))[-1, ]R> l.drivers <- (diff(log(driv )))[-1, ] R> archtest(ld.wti) R> descstat((ld)) 除了PROD的一些问题，所有的工夫序列都能够在5%的显著性程度上被认为是安稳的。对于WTI差分也存在ARCH效应。因而，在DMA中思考指数加权挪动均匀（EWMA）预计方差仿佛是正当的。此外，还能够测试一些忘记因子。依据倡议，对月度工夫序列采取=0.97。所有的方差都小于1。因而，仿佛没有必要对工夫序列进行从新标准化。在DMA的预计中，采取initvar=1仿佛也足够了。  DMA(y = lwti, x = ldrivers,+  alpha = ra, lambda = rl,    meth = "ewma" ) 依据最小化RMSE，最佳DMA模型是=0.99和=0.97的模型。因而，对这个模型稍作钻研。  plot(x$y, type="l", ylim=c(min(x$y,x$y.hat),max(x$y,x$y.hat)),   xlab="", ylab="", main="理论值和预测值", axes = F)比拟图1和图2能够看出，在市场的动荡期间，DMA迅速适应，对有更多变量的模型赋予更高的权重。事实上，这与图3统一。在这一时期，所有解释变量的绝对变量重要性都在回升。咱们还能够看到，自2007年以来，发达的股票市场的作用有所增加。然而，在2013年之后，这种作用变得越来越小；而其余变量的作用开始减少。这一点非常明显，特地是对于汇率。 图3应与图4能够看出。尽管，绝对变量的重要性可能很高，但这个变量的回归系数的预期值可能在0左右。事实上，高的绝对变量重要性同时察看到MSCI、CSP和TWEXM的预期回归系数不为零。所以，这个剖析当初证实了这三个因素在2007年和2013年之间对原油价格起到了重要的预测作用。自2013年以来，股票市场的作用缩小了，被汇率所取代。在2013年前后，最重要的作用是由发达股票市场施展的。  图1  for (i in 1:7)    {      inc[i+1] <- floor(i * nrow( post.incl)/7)    }    plot( exp.var, type="l" ylim=c(0,ncol(x$models))   main="变量数量期望值 ", axes = F) 图2 for (i in 1:(ncol( post.incl)-1))plot( post.incl[,i+1], type="l", col=col[i+1], ylim=c(0,1), xlab="", ylab="", main="后蕴含概率", axes = F) 图3 点击题目查阅往期内容 [](http://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MzA4MDUzOTIxNA==\&mid=2653830410\&idx=1\&sn=8d1f9df1e68e5e6720451be5a67fe779\&chksm=8478262bb30faf3d26e1559c943a5fdfde75b56405fdbff53a2fd56126b68a061652ec48549b\&scene=21#wechat_redirect)R语言：EM算法和高斯混合模型的实现 左右滑动查看更多 01 02 ...

全文下载链接：http://tecdat.cn/?p=23681最近咱们被客户要求撰写对于线性混合效应的钻研报告，包含一些图形和统计输入。 线性混合效应模型与咱们曾经晓得的线性模型有什么不同 （ 点击文末“浏览原文”获取残缺代码数据******** ） ？ 线性混合模型（有时被称为 "多层次模型 "或 "层次模型"，取决于上下文）是一种回归模型，它同时思考了（1）被感兴趣的自变量（如lm()）所解释的变动--固定效应，以及（2）不被感兴趣的自变量解释的变动--随机效应。因为该模型包含固定效应和随机效应的混合，所以被称为混合模型。这些随机效应实质上赋予误差项构造。 固定效应和随机效应的定义可能会有所不同，所以要留神你在文献中的解释；然而，对于大多数目标来说，如果从所有感兴趣的层面收集了数据，你能够把一个变量视为固定效应因素（例如。 性别：男/女，条件：易/中/难，剂量：低/高），如果变量有一堆可能的程度，但你只对一个随机的汇合（如受试者、刺激物、教室）进行采样，只管这些样本会有一些特异性，但你个别不会关怀它们，目标是对更宽泛的人群进行概括（如所有的人、所有的场景、所有的教室）。 例子比方说，你对语言感兴趣，更确切地说，是对声音的高下与礼貌态度的关系感兴趣。你要求你的受试者对假如的场景（IV，受试者外部）做出反馈，这些场景要么是须要礼貌态度的正式场合（例如，给传授一个早退的借口），要么是比拟非正式的场合（例如，向敌人解释你为什么早退），并测量他们的音调（DV）。每个受试者都会失去一份所有场景的清单，因而每个受试者都会给出多个礼貌态度的或非正式的答复。你还留神到每个受试者的性别（IV，受试者之间），因为这是对腔调的另一个重要影响。 在迄今为止咱们所看到的线性模型中，咱们将建设这样的模型。 腔调=礼貌态度+性别+ 其中最初一项是咱们的误差项。这个误差项代表了因为咱们无奈在试验中管制的 "随机 "因素而导致的与咱们预测的偏差。 对于这种数据，因为每个受试者都给出了多个反馈（"反复测量 "设计），咱们能够看到，这将违反线性建模中重要的独立性假如：同一受试者的多个反馈不能被视为彼此独立。在咱们的计划中，每个人的腔调都略有不同，这将成为影响同一受试者所有反馈的特异性因素，从而使这些不同的反馈相互依赖（相干）而非独立。 随机效应咱们要解决这种状况的办法是为主体增加一个随机效应。这使咱们可能通过为每个受试者假如不同的 "基准 "音高值来解决这种非独立性。因而，受试者1在不同的话语中可能有233赫兹的均匀腔调，而受试者2可能有210赫兹的均匀腔调。在咱们的模型中，咱们通过对受试者的随机效应来解释这些腔调的个体差异。 咱们将一些数据为例进行剖析。 table(subject) 把数据可视化。 qplot(condition, pitch, facets = . ~ subject) 受试者 "F#"为女性受试者。对象 "M#"是男性对象。你马上就会发现，男性的声音比女性低（这是能够预期的）。但除此之外，在男性和女性群体中，你会看到很多个体差异，一些人的性别值绝对较高，而另一些人的性别值绝对较低。 来自同一主体的样本的相关性另一种说法是，在受试者外部，不同条件下的音高存在着相关性。让咱们把它形象化。 用随机截距对个体平均值进行建模咱们能够通过为每个参与者假如不同的随机截距来建设这些个体差异的模型；每个参与者都被调配了不同的截距值（即不同的均匀腔调），而混合模型基本上是为你预计这些截距。 回过头来看咱们的模型，咱们以前的公式是。 腔调=截距+礼貌+性别+ 咱们更新后的公式是这样的。 腔调=截距+礼貌+性别+(1|个体)+ "(1|subject) "是随机截距的R语法。这句话的意思是 "假如每个主体的截距都不同"......而 "1 "代表这里的截距。你能够认为这个公式是通知你的模型，它应该冀望每个受试者会有多个反馈，而这些反馈将取决于每个受试者的基准程度。这就无效地解决了因同一受试者有多个反馈而产生的非独立性问题。 请留神，该公式依然蕴含一个个别误差项。这是必要的，因为即便咱们思考到了每个主体的变动，同一主体的不同音高之间依然会存在 "随机 "差别。 点击题目查阅往期内容 R语言LME4混合效应模型钻研老师的受欢迎水平 左右滑动查看更多 01 02 03 04 对不同条件下的不同参与者的平均值有一个概念。  aggregate(pitch ~ subject, FUN = "mean") 当初用lmer() ，咱们能够预计每个参与者的平均值。为了做到这一点，咱们将为每个受试者蕴含一个随机截距，而后看一下预计的截距。 coef(lmer(pitch ~ (1 | subject)) #固定效应+随机效应的主体['（截距）'] + subject 请留神，估计值与理论均匀音高相当靠近，咱们能够看到，各受试者的理论均匀音高是估计值（Intercept），而各受试者均匀音高的标准差是随机效应的标准差（Std.Dev）。 # 应用原始数据mean<!----> ## [1] 193<!----> ...

报告链接：http://tecdat.cn/?p=32654原文出处：拓端数据部落公众号在这一特地的环境下，我国的母婴消费市场将会产生什么新的变动？面对这一代又一代交替的母亲与母亲，他们的消费观念与养育模式又有什麽新的标记？面对怎么的新挑战，新的机会？报告从母婴行业现状与趋势、母婴人群精准画像、母婴生产及线上行为趋势等维度，近距离洞悉母婴市场正在产生的变动及将来趋势。 以90后为主的母亲和孩子群体具备“两高”特色：均匀文化程度较高，超过95%领有大学以上文化程度；与去年同期相比，总体的收入水平也有了肯定的进步。目前，孕产妇和产妇的均匀月支出在22,000元左右，与去年同期的18,000元相比，增长了22%。 新一代宝爸宝妈们谋求衰弱和高质量，将整个母婴市场都带到了网络上，他们更喜爱应用业余的母婴 APP来学习和分享常识，并在此基础上做出本人的抉择。在母婴平台价值调研中，通过15年的深耕，宝宝树曾经建设起了业余母婴内容、社区服务体系，从而取得了用户的流量和信赖。它在认知度、使用率、应用频率及举荐志愿方面，都在行业中当先。此外，在 APP体验满意度、生产种草价值等相干维度上，它都比行业平均水平高出10%。 线下渠道依然占据着母婴生产的主导地位，其中，在过来三年中，母婴渠道的复合增长率为1.8%，然而因为疫情的起因，本年度的增速降落了3.7%，线上渠道的占比也在稳步回升，这对线下古代渠道的份额造成了更大的冲击。其中，婴儿奶粉、吸奶器等在线上渠道的增长非常强劲，将来能够预期。 本专题内的参考报告（PDF）目录增长黑盒：2023母婴行业增量洞察报告 报告2023-05-28艾瑞征询：2023年中国母婴营养品市场洞察报告 报告2023-05-25极光：2023挪动互联网母婴亲子行业钻研报告 报告2023-05-22艺恩数据：2023年母婴赛道趋势洞察 报告2023-05-20小红书：小红书母婴618品牌种草趋势 报告2023-05-07闻道网络：2023母婴行业网络营销洞察 报告2023-05-06果集：2023年3月母婴赛道社媒电商报告 报告2023-04-26百度营销：2023百度母婴内容营销手册 报告2023-04-24美团闪购&母婴行业察看：2023母婴即时批发行业白皮书 报告2023-04-22快手&磁力引擎：2023快手母婴行业数据报告 报告2023-04-14美修大数据：2022母婴洗护品类洞察报告 报告2023-04-02果集：2023母婴品类市场预感 报告2023-03-31易观剖析：Z世代新母婴人群生产洞察2023 报告2023-03-29比达征询：2022年度中国互联网母婴市场钻研报告 报告2023-03-13巨量算数：2022抖音母婴行业年度盘点 报告2023-02-03煜寒征询：少子化让母婴产品何去何从-儿童座椅推车篇 报告2023-01-31艾瑞征询：2022年中国母婴及纸尿裤产业倒退洞察 报告2023-01-09百度营销：母婴行业人类幼崽治愈指南 报告2022-12-20易观剖析：2022年中国母婴新消费市场专题剖析 报告2022-12-08魔镜市场情报：2022母婴行业发展趋势钻研报告-婴童食品赛道洞察 报告2022-12-07果集千瓜：2022年11.11小红书平台母婴行业数据研报 报告2022-12-04魔镜市场情报：22-2022母婴行业发展趋势洞察：婴童食品赛道洞察 报告2022-11-22巨量算数&母婴研究院：2022巨量引擎母婴行业白皮书 报告2022-11-15小红书：2022年·母婴行业用户洞察报告 报告2022-11-12巨量：2022巨量引擎母婴行业白皮书 报告2022-11-08远瞩征询：2022年中国母婴用品行业剖析 报告2022-11-04小红书：2022年双11母婴行业营销趋势洞察 报告2022-10-20易观剖析：2022互联网母婴行业用户洞察 报告2022-10-19淘宝直播：4万估算高清母婴生存直播解决方案搭建操作手册 报告2022-10-16汇员帮：2022上半年中国母婴实体店生产数据分析报告 报告2022-09-11淘宝直播：2022年淘宝直播母婴产业带报告 报告2022-09-02巨量：趋势雷达-2022抖音母婴行业年中盘点 报告2022-08-27宝宝树：2022母婴行业洞察报告 报告2022-08-27比达征询：2022上半年度中国互联网母婴市场钻研报告 报告2022-08-25中国婴童网：2021中国母婴实体店生产数据分析报告 报告2022-08-24蝉妈妈：2021抖音电商母婴用品行业察看 报告2022-08-21艾媒征询：2022年中国母婴群体生产决策趋势钻研报告 报告2022-08-01微播易\&CAAC：2022年母婴行业内容营销钻研报告 报告2022-06-30极光：2022挪动互联网母婴亲子行业钻研报告 报告2022-05-30解数：效用护肤的三大机会点（细分人群机会点-母婴） 报告2022-05-25宝宝树：领跑母婴市场迎接翻新时机 报告2022-05-20磁力：2022快手磁力金牛母婴玩具行业营销洞察报告 报告2022-05-19罗兰贝格：中国母婴市场趋势预感2022 报告2022-05-12头豹：2021年中国母婴用品行业概览 报告2022-05-03磁力：快手磁力金牛母婴行业营销洞察报告 报告2022-04-11艾瑞征询：2022年中国母婴行业钻研报告 报告2022-03-29艾瑞征询：2022年中国母婴新生产白皮书 报告2022-03-10网经社：2021年度中国母婴电商市场数据报告 报告2022-03-07TalkingData：2021母婴行业洞察报告 报告2022-03-04美柚&母婴行业察看：二胎妈妈纸尿裤生产洞察 报告2022-02-25艾媒征询：2021-2022年中国母婴行业新媒体营销价值钻研报告 报告2022-02-24巨量：2021抖音母婴行业年度盘点 报告2022-01-27易观剖析：2021中国母婴后浪品牌市场洞察 报告2022-01-18艾瑞征询：2021年中国移动互联网母婴行业流量报告 报告2022-01-10

全文链接：http://tecdat.cn/?p=32646原文出处：拓端数据部落公众号分析师：Junjun Li在这篇文章中，咱们将着重探讨高维数据下的机器学习利用，以屋宇市场租金价格预测为例。在理论生存中，屋宇租金作为一个重要的经济指标，被广泛应用于城市规划、财务投资等方面的决策中。然而，如何精确地预测屋宇租金价格却始终是一个具备挑战性的问题。 本文将介绍如何应用Lasso回归和穿插验证办法来解决高维数据下的屋宇市场租金价格预测问题，并具体论述R语言在此过程中的利用技巧和实现办法。 背景Goal:利用主体物业和租户的各种特色来预测屋宇市场租金价格 Data:在Inter-University Consortium for Politicaland Social Research(ICPSR)数据库中找到的2007年美国住房考察（全国宏观数据）有65,000个观测值和超过500个变量 Limitation:某些特色的不可观测 有局部特色在超过80%的观测值中没有数据的，导致没有方法配合预测模型进行变量的筛选 Model used: Regularization:10.fold Lasso & AICc Lasso 适宜于大量数据处理（高维度多变量) 数据清理应用R语言解决无奈观测到的变量︰1.观测codebook去除无关的变量2.抉择去除50%以上失踪的变量（能够重复比照去除了不同变量后的模型)3.对于剩下的变量去除含有NA的观测值 visualize局部重要变量是否正当 观测数据大多数租金集中在一千美元左右，其均匀租金（由红线标示)为1025美元(直方图呈现出稍微右偏的近似正态分布)。 观测一些要害特色的信息，这些特色有助于预测偏心市场租金，包含卧室数量、楼层数量、地块面积和主体单位的平方英尺面积。 模型剖析Regularization - Lasso Model 应用K-Fold cross validation确定最佳的入值: 数据被分成K个相等的局部，除了第k个折叠之外的所有数据都用于训练模型，第k个折叠用于测试模型，记录离样本外的偏差。 反复此过程，以至每个折叠都有机会成为测试集。导致离样本外偏差最小的入是最优入值，在案例中我采纳K-10： 最终计算最小deviance中的样本内R^2与通过10.Fold cross validation计算出的样本外R^2。 左侧是套索正则化门路的绘图。咱们能够看到随着lamda的减少，系数逐步趋近于零。 右侧的图表显示了10.Fold crossvalidation的离样本外偏差误差预计。最优入由最右边的垂直虚线示意。图表上的最低点实际上位于图表的最左侧，lamda的值最小。 ·与典型的图表不同，这个图表不是呈“u形 在这种状况下，这意味着抉择了最简单的模型作为最优解。 模型剖析右图的值示意非零系数及其值，取重要变量进行合理性剖析:卧室数量:每减少—个卧室，月租金价格天约减少143.51美元，其余变量和特色放弃不变。这个值是正当的，因为2个卧室的单位的租金价格很可能大于1个卧室的单位的租金价格。楼层数的系数是正数:对于每减少个楼层的单位或物业，月租金价格将缩小约10.55美元，其余变量和系数放弃不变。这个负系数是正当的，因为楼层数较多的物业更有可能是紧凑型的。 模型剖析与10-Fold cross validation相比，我还应用了一个计算上较为简便的代替办法是Akaike Information Criterion(AICc) 在高维数据中，AICc偏向于产生过于简单的模型，导致过拟合。然而，AICc失去的非零系数及其值与之前雷同 ·在右图中，咱们展现了在咱们的状况下，由AIC 、 AICc和10-Fold cross validation抉择的最优lamda是雷同的，即彩色、橙色和蓝色虚线重叠的局部. 总结在执行Lasso Regularization后，咱们看到模型从数据集中抉择了186个变量中的76个变量。但有一些重要变量地没有蕴含在模型中，例如主体物业的建造年份和浴室数量，因为其中缺失了大量的观测值。 因为数据缺失较多所以模型只能用作主观预测，不能很好的反馈各个变量之间的相关性，在数据清理方面，抉择去除含50%及以上数据缺失的变量也是一个须要衡量的方向，因为这个门槛抉择太低又可能导致数据少无奈正确反应变量之间的关系作用，而门槛太高就会呈现没方法抉择到一些比拟重要的变量。 此模型不具备自适应性，所以须要新数据的更新反对能力更好的保障其预测的准确性。 对于分析师 在此对Junjun Li对本文所作的奉献示意诚挚感激，他在加州大学圣克鲁兹实现了利用经济与金融业余的硕士学位，专一机器学习、数理金融、利用（计量）经济学畛域。善于R语言、Python。 最受欢迎的见解 1.matlab偏最小二乘回归(PLSR)和主成分回归(PCR) ...

KNIME 剖析平台的提醒、技巧与最佳实际【KNIME Spring Summit 2023】 您是否遇到过感觉工作流程比预期慢的状况？工作流程最终变得十分宏大、凌乱并且保护成为一个问题？或者您是否常常遇到内存问题？观看此视频，理解应用 KNIME 剖析平台时无关可重用性、效率和安全性的最佳实际、提醒和技巧。 指北君曾经帮你把[视频从油管搬移到 b 站](https://www.bilibili.com/video/BV1uh411F7kp/)，并配上了中文字幕【应该是有不少错，了解粗心是够了】 https://www.bilibili.com/video/BV1uh411F7kp/ 对应的 pdf 在这里 链接: https://pan.baidu.com/s/1CTJPdllbXtElUmutHod47g?pwd=hk59 提取码: hk59 阿里的通义听悟明天还试用了一下阿里的通义听悟, 尽管说，语音辨认早就曾经是一个很成熟的货色了，但这个零碎感觉还是不错，工程化做的很好。特点有： 实时语音转文字，多语言同步翻译，能辨别发言人批量转写音视频文件转的时候还能够抉择语言、翻译等性能最终转写成文字之后，他再帮你总结，提炼要点自 23/06/01 - 06/30 公测期间，他的相干高级性能都是凋谢的，每天签到就能有2小时的转换额度，要不要思考薅下羊毛？ 如图所示，在他曾经转译好的内容出单击（1），就间接能在播放器中跳转到对应的地位（2），想听哪里点哪里（这句怎么这么熟 ），有什么想法的话，还能够在（3）处记录记录...用这个看某些类型的视频，不是个别的快和不便啊。对于我这种没有急躁从头看到尾的人，真是太不便了 另外，上传的内容要思考肯定的数据安全问题，别傻傻分不清什么能上传什么不能... 因为这个货色是阿里的，所以支付宝账号就能间接用来登陆。有趣味的话能够用我的邀请码链接，我每邀请胜利一个，就会给我奖2小时转录...感激感激 https://tingwu.aliyun.com/u/UlO$0030cJ0c3Jc3

Just KNIME It, Season 2 / Challenge 08 reference Challenge 08 DescriptionThe Eurovision Song Contest (ESC) is a song competition with participants mostly from european countries. In the contest finale, each country gives points to the others, and the sum of the received points determines the winning country. In this challenge, you will experiment with the Network Mining nodes in order to visualize (in a Network Viewer) the points given and received by each country. Note: The contest regulation changed over time, and it might make no sense to aggregate points from different editions. ...

整体架构 火山引擎DataLeap的Catalog搜寻零碎应用了开源的搜索引擎Elasticsearch进行根底的文档检索（Recall阶段），因而各种资产元数据会被寄存到Elasticsearch中。整个零碎包含4个次要的数据流程： 实时导入。资产元数据变更时相应的平台收回实时变更音讯，Data Catalog零碎会生产变更音讯，通过ingestion服务更新Elasticsearch中的文档，以此来达到搜寻实时性秒级的需要。离线导入。实时导入的过程中可能会遇到网络稳定等不可控因素导致更新失败，因而须要定时的工作来检查和增量更新缺失的元数据。用户行为记录。记录用户搜寻点击日志，用来后续进行搜寻的Badcase review和模型训练。火山引擎DataLeap的Catalog零碎这部分采纳了前端埋点和服务端埋点联合的形式。前端埋点有成熟的外部框架，埋点数据流入离线数仓表，毛病是这部分数据要通过离线工作T+1能力应用。服务端埋点数据间接进入Elasticsearch，即时可用，同时在不反对前端埋点的场景（如ToB场景），能够成为次要的埋点数据收集形式。线上搜寻服务。提供搜寻相干的线上服务，在后文具体解释这部分。服务架构 上图是线上搜寻服务的次要组件图。火山引擎DataLeap的Catalog零碎的整个搜寻服务分为三个大的服务：搜寻举荐服务、聚合服务和搜寻服务。 搜寻举荐服务（Type as you search）。搜寻举荐服务对性能有肯定的要求，通常来说补全的申请实现工夫不能超过200ms，超过了用户就会有比拟显著的提早感。因而不能间接应用搜寻接口实现，咱们的零碎里是基于Elasticsearch的Context suggester实现的。除此之外，还有两个问题须要重点思考： 基于浏览的热度排序。页面上可能举荐的词数是无限的，通常是10个，在输出较短时，候选的举荐词通常会超过这个限度，因而通过资产的浏览热度来排序能够进步搜寻举荐的准确率，改善用户的搜寻体验。时序问题。一次搜寻过程中会有一连串的搜寻举荐申请，服务端会并行的解决这些申请，通常更长的输出因为候选举荐词更少服务端响应反而更快，在用户输出较快的时候（比方间断的删除字符），前端先收回的申请可能会后返回，因而可能造成输出进行后举荐的词与输出不匹配。咱们的计划是前端在依据服务端响应刷新数据时须要查看返回的输出与以后输入框内容是否统一，从而放弃最终一致性。聚合服务。火山引擎DataLeap的Catalog零碎的聚合服务依据输出和筛选项提供搜寻过程中须要用到的统计数字。例如用户心愿晓得搜寻后果总共有多少条，每个筛选项下有多少个候选后果等统计信息，从而领导用户对搜寻后果进行筛选，放大搜寻范畴。同时，每个筛选项下的可选项须要依据输出和其它关联的筛选值动静生成，这部分也须要聚合服务提供。搜寻服务。反对外围的搜寻过程，通过输出，返回对应的资产作为搜寻后果。分为4个次要的局部。 预处理过程（Preprocess），次要蕴含对输出的预处理和用户信息的预处理。 对输出的预处理次要包含分词，停用，词性还原等根本的文本处理。分词次要蕴含英文分词和中文分词。英文分词须要解决-_等链接符分词，中文分词次要是用IK分词器。停用次要蕴含各种词如“的”，“了”，“我”和各种特殊符号“》〉？”等无意义的词语。词性还原是一把双刃剑，因为Data Catalog中的词语不同于个别的自然语言，有比拟多的专有名词，比方live listing不该当被还原为live list，防止文本匹配的分数不准。同时这部分也蕴含对输出中的强pattern进行辨认，如"数据库名.表名”等。对用户信息的预处理。用户是否为超级用户，是否为API用户等，能够借此判断用户常搜寻的资产类型或从未搜寻的资产类型。召回过程（Recall），负责通过输出和筛选项依据文本相关度从Elasticsearch查问肯定数量的搜寻候选后果，供下一步精排应用。召回过程须要保障用户冀望的后果蕴含在召回后果中，否则后续排序优化都是徒劳。同时，火山引擎DataLeap 的Catalog零碎召回的数量须要限度在正当的数值。次要起因有两点：一是排序靠后的搜寻后果简直没有用户会查看。二是召回过多的候选后果会影响性能，尤其是排序性能耗费比拟大时。咱们的召回次要分为两种形式：天然召回和强规定召回。 天然召回。对通过预处理的输出进行不同资产类型的召回，应用best field的策略，对资产的不同字段设置不同的权重，例如命中名称的资产该当比命中形容的资产优先级高。这里的权重通常依据教训设置，能够依据搜寻后果的Badcase review失去，这个权重数值的精度要求不高，确保冀望的后果能召回回来即可。强规定召回。能够定制一些规定，作为天然召回的补充，涵盖准确表名的召回，或者从用户的罕用资产列表进行召回。除此之外，还须要做好多租户的隔离，防止以后租户的用户召回其它租户的资产。精排过程（Rank），负责对召回的后果进行最终的排序。精排过程顺次蕴含机器学习模型预测（Learning to rank）和基于规定调整两局部。Learning to rank局部具体介绍见后文。 机器学习模型在线预测，负责次要的排序工作。加载离线训练失去的PMML模型文件，提供预测性能。基于强规定的调整，蕴含排序的各种兜底策略，比拟罕用的有： 准确匹配的后果排在第一位。增加Tie-breaker，保障分数雷同的后果屡次搜寻的排序统一。后处理过程（Postprocess），对排好序的后果增加各种不影响程序的后处理。例如： 权限查看，暗藏表设置。一些资产不心愿被没有相干权限的用户查看详情，须要在搜寻后果中设置相应字段并返回给前端。高亮，对命中字段进行高亮标注，返回给前端。

原文链接：http://tecdat.cn/?p=22665最近咱们被客户要求撰写对于状态空间模型的钻研报告，包含一些图形和统计输入。 状态空间建模是一种高效、灵便的办法，用于对大量的工夫序列和其余数据进行统计推断 摘要本文介绍了状态空间建模，其观测值来自指数族，即高斯、泊松、二项、负二项和伽马散布。在介绍了高斯和非高斯状态空间模型的根本实践后，提供了一个泊松工夫序列预测的说明性例子。最初，介绍了与拟合非高斯工夫序列建模的其余办法的比拟。 绪论状态空间模型为几种类型的工夫序列和其余数据的建模提供了一个对立的框架。结构性工夫序列、自回归综合挪动均匀模型（ARIMA）、简略回归、狭义线性混合模型和三次样条平滑模型只是一些能够示意为状态空间模型的统计模型的例子。最简略的一类状态空间模型是线性高斯状态空间模型（也被称为动静线性模型），常常被用于许多迷信畛域。 高斯状态空间模型本节将介绍无关高斯状态空间模型实践的要害概念。因为卡尔曼滤波（Kalman filtering）背地的算法次要是基于Durbin和Koopman（2012）以及同一作者的相干文章。对于具备间断状态和离散工夫距离的线性高斯状态空间模型t=1, . . . ，n，咱们有 其中t∼N（0，Ht），t∼N（0，Qt）和1∼N（a1，P1）互相独立。咱们假如yt是一个p×1，t+1是一个m×1，t是一个k×1的向量。 = ( > 1 , . . . , > n ) >，同样y = (y > 1 , . . , y> n ) >。 状态空间建模的次要指标是在给定观测值y的状况下取得潜状态的常识。这能够通过两个递归算法实现，即卡尔曼滤波和平滑算法。从卡尔曼滤波算法中，咱们能够失去先行一步的预测后果和预测误差 和相干的协方差矩阵 利用卡尔曼滤波的后果，咱们建设了状态平滑方程，在工夫上向后运行，产生了 对于烦扰项t和t，对于信号t = Ztt，也能够计算相似的平滑预计。 高斯状态空间模型的例子当初通过例子来阐明。咱们的工夫序列包含1969-2007年40-49岁年龄组每年每10万人中酒精相干的死亡人数（图1）。数据取自统计局。对于观测值 y1, ... . , yn，咱们假如在所有t = 1, . . . , n，其中t是一个随机游走的漂移过程 t∼N(0, 2 )。假如咱们没有对于初始状态1或斜率的先验信息。这个模型能够用状态空间的模式来写，定义为 在KFAS中，这个模型能够用以下代码来写。为了阐明问题，咱们手动定义所有的零碎矩阵，而不采纳默认值。 R> Zt <- matrix(c(1, 0), 1, 2)R> model_gaussian <-Model(deaths / population ~ -1 +custom(Z = Zt)第一个参数是定义观测值的公式（左侧\~）和状态方程的构造（右侧）。这里死亡人数/人口是一个单变量工夫序列，状态方程是用矩阵来定义的，为了放弃模型的可识别性，截距项用-1省略。观测程度方差通过参数H定义，NA值代表未知方差参数 2和 2 。预计之后，进行过滤和平滑递归。 ...

全文链接：http://tecdat.cn/?p=6811最近咱们被客户要求撰写对于粒子群优化的钻研报告，包含一些图形和统计输入。 粒子群优化（PSO）在PSO中，群中的每个粒子示意为向量。在投资组合优化的背景下，这是一个权重向量，示意每个资产的调配资本。矢量转换为多维搜寻空间中的地位。每个粒子也会记住它最好的历史地位。对于PSO的每次迭代，找到全局最优地位。这是群体中最好的最优地位。一旦找到全局最优地位，每个粒子都会更靠近其部分最优地位和全局最优地位。当在屡次迭代中执行时，该过程产生一个解决该问题的良好解决方案，因为粒子汇聚在近似最优解上。 # 此类蕴含群中的粒子代码class Particle: velocity = [] pos = [] pBest = [] def __init__(self): for i in range(dimension): self.pos.append(random.random()) self.velocity.append(0.01 * random.random()) self.pBest.append(self.pos[i]) return 点击题目查阅往期内容 Python计算股票投资组合的危险价值（VaR） 左右滑动查看更多 01 02 03 04 该图描述了粒子群优化算法绝对于全局最优（蓝色）和部分最优地位（红色）如何更新群体中每个粒子的地位。 # 此类蕴含粒子群优化算法类粒子参数优化器class ParticleSwarmOptimizer: solution = [] swarm = [] def __init__(self): for h in range(swarmSize): particle = Particle() self.swarm.append(particle)PSO的体现受到权重的影响。摸索形容了PSO摸索搜寻空间不同区域的能力。Exploitation形容了PSO将搜寻集中在搜寻空间的有前途区域的能力。为了加强PSO的摸索和开发能力，利用了以下算法加强性能： 聚合粒子的随机从新初始化 - 通过在粒子汇集在全局最优粒子上时重新启动粒子来改良摸索。应用两个粒子（载体）之间的相似性函数测量收敛。 如果粒子在全局最优粒子左近汇聚，但不如全局最优粒子适合，则在搜寻空间的某处随机从新初始化。这进步了PSO的摸索能力。 最优粒子的选择性渐变 - 通过初始化邻近全局最优粒子的街坊来改良。如果街坊比全局最优粒子更好，则全局最优粒子被街坊取代。 ...

原文链接： http://tecdat.cn/?p=25939最近咱们被客户要求撰写对于多输入（多因变量）回归的钻研报告，包含一些图形和统计输入。 在之前的文章中，咱们钻研了许多应用 多输入回归剖析的办法。在本教程中，咱们将学习如何应用梯度晋升决策树GRADIENT BOOSTING REGRESSOR拟合和预测多输入回归数据。对于给定的 x 输出数据，多输入数据蕴含多个指标标签。本教程涵盖： 筹备数据定义模型预测和可视化后果咱们将从加载本教程所需的库开始。 ** 拓端 ，赞30 ** 拓端 ，赞16 筹备数据首先，咱们将为本教程创立一个多输入数据集。它是随机生成的数据，具备以下一些规定。该数据集中有三个输出和两个输入。咱们将绘制生成的数据以直观地查看它。 f = plt.figure()f.add_subplot(1,2,1)plt.title("Xs 输出数据")plt.plot(X) 接下来，咱们将数据集拆分为训练和测试局部并检查数据形态。 print("xtrain:", xtrain.shape, "ytrian:", ytrain.shape) 点击题目查阅往期内容 R语言样条曲线、决策树、Adaboost、梯度晋升(GBM)算法进行回归、分类和动静可视化 左右滑动查看更多 01 02 03 04 定义模型咱们将定义模型。作为预计，咱们将应用默认参数实现。能够通过 print 命令查看模型的参数。 model = MutRer(es=gbr)print(model ) 当初，咱们能够用训练数据拟合模型并查看训练后果。 fit(xtrain, ytrain)score(xtrain, ytrain) 预测和可视化后果 咱们将应用经过训练的模型预测测试数据，并查看 y1 和 y2 输入的 MSE 率。 predict\最初，咱们将在图中可视化后果并直观地查看它们。 xax = range(len)plt.plotplt.legend 在本教程中，咱们简要学习了如何在 Python 中训练了多输入数据集和预测的测试数据。 本文摘选 《 Python进行多输入（多因变量）回归：集成学习梯度晋升决策树GRADIENT BOOSTING REGRESSOR回归训练和预测可视化 》 ，点击“浏览原文”获取全文残缺材料。 点击题目查阅往期内容 样条曲线、决策树、Adaboost、梯度晋升(GBM)算法进行回归、分类和动静可视化\PYTHON集成学习：本人编写构建ADABOOST分类模型可视化决策边界及SKLEARN包调用比拟\PYTHON用户散失数据挖掘：建设逻辑回归、XGBOOST、随机森林、决策树、反对向量机、奢侈贝叶斯和KMEANS聚类用户画像\PYTHON集成机器学习：用ADABOOST、决策树、逻辑回归集成模型分类和回归和网格搜寻超参数优化\R语言集成模型：晋升树boosting、随机森林、束缚最小二乘法加权均匀模型交融剖析工夫序列数据Python对商店数据进行lstm和xgboost销售量工夫序列建模预测剖析\R语言用主成分PCA、 逻辑回归、决策树、随机森林剖析心脏病数据并高维可视化\R语言基于树的办法：决策树，随机森林，Bagging，加强树\R语言用逻辑回归、决策树和随机森林对信贷数据集进行分类预测\spss modeler用决策树神经网络预测ST的股票\R语言中应用线性模型、回归决策树主动组合特色因子程度\R语言中自编基尼系数的CART回归决策树的实现\R语言用rle，svm和rpart决策树进行工夫序列预测\python在Scikit-learn中用决策树和随机森林预测NBA获胜者\python中应用scikit-learn和pandas决策树进行iris鸢尾花数据分类建模和穿插验证\R语言里的非线性模型：多项式回归、部分样条、平滑样条、 狭义相加模型GAM剖析\R语言用规范最小二乘OLS，狭义相加模型GAM ，样条函数进行逻辑回归LOGISTIC分类\R语言ISLR工资数据进行多项式回归和样条回归剖析\R语言中的多项式回归、部分回归、核平滑和平滑样条回归模型\R语言用泊松Poisson回归、GAM样条曲线模型预测骑自行车者的数量\R语言分位数回归、GAM样条曲线、指数平滑和SARIMA对电力负荷工夫序列预测

全文链接：http://tecdat.cn/?p=30832最近咱们被客户要求撰写对于K-Means(K-均值)聚类算法的钻研报告，包含一些图形和统计输入。 本文首先说明了聚类算法的基本概念，介绍了几种比拟典型的聚类算法，而后重点论述了K-均值算法的根本思维，对K-均值算法的优缺点做了剖析，回顾了对K-均值改良办法的文献，最初在Matlab中利用了改良的K-均值算法对数据进行了剖析 罕用的聚类算法罕用的聚类算法有：K-MEANS、K-MEDOIDS、BIRCH、CURE、DBSCAN、STING。 次要聚类算法分类 类别包含的次要算法划分的办法K-MEANS算法（K均匀）、K-MEDOIDS算法（K中心点）、CLARANS算法（基于抉择的算法）档次的办法BIRCH算法（均衡迭代规约和聚类）、CURE算法（代表点聚类）、CHAMELEON算法（动静模型）基于密度的办法DBSCAN算法（基于高密度连贯区域）、DENCLUE算法（密度散布函数）、OPTICS算法（对象排序辨认）基于网络的办法STING算法（统计信息网络）、CLIQUE算法（聚类高维空间）、WAVE-CLUSTER算法（小波变换）基于模型的办法统计学办法、神经网络办法聚类算法的性能比拟 聚类算法适宜数据类型算法效率发现的聚类形态是否解决大数据集是否受初始聚类核心影响对异样数据敏感性对输出数据程序敏感性K-MEANS数值型较高凸形或球形能是十分敏感不敏感K-MEDOIDS数值型个别凸形或球形否否不敏感不敏感BIRCH数值型高凸形或球形能否不敏感不太敏感CURE数值型较高任意形态能否不敏感不太敏感DBSCAN数值型个别任意形态能是敏感敏感STING数值型高任意形态能否个别不敏感  由表可失去以下论断：1)大部分罕用聚类算法只适宜解决数值型数据；2)若思考算法效率、初始聚类核心影响性和对异样数据敏感性,其中BIRCH算法、CURE算法以及STING算法能失去较好的后果；3)CURE算法、DBSCAN算法以及STING算法能发现任意形态的聚类。 改良聚类的次要步骤聚类的次要步骤由以下几个方面组成： （1）数据预处理：依据聚类分析的要求，对输出数据集进行特色标准化及降维等操作。 （2）特征选择及特征提取：将由数据预处理过程失去的最初始的特色中的最无效的特征选择进去，并将选取进去的最无效特色寄存于特定的向量中，而后对这些无效特色进行相应的转换，失去新的无效突出特色。 （3）聚类（分组）：依据须要抉择适合的相似性度量函数对数据集中的数据对象类似水平进行度量，以此进行数据对象的聚类（分组）。 （4）对聚类后果进行评估：根据特定的评估规范对聚类的后果进行无效评估，评估聚类后果的优劣，以此对聚类分析过程进行进一步的改良和欠缺。 聚类的次要步骤能够用图来示意。 点击题目查阅往期内容 Python用KShape对工夫序列进行聚类和肘办法确定最优聚类数k可视化 左右滑动查看更多 01 02 03 04 改良聚类分析中的数据类型及聚类准则函数聚类算法的数据结构：数据矩阵、相异度矩阵。 相异度矩阵：相异度矩阵用来存储的是实体之间的差异性，n个实体的相异度矩阵示意为 n×n维的矩阵，用d(A,B)来示意实体A与实体B的相同性，一般来讲，是一种量化的示意形式，则含有n个实体的汇合X={x1,x2,…,xn}的相异度矩阵示意如下： d(i,j)示意对象i和j之间的相同性的量化示意，通常它是一个非负的数值，当对象i和j 越类似或靠近，其值越靠近0；两个对象越不同，其值越大。并且有d(i,j)=d(j,i)，d(i,i)=0。目前最罕用的的相似性度量函数为欧式间隔。 在MATLAB中利用K-MEANS算法数据的预处理本钻研的数据是某高校学生的期末考试问题，成绩表包含以下字段：x1为“电子商务”科目问题，x2为“C语言概论”科目基础知识。其中，数据曾经通过标准化和中心化的预处理： （1）补充缺失值。对入学、转学、复学、缺考造成的数据缺失采纳平均值法，以该科目标均匀分数填充。 （2）规范化数据。使用最小-最大规范化办法对数据进行规范化解决，将数据映射到[0,1]区间，计算公式如下： 过程及后果剖析（1）读取数据 抉择MATLAB的Data.mat，通过ImpoMatlabt Files，将所有数据读入。 load('data1.mat')k = 6;figure;%数据标准化data = zeros(size(data1));[data(:,1) me(1) va(1)] = dataNormalization(data1(:,1))（2）K-Means 模型设置 1）NumbeRs of clusteR：制订生成的聚类数目，这里设置为3. 2）定义了宰割数据集，抉择训练数据集作为建模数据集，并利用测试数据集对模型进行评估。 [idx c] = kmeansOfMy(data,k);c = dataRecovery(c,me,va);%画出各个区域中的散点count = 0;for i = 1 : k if i == 1 plot(data1(idx == i,1),data1(idx == 1,2),'r*'); elseif i == 2 plot(data1(idx == i,1),data1(idx == i,2),'g*'); elseif i == 3 ...

全文链接：http://tecdat.cn/?p=32633原文出处：拓端数据部落公众号物流发货明细数据在古代物流业中扮演着至关重要的角色。通过对这些数据进行开掘和剖析，咱们能够发现隐含在背地的供应链经营法则和商业模式，从而领导企业在物流策略、老本治理和客户服务等方面做出更加迷信和无效的决策。 SPSS Modeler是一款功能强大、界面敌对的数据挖掘和剖析工具，能够帮忙企业对物流发货明细数据进行深刻和精确的开掘剖析，进步数据价值和经营效率。 本文将以SPSS Modeler帮忙客户剖析物流发货明细数据，介绍如何应用SPSS Modeler对物流发货明细数据进行聚类分析和关联规定开掘，并剖析得出无益的论断和倡议，为企业的物流经营和倒退提供参考与反对。 数据的预处理本钻研的数据是一组对于物流的发货明细，数据包含以下字段：我的项目、指令日期、始发省、始发市、目标省、目标市、收货人单位、品名、数量、签收工夫、签收数量、拒收数量和拒收起因。 对数据进行预处理： （1）补充缺失值。对没有记录的数据缺失采纳平均值法，以该字段的均匀分数填充。 （2）规范化数据。使用最小-最大规范化办法对数据进行规范化解决，将数据映射到[0,1]区间，计算公式如下。 其中：ymax为该字段的最大值；       ymin为该字段的最小值。 过程及后果剖析（1）读取数据 抉择SPSS Modeler的Source-Excel-Data，在Data选项页中通过Import Files输入框选定Excel格局的成绩表文件，并点击Read Values 按钮，将所有数据读入，如图所示。 （2）K-Means 模型设置 抉择SPSS Modeler的Modeling-K-means，将K-Means模型节点增加进数据流来，双击K-Means图标，在弹出的对话框中抉择Model选项页，选项页中的参数解释如下： 1）Numbers of cluster：制订生成的聚类数目，这里设置为3. 2）Use Partitioned Data：如果用户定义了宰割数据集，抉择训练数据集作为建模数据集，并利用测试数据集对模型进行评估。 持续抉择对话框中的Expert选项页，如图所示，对该选项页中的参数做一下设置： Model选项：抉择Expert模式，示意将进行高级模式的抉择。 Stop on选项：抉择custom选项批改迭代终止的条件： 1）Maximum iterations（最大迭代数）：该选项容许在迭代制订次数后终止训练，这里设置为20. 2）Change tolerance（差别容忍度）：该选项容许在一次迭代中质心之间的最大差别小于制订程度时终止训练。 （3）执行和输入 设置实现后，选中Execute 按钮，即可失去执行并察看到后果。点击VIEW选项卡，能够以图表的模式来显示模型的统计信息以及各个属性在各簇中的散布信息。 （4）聚类后果 结果表明：簇1和2中的签收数量较低，簇5中的签收数量个别，簇4中的签收数量最低，可见，大部分样本的签收数量处于中等水平；各变量在各簇中的显著水平均较大，表明不同聚类簇的签收数量的分化程度较高，差别显著。 簇1 簇2 簇3 簇4 簇5 从每个聚类簇的状况来看，签收数量最多的是第5个簇，该簇中的最多的始发地是广东深圳，签收数量达到了2833件，其次是上海，签收数量达到了1287。同时从后果能够看到四川成都的签收数量最低，阐明物流的集中地集中在广东深圳上海等地。  关联规定开掘本文别离用Apriori算法对数据进行解决开掘，具体后果如下所示。 （1）Apriori算法  尽管 Apriori 算法能够间接开掘生成表中的交易数据集，然而为了关联开掘其余算法的须要先把交易数据集转换成剖析数据集，构建的数据流如图所示。 图 1 商品关联规定 Apriori 算法开掘流图 通过格局转换，发现数据源中共有二十种商品，设最低条件反对度为15%，最小规定置信度为30%，最大前项数为5，抉择专家模式，挖掘出大类商品的15条关联规定，如图所示。生成的38条规定如下所示： ...

原文链接：http://tecdat.cn/?p=26271最近咱们被客户要求撰写对于GARCH的钻研报告，包含一些图形和统计输入。 Box 等人的开创性工作(1994) 在自回归挪动均匀模型畛域的相干工作为稳定率建模畛域的相干工作铺平了路线，别离由 Engle (1982) 和 Bollerslev (1986) 引入了 ARCH 和 GARCH 模型 这些模型的扩大包含更简单的动力学，例如阈值模型来捕获新闻影响的不对称性，以及除正态之外的散布来解释实际中察看到的偏度和适度峰度。在进一步的扩大中，本文旨在为单变量 GARCH 过程建模提供一套全面的办法，包含拟合、过滤、预测、模仿以及诊断工具，包含绘图和各种测试。用于评估模型不确定性的其余办法（例如滚动预计、疏导预测和模仿参数密度）为这些过程的建模提供了丰盛的环境。 示例拟合对象属于 uGARCHfit 类，能够传递给各种其余办法，例如 show (summary)、plot、ugarchsim、ugarchforecast 等。 > fit = ugarchfit(spec = spec) 拟合诊断持重标准误差基于 White (1982) 的办法，该办法通过计算参数 () 的协方差 (V) 来生成渐近无效的置信区间： 其中， 这是最佳分数的Hessian和协方差。持重标准误差是 V 的对角线的平方根。拟合或过滤对象上的 inforcriteria 办法返回 Akaike (AIC)、贝叶斯 (BIC)、Hannan-Quinn (HQIC) 和 Shibata (SIC) 信息规范，以通过以不同速率惩办过拟合来启用模型抉择。模式上，它们能够定义为： Q-statistics 和 ARCH-LM 测验已被 Fisher 和 Gallagher (2012) 的 Weighted Ljung-Box 和 ARCH-LM 统计量取代，这更好地阐明了来自预计模型。ARCH-LM 测验当初是一个加权组合测验，用于测验充沛拟合的 ARCH 过程的原假如，而 Ljung-Box 是另一个组合测验，其 ARMA 拟合的充分性为零。signbias 计算 Engle 和 Ng (1993) 的 Sign Bias Test，也显示在摘要中。这测试了标准化残差中杠杆效应的存在（以捕获 GARCH 模型可能的谬误指定）， ...

原文链接:http://tecdat.cn/?p=22862 最近咱们被客户要求撰写对于危险价值的钻研报告，包含一些图形和统计输入。 危险价值 (VaR) 是一种统计数据，用于量化公司、投资组合在特定工夫范畴内可能产生的财务损失水平 什么是危险价值（VaR）？该指标最常被投资银行和商业银行用来确定其机构投资组合中潜在损失的水平和概率。 视频：危险价值VaR原理与Python蒙特卡罗Monte Carlo模拟计算投资组合实例** 拓端 ，赞15 危险管理人员应用 VaR 来掂量和管制危险裸露程度。人们能够将 VaR 计算利用于特定或整个投资组合，或应用它们来掂量公司范畴内的危险敞口。   要害要点危险价值 (VaR) 是一种量化公司或投资潜在损失危险的办法。该度量能够通过多种形式计算，包含历史、方差-协方差和蒙特卡洛办法。只管 VaR 作为一种危险度量在行业中很受欢迎，但它也存在不足之处。   理解危险价值 (VaR)VaR 模型确定了被评估实体的潜在损失以及产生定义损失的概率。一种办法是通过评估潜在损失的数量、损失数量的产生概率和工夫范畴来掂量 VaR。 例如，一家金融公司可能会确定一项资产的 3% 的 1 个月 VaR 为 2%，这示意资产在 1 个月的工夫范畴内价值降落 2% 的可能性为 3%。将 3% 的产生几率转换为每日比率后，每月 1 天产生 2% 的损失几率。   危险价值方法论计算 VaR 的办法次要有 3 种。 第一种是历史办法，它着眼于一个人之前的收益历史。 第二种是方差-协方差法。这种办法假如收益和损失是正态分布的。 最初一种办法是进行蒙特卡罗模仿。该技术应用计算模型来模仿数百或数千次可能迭代的冀望收益。   历史办法历史办法只是从新组织理论的历史收益，将它们从最差到最好的顺序排列。而后从危险的角度假如历史会重演。 作为一个历史例子，让咱们看一下纳斯达克 100 ETF。如果咱们计算每天的收益，咱们会产生丰盛的数据设置超过 1,400 点。让咱们将它们放在一个直方图中。例如，在直方图的最高点（最高柱），有超过 250 天的日收益率在 0% 到 1% 之间。在最左边，你简直看不到一个 10% 的小条；它代表了 5 年多内的一天（2000 年 1 月），每日收益率达到了惊人的 9.4%。4 ...

全文链接：http://tecdat.cn/?p=26184最近咱们被客户要求撰写对于信贷风控模型的钻研报告，包含一些图形和统计输入。 在此数据集中，咱们必须预测信贷的守约领取，并找出哪些变量是守约领取的最强预测因子？以及不同人口统计学变量的类别，拖欠还款的概率如何变动？ 有25个变量： ID： 每个客户的IDLIMIT\_BAL： 金额SEX： 性别（1 =男，2 =女）\4.教育水平：（1 =研究生，2 =本科，3 =高中，4 =其余，5 =未知）\5.婚姻： 婚姻状况（1 =已婚，2 =独身，3 =其余）\6.年龄：\7.  PAY\_0：  2005年9月的还款状态（-1 =失常付款，1 =提早一个月的付款，2 =提早两个月的付款，8 =提早八个月的付款，9 =提早9个月以上的付款）PAY\_2：  2005年8月的还款状态（与上述雷同）PAY\_3： 2005年7月的还款状态（与上述雷同）PAY\_4：  2005年6月的还款状态（与上述雷同）PAY\_5：  2005年5月的还款状态（与上述雷同）PAY\_6： 还款状态2005年4月 的账单（与上述雷同）BILL\_AMT1： 2005年9月的账单金额BILL\_AMT2：  2005年8月的账单金额BILL\_AMT3： 账单金额2005年7月 的账单金额BILL\_AMT4： 2005年6月的账单金额BILL\_AMT5：  2005年5月的账单金额BILL\_AMT6： 2005年4月PAY\_AMT1  2005年9月，先前领取金额PAY\_AMT2  2005年8月，以前领取的金额PAY\_AMT3： 2005年7月的先前付款PAY\_AMT4：  2005年6月的先前付款PAY\_AMT5：  2005年5月的先前付款PAY\_AMT6： 先前的付款额在2005年4月default.payment.next.month： 默认付款（1 =是，0 =否）当初，咱们晓得了数据集的整体构造。因而，让咱们利用在利用机器学习模型时通常应该执行的一些步骤。 第1步：导入import numpy as npimport matplotlib.pyplot as plt所有写入当前目录的后果都保留为输入。 dataset = pd.read_csv('Card.csv')当初让咱们看看数据是什么样的 第2步：数据预处理和清理dataset.shape<!----> (30000, 25)意味着有30,000条目蕴含25列 从下面的输入中能够显著看出，任何列中都没有对象类型不匹配。 #检查数据中Null项的数量，按列计算。dataset.isnull().sum() 步骤3.数据可视化和探索性数据分析# 按性别查看守约者和非守约者的计数数量sns.countplot 从下面的输入中能够显著看出，与男性相比，女性的整体拖欠付款更少 能够显著看出，那些领有婚姻状况的人的已婚状态人的默认拖欠付款较少。 sns.pairplot sns.jointplot 男女按年龄散布g.map(plt.hist,'AGE') dataset['LIMIT_BAL'].plot.density 步骤4.找到相关性X.corrwith 从上图能够看出，最负相关的特色是LIMIT\_BAL，但咱们不能自觉地删除此特色，因为依据我的认识，这对预测十分重要。ID无关紧要，并且在预测中没有任何作用，因而咱们稍后将其删除。 # 绘制热图sns.heatmap(corr) 点击题目查阅往期内容 PYTHON用户散失数据挖掘：建设逻辑回归、XGBOOST、随机森林、决策树、反对向量机、奢侈贝叶斯和KMEANS聚类用户画像 左右滑动查看更多 01 02 03 04 步骤5：将数据宰割为训练和测试集训练数据集和测试数据集必须类似，通常具备雷同的预测变量或变量。它们在变量的察看值和特定值上有所不同。如果将模型拟合到训练数据集上，则将隐式地最小化误差。拟合模型为训练数据集提供了良好的预测。而后，您能够在测试数据集上测试模型。如果模型在测试数据集上也预测良好，则您将更有信念。因为测试数据集与训练数据集类似，但模型既不雷同也不雷同。这意味着该模型在实在意义上转移了预测或学习。 因而，通过将数据集划分为训练和测试子集，咱们能够无效地测量训练后的模型，因为它以前从未看到过测试数据，因而能够避免适度拟合。 我只是将数据集拆分为20％的测试数据，其余80％将用于训练模型。  train_test_split(X, y, test_size = 0.2, random_state = 0)步骤6：规范化数据：特色标准化对于许多机器学习算法而言，通过标准化（或Z分数标准化）进行特色标准化可能是重要的预处理步骤。 许多算法（例如SVM，K近邻算法和逻辑回归）都须要对特色进行规范化， min_test = X_test.min()range_test = (X_test - min_test).max()X_test_scaled = (X_test - min_test)/range_test步骤7：利用机器学习模型from sklearn.ensemble  import AdaBoostClassifieradaboost =AdaBoostClassifier() xgb_classifier.fit(X_train_scaled, y_train,verbose=True)end=time()train_time_xgb=end-start 利用具备100棵树和规范熵的随机森林classifier = RandomForestClassifier(random_state = 47,                                     criterion = 'entropy',n_estimators=100) svc_model = SVC(kernel='rbf', gamma=0.1,C=100) knn = KNeighborsClassifier(n_neighbors = 7) 步骤8：剖析和比拟机器学习模型的训练工夫Train_Time = [    train_time_ada,    train_time_xgb,    train_time_sgd,    train_time_svc,    train_time_g,    train_time_r100,        train_time_knn] 从上图能够显著看出，与其余模型相比，Adaboost和XGboost破费的工夫少得多，而其余模型因为SVC破费了最多的工夫，起因可能是咱们曾经将一些要害参数传递给了SVC。 步骤9.模型优化在每个迭代次数上，随机搜寻的性能均优于网格搜寻。同样，随机搜寻仿佛比网格搜寻更快地收敛到最佳状态，这意味着迭代次数更少的随机搜寻与迭代次数更多的网格搜寻相当。 ...

全文下载：http://tecdat.cn/?p=22319最近咱们被客户要求撰写对于偏最小二乘法（PLS）回归的钻研报告，包含一些图形和统计输入。 本文建设偏最小二乘法（PLS）回归（PLSR）模型，以及预测性能评估。为了建设一个牢靠的模型，咱们还实现了一些罕用的离群点检测和变量抉择办法，能够去除潜在的离群点和只应用所选变量的子集来 "荡涤 "你的数据 。 步骤建设PLS回归模型PLS的K-折穿插验证PLS的蒙特卡洛穿插验证（MCCV）。PLS的双重穿插验证(DCV)应用蒙特卡洛抽样办法进行离群点检测应用CARS办法进行变量抉择。应用挪动窗口PLS（MWPLS）进行变量抉择。应用蒙特卡洛无信息变量打消法（MCUVE）进行变量抉择进行变量抉择建设PLS回归模型这个例子阐明了如何应用基准近红外数据建设PLS模型。 plot(X');               % 显示光谱数据。xlabel('波长指数');ylabel('强度'); 参数设定 A=6;                    % 潜在变量（LV）的数量。method='center';        % 用于建设PLS模型的X的外部预处理办法PLS(X,y,A,method);  % 建设模型的命令 pls.m函数返回一个蕴含成分列表的对象PLS。后果解释。 regcoef\_original：连贯X和y的回归系数。\X\_scores：X的得分。\VIP：预测中的变量重要性，评估变量重要性的一个规范。\变量的重要性。\RMSEF：拟合的均方根误差。\y\_fit：y的拟合值。\R2：Y的解释变异的百分比。 PLS的K折穿插验证阐明如何对PLS模型进行K折穿插验证 clear;A=6;                          % LV的数量K=5;                          % 穿插验证的次数 plot(CV.RMSECV)               % 绘制每个潜在变量(LVs)数量下的RMSECV值xlabel('潜在变量(LVs)数量')          % 增加x标签ylabel('RMSECV')              % 增加y标签 返回的值CV是带有成分列表的构造数据。后果解释。 RMSECV：穿插验证的均方根误差。越小越好\Q2：与R2含意雷同，但由穿插验证计算得出。\optLV：达到最小RMSECV（最高Q2）的LV数量。 蒙特卡洛穿插验证（MCCV）的PLS阐明如何对PLS建模进行MCCV。与K-fold CV一样，MCCV是另一种穿插验证的办法。 % 参数设置A=6;method='center';N=500;                          % Monte Carlo抽样的数量% 运行mccv.plot(MCCV.RMSECV);              % 绘制每个潜在变量(LVs)数量下的RMSECV值xlabel('潜在变量(LVs)数量'); MCCV MCCV是一个结构性数据。后果解释。 Ypred:预测值\Ytrue：实在值\RMSECV：穿插验证的均方根误差，越小越好。\Q2：与R2含意雷同，但由穿插验证计算得出。 PLS的双重穿插验证（DCV）阐明如何对PLS建模进行DCV。与K-fold CV一样，DCV是穿插验证的一种形式。 % 参数设置N=50;                                 % Monte Carlo抽样的数量dcv(X,y,A,k,method,N);DCV 应用蒙特卡洛抽样办法的离群点检测阐明离群点检测办法的应用状况 A=6;method='center';F=mc(X,y,A,method,N,ratio); 后果解释。 predError：每个抽样中的样本预测误差\MEAN：每个样本的均匀预测误差\STD:每个样本的预测误差的标准偏差 plot(F) % 诊断图 注：MEAN值高或SD值高的样本更可能是离群值，应思考在建模前将其剔除。 应用CARS办法进行变量抉择。A=6;fold=5;car(X,y,A,fold); 后果解释。 optLV:最佳模型的LV数量\vsel:选定的变量（X中的列）。 plotcars(CARS); % 诊断图 注：在这幅图中，顶部和两头的面板显示了抉择变量的数量和RMSECV如何随着迭代而变动。底部面板形容了每个变量的回归系数（每条线对应一个变量）如何随着迭代而变动。星形垂直线示意具备最低RMSECV的最佳模型。 应用挪动窗口PLS（MWPLS）进行变量抉择load corn_m51;                      % 示例数据width=15;                           % 窗口大小mw(X,y,width);plot(WP,RMSEF);xlabel('窗口地位'); 注：从该图中倡议将RMSEF值较低的区域纳入PLS模型中。 应用蒙特卡洛无信息变量打消法（MCUVE）进行变量抉择N=500;method='center';UVE plot(abs(UVE.RI)) 后果解释。RI：UVE的可靠性指数，是对变量重要性的测量，越高越好。 进行变量抉择A=6;N=10000;method='center';FROG=rd_pls(X,y,A,method,N);              N: 10000              Q: 2          model: [10000x700 double]        minutes: 0.6683         method: 'center'          Vrank: [1x700 double]         Vtop10: [505 405 506 400 408 233 235 249 248 515]    probability: [1x700 double]           nVar: [1x10000 double]          RMSEP: [1x10000 double] xlabel('变量序号');ylabel('抉择概率'); 后果解释： 模型后果是一个矩阵，贮存了每一个互相关系中的抉择变量。\概率：每个变量被蕴含在最终模型中的概率。越大越好。这是一个掂量变量重要性的有用指标。 本文摘选 《 Matlab中的偏最小二乘法（PLS）回归模型，离群点检测和变量抉择 》 ，点击“浏览原文”获取全文残缺材料。 点击题目查阅往期内容 R语言实现偏最小二乘回归法 partial least squares (PLS)回归\ R语言中的block Gibbs吉布斯采样贝叶斯多元线性回归R语言Lasso回归模型变量抉择和糖尿病倒退预测模型\R语言实现贝叶斯分位数回归、lasso和自适应lasso贝叶斯分位数回归剖析\Python贝叶斯回归剖析住房累赘能力数据集\Python用PyMC3实现贝叶斯线性回归模型\R语言区间数据回归剖析\R语言用LOESS(部分加权回归)节令趋势合成（STL）进行工夫序列异样检测\PYTHON用时变马尔可夫区制转换（MRS）自回归模型剖析经济工夫序列\R语言随机森林RandomForest、逻辑回归Logisitc预测心脏病数据和可视化剖析\基于R语言实现LASSO回归剖析\Python用PyMC3实现贝叶斯线性回归模型\应用R语言进行多项式回归、非线性回归模型曲线拟合\R语言中的偏最小二乘回归PLS-DAR语言生态学建模：加强回归树（BRT）预测短鳍鳗生存散布和影响因素\R语言实现偏最小二乘回归法 partial least squares (PLS)回归\Matlab中的偏最小二乘法（PLS）回归模型，离群点检测和变量抉择\偏最小二乘回归（PLSR）和主成分回归（PCR）\R语言如何找到患者数据中具备差别的指标？（PLS—DA剖析）

全文链接：http://tecdat.cn/?p=32604原文出处：拓端数据部落公众号分析师：Bailey Zheng和Lijie Zhang即便是同一种动物，因为成长的地理环境的不同，它们的特色会有所差别。例如鸢尾花，可分为山鸢尾、正色鸢尾、维吉尼亚鸢尾。 假如此时您失去了一朵鸢尾花，如何判断它属于哪一类呢? 反对向量机算法原理·其次要思维是找到空间中的一个可能将所有数据样本划开的超平面，并且使得样本集中所有数据到这个超平面的间隔最短。 ·反对向量机能够分为线性和非线性两大类。 反对向量机的规范: 非线性反对向量机·高斯核:尺度参数gamma ·多项式核:阶数degree （线性反对向量机:正则化参数C)调参 数据指标:SL花尊长度(cm) ,SW花芎宽度(cm)PL花辨长度（cm),PW花瓣宽度（cm)鸢尾花品种:Iris Setosa; Iris Versicolour;Iris Virginica 数据数量:共150个数据点 应用多项式核函数的非线性反对向量机训练分类模型 Python用户散失数据挖掘：建设反对向量机、逻辑回归、XGboost、随机森林、决策树、奢侈贝叶斯模型和Kmeans用户画像在明天产品高度同质化的品牌营销阶段，企业与企业之间的竞争集中地体现在对客户的抢夺上 “用户就是上帝”促使泛滥的企业不惜代价去抢夺尽可能多的客户。然而企业在不惜代价倒退新用户的过程中，往往会漠视或无暇顾及已有客户的散失状况，后果就导致呈现这样一种窘况：一边是新客户在源源不断地减少，而另一方面是辛辛苦苦找来的客户却在悄然无声地散失。因而对老用户的散失进行数据分析从而挖掘出重要信息帮忙企业决策者采取措施来缩小用户散失的事件至关重要，火烧眉毛。 []()1.2 目标：深刻理解用户画像及行为偏好，挖掘出影响用户散失的关键因素，并通过算法预测客户拜访的转化后果，从而更好地欠缺产品设计、晋升用户体验。 []()1.3 数据阐明：此次数据是携程用户一周的拜访数据，为爱护客户隐衷，曾经将数据通过了脱敏，和理论商品的订单量、浏览量、转化率等有一些差距，不影响问题的可解性。 2 读取数据# 显示全副特色df.head() []() 3 切分数据# 划分训练集，测试集X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=666)[]()3.1 了解数据能够看到变量比拟的多，先进行分类，除去指标变量label，此数据集的字段能够分成三个类别：订单相干指标、客户行为相干指标、酒店相干指标。 4 特色工程# 用训练集进行数据摸索train = pd.concat([X_train,y_train],axis=1) []()4.1 数据预处理 []()4.1.1 删除不必要的列X_train.pop("sampleid")X_test.pop("sampleid")train.pop("sampleid")[]()4.1.2 数据类型转换字符串类型的特色须要解决成数值型能力建模,将arrival和d相减失去"提前预约的天数",作为新的特色 # 减少列# 将两个日期变量由字符串转换为日期格局类型train["arrial"] = pd.to_datimetain["arrval"])X_tst["arival"] = d.to_daetime(X_est["arival"])# 生成提前预约工夫列（衍生变量）X_trin["day_adanced"] = (X_rain["arival"]-Xtrain["d"]).dt.days## 删除列X_tran.dro(columns="d","arrivl"],inpace=True)4.1.3 缺失值的变量生成一个批示哑变量zsl = tain.isnll().sum()[tain.isnll(.sum()!=0].inex[]()4.1.4 依据业务教训填补空缺值 ordernum\_oneyear 用户年订单数为0 ,lasthtlordergap 11%用600000填充 88%用600000填充 一年内间隔上次下单时长,ordercanncelednum 用0填充 用户一年内勾销订单数,ordercanceledprecent 用0t填充 用户一年内勾销订\单率 242114 242114 -为空 有2种状况 1：新用户未下订单的空-88.42% 214097 2.老用户1年以上未生产的空 减少编码列未下订单新用户和 1年未下订单的老用户\price\_sensitive -0 ,中位数填充 价格敏感指数,consuming\_capacity -0 中位数填充 生产能力指数 226108 -为空状况 1.从未下过单的新用户214097 2.12011集体为空起因暂不明确\uv\_pre -24小时历史浏览次数最多酒店历史uv. cr\_pre -0,中位数填充 -24小时历史浏览次数最多酒店历史cr -0,中位数填充 29397 -为空 1.用户当天未登录APP 28633 2.刚上线的新酒店178 586 无uv，cr记录 编码增加 该APP刚上线的新酒店 764 29397\customereval\_pre2 用0填充-24小时历史浏览酒店客户评分均值, landhalfhours -24小时内登陆时长 -用0填充28633 -为空：用户当天未登录APP 28633\hotelcr ,hoteluv -中位数填充 797 ...

火山引擎DataLeap的Data Catalog零碎通过汇总和组织各种元数据，解决了数据生产者梳理数据、数据消费者找数和了解数的业务场景，其中搜寻是Data Catalog的次要性能之一。本文具体介绍了火山引擎DataLeap的Catalog零碎搜寻实际：性能的设计与实现。 Data Catalog可能帮忙大公司更好地梳理和治理本人的资产，是Data-drvien公司的重要平台。一个通用的Data Catalog平台通常蕴含元数据管理，搜寻，血统，标签，术语等性能。其中，搜寻是Data Catalog的入口性能，承当着让用户“找到数”的次要能力。在火山引擎DataLeap的Data Catalog零碎中，每天有70%以上的用户会应用搜寻性能。 业界次要的Augmented Data Catalog须要反对Google一样的搜寻体验来搜寻数据资产，以满足不同角色的用户的找数需要。火山引擎DataLeap也一样，搜寻须要反对的次要性能包含： 反对多种不同类型资产的搜寻。目前零碎中曾经蕴含15+种数据源，能够分为几大类：数仓表比方Hive，看板，数据集，实时表，Topic，对象存储，分布式文件系统如LasFS等。带来的次要挑战是不同类型的资产，搜寻的字段和权重有显著差别。反对个性化。目前零碎的用户遍布整个公司，角色涵盖数据工程师，数据分析师，产品经理，项目经理，销售和数据科学家等等，须要实现的数据工作工作差别也比拟大，比方数据开发，数据治理，BI，数据分析和机器学习等等，因而个性化对Data Catalog的搜寻尤为重要。反对各种业务元数据的高级筛选。数据资产除了名称/别名/形容等字段，通常还会有一些业务元数据，如我的项目/业务域/负责人/负责人部门/标签/业务术语/生命周期状态等。通过反对指定业务元数据进行筛选，帮忙用户减小搜寻范畴，更快搜到对应资产。反对秒级的实时性。这里的实时性是指元数据的变更须要在秒级别反映到Data Catalog的搜寻里，例如新建表须要在操作实现后1～2秒内即能搜到相应的表，删除表须要不再显示在搜寻后果中。起因是用户新建或更新资产后通常会到咱们的零碎上查看相应的变更是否失效。用户手动在浏览器操作搜寻的工夫通常是秒级，超过这个工夫会给用户带来困惑，升高整个Data Catalog的应用体验。反对Google相似的搜寻举荐(Type as you search)性能。搜寻补全性能是搜寻的一个导航性能，能够在用户键入内容时提醒他们能够输出的相干内容，从而进步搜寻精度。这个性能对响应速度有肯定的要求，同时因为数据资产的特殊性，前缀雷同的资产数量较多，因而也须要依据资产的热度进行肯定的排序。反对多语言。数据资产的名称/形容/标签/术语等须要反对多种语言，搜寻的输出也可能是不同的语言，最罕用的比方英文和中文。不同语言的分词，专有名词字典，文本特色等都会带来一些挑战。为了满足上述需要，火山引擎DataLeap的Catalog零碎采纳了个性化综合搜寻的计划。区别于联结搜寻（federated search），用户须要指定搜寻的具体资产类型或在搜寻后果页对不同的资产分栏显示，综合搜寻（unified search）容许用户在一个搜寻框中进行搜寻输出而无需指定搜寻的资产类型。 同时，搜寻服务会在同一个搜寻后果页返回不同类型的相干资产，并依据匹配水平和用户的个性化数据进行混合排序。劣势是能给不同的用户针对不同资产的搜寻需要提供对立的搜寻体验，同时提供了用户跨类型圈定资产的能力。另外，综合搜寻使得火山引擎DataLeap的Catalog零碎能够在页面上进行标准化透出，从而能够从技术上进行搜寻标准化，达到新数据源接入即可搜寻。

原文链接：http://tecdat.cn/?p=22702最近咱们被客户要求撰写对于贝叶斯分位数回归的钻研报告，包含一些图形和统计输入。 贝叶斯回归分位数在最近的文献中受到宽泛关注，本文实现了贝叶斯系数预计和回归分位数（RQ）中的变量抉择，带有lasso和自适应lasso惩办的贝叶斯 摘要还包含总结后果、绘制门路图、后验直方图、自相干图和绘制分位数图的进一步建模性能。 简介回归分位数（RQ）由（Koenker和Gilbert，1978）提出，将感兴趣的后果的条件分位数作为预测因子的函数来建模。自引入以来，分位数回归始终是理论界十分关注的话题，也在许多钻研畛域失去了大量的利用，如计量经济学、市场营销、医学、生态学和生存剖析（Neelon等，2015；Davino等，2013；Hao和Naiman，2007）。假如咱们有一个察看样本{(xi , yi);i = 1, 2, - -, n}，其中yi示意因变量，xi示意协变量的k维矢量。 贝叶斯\_分位数\_回归Tobit RQ为形容非负因变量和协变量向量之间的关系提供了一种办法，能够被表述为因变量的数据未被齐全察看到的分位数回归模型。对于Tobit 分位数回归模型有相当多的文献，咱们能够参考Powell（1986）、Portnoy（2003）、Portnoy和Lin（2010）以及Kozumi和Kobayashi（2011）来理解详情。考虑一下这个模型。 其中，yi是察看到的因变量，y∗i是相应的潜在的未察看到的因变量，y 0是一个已知的点。能够证实，RQ系数向量能够通过以下最小化问题的解来继续预计\ Yu和Stander（2007）提出了一种Tobit RQ的贝叶斯办法，应用ALD计算误差，并应用Metropolis-Hastings（MH）办法从其后验散布中抽取。 实在数据实例咱们思考用实在的数据例子。 免疫球蛋白G数据这个数据集包含298名6个月到6岁儿童的免疫球蛋白G的血清浓度（克/升），Isaacs等人（1983）对其进行了具体探讨，Yu等人（2003）也应用了该数据集。为了阐明问题，该数据集的贝叶斯分位数回归模型（能够拟合如下）。 rq(血清浓度~年龄, tau=0.5)摘要函数提供估计值和95%的置信区间 绘制数据，而后将五条拟合的RQ线叠加在散点图上。 R> for (i in 1:5) {+ taus=c(0.05, 0.25, 0.5, 0.75, 0.95)+ rq(tau=taus[i])+ abline(fit, col=i)+ }R> R> for (i in 1:5) {+ fit = rq(年龄+I(年龄^2),tau=taus[i])+ curve(,add=TRUE)+ } 图2：免疫球蛋白G数据的散点图和RQ拟合。 点击题目查阅往期内容 matlab应用分位数随机森林（QRF）回归树检测异样值 左右滑动查看更多 01 02 03 04 该图显示了298名6个月至6岁儿童的免疫球蛋白G的散点图。叠加在该图上的是{.05, .25, .50, .75, .95}的RQ线（左图）和 RQ线（左图）和RQ曲线（右图）。 图能够用来评估吉布斯采样向安稳散布的收敛状况。咱们在图1中只报告了=0.50时每个参数的门路图和后验直方图。咱们应用以下代码 plot(fit,"tracehist",D=c(1,2))能够通过生成门路图、后验直方图、自相干图来对Gibbs采样的绘制后果进行图形总结。门路和直方图，门路和自相干，直方图和自相干，以及门路、直方图和自相干。这个函数还有一个选项。在图3中，免疫球蛋白G数据系数的门路图表明，采样从后验空间的一个偏僻区域跳到另一个区域的步骤绝对较少。此外，直方图显示边际密度实际上是所冀望的安稳的单变量常态。 图3：当=0.50时，免疫球蛋白G数据集的系数的门路和密度图。 前列腺癌数据在本大节中，咱们阐明贝叶斯分位数回归在前列腺癌数据集（Stamey等人，1989）上的体现。该数据集考察了期待根治性前列腺切除术的病人的前列腺特异性抗原（lpsa）程度和八个协变量之间的关系。 这些协变量是：癌症对数体积（lcavol）、前列腺的对数分量（lweight）、年龄（age）、良性前列腺的对数体积（lbph）、精囊进犯（svi）、胶囊穿透的对数（lcp）、格里森评分（gleason）以及格里森评分4或5的百分比（pgg45）。 在本大节中，咱们假如因变量（lpsa）均值为零，而预测因子已被标准化，均值为零。为了阐明问题，咱们思考当=0.50时，贝叶斯lasso套索RQ（办法="BLqr"）。在这种状况下，咱们应用以下代码 R> x=as.matrix(x)R> rq(y~x,tau = 0.5, method="BLqr") 模型法可用于确定回归中的沉闷变量。  相应的吉布斯采样的收敛性是通过生成样本的门路图和边际后验直方图评估的。因而，图能够用来提供一个对于吉布斯采样器收敛的图形查看，通过应用以下代码查看门路图和边际后验直方图。 plot(fit, type="trace")上述代码的后果别离显示在图4和图5中。图4中的门路图显示，生成的样本迅速穿梭了后验空间，图5中的边际后验直方图显示，条件后验散布实际上是所需的安稳单变量常态。  小麦数据咱们思考一个小麦数据集。这个数据集来自于国家小麦种植倒退打算（2017）。这个小麦数据由11个变量的584个观测值组成。因变量是每2500平方米小麦产量减少的百分比。协变量是化肥尿素（U）、小麦种子收获日期（Ds）、小麦种子播种量（Qs）、激光平田技术（LT）、复合肥施肥（NPK）、播种机技术（SMT）、绿豆作物种植（SC）、作物除草剂（H）、作物高钾肥（K）、微量元素肥料（ME）。 上面的命令给出了=0.50时Tobit RQ的后验散布。 rq(y~x,tau=0.5, methods="Btqr") 还能够拟合贝叶斯lassoTobit 分位数回归和贝叶斯自适应lassoTobit 分位数回归。当=0.50时，函数能够用来取得Tobit 分位数回归的后验平均值和95%的置信区间。  ...

原文链接：http://tecdat.cn/?p=10911最近咱们被客户要求撰写对于举荐零碎的钻研报告，包含一些图形和统计输入。 用户和产品的潜在特色编写举荐零碎矩阵合成工作原理应用潜在表征来找到相似的产品 1. 用户和产品的潜在特色咱们能够通过为每个用户和每部电影调配属性，而后将它们相乘并合并后果来预计用户喜爱电影的水平。 雷同的计算能够示意为矩阵乘法问题。首先，咱们把用户属性放在一个名为U的矩阵中，在这个例子中是5，-2，1，-5和5。而后，咱们把电影属性放在一个名为M的矩阵中，咱们应用矩阵乘法来找出用户的评分。 但要做到这一点，咱们必须曾经晓得用户属性和电影属性。为每个用户和每部电影提供属性评级并不容易。咱们须要找到一种主动的办法。咱们来看看电影评分矩阵， 它显示了咱们数据集中的所有用户如何评估电影。这个矩阵十分稠密，但它给了咱们很多信息。例如，咱们晓得用户ID2给电影1号五颗星。所以，基于此，咱们能够猜想，这个用户的属性可能相似于电影的属性，因为它们匹配的很好。换句话说，咱们有一些线索能够应用。 让咱们看看咱们如何利用这些线索来理解每部电影和每个用户。在咱们刚刚看到的等式中，U乘M等于电影等级，咱们曾经晓得一些用户的理论电影等级。咱们曾经领有的电影评分矩阵是咱们方程式的解决方案。尽管它是解决方案的一部分，然而这个阵列依然有很多破绽，但对于咱们来说，这曾经足够了。 实际上，咱们能够应用目前为止咱们所晓得的电影评级，而后逆向找到满足该等式的U矩阵和M矩阵。当然，这才是最酷的局部。当咱们将U和M相乘时，他们实际上会给咱们一个残缺的矩阵，咱们能够应用那个实现的矩阵来举荐电影。让咱们回顾一下咱们将如何构建这个举荐零碎。 首先，咱们创立了咱们在数据集中所有用户评论的矩阵。接下来，咱们从已知的评论中合成出一个U矩阵和一个M矩阵。最初，咱们将把咱们找到的U和M矩阵相乘，失去每个用户和每部电影的评分。然而还有一个问题。以前，当咱们为每个用户和每部电影手工创立属性时，咱们晓得每个属性的含意。咱们晓得第一个属性代表动作，第二个代表剧情，等等。然而当咱们应用矩阵合成来提出U和M时，咱们不晓得每个值是什么意思。咱们所晓得的是，每个价值都代表了一些让用户感觉被某些电影吸引的特色。咱们不晓得如何用文字来形容这些特色。因而，U和M被称为潜在向量。潜在的词意味着暗藏。换句话说，这些向量是暗藏的信息，咱们通过查看评论数据和反向推导。 点击题目查阅往期内容 混合IBCF协同过滤举荐算法举荐引擎的摸索 左右滑动查看更多 01 02 03 04 2. 编写举荐零碎咱们来编写举荐零碎的次要代码。关上Chapter 5/factor\_review\_matrix.py。首先，我将应用pandas read\_csv函数将检查数据集加载到名为raw\_dataset\_df的数据集中。 而后咱们应用pandas数据透视表函数来构建评论矩阵。在这一点上，ratings\_df蕴含一个稠密的评论阵列。 接下来，咱们心愿将数组合成以找到用户属性矩阵和咱们能够从新乘回的电影属性矩阵来从新创立收视率数据。为此，咱们将应用低秩矩阵合成算法。我曾经在matrix\_factorization\_utilities.py中蕴含了这个实现。咱们将在下一个视频中具体探讨它是如何工作的，但让咱们持续应用它。首先，咱们传递了评分数据，然而咱们将调用pandas的as\_matrix()函数，以确保咱们作为一个numpy矩阵数据类型传入。 接下来，这个办法承受一个名为num\_features的参数。Num\_features管制为每个用户和每个电影生成多少个潜在特色。咱们将以15为终点。这个函数还有个参数regularization\_amount。当初让咱们传入0.1。在前面的文章中咱们将探讨如何调整这个参数。 函数的后果是U矩阵和M矩阵，每个用户和每个电影别离具备15个属性。当初，咱们能够通过将U和M相乘来失去每部电影的评分。但不是应用惯例的乘法运算符，而是应用numpy的matmul函数，所以它晓得咱们要做矩阵乘法。 后果存储在一个名为predicted\_ratings的数组中。最初，咱们将predict\_ratings保留到一个csv文件。 首先，咱们将创立一个新的pandas数据框来保留数据。对于这个数据框，咱们会通知pandas应用与ratings\_df数据框中雷同的行和列名称。而后，咱们将应用pandas csv函数将数据保留到文件。运行这个程序后能够看到，它创立了一个名为predicted\_ratings.csv的新文件。咱们能够应用任何电子表格应用程序关上该文件。 这个数据看起来就像咱们原来的评论数据，当初每个单元格都填满了。当初咱们评估下每个单个用户会为每个独自的电影评分。例如，咱们能够看到用户3评级电影4，他们会给它一个四星级的评级。当初咱们晓得所有这些评分，咱们能够依照评分程序向用户举荐电影。让咱们看看用户1号，看看咱们举荐给他们的电影。在所有这些电影中，如果咱们排除了用户以前评估过的电影，左边34号电影是最高分的电影，所以这是咱们应该举荐给这个用户的第一部电影。当用户观看这部电影时，咱们会要求他们评分。如果他们的评估与咱们预测的不统一，咱们将增加新评级并从新计算此矩阵。这将有助于咱们进步整体评分。咱们从中取得的评分越多，咱们的评分阵列中就会呈现的孔越少，咱们就有更好的机会为U和M矩阵提供精确的值。 3. 矩阵合成工作原理因为评分矩阵等于将用户属性矩阵乘以电影属性矩阵的后果，所以咱们能够应用矩阵合成反向工作以找到U和M的值。在代码中，咱们应用称为低秩矩阵合成的算法，去做这个。咱们来看看这个算法是如何工作的。矩阵合成是一个大矩阵能够分解成更小的矩阵的思维。所以，假如咱们有一个大的数字矩阵，并且假如咱们想要找到两个更小的矩阵相乘来产生那个大的矩阵，咱们的指标是找到两个更小的矩阵来满足这个要求。如果您碰巧是线性代数的专家，您可能晓得有一些规范的办法来对矩阵进行因式分解，比方应用一个称为奇怪值合成的过程。然而，这是有这么一个非凡的状况下，将无奈失常工作。问题是咱们只晓得大矩阵中的一些值。大矩阵中的许多条目是空白的，或者用户还没有查看特定的电影。所以，咱们不是间接将评级数组分成两个较小的矩阵，而是应用迭代算法预计较小的矩阵的值。咱们会猜想和查看，直到咱们靠近正确的答案。哎哎等等， 咋回事呢？首先，咱们将创立U和M矩阵，但将所有值设置为随机数。因为U和M都是随机数，所以如果咱们当初乘以U和M，后果是随机的。下一步是查看咱们的计算评级矩阵与实在评级矩阵与U和M的以后值有多不同。然而咱们将疏忽评级矩阵中所有没有数据的点，只看在咱们有理论用户评论的中央。咱们将这种差别称为老本。老本就是错误率。接下来，咱们将应用数字优化算法来搜寻最小老本。数值优化算法将一次调整U和M中的数字。指标是让每一步的老本函数更接近于零。咱们将应用的函数称为fmin\_cg。它搜寻使函数返回最小可能输入的输出。它由SciPy库提供。最初，fmin\_cg函数将循环数百次，直到咱们失去尽可能小的代价。当老本函数的价值如咱们所能失去的那样低，那么U和M的最终值就是咱们将要应用的。然而因为它们只是近似值，所以它们不会齐全完满。当咱们将这些U矩阵和M矩阵相乘来计算电影评级时，将其与原始电影评级进行比拟，咱们会看到还是有一些差别。然而只有咱们靠近，大量的差别就无关紧要了。 4. 应用潜在特色来找到相似的产品 搜索引擎是用户发现新网站的罕用形式。当第一次用户从搜索引擎拜访您的网站时，您对用户尚不足以提供个性化举荐，直到用户输出一些产品评论时，咱们的举荐零碎还不能举荐他们。在这种状况下，咱们能够向用户展现与他们曾经在查看的产品相似的产品。指标是让他们在网站上，让他们看更多的产品。你可能在网上购物网站上看到过这个性能，如果你喜爱这个产品，你可能也会喜爱这些其余的产品。通过应用矩阵合成计算产品属性，咱们能够计算产品类似度。让咱们来看看find\_similar\_products.py。首先，咱们将应用pandas的读取CSV性能加载电影评级数据集。 咱们还会应用read\_csv将movies.csv加载到名为movies\_df的数据框中。 而后，咱们将应用pandas的数据透视表函数(pivot\_table)来创立评分矩阵，咱们将应用矩阵合成来计算U和M矩阵。当初，每个电影都由矩阵中的一列示意。首先，咱们应用numpy的转置函数来触发矩阵，使每一列变成一行。 这只是使数据更容易解决，它不会扭转数据自身。在矩阵中，每个电影有15个惟一的值代表该电影的特色。这意味着其余电影简直雷同的电影应该是十分类似的。要找到相似这个电影的其余电影，咱们只须要找到其余电影的编号是最靠近这部电影的数字。这只是一个减法问题。让咱们抉择用户正在看的次要电影，让咱们抉择电影ID5。 如果你喜爱，你能够抉择其余的电影。当初，咱们来看看电影ID5的题目和流派。咱们能够通过查看movies\_df数据框并应用pandas的loc函数通过其索引查找行来做到这一点。让咱们打印出该电影的题目和流派。 接下来，让咱们从矩阵中获取电影ID为5的电影属性。咱们必须在这里减去一个，因为M是0索引，但电影ID从1开始。当初，让咱们打印出这些电影属性，以便咱们看到它们，这些属性咱们筹备好找到相似的电影。 第一步是从其余电影中减去这部电影的属性。这一行代码从矩阵的每一行中别离减去以后的电影特色。这给了咱们以后电影和数据库中其余电影之间的分数差别。您也能够应用四个循环来一次减去一个电影，但应用numpy，咱们能够在一行代码中实现。第二步是取咱们在第一步计算出的差值的绝对值，numpy的ABS函数给咱们绝对值，这只是确保任何正数进去都是正值。接下来，咱们将每个电影的15个独自的属性差别合并为一个电影的总差别分数。numpy的总和性能将做到这一点。咱们还会传入拜访权限等于一个来通知numpy总结每行中的所有数字，并为每行产生一个独自的总和。在这一点上，咱们实现了计算。咱们只是将计算得分保留回电影列表中，以便咱们可能打印每部电影的名称。在第五步中，咱们依照咱们计算的差别分数对电影列表进行排序，以便在列表中首先显示起码的不同电影。这里pandas提供了一个不便的排序值函数。最初，在第六步中，咱们打印排序列表中的前五个电影。这些是与以后电影最类似的电影。 好的，咱们来运行这个程序。咱们能够看到咱们为这部电影计算的15个属性。这是咱们发现的五个最类似的电影。第一部电影是用户曾经看过的电影。接下来的四部电影是咱们向用户展现的相似我的项目。依据他们的头衔，这些电影看起来可能十分类似。他们仿佛都是对于立功和考察的电影。续集，大城市法官三，都在名单上。这是用户可能也会感兴趣的电影。您能够更改电影ID并再次运行该程序，以查看与其余电影相似的内容。 本文摘选 《 python机器学习：举荐零碎实现（以矩阵合成来协同过滤） 》 ，点击“浏览原文”获取全文残缺材料。 点击题目查阅往期内容 R语言NLP案例：LDA主题文本开掘优惠券举荐网站数据\scrapy爬虫框架和selenium的应用：对优惠券举荐网站数据LDA文本开掘\电商行业智能举荐引擎的摸索\用r语言对优惠券举荐网站数据LDA文本开掘\scrapy爬虫框架和selenium的应用：对优惠券举荐网站数据LDA文本开掘\Python应用矩阵合成法找到相似的音乐\Python用PyMC3实现贝叶斯线性回归模型\python在Scikit-learn中用决策树和随机森林预测NBA获胜者\python主题LDA建模和t-SNE可视化\python用线性回归预测股票价格\Python中利用长短期记忆模型LSTM进行工夫序列预测剖析 - 预测电力耗费数据\Python  Monte Carlo K-Means聚类实战钻研\Python基于粒子群优化的投资组合优化钻研 ...

报告链接：http://tecdat.cn/?p=31861新能源汽车市场从政策推动到市场驱动的转变过程中，行业也在通过了一个萌芽期和初期的探索期之后，步入了一个迅速倒退的期间。此外，在科技力量的加持下，品牌、车型、区域等细分畛域都在继续地进行着调整，行业格局曾经初具规模，在继续的翻新中，产业曾经实现了逾越和改革 因为新能源汽车行业的高成长确定性，因而吸引了泛滥的企业进入。目前，参加汽车产业的公司次要有三类：传统汽车公司、新造汽车公司以及跨界造汽车公司。而传统汽车公司领有成熟的工业零碎，以及极高的知名度，在汽车行业中仍占有很大的份额。以蔚来、现实、小鹏、合众、威马、零跑这些新兴的汽车公司，抓住了中国消费者的须要，以高科技，高体验，高性价比等长处，博得了更多的年轻人的青睐，并在市场上占据着越来越大的位置。华为，百度，小米等互联网公司以各自的技术实力，在与多家公司的合作背景下，以提供差别化的服务，在智能电动车的市场中占有一席之地。 目前，我国新能源汽车的市场主体可划分为两大类：一类是传统的，另一类是新兴的；如果再从属性上进行划分，则能够将其分为传统奢华品牌、传统外资品牌、传统自主品牌、外资新权势品牌和自主新权势品牌五大营垒。 从各个营垒的销量体现来看，在2021年，自主新权势的品牌失去了显著的扩大，它们在不同水平上侵蚀了其余营垒的市场份额，从而使用户的接受度和认可度失去了进一步的进步。 本专题内的参考报告（PDF）目录 智慧芽：新能源汽车行业续航能力技术剖析报告 报告2023-03-13威尔森：2023年1月份新能源汽车行业月报 报告2023-03-13人物博库：2022年新能源汽车行业人群洞察报告 报告2023-03-07唐硕：2022新能源汽车服务-要害体验MOT报告 报告2023-03-03智联招聘：中国新能源汽车人才供需白皮书（2022年） 报告2023-02-13罗克韦尔：自动化新能源汽车及动力电池行业白皮书 报告2023-02-13亿欧智库：比亚迪新能源汽车策略布局钻研报告 报告2023-02-07头豹：2022年中国功率半导体（IGBT）行业钻研-新能源汽车+充电桩... 报告2023-02-07速途车酷研究院：2023中国新能源汽车出海趋势剖析报告 报告2023-01-30赛迪：中国新能源汽车产业发展趋势研判 报告2023-01-29亿欧智库：比亚迪新能源汽车策略布局钻研报告 报告2023-01-13汽车之家&21世纪经济报道：2022中国城市新能源汽车倒退指数 报告2023-01-12中汽核心：新能源汽车动力电池技术将来瞻望 报告2023-01-08头豹：2022年中国新能源汽车产业系列钻研报告-主机厂剖析之特斯拉篇 报告2022-12-29头豹：2022年中国新能源汽车产业系列钻研报告 报告2022-12-28中国电动汽车百人会：中国新能源汽车倒退当先城市评估及优良案例 报告2022-12-25易观剖析：2022年中国新能源汽车出海市场倒退洞察 报告2022-12-15头豹：2022年中国新能源汽车行业系列钻研-主机厂剖析之小鹏篇（上）-... 报告2022-11-20头豹：2022年中国新能源汽车行业系列钻研-车载OS博弈-“兵家必争”... 报告2022-11-20里斯：寰球新能源汽车品类趋势钻研报告 报告2022-11-11新榜：2022新能源汽车品牌KOL口碑报告 报告2022-11-03头豹：2022年中国新能源汽车行业系列钻研-智能化博弈-车载OS兵家必... 报告2022-10-28头豹：2022年中国新能源汽车产业系列钻研报告-从问界窥探华为智能汽车... 报告2022-10-28CBNData：2022新能源汽车营销察看 报告2022-10-25德勤：2022中国新能源汽车行业投资机会察看报告 报告2022-10-21库润数据：2022年女性新能源汽车钻研报告 报告2022-10-18中商产业研究院：2021-2026年中国新能源汽车行业发展趋势及投资预... 报告2022-10-13易观剖析：2022年中国新能源汽车用户体验指数(UEI) 报告2022-09-25头豹：2022年中国新能源汽车行业系列钻研-智能网联之汽车信息服务提供... 报告2022-09-21头豹：2022年中国新能源汽车行业系列钻研――EE架构降级-智能汽车之... 报告2022-09-21头豹：2022年中国新能源汽车行业系列钻研——激光雷达行业动态追踪-量... 报告2022-09-20头豹：2022年中国新能源汽车产业系列钻研报告-车载计算平台-智能驾驶... 报告2022-09-20罗兰贝格&天猫：新能源汽车消费者洞察报告 报告2022-09-13头豹：2022年新能源汽车（蔚来、现实、小鹏、哪吒）企业比照系列报告（... 报告2022-09-09红星资本局：2023年新能源汽车行业趋势钻研报告 报告2022-09-02头豹：2022年中国新能源汽车行业系列钻研-动力电池电解液行业深度剖析... 报告2022-09-01头豹：2022年中国新能源汽车行业系列钻研-汽车智能化下OTA的倒退机... 报告2022-08-31头豹：2022年中国新能源汽车产业系列钻研报告-汽车行业冲击几何？报告2022-08-31君迪：2022年中国新能源汽车产品魅力指数钻研 报告2022-08-31J.D.Power君迪：新能源汽车市场消费者变动下的机会与思考 报告2022-08-29中汽数据：2022年新能源汽车上半年重点政策总结及趋势预判 报告2022-08-26百分点：2022年6-7月新能源汽车行业舆情剖析报告 报告2022-08-23头豹：2022年新能源汽车（蔚来、现实、小鹏、哪吒）企业比照系列报告（... 报告2022-08-23懂车帝：下沉市场新能源汽车用户消费行为洞察报告 报告2022-08-04电动汽车观察家：2022年中国新能源汽车产业察看报告 报告2022-08-03火石发明：2022中国新能源汽车产业报告 报告2022-08-02中国信通院：2022年上半年新能源汽车行业运行数据报告-新能源汽车继续... 报告2022-08-01头豹：2022年中国新能源汽车行业系列钻研-磷酸铁锂正极资料的降级计划... 报告2022-07-07克劳锐&百度：2022中国新能源汽车内容生态趋势洞察 报告2022-07-05头豹：2022年中国新能源汽车行业系列钻研——特斯拉引领OTA风潮 报告2022-07-04中国汽车&巨量：2022中国新能源汽车发展趋势白皮书 报告2022-06-29亿欧智库：2022寰球新能源汽车动力电池倒退钻研 报告2022-06-14汽车之家：大数据视角下的中国新能源汽车生产洞察（2022年） 报告2022-06-05头豹：2022年中国新能源汽车行业系列钻研：从CTC到滑板底盘，将扭转... 报告2022-05-23安永：新能源汽车保险经纪是车企的下一个突破口 2022 报告2022-05-16艾瑞征询：2021年中国新能源汽车换电市场钻研报告 报告2022-05-11汽车之家&德勤：2021中国新能源汽车市场洞察报告 报告2022-04-27车百智库&懂车帝&巨量算数：中国新能源汽车市场洞察报告2021 报告2022-03-28中国信通院：2021年新能源汽车行业运行监测报告 报告2022-03-16百度营销：百度新能源汽车行业洞察 报告2022-03-1458汽车：2021新能源汽车置换流向钻研报告 报告2022-02-17电动汽车观察家：2022年新能源汽车补贴政策解读 报告2022-02-17百度营销：百度新能源汽车行业洞察 报告2022-01-17Fastdata极数：新能源汽车简史——电动汽车沉浮录 报告2021-11-03新能源汽车国家大数据联盟：中国新能源汽车城柳州范本大数据报告 报告2021-10-26今日头条：2019年巨量引擎新能源汽车市场洞察 报告2020-01-13*点击题目查阅往期内容 ...

原文链接：http://tecdat.cn/?p=10278最近咱们被客户要求撰写对于生存剖析的钻研报告，包含一些图形和统计输入。 生存剖析（也称为工程中的可靠性剖析）的指标是在协变量和事件工夫之间建立联系 生存剖析的名称源于临床钻研，其中预测死亡工夫，即生存，通常是次要指标。 视频：R语言生存剖析原理与早期肺癌患者剖析案例**，时长08:41 生存剖析是一种回归问题（人们想要预测一个间断值），但有一个转折点。它与传统回归的不同之处在于，在生存剖析中，后果变量既有一个事件，也有一个与之相干的工夫值，局部训练数据只能被局部察看——它们是被删失的。本文用R语言生存剖析早期肺癌患者数据 （ 查看文末理解数据获取形式 ）。 一般最小二乘回归办法有余，因为事件产生的工夫通常不是正态分布的，并且模型无奈解决删失，但这在生存数据中很常见。 为什么要做生存剖析：右删失在某些状况下，可能无奈察看到事件工夫：这通常称为 右删失。在以死亡为事件的临床试验中，当产生以下状况之一时，就会产生这种状况。1。当肯定数量的参与者死亡时，钻研完结。2。参与者退出钻研。3。 钻研达到预约的完结工夫，并且一些参与者存活到完结。在每种状况下，幸存的参与者来到钻研后，咱们都不晓得他们会产生什么。而后咱们有一个问题： 当对于某些个体，咱们只察看到他们的事件工夫的上限时，咱们如何对教训散布进行建模或进行非负回归？ 上图阐明了右删失。对于参与者 1，咱们看到他们何时死亡。参与者 2 退出了，咱们晓得他们始终活到那时，但不晓得起初产生了什么。对于参与者 3，咱们晓得他们活到了预约的钻研完结，但又不晓得之后产生了什么。 生存函数和危险函数生存剖析中的两个要害工具是生存函数和危险函数。 生存函数：它是一个函数，用于给出咱们有趣味晓得的任何对象是否会在任何指定工夫之后存活的概率。在数学上它能够由以下公式示意  其中 S(t) 是一个生存函数，其中 T 是一个间断随机变量，是一个事件的工夫。F(t) 是区间[0,∞) 上的累积散布函数。 咱们也能够用危险函数来写生存函数。假如事件尚未产生 ，危险率(t) 是事件在工夫t产生的刹时概率的次要值。 那么关键问题是如何预计危险和/或生存函数。 Kaplan Meier的非参数估计 在非参数生存剖析中，咱们要预计生存函数没有协变量，并且有删失。如果咱们没有删失，咱们能够从教训 CDF 开始. 这个等式简洁地示意： 有多少人随着工夫的推移而死亡? 那么生存函数就是：还有多少人还活着？ 然而，咱们无法回答一些人被工夫t删失时提出的这个问题. 尽管咱们不肯定晓得有多少人在任意工夫t幸存下来，咱们晓得钻研中有多少人依然处于危险之中。咱们能够应用它来代替。将学习工夫划分区间, 其中每个ti是参与者的事件工夫或删失工夫。假如参与者只能在察看到的事件工夫生效。假如没有人在同一时间死去（没有关系），咱们能够查看每次有人死去的工夫。咱们说在那个特定工夫死亡的概率是，并说在任何其余工夫死亡的概率是0. 在温和的假如下，包含参与者具备独立且雷同散布的事件工夫，并且删失和事件工夫是独立的，这给出了一个统一的估计量。上图给出了一个简略案例的 Kaplan Meier 预计示例。 生存剖析用于各种畛域 例如： 用于患者生存工夫剖析的癌症钻研，“事件历史剖析”的社会学，在工程中用于“故障工夫剖析”。在癌症钻研中，典型的钻研问题如下： 某些临床特色对患者生存有何影响一个人能活3年的概率是多少？患者组之间的生存率是否存在差别？     第1局部：生存剖析简介 本演示文稿将介绍生存剖析 ，参考： Clark, T., Bradburn, M., Love, S., & Altman, D. (2003). Survival analysis part I: Basic concepts and first analyses. 232-238. ISSN 0007-0920.咱们明天将应用的一些软件包包含： ...

全文链接：http://tecdat.cn/?p=32594原文出处：拓端数据部落公众号在当今信息爆炸的时代，电影作为人们生存中不可或缺的娱乐形式，受到了越来越多的关注。而为了让观众可能更好地抉择适宜本人口味的电影，举荐零碎成为了一个备受关注的钻研畛域。协同过滤算法是其中一种被宽泛应用的办法。 本文将以MovieLens数据集为根底，帮忙客户剖析MATLAB含糊C均值聚类改良的协同过滤算法在举荐零碎中的利用。针对MovieLens数据集进行试验，并比拟传统协同过滤算法和改良后的含糊C均值聚类协同过滤算法的性能差别。最初联合试验后果进行剖析和总结。 1. 首先须要理解什么是含糊C均值聚类和协同过滤算法。含糊C均值聚类（FCM）是一种基于附属度的聚类办法，它将每个数据点对应到各个聚类核心的附属度上。协同过滤算法是一种举荐零碎算法，次要用于预测用户对未评估物品的喜爱水平。该算法基于相似性进行举荐，即依据用户行为历史信息来发现不同用户之间的相似性，并依据这些相似性为用户举荐物品。2. 而后须要理解如何将这两种算法联合起来实现数据分析。在协同过滤算法中，咱们须要计算不同用户之间或者不同物品之间的类似度。而这里能够应用含糊C均值聚类来实现。具体地说，在MovieLens数据集中，咱们能够将每一个电影看作是一个向量，其中包含电影名称、导演、演员、类型等特色。而后应用含糊C均值聚类将这些电影聚类到不同的簇中。接着，咱们能够计算用户和簇之间的类似度，进而举荐给用户可能感兴趣的电影。3. 最初须要留神哪些细节问题。在应用含糊C均值聚类时，须要抉择适合的参数来管制附属度和聚类个数等因素。这须要依据具体情况进行调整。本文应用了4个聚类有效性函数值来选取最优聚类数。在计算类似度时，须要抉择适合的间隔或者相似性度量办法。同时还要思考如何解决缺失数据、异样值等问题。数据MovieLens数据是美国Minnesota大学GroupLens项目组提供的Movielens数据集ml-100k中的u2数据。这个数据集蕴含了943名用户对1682部电影的评估（评分值为数字1到5，若数值越高则用户青睐该电影的水平越高），并含有电影我的项目的分类特色。该数据集仅蕴含了评估过20部以上电影的用户评估数据，没有评分的电影数据占所有数据的比重（稠密度）为94%。 名称形容简介每个用户至多评分物品MovieLens对电影的评分从1到5943名用户对1682部电影的评估100评分预测的预测准确度个别通过均匀绝对误差 （MAE） 计算，均匀相对偏差越小，预测的准确度越高。   过程与后果剖析(1)确定最佳聚类数首先，通过比拟不同聚类数相应的聚类有效性函数值来选出最佳聚类数cmax。试验后果如图所示。 图中的横坐标为聚类数，纵坐标为相应的4个聚类有效性函数值。由上述后果可知，在2到的最佳搜寻范畴中，不同的聚类数c失去的VPE值与VFC值呈枯燥趋势，而VXB与VK函数值均在c=12时枯燥性产生扭转。 图1  MovieLens不同聚类数对应的聚类有效性函数值 相似的，图1中的横坐标为聚类数，纵坐标为相应的4个聚类有效性函数值。由上述后果可知，在2到的最佳搜寻范畴中，不同的聚类数c失去的VPE值与VFC值呈枯燥趋势，而VXB与VK函数值均在c=12时枯燥性产生扭转。 最初失去不同判别函数在不同数据集上的指标值如表1所示。 %XB 用Xie和Beni的准则来求最优聚类数% u为附属度矩阵,center为聚类核心矩阵V=0;for i=1:size(u,1) for j=1:size(u,2) V=V+(u(i,j))^2*(norm(data(j,:)-center(i,:)))^2; endendfenmu=(min(pdist(center,'euclidean')))^2;表1 Xie-Beni办法确定的最佳聚类数cmax 判别函数VPEVXBVFCVKMovielens数据集cmax\>25cmax=12cmax\>25cmax=12因而，依据Xie-Beni办法，本文选取Flixster数据集的最佳聚类数cmax为10，本文选取MovieLens数据集的最佳聚类数cmax为12。 （2）MAE指标比拟含糊C均值聚类算法的关键步骤是确定最佳聚类簇数，为测验本节给出的FCMC CF算法，咱们在Movielens和Flixster数据集上进行了试验剖析，并将其同K-means、K-medoids和K-mode聚类协同过滤算法进行了比拟，试验后果如图所示。 %FCMC data为含糊C均值聚类的试验数据,top代表XB准则下的前10个最佳聚类数,b为该10个最佳聚类数的PE指标值% for k=2:sqrt(size(data,1)) [center u]=fcm(data,k); Vpe(k-1)=Bezdek(u); Vxb(k-1)=XB(u,center,data); Vfs(k-1)=FS( u,center,data); Vk(k-1)=Kwon( u,center,data);endk=2:sqrt(size(data,1)); subplot(2,2,1),plot(k,Vpe(k-1),'- *'),xlabel('x(聚类簇数)'),ylabel('y(Vpe指标)')k=2:sqrt(size(data,1));subplot(2,2,2),plot(k,Vxb(k-1),'- or'),xlabel('x(聚类簇数)'),ylabel('y(Vxb指标)') k=2:sqrt(size(data,1));subplot(2,2,3),plot(k,Vfs(k-1),'- or'),xlabel('x(聚类簇数)'),ylabel('y(Vfs指标)')k=2:sqrt(size(data,1));Predict(i,j,D,data,itemN)%j代表指标用户,i为j用户的街坊用户为i用户集,data为用户－物品矩阵,D为类似系数矩阵,item为用户j要预测的物品编号tempu= find(data(j,:)~=0);%发现用户所有已评分的我的项目Ru=mean(data(j,tempu));%计算用户评分的平均值a=length(i);fenzi=0;for k=1:atempv=find(data(i(k),:)~=0);Rv=mean(data(i(k),tempv));fenzi=fenzi+D(j,i(k)).*(data(i(k),itemN)-Rv);endfenmu=0;for k=1:a 图2 Movielens数据集不同算法MAE的比拟 unction mae = MAE(CS,udata,udatatest,Fuz)%CS为类似度矩阵，data为训练集用户我的项目矩阵，datatest为测试集用户我的项目矩阵,Fuz为标记变量(1为含糊C均值聚类协同过滤,0为传统零碎过滤)j=1;for n=1:5:80%########最近邻数mae(j)=0;%mae为最近邻为n的状况下的最小均方误差 k=0;%计数变量 for t=1:size(udatatest,1) i=topn(CS,t,n);%计算出该用户的最近邻用户汇合,t为i指标用户编号,i为相邻用户编号（按类似度从高到低排列）,n为n个街坊用户数,应设为? item=find(udatatest(t,:)~=0);%item为测试集中用户的评估我的项目 if n>length(i) continue;在图中，横轴为最近邻个数 k，纵轴为均匀相对偏差 MAE。曲线CF代表传统的协同过滤算法，曲线Kmean CF代表基于K均值聚类的协同过滤算法，曲线FCMC CF代表基于含糊C均值聚类有效性的协同过滤算法，曲线K medoids CF代表基于K medoids聚类的协同过滤算法。 ...

全文链接：http://tecdat.cn/?p=31846最近咱们被客户要求撰写对于关联规定的钻研报告，包含一些图形和统计输入。 本文帮忙客户使用关联规定办法剖析西医医治脑出血方剂,用Apriori模型开掘所选用的次要药物及其用药法则,为临床医治脑出血提供参考 脑出血急性期用药数据 读取数据a_df3=read.xlsx("脑出血急性期用药最常配伍关联剖析2.xlsx") 将数据转化成关联数据a_df3=a_df3[,-1]     ## set dim names #a_df3=t(a_d3) dimnams(a_df3) <- list(row.ames(a_d                         paste("Tr",c(1:ncol(adf3)), sep 查看每个药品的呈现频率uencPlot(dat1, support = 0.3, cex.names=0.8) 能够看到每个药品呈现的频率，从而判断哪些药品的反对度较高 失去频繁规定开掘 查看求得的频繁项集 依据反对度对求得的频繁项集排序并查看关联规定开掘apriori(dat 设置反对度为0.01，置信度为0.3summary(rules)#查看规定 查看局部规定inspect(rules) 查看置信度、反对度和晋升度quality(head(rules)) 绘制不同规定图形来示意反对度，置信度和晋升度 通过该图 能够看到 规定前项和规定后项别离有哪些药品 以及每个药品的反对度大小，反对度越大则圆圈越大。 点击题目查阅往期内容 R语言用关联规定和聚类模型开掘处方数据摸索药物配伍中的法则 左右滑动查看更多 01 02 03 04 从该图能够看到反对度和置信度的关系，置信度越高晋升度也越高 从该图能够看到反对度和置信度的关系，晋升度越高置信度也越高 从上图能够看到 不同药品之间的关联关系 图中的点越大阐明该药品的反对度越高，色彩越深阐明该药品的晋升度越高。 查看最高置信度样本规定rules <- sort(rules, by="confidence") 查看最高晋升度样本规定 失去有价值规定子集x=suet(rules,sbst=confidence>0.3 & support>0.2 & lift>=1)    #失去有价值规定子集 对有价值的x汇合进行数据可视化 ...

全文链接:http://tecdat.cn/?p=27384最近咱们被客户要求撰写对于葡萄酒的钻研报告，包含一些图形和统计输入。 在本文中，数据蕴含无关葡萄牙“Vinho Verde”葡萄酒的信息 介绍该数据集（查看文末理解数据获取形式）有1599个观测值和12个变量，别离是固定酸度、挥发性酸度、柠檬酸、残糖、氯化物、游离二氧化硫、总二氧化硫、密度、pH值、硫酸盐、酒精和品质。固定酸度、挥发性酸度、柠檬酸、残糖、氯化物、游离二氧化硫、总二氧化硫、密度、pH、硫酸盐和酒精是自变量并且是间断的。品质是因变量，依据 0 到 10 的分数来掂量。 探索性剖析总共有 855 款葡萄酒被归类为“好”品质，744 款葡萄酒被归类为“差”品质。固定酸度、挥发性酸度、柠檬酸、氯化物、游离二氧化硫、总二氧化硫、密度、硫酸盐和酒精度与葡萄酒品质显着相干（ t 测验的 P 值 < 0.05），这表明了重要的预测因子。咱们还构建了密度图来摸索 11 个连续变量在“差”和“好”葡萄酒品质上的散布。从图中能够看出，品质低劣的葡萄酒在PH方面没有差别，而不同类型的葡萄酒在其余变量上存在差别，这与t测验后果统一。 na.oit() %>muate(qal= ase_hen(ality>5 ~good", quaity <=5 ~ "poor")) %>%muate(qua= s.fatrqual)) %>%dpeme1 <- rsparentTme(trans = .4)plot = "density", pch = "|",auto.key = list(columns = 2)) 图 1. 葡萄酒品质和预测特色之间的形容图。\表 1. 优质和劣质葡萄酒的基本特征。 # 在表1中创立一个咱们想要的变量b1 <- CeatTableOe(vars  litars, straa = ’qual’ da winetab 点击题目查阅往期内容 [](http://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MzU4NTA1MDk4MA==\&mid=2247515995\&idx=3\&sn=80d496738e98a614e1630d522826cd7d\&chksm=fd928150cae5084645731cb9f737f2cde84394699c372213d4a2ccde2b4101bdd8b86dd8a247\&scene=21#wechat_redirect)R语言主成分剖析（PCA）葡萄酒可视化：主成分得分散点图和载荷图 左右滑动查看更多 01 02 03 04 模型咱们随机抉择 70% 的观测值作为训练数据，其余的作为测试数据。所有 11 个预测变量都被纳入剖析。咱们应用线性办法、非线性办法、树办法和反对向量机来预测葡萄酒品质的分类。对于线性办法，咱们训练（惩办）逻辑回归模型和线性判别分析（LDA）。逻辑回归的假如包含互相独立的察看后果以及自变量和对数几率的线性关系。LDA 和 QDA 假如具备正态分布的特色，即预测变量对于“好”和“差”的葡萄酒品质都是正态分布的。对于非线性模型，咱们进行了狭义加性模型（GAM）、多元自适应回归样条（MARS）、KNN模型和二次判别分析（QDA）。对于树模型，咱们进行了分类树和随机森林模型。还执行了具备线性和径向内核的 SVM。咱们计算了模型抉择的 ROC 和准确度，并考察了变量的重要性。10 折穿插验证 (CV) 用于所有模型。 inTrai <- cateatPariti(y  winequal, p = 0.7, lit =FASE)traiData <- wine[inexTr, teDt <wi[-idxTrain,]线性模型 多元逻辑回归显示，在 11 个预测因子中，挥发性酸度、柠檬酸、游离二氧化硫、总二氧化硫、硫酸盐和酒精与葡萄酒品质显着相干（P 值 < 0.05），解释了总方差的 25.1%。酒质。将该模型利用于测试数据时，准确度为 0.75（95%CI：0.71-0.79），ROC 为 0.818，表明数据拟合较好。在进行惩罚性逻辑回归时，咱们发现最大化ROC时，最佳调优参数为alpha=1和lambda=0.00086，准确度为0.75（95%CI：0.71-0.79），ROC也为0.818。因为 lambda 接近于零且 ROC 与逻辑回归模型雷同，因而惩办绝对较小， ...

全文链接：tecdat.cn/?p=2155 最近咱们被客户要求撰写对于NLP自然语言解决的钻研报告，包含一些图形和统计输入。 随着网民规模的不断扩大，互联网不仅是传统媒体和生存形式的补充，也是民心凸显的地带。领导干部参加网络问政的制度化正在成为一种发展趋势，这种趋势与互联网倒退的时代需要是分不开的 ▼ 人民网《中央领导留言板》是备受百姓注目的民生栏目,也是人民网品牌栏目,被称为“社情民意的集散地、亲民爱民的回音壁”。 基于以上背景，tecdat钻研人员对北京留言板外面的留言数据进行剖析，摸索网民们在呐喊什么。 数量与情感 朝阳区大众最沉闷 图表 从上图能够看出不同地区留言板的情感偏向散布，总的来说，负面情感留言数目和踊跃情感相差不多，负面情感留言较多，占比46%，踊跃情感留言占比42%，中立情感的留言占比11%。 从地区来看，沉闷在各大媒体的“朝阳区大众”留言数目也是最多的，其次是海淀区，昌平区。因而，从情感散布来看大部分留言还是在反馈存在的问题，而不是一味赞美或者灌水。 点击题目查阅往期内容 python主题建模可视化LDA和T-SNE交互式可视化 左右滑动查看更多 01 02 03 04 主题剖析 当地户口问题呼声最高 接下来，咱们对于语料进行LDA建模，就是从语料库中挖掘出不同主题并进行剖析，换言之，LDA提供了一种较为不便地量化钻研主题的机器学习办法。 咱们应用最大似然预计进行最优化主题个数的选取。当主题个数定为20的时候，似然估计数最大，即留言板数据分为20个主题的可能性比拟大。将模型生成的20个主题中的前五个高频词取出，如下表所示。 图表 而后咱们将占比最高的前六个主题与它们的情感偏向进行剖析。 图表 从上图能够看出大家对于6大主题的探讨： 主题1反馈孩子，当地户口办理的问题是最多的，反馈了当地落户北京相干的难题（e.g.父母在京工作20多年，儿女上学却因户口问题不能进入好的高校就读）。 主题2是反馈环境革新及棚户革新（e.g.棚户屋宇破旧、墙面湿润、上下水管道老化腐烂景象重大常常造成跑冒滴漏，遇到雨雪天气，路线积水、泥泞不堪，大院居民尤其是老人小孩出行十分不便）。 主题3是反馈高考和医保（e.g.外地人衷心的心愿政府能关注一下孩子在北京的高考问题）。 主题4是汽车摇号政策（e.g.现行的摇号计划是不可行,治标不治本.有的摇号是一个人摇不上,全家人都出动;有的是想买车基本摇不号;有的是不想买车就摇上了）。 主题5是反馈工资和租房问题（e.g.我是当地退休老师。因为孩子在北京工作，故到北京帮忙孩子操持家务，以反对孩子工作。因为北京房价低廉，咱们买不起大房，三代人只能挤着住。我想问问市长，咱们是否也能住公租房）。 主题6是守法修建（e.g.XX雅苑许多一层业主私搭乱建成风,且物业能干,造成极大的安全隐患）。 地区、主题与情感得分 **\** 接下来咱们剖析了不同主题和地区的情感偏向散布。从下图能够看出，主题3高考和医保、主题6 守法修建、主题13教育拆迁的留言内容中踊跃情感占较大比例。 图表 咱们发现在不同主题中情感得分最高的地区中海淀区最多，其次是朝阳区和大兴区。同时也能够发现，情感得分最高的是在主题11居民生存下的朝阳区留言内容。总的来说，依据踊跃情感的内容散布来看，主题3高考和医保、主题6 守法修建、主题13教育拆迁的留言内容中体现出较好的反馈。 本文摘选 《 数据凝听人民网留言板的那些网事 》 ，点击“浏览原文”获取全文残缺材料。 点击题目查阅往期内容 Python主题建模LDA模型、t-SNE 降维聚类、词云可视化文本开掘新闻组数据集\自然语言解决NLP：主题LDA、情感剖析疫情下的新闻文本数据\R语言对NASA元数据进行文本开掘的主题建模剖析\R语言文本开掘、情感剖析和可视化哈利波特小说文本数据\Python、R对小说进行文本开掘和档次聚类可视化剖析案例\用于NLP的Python：应用Keras进行深度学习文本生成\长短期记忆网络LSTM在工夫序列预测和文本分类中的利用\用Rapidminer做文本开掘的利用：情感剖析\R语言文本开掘tf-idf,主题建模，情感剖析,n-gram建模钻研\R语言对推特twitter数据进行文本情感剖析\Python应用神经网络进行简略文本分类\用于NLP的Python：应用Keras的多标签文本LSTM神经网络分类\R语言文本开掘应用tf-idf剖析NASA元数据的关键字\R语言NLP案例：LDA主题文本开掘优惠券举荐网站数据\Python应用神经网络进行简略文本分类\R语言自然语言解决（NLP）：情感剖析新闻文本数据\Python、R对小说进行文本开掘和档次聚类可视化剖析案例\R语言对推特twitter数据进行文本情感剖析\R语言中的LDA模型：对文本数据进行主题模型topic modeling剖析\R语言文本主题模型之潜在语义剖析（LDA:Latent Dirichlet Allocation）

原文链接  http://tecdat.cn/?p=1130最近咱们被客户要求撰写对于工夫序列预测的钻研报告，包含一些图形和统计输入。 现在DT（数据技术）时代，数据变得越来越重要，其外围利用“预测”也成为互联网行业以及产业改革的重要力量。 对于批发行业来说，预测简直是商业智能（BI）钻研的终极问题，单纯从机器学习的角度来说，做到精准预测很容易，然而联合业务进步企业利润却很难。预测精确性是外围痛点。   业务挑战 扎对 ，将产品粗略分为：根本款和时装。 对于根本款，每年都没什么大变动，国内风行的影响也不大，那么能够进行长打算生产。对于时装，决定潮流走向的决策权不在某个区域，一个中央的买手们也没有成长到能够精确预判国内风行趋势，所以须要联合不同区域的各种因素，进行预测。对应的，在新货形成中，销量预测策略为：根本款打算生产，时尚款机动调整。 解决方案 工作/指标 依据服装批发业务营销要求，使用多种数据源剖析实现精准销量预测。 数据源筹备 沙子进来沙子出，金子进来金子出。无数据或数据品质低，会影响模型预测成果。在建设的一个正当的模型之前，对数据要进行收集，收集除已有销量数据之外的额定信息（比方天气，地点，节假日信息等），再在收集的数据根底上进行预处理。 有了数据，然而有一部分特色是算法不能间接解决的，还有一部分数据是算法不能间接利用的。 特色转换 把不能解决的特色做一些转换，解决成算法容易解决的洁净特色举例如下： 销售日期。就工夫属性自身来说，对模型来说不具备任何意义，须要把日期转变成到年份，月份，日，周伪变量。 产品特色。从产品信息表外面能够失去样式，色彩，质地以及这款产品是否是限量版等。然而并没有这些变量。这就须要咱们从产品名字抽取这款产品的上述特色。 以上例举的只是局部特色。 结构 以上阐明了如何抽取相干特色，咱们大抵有如下训练样本（只列举局部特色）。 划分训练集和测试集 思考到最终模型会预测未来的某时间段的销量，为了更实在的测试模型成果，以工夫来切分训练集和测试集。具体做法如下：假如咱们有2014-02-012017-06- 17的销量相干数据。以2014-02-012016-03-19的销量数据作为训练，2016-03-20\~2017-06-17的数据作为测试。 建模 ARIMA， 个别利用在股票和电商销量畛域 ARIMA模型是指将非安稳工夫序列转化为安稳工夫序列，而后将后果变量做自回归（AR）和自平移（MA）。 随机森林 用随机的形式建设一个森林，森林由很多决策树组成，随机森林的每一棵决策树之间是没有关联的。在失去森林之后，当有一个新的输出样本进入的时候，就让森林中的每一棵决策树别离进行一下判断，看看这个样本应该属于哪一类（对于分类算法），而后看看哪一类被抉择最多，就预测这个样本为那一类。 反对向量回归（SVR） SVR最实质与SVM相似，都有一个缘，只不过SVM的保证金是把两种类型离开，而SVR的保证金是指外面的数据会不会对回归有帮忙。 模型优化 1.上线之前的优化：特征提取，样本抽样，参数调参。 2.上线之后的迭代，依据理论的A / B测试和业务人员的倡议改良模型 点击题目查阅往期内容 数据分享|R语言剖析上海空气质量指数数据：kmean聚类、档次聚类、工夫序列剖析：arima模型、指数平滑法 左右滑动查看更多 01 02 03 04 从上图能够看出，在此案例中，反对向量机和随机森林算法模型的预测误差最小，使用3种办法预测某商品的销量，其可视化图形如下： 能够看出，销量的预测值的趋势曾经根本与实在销量趋势保持一致，然而在预测期较长的区间段，其预测值之间的差异较大。 评估成果不能只看销量，要综合思考，须要参考业务对接，预测精度，模型可解释性和产业链整体能力等因素综合思考;不能简略作为企业利润减少的唯一标准咱们的教训是，预测后果仅作为参考一个权重值，还须要专家意见，依照肯定的权重来计算。 瞻望 除了以上列举的一些办法，咱们曾经在尝试更简单的销售预测模型，如HMM，深度学习（Long Short-Term Memory网络，卷积神经网络（CNN））等;同时须要思考到模型的可解释性，可落地性和可扩展性，防止“黑箱”预测 ;还在尝试采纳混合的机器学习模型，比方GLM + SVR，ARIMA + NNET等。 ...

全文链接：http://tecdat.cn/?p=32574原文出处：拓端数据部落公众号近日，拓端取得了腾讯云开发者社区的“2022年度优良作者”名称。 自入驻腾讯云开发者社区以来，咱们共公布了980篇文章，内容涵盖数据资讯、行业动态、技术发展趋势等。同时，咱们也始终在扎实生产内容，不断更新内容模式，致力于创作优质作品，为读者提供服务和参考。 《2022 腾讯云开发者社区创作者年度总结》的数据统计截止至 2022 年 12 月 31 日，本次报告根据文章公布数、阅读数、获赞数、影响力指数以及总榜排名。影响力指数是基于作者在腾讯云开发者社区的沉闷（文章公布总数）、热度（篇均阅读数）、受认可度（官网举荐量）以及互动量（点赞数、珍藏数、评论数）加权计算，总榜基于创作者影响力指数的大小排序。 这次咱们为大家精选多篇文章和报告，一起回顾、重温过来一年的优质作品。将来也欢送大家继续关注拓端，咱们将持续深耕行业，献上更多有深度、有广度的内容。 精选文章：R语言线性混合效应模型（固定效应&随机效应）和交互可视化3案例 全文链接：http://tecdat.cn/?p=23050 【视频】R语言逻辑回归（Logistic回归）模型分类预测病人冠心病危险 原文链接：http://tecdat.cn/?p=22410  R语言Lasso回归模型变量抉择和糖尿病倒退预测模型 全文链接：http://tecdat.cn/?p=22721 【视频】线性混合效应模型(LMM,Linear Mixed Models)和R语言实现案例 全文链接：http://tecdat.cn/?p=23050 R语言样条曲线、决策树、Adaboost、梯度晋升(GBM)算法进行回归、分类和动静可视化 全文链接：http://tecdat.cn/?p=22336 数量生态学冗余剖析（RDA）剖析动物多样性物种数据后果可视化 全文链接：http://tecdat.cn/?p=25564 R语言k-means聚类、档次聚类、主成分（PCA）降维及可视化剖析鸢尾花iris数据集 全文链接：http://tecdat.cn/?p=22838 逻辑回归、随机森林、SVM反对向量机预测心脏病危险数据和模型诊断可视化 全文链接：http://tecdat.cn/?p=24973

原文链接：http://tecdat.cn/?p=11161最近咱们被客户要求撰写对于贝叶斯模型的钻研报告，包含一些图形和统计输入。 概率编程使咱们可能实现统计模型，而不用放心技术细节。这对于基于MCMC采样的贝叶斯模型特地有用 R语言中RStan贝叶斯层次模型剖析示例 stan简介Stan是用于贝叶斯推理的C ++库。它基于No-U-Turn采样器（NUTS），该采样器用于依据用户指定的模型和数据预计后验散布。应用Stan执行剖析波及以下步骤： 应用Stan建模语言指定统计模型。通过专用的\_.stan\_  文件实现此操作  。筹备要提供给模型的数据。应用该stan 函数从后验散布中采样  。剖析后果。在本文中，我将通过两个层次模型展现Stan的用法。我将应用第一个模型探讨Stan的基本功能，并应用第二个示例演示更高级的利用。  学校数据集咱们要应用的第一个数据集是  学校的数据集  。该数据集掂量了教练打算对大学入学考试（在美国应用的学业能力测验（SAT））的影响。数据集如下所示： 正如咱们所看到的：对于八所学校中的大多数，短期教练打算确实进步了SAT分数 。对于此数据集，咱们有趣味估算与每所学校相干的实在教练打算成果大小。咱们思考两种代替办法。首先，咱们能够假如所有学校彼此独立。然而，这将难以解释，因为学校的后验区间因为高标准差而在很大水平上重叠。第二，假如所有学校的实在成果都雷同，则能够汇总所有学校的数据。然而，这也是不合理的，因为该打算有针对学校的不同成果（例如，不同的老师和学生应该有不同的打算）。 因而，须要另一个模型。分层模型的长处是能够合并来自所有八所学校的信息，而无需假设它们具备独特的实在成果。咱们能够通过以下形式指定档次贝叶斯模型： 依据该模型，教练的成果遵循正态分布，其均值是实在成果j，其标准偏差为j（从数据中得悉）。真正的影响j遵循参数和的正态分布。 定义Stan模型文件在指定了要应用的模型之后，咱们当初能够探讨如何在Stan中指定此模型。在为上述模型定义Stan程序之前，让咱们看一下Stan建模语言的构造。 变量在Stan中，能够通过以下形式定义变量： int<lower=0> n; # 下界是0int<upper=5> n; # 下限是5int<lower=0,upper=5> n; # n 的范畴是 [0,5]留神，如果先验已知变量，则应指定变量的高低边界。 多维数据能够通过方括号指定： vector[n] numbers; // 长度为n的向量real[n] numbers;  // 长度为n的浮点数组matrix[n,n] matrix; // n乘n矩阵程序 Stan中应用以下程序 ： data：用于指定以贝叶斯规定为条件的数据转换后的数据：用于预处理数据参数  （必填）：用于指定模型的参数转换后的参数：用于计算后验之前的参数解决模型  （必填）：用于指定模型生成数量：用于对后果进行后处理 点击题目查阅往期内容 MCMC的rstan贝叶斯回归模型和规范线性回归模型比拟 左右滑动查看更多 01 02 03 04 对于  模型  程序块，能够两种等效形式指定散布。第一个，应用以下统计符号： y ~ normal(mu, sigma); # y 遵从正态分布第二种办法应用基于对数概率密度函数（lpdf）的程序化表示法： target += normal_lpdf(y | mu, sigma); # 减少正态对数密度Stan反对大量的概率分布。通过Stan指定模型时，该  lookup 函数会派上用场：它提供从R函数到Stan函数的映射。思考以下示例： library(rstan) # 加载stan包lookup(rnorm)<!----> ##     StanFunction             Arguments ReturnType Page## 355   normal_rng (real mu, real sigma)       real  494在这里，咱们看到R中的rnorm 等价于 Stan的 normal_rng 。 模型当初，咱们理解了Stan建模语言的基础知识，咱们能够定义模型，并将其存储在一个名为的文件中  schools.stan： 留神， 永远不会呈现在参数中。这是因为咱们没有显式地对进行建模，而是对（各个学校的标准化成果）进行了建模。而后， 依据，和在\_变换后的参数\_局部结构  。此参数化使采样器更高效。 筹备数据进行建模在拟合模型之前，咱们须要将输出数据编码为一个列表，其参数应与Stan模型的数据局部绝对应。对于学校数据，数据如下： schools.data <- list(  n = 8,  y = c(28,  8, -3,  7, -1,  1, 18, 12),  sigma = c(15, 10, 16, 11,  9, 11, 10, 18))从后验散布抽样咱们能够应用stan 函数从后验散布中采样，函数执行以下三个步骤： 它将模型标准转换为C ++代码。它将C ++代码编译为共享对象。它依据指定的模型，数据和设置从后验散布中采样。如果  rstan_options(auto_write = TRUE)，则雷同模型的后续调用将比第一次调用快得多，因为该  stan 函数随后跳过了前两个步骤（转换和编译模型）。此外，咱们将设置要应用的内核数： options(mc.cores = parallel::detectCores()) # 并行化rstan_options(auto_write = TRUE)  # 存储编译的stan模型当初，咱们能够从后验中编译模型和样本。 模型解释咱们将首先对模型进行根本解释，而后钻研MCMC程序。 根本模型解释要应用拟合模型执行推断，咱们能够应用  print 函数。 print(fit1) # 可选参数：pars，probs<!----> ## Inference for Stan model: schools.## 4 chains, each with iter=2000; warmup=1000; thin=1; ## post-warmup draws per chain=1000, total post-warmup draws=4000.## ##            mean se_mean   sd   2.5%    25%    50%    75%  97.5% n_eff Rhat## mu         7.67    0.15 5.14  -2.69   4.42   7.83  10.93  17.87  1185    1## tau        6.54    0.16 5.40   0.31   2.52   5.28   9.05  20.30  1157    1## eta[1]     0.42    0.01 0.92  -1.47  -0.18   0.44   1.03   2.18  4000    1## eta[2]     0.03    0.01 0.87  -1.74  -0.54   0.03   0.58   1.72  4000    1## eta[3]    -0.18    0.02 0.92  -1.95  -0.81  -0.20   0.45   1.65  3690    1## eta[4]    -0.03    0.01 0.92  -1.85  -0.64  -0.02   0.57   1.81  4000    1## eta[5]    -0.33    0.01 0.86  -2.05  -0.89  -0.34   0.22   1.43  3318    1## eta[6]    -0.20    0.01 0.87  -1.91  -0.80  -0.21   0.36   1.51  4000    1## eta[7]     0.37    0.02 0.87  -1.37  -0.23   0.37   0.96   2.02  3017    1## eta[8]     0.05    0.01 0.92  -1.77  -0.55   0.05   0.69   1.88  4000    1## theta[1]  11.39    0.15 8.09  -2.21   6.14  10.30  15.56  30.22  2759    1## theta[2]   7.92    0.10 6.25  -4.75   4.04   8.03  11.83  20.05  4000    1## theta[3]   6.22    0.14 7.83 -11.41   2.03   6.64  10.80  20.97  3043    1## theta[4]   7.58    0.10 6.54  -5.93   3.54   7.60  11.66  20.90  4000    1## theta[5]   5.14    0.10 6.30  -8.68   1.40   5.63   9.50  16.12  4000    1## theta[6]   6.08    0.10 6.62  -8.06   2.21   6.45  10.35  18.53  4000    1## theta[7]  10.60    0.11 6.70  -0.94   6.15  10.01  14.48  25.75  4000    1## theta[8]   8.19    0.14 8.18  -8.13   3.59   8.01  12.48  25.84  3361    1## lp__     -39.47    0.07 2.58 -45.21 -41.01 -39.28 -37.70 -34.99  1251    1## ## Samples were drawn using NUTS(diag_e) at Thu Nov 29 11:17:50 2018.## For each parameter, n_eff is a crude measure of effective sample size,## and Rhat is the potential scale reduction factor on split chains (at ## convergence, Rhat=1).在此，行名称示意预计的参数：mu是后验散布的平均值，而tau是其标准偏差。eta和theta的条目别离示意矢量和的估计值。这些列示意计算值。百分比示意置信区间。例如，教练打算的总体成果的95％可信区间为[-1.27,18.26]。因为咱们不确定平均值，因而j的95％置信区间也很宽。例如，对于第一所学校，95％置信区间为[−2.19,32.33]。 咱们能够应用以下plot 函数来可视化预计中的不确定性  ： 黑线示意95％的距离，而红线示意80％的距离。圆圈示意平均值的预计。 咱们能够应用以下extract 函数获取生成的样本  ： # 获取样本samples <- extract(fit1, permuted = TRUE) # 每个参数1000个样本MCMC诊断通过绘制采样过程的轨迹图，咱们能够确定采样期间是否出了问题。例如，链条在一个地位停留的工夫过长或在一个方向上走了太多步，就会有问题。咱们能够应用traceplot 函数绘制模型中应用的四个链的轨迹  ： # 诊断: 要从各个马尔可夫链中获取样本，咱们能够extract 再次应用函数： ##          parameters## chains           mu       tau     eta[1]     eta[2]     eta[3]     eta[4]##   chain:1  1.111120  2.729124 -0.1581242 -0.8498898  0.5025965 -1.9874554##   chain:2  3.633421  2.588945  1.2058772 -1.1173221  1.4830778  0.4838649##   chain:3 13.793056  3.144159  0.6023924 -1.1188243 -1.2393491 -0.6118482##   chain:4  3.673380 13.889267 -0.0869434  1.1900236 -0.0378830 -0.2687284##          parameters## chains        eta[5]     eta[6]     eta[7]      eta[8]   theta[1]##   chain:1  0.3367602 -1.1940843  0.5834020 -0.08371249  0.6795797##   chain:2 -1.8057252  0.7429594  0.9517675  0.55907356  6.7553706##   chain:3 -1.5867789  0.6334288 -0.4613463 -1.44533007 15.6870727##   chain:4  0.1028605  0.3481214  0.9264762  0.45331024  2.4657999##          parameters## chains     theta[2] theta[3]    theta[4]  theta[5]  theta[6]  theta[7]##   chain:1 -1.208335 2.482769 -4.31289292  2.030181 -2.147684  2.703297##   chain:2  0.740736 7.473028  4.88612054 -1.041502  5.556902  6.097494##   chain:3 10.275294 9.896345 11.86930758  8.803971 15.784656 12.342510##   chain:4 20.201935 3.147213 -0.05906019  5.102037  8.508530 16.541455##          parameters## chains     theta[8]      lp__##   chain:1 0.8826584 -41.21499##   chain:2 5.0808317 -41.17178##   chain:3 9.2487083 -40.35351##   chain:4 9.9695268 -36.34043为了对采样过程进行更高级的剖析，咱们能够应用该  shinystan 软件包 。应用该软件包，能够通过以下形式启动Shiny应用程序来剖析拟合模型： library(shinystan)launch_shinystan(fit1)档次回归当初，咱们对Stan有了根本的理解，咱们能够深入研究更高级的应用程序：让咱们尝试一下档次回归。在惯例回归中，咱们对以下模式的关系进行建模 ...

全文链接：http://tecdat.cn/?p=26147 最近咱们被客户要求撰写对于多项式曲线回归的钻研报告，包含一些图形和统计输入。 本文应用的数据集记录了 1236 名新生婴儿的体重（查看文末理解数据获取形式），以及他们母亲的其余协变量 本钻研的目标是测量吸烟对新生儿体重的影响。钻研人员须要通过管制其余协变量（例如母亲的体重和身高）来隔离其影响。这能够通过应用多元回归模型来实现，例如，通过思考权重  Y\_i  能够建模为 str(babis) 数据集的形容如下： bwt 是因变量，新生儿体重以盎司为单位。数据集应用 999 作为缺失值。gestation 是怀孕的工夫，以天为单位。999 是缺失值的代码。parity 第一胎应用 0，否则应用 1，缺失值应用 9。age 是母亲的年龄，整数。99 是缺失值。height 是母亲的身高。99 是缺失值。weight 是母亲的体重，以磅为单位。999 是一个缺失值。smoke 是一个分类变量，示意母亲当初是否吸烟 (1) (0)。9 是缺失值。这个问题的钻研人员想要判断以下内容： 吸烟的母亲会减少早产率。吸烟者的新生儿在每个胎龄都较小。与母亲的孕前身高和体重、产次、既往妊娠终局史或婴儿性别（这最初两个协变量不可用）相比，吸烟仿佛是出世体重的一个更重要的决定因素。咱们将专一于第二个判断： 从str()命令中留神到，所有的变量都被存储为整数。我将把缺失值转换为NAs，这是R中缺失值的正确示意。 bwt == 999] <- NA# 有多少察看后果是缺失的？sapply(babies, couna) 每当您在 R 中应用函数时，请记住，默认状况下它可能有也可能没有 na-action。例如，该 mean() 函数没有，并且 NA 在将短少值的参数传递给它时简略地返回： sapply(babies, mean) 您能够通过查看 mean() 函数帮忙来纠正它，通过一个参数 na.rm=TRUE，它删除了 NAs。 sapply(babies, mean, na.rm = TRUE) 另一方面， 默认状况下summary() 会删除 NAs，并输入找到的 NAs 数量，这使其成为汇总数据时的首选。 summary(babies) 咱们能够看到转换因子显示了不同的摘要，因为 summary() 操作依据变量类型而变动： parity <- factor(parity, levels ) 绘制数据是您应该采取的第一个操作。我将应用 lattice 包来绘制它，因为它的最大劣势在于解决多变量数据。 require(lattice)xyplot 为了拟合多元回归模型，咱们应用命令 lm()。 点击题目查阅往期内容 [](http://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MzU4NTA1MDk4MA==\&mid=2247497153\&idx=1\&sn=e3f38dfefab414599123af8865af8568\&chksm=fd92cbcacae542dc298239c9ad3944391481619166f8d5d0fb37582286f4d395edc9d45d3966\&scene=21#wechat_redirect)应用R语言进行多项式回归、非线性回归模型曲线拟合 左右滑动查看更多 01 02 03 04 model <- lm(bwt ~ ., data = babies)这是总结： summary(model) 留神R的默认动作是删除信息缺失的行。不过，如何解释这些系数呢？ 如果j协变量xj是实值，那么系数j的值就是在其余协变量不变的状况下，将xij减少1个单位对Yi的均匀影响。\如果j协变量xj是分类的，那么系数j的值是对Yi从参考类别到指定程度的均匀增量影响，而其余协变量放弃不变。参考类别的平均值是截距（或参考类别，如果模型中有一个以上的分类协变量）。\为了验证这些假如，R有一个绘图计划。 ...

全文链接：http://tecdat.cn/?p=19664 最近咱们被客户要求撰写对于Metropolis-Hastings采样的钻研报告，包含一些图形和统计输入。 MCMC是从简单概率模型中采样的通用技术。 蒙特卡洛马尔可夫链Metropolis-Hastings算法问题如果须要计算有简单后验pdf p（| y）的随机变量的函数f（）的平均值或期望值。 您可能须要计算后验概率分布p（）的最大值。 解决期望值的一种办法是从p（）绘制N个随机样本，当N足够大时，咱们能够通过以下公式迫近期望值或最大值 将雷同的策略利用于通过从p（| y）采样并取样本集中的最大值来找到argmaxp（| y）。 解决办法1.1间接模仿 1.2逆CDF 1.3回绝/承受抽样 如果咱们不晓得准确/标准化的pdf或非常复杂，则MCMC会派上用场。 马尔可夫链 为了模仿马尔可夫链，咱们必须制订一个 过渡核T（xi，xj）。过渡核是从状态xi迁徙到状态xj的概率。  马尔可夫链的收敛性意味着它具备安稳散布。马尔可夫链的统计散布是安稳的,那么它意味着散布不会随着工夫的推移而扭转。 Metropolis算法 对于一个Markov链是安稳的。基本上示意 处于状态x并转换为状态x'的概率必须等于处于状态x'并转换为状态x的概率 或者 办法是将转换分为两个子步骤；候选和承受回绝。 令q（x'| x）示意 候选密度，咱们能够应用概率 （x'| x）来调整q  。 候选散布 Q（X'| X）是给定的候选X的状态X'的条件概率， 和 承受散布 （x'| x）的条件概率承受候选的状态X'-X'。咱们设计了承受概率函数，以满足具体的均衡。 该 转移概率 能够写成： 插入上一个方程式，咱们有 Metropolis-Hastings算法 A的抉择遵循以下逻辑。 在q下从x到x'的转移太频繁了。因而，咱们应该抉择（x | x'）=1。然而，为了满足 粗疏安稳，咱们有 下一步是抉择满足上述条件的承受。Metropolis-Hastings是一种常见的 抉择： 即，当接受度大于1时，咱们总是承受，而当接受度小于1时，咱们将相应地回绝。因而，Metropolis-Hastings算法蕴含以下内容： 初始化：随机抉择一个初始状态x；依据q（x'| x）随机抉择一个新状态x';3.承受依据（x'| x）的状态。如果不承受，则不会进行转移，因而无需更新任何内容。否则，转移为x'； 4.转移到2，直到生成T状态； 5.保留状态x，执行2。 原则上，咱们从散布P（x）提取保留的状态，因为步骤4保障它们是不相干的。必须依据候选散布等不同因素来抉择T的值。 重要的是，尚不分明应该应用哪种散布q（x'| x）；必须针对以后的特定问题进行调整。 属性Metropolis-Hastings算法的一个乏味个性是它 仅取决于比率 是候选样本x'与先前样本xt之间的概率， 是两个方向（从xt到x'，反之亦然）的候选密度之比。如果候选密度对称，则等于1。 马尔可夫链从任意初始值x0开始，并且算法运行屡次迭代，直到“初始状态”被“遗记”为止。这些被抛弃的样本称为预烧（burn-in）。其余的x可承受值集代表散布P（x）中的样本 Metropolis采样一个简略的Metropolis-Hastings采样让咱们看看从 伽玛散布 模仿任意形态和比例参数，应用具备Metropolis-Hastings采样算法。 上面给出了Metropolis-Hastings采样器的函数。该链初始化为零，并在每个阶段都倡议应用N（a / b，a /（b * b））个候选对象。 基于正态分布且均值和方差雷同gamma的Metropolis-Hastings独立采样 ...

原文链接：http://tecdat.cn/?p=23115最近咱们被客户要求撰写对于copula GARCH的钻研报告，包含一些图形和统计输入。 在这个文章中，咱们演示了copula GARCH办法（个别状况下） 1 模仿数据首先，咱们模仿一下翻新散布。咱们抉择了一个小的样本量。现实状况下，样本量应该更大，更容易发现GARCH效应。 ## 模仿翻新散布d <- 2 # 维度tau <- 0.5 # Kendall's tauCopula("t", param = th, dim = d, df = nu) # 定义copula对象rCopula(n, cop) # 对copula进行采样sqrt((nu.-2)/nu.) * qt(U, df = nu) # 对于ugarchpath()来说，边缘必须具备均值0和方差1!当初咱们用这些copula依赖的翻新散布来模仿两个ARMA(1,1)-GARCH(1,1)过程。 ## 边缘模型的参数fixed.p <- list(mu  = 1,spec(varModel, meanModel,                    fixed.pars ) # 条件翻新密度（或应用，例如，"std"）## 应用翻新模仿ARMA-GARCH模型## 留神: ugarchpath(): 从spec中模仿;garchpath(uspec,                n.sim = n, # 模仿的门路长度               ## 提取后果系列X. <- fitted(X) # X_t = mu_t + eps_t (simulated process)## 根本查看:stopifnot(all.equal(X.,    X@path$seriesSim, check.attributes = FALSE),## 绘制边缘函数plot(X., type = "l", xlab = "t") 2 基于模仿数据的拟合程序咱们当初展现如何对X进行ARMA(1,1)-GARCH(1,1)过程的拟合（咱们删除参数fixed.pars来预计这些参数）。 spec(varModel, mean.model = meanModel) ugarchfit(uspec, data = x))查看（标准化的）Z，即残差Z的伪观测值。 plot(U.) 点击题目查阅往期内容 【视频】Copula算法原理和R语言股市收益率相依性可视化剖析 左右滑动查看更多 01 02 03 04 对于边缘散布，咱们也假设为t散布，但自由度不同。 fit("t", dim = 2), data = U., method = "mpl")<!----> nu. <- rep(nu., d) # 边缘自由度est <- cbind(fitted = c(estimate, nu.), true = c(th, nu, nu.)) # 拟合与实在值 3 从拟合的工夫序列模型进行模仿从拟合的copula 模型进行模仿。 set.seed(271) # 可重复性sapply(1:d, function(j) sqrt((nu[j]-2)/nu[j]) * qt(U[,j], df = nu[j]))## => 翻新必须是标准化的garch()sim(fit[[j]], n.sim = n, m.sim = 1,并绘制出每个后果序列（XtXt）。 apply(sim,fitted(x)) # 模仿序列plot(X.., type = "l")

全文链接：http://tecdat.cn/?p=32540原文出处：拓端数据部落公众号聚类分析是一种常见的数据挖掘办法，曾经宽泛地利用在模式识别、图像处理剖析、天文钻研以及市场需求剖析。本文次要钻研聚类分析算法K-means在电商评论数据中的利用，挖掘出虚伪的评论数据。 本文次要帮忙客户钻研聚类分析在虚伪电商评论中的利用，因而须要从目标登程，收集相应的以电商为交易路径的评论信息。对考察或收集失去的信息进行量化录入解决，以及对缺失值过多的剖析对象进行删除。之后进行多维度的数据形容。因为地图最多只能显示三维空间，而顾客指标属性很可能不止三个，因而在数据形容中能够进行繁多指标与某个确定指标的二维展现，这样大抵先理解客户散布。 最终，通过利用改良的K-means算法对数据进行开掘，得出了直观有用的形象化论断，对之后公司管理层做销售决策提供了必要的根据。本次改良，也能够作为今后其余数据的参考，来进行其余数据的牢靠开掘，能够说提供了牢靠的参照。 钻研内容本我的项目次要是针对事实中的市场营销与统计分析办法的联合，来开掘潜在的客户需要。随着电子商务的倒退和用户生产习惯扭转，电商在销售渠道的比重将大大加强，2014年电商销售曾经超过了店面销售的数量。因而，这为通过数据挖掘算法来剖析客户的交易抉择行为，将客户的爱好通过分类来组别，这样进一步能开掘潜在客户和已交易客户的下一步潜在需要。 本文在根底的K-means聚类算法的根底上，联合该算法固有的一些缺点，提出了一些改良措施，即通过改良的K-means聚类算法来对“B2C电商评论信息数据集”数据进行解决，在最终失去后果之后根据形象化的论断提出相应的公司决策，以满足市场的要求。 K-means的改良文献[7]是Huang为克服K-means算法仅适宜于数值属性数据聚类的局限性，提出的一种适宜于分类属性数据聚类的K-modes算法"该算法对K-means进行了3点扩大：引入了解决分类对象的新的相同性度量办法(简略的相同性度量匹配模式)，应用mode：代替means，并在聚类过程中应用基于频度的办法修改modes，以使聚类代价函数值最小化"这些扩大容许人们能间接应用K-means范例聚类有分类属性的数据，毋庸对数据进行变换"K-modes算法的另一个长处是modes，能给出类的个性形容，这对聚类后果的解释是十分重要的"事实上，K-modes算法比K-means算法能更快收敛，与K-means算法一样，K-modes算法也会产生部分最优解，依赖于初始化modes的抉择和数据集中数据对象的秩序。初始化modes的抉择策略尚需进一步钻研。 1999年，Huang等人[8]证实了通过无限次迭代K-modes算法仅能收敛于部分最小值。 K-medoids聚类算法的根本策略就是通过首先任意为每个聚类找到一个代表对象(medoid)而首先确定n个数据对象的k个聚类；(也须要循环进行)其它对象则依据它们与这些聚类代表的间隔别离将它们归属到各相应聚类中(依然是最小间隔准则)。 综合思考以上因素，本文思考了孤立点。传统的聚类分析将全副点进行聚类，而不思考可能存在的孤立点对聚类后果的烦扰，这使得聚类后果不足可靠性和稳定性。对于聚类后果，须要进行判别分析，包含内剖析和外剖析。内剖析次要是在聚类之后，点到类核心的阈值来寻找孤立点，从而剔除孤立点，保障样本和聚类核心的可靠性，在剔除了孤立点后须要从新计算类核心，如果呈现极其状况，甚至有可能进行再一次聚类分析；外剖析是指在确定好最终的聚类后果后，进行外样本预测，使聚类后果更加稳固。 剖析数据集与环境本文的试验环境为Windows 7操作系统，R编程环境。同时选取了“B2C电商评论信息数据集”作为试验对象。这个数据集中蕴含了2370条B2C电商评论信息。 数据文件： 设计在这里，为了进步算法效率，升高数据的稠密性，本文首先导入文本数据，对该数据进行文本开掘。筛选出所有评论中词频最高的前30个词汇，用作试验的聚类属性。 # == 分词+频数统计 words=unlist(lapply(X=data, FUN=segmentCN)); 每个高频词汇和其词频数据如下表所示： wordfreq丑陋547喜爱519色彩477品质474丝巾452不错435好评425谢谢277十分273解释263欢快237生存229称心226持续225宝贝222漂亮217一天214提供214致力213祝福212衷心212赏赐212感恩212收到211没有187色差141难看126图片120能够110通过中文分词Rwordseg词频云软件包能够依据不同的词汇的词频高下来显示文本开掘的高频词汇的总体后果。通过将词频用字体的大小和色彩的辨别，咱们能够显著地看到哪些词汇是高频的，哪些词汇的频率是差不多的，从而进行下一步钻研。 试验采纳上述数据集失去的高频词汇失去每个用户和高频词汇的频率矩阵。 记录丑陋喜爱色彩品质丝巾称心100000020100003110000411000050000106100000710000080010009020000100000011101101012000000131002111400000015110100160100001710111018000000用户词汇频率矩阵表格的一行代表用户的一条评论，列代表高频词汇，表中的数据代表该条评论中呈现的词汇频率。 后果及剖析K-均值聚类算法的虚伪评论聚类后果用K-mean进行剖析，选定初始类别中心点进行分类。 个别是随机抉择数据对象作为初始聚类核心，因为kmeans聚类是无监督学习，因而须要先指定聚类数目。 档次聚类是另一种次要的聚类办法，它具备一些十分必要的个性使得它成为广泛应用的聚类办法。它生成一系列嵌套的聚类树来实现聚类。 从树的直观示意来看，当height取80的时候，树的分支能够大略分成2类，分成的类别比较清楚和直观，因而咱们去k等于2，别离对应虚伪评论和实在评论。 K-means算法失去的聚类核心#查找虚伪评论#比拟典型的辨认形式 # 看文字，什么十分好，卖家特地棒，我特称心，当前还会来等等，写一大堆文字，然而没有对产品有实质性形容的，个别是刷的，这一点是次要判断根据，因为刷单的人个别要写很多家的评估，所以他不会对产品自身做任何评论，全都是一些通话套话。 fake1= grep(pattern="十分好" ,data); fake2= grep(pattern="卖家特 for(j in 1:length(index)){ jj=which(dd[,1]==index[j]) rating[i,colnames(rating)==index[j]]=dd[]]#高频词汇的数量赋值到评估矩阵 } } cl=kmeans(rating,2)#对评估矩阵进行k均值聚类write.csv(cl$cent 每个类所有点到类核心的间隔之和与均匀间隔 通过设定间隔阈值k=2，咱们找出了3356个异样值并将其剔除。   而后绘制聚类散点图，通过聚类图，咱们能够看到实在评论和虚伪评论显著地被分成了两个聚类簇。 最初对2个类别离做了词频统计，并用词频云示意每个类的特色。 实在评论wordcloud(colnames(c 虚伪评论 从词频云图能够看到，实在的评估中的次要关键词是品质，不错，色差等，从这些关键词来看，本文能够揣测这类用户次要看重的是商品的功能性和质量型，并且次要集中在一些根本的特色，如品质、色差。也能够揣测这些用户的商品评论没有太多富丽的词汇，而只是简略的不错，谢谢等。因而，能够认为实在的评论个别比较简单，并且会有一些对商品具体的方面的有余进行形容如色差，而不是一味的十分好、喜爱、欢快等。 虚伪评论类别中次要的关键词是好评！，感恩！，漂亮！，赏赐！、致力！祝福！等词汇。从这些关键词咱们大抵能够揣测这类用户次要应用的是一些富丽的词藻。他们比拟看重评论的夸大度和给人的好感度，更在乎评论给别的买家造成的美妙体验。这些用户往往应用很“完满”的评估，大多应用好评、漂亮、感恩等评估很高的词汇，而没有很关注商品的品质和具体的细节，个别套用了相近的评论模板，因而能够认为是虚伪评论。 参考文献[1]T Zhang．R．Ramakrishnan and M．ogihara．An efficient data clustering method for very largedatabases．In Pror．1996 ACM-SlGMOD hat．Conf．Management of Data，Montreal.Canada，June 1996：103．114. ...

在学习 Blender 渲染时，为了发明真切的场景照明或某种非凡的材质成果，须要在世界环境中增加环境贴图。明天就为大家举荐 5 个能够收费下载高质量环境贴图素材的网站，前 3 个网站能够下载模仿实在环境的 HDRI 贴图，后 2 个网站是下载非凡环境贴图的网站。 一、HDRI Haven网站中转： https://hdri-haven.com/HDRI Haven 是一个业余的 HDRI 贴图素材下载的网站，目前收录了 1000 多张收费高清的贴图，都是基于 CCO 协定，能够任意应用。素材类分类粗疏，包含为室内、室外、天空、夜晚、日落、都市等 7 种类型， 提供 1K/2K/4K/8K/16K 5 种分辨率，HDR 格局，下载无需登录注册。下载方式：进入网站后，点击须要的素材进入详情页，点击网页地方的下载按钮即可将素材保留到本地，在下载按钮左侧能够抉择不同的分辨率。 二、Poly Haven网站中转： https://polyhaven.com/Poly Haven 是一家公共 3D 资源库，站内资源包含 HDRI、Texture 和 3D Model 三种资源，都是基于 CC0 协定，能够收费商用，而且品质极高。 它其实是 HDRI Haven 的升级版，只不过公司将以前独立的 3 个版块都合并到一起成立了 Poly Haven，所以二者很多 HDRI 资源都是重合的，然而额定提供 EXR 下载格局。HDR 通常比 EXR 更小，反对的范畴更广，但有极小可能会有不太精确的色彩。 EXR 的每通道是真正的 32 位，无损压缩下载方式：进入网站后，点击须要的素材进入详情页，在右侧抉择素材的分辨率和格局，而后点击就能够了。三、HDR Maps网站中转： https://hdrmaps.com/HDR Maps 是一个 3D 素材资源网站，外面有一个 Freebies 赠品板块，蕴含 100 多张收费高清的 HDRI 贴图素材。 ...

全文链接：http://tecdat.cn/?p=6962最近咱们被客户要求撰写对于马尔可夫转换模型的钻研报告，包含一些图形和统计输入。假如 有工夫序列数据，如下所示。教训表明，指标变量y仿佛与解释变量x无关。然而，乍一看，y在程度两头稳定，所以它仿佛并不总是有稳固的关系（背地有多个状态） 下面的样本数据创立如下。x和y之间的关系数据依据工夫扭转。 x <- rpois(500, lambda = 10) y1 <- x * 4 + 20 y2 <- x * 2 + 60 noise <- rnorm(1:500, mean = 10, sd = 5)y1 <- y1 + noisey2 <- y2 + noise y <- c(y1[1:200], y2[201:400], y1[401:500]) observed <- data.frame(x = x, y = y)x和y1，y2之间的关系如下图所示。 数据  在马尔可夫转换模型中，察看数据被认为是从几个状态生成的，并且如上所示能够很好地拆散。 察看到的数据 点击题目查阅往期内容 【视频】马尔可夫链蒙特卡罗办法MCMC原理与R语言实现|数据分享 左右滑动查看更多 01 02 03 ...

全文链接：http://tecdat.cn/?p=14593最近咱们被客户要求撰写对于SIR模型的钻研报告，包含一些图形和统计输入。 与一般的扩散钻研不同，网络扩散开始思考网络结构对于扩散过程的影响。这里介绍一个应用R模仿网络扩散的例子 根本的算法非常简单：生成一个网络:g(V, E)。随机抉择一个或几个节点作为种子（seeds）。每个感染者以概率p（可视作该节点的传染能力,通常示意为）影响与其相连的节点。其实这是一个最简略的SI模型在网络中的实现。S示意可感化（susceptible）, I示意被感化（infected）。易感态-感化态-复原态(SIR)模型用以形容水痘和麻疹这类患者能齐全痊愈并取得一生免疫力的流行病。对于SIR流行病流传模型，任意时刻节点只能处于易感态(S)或感化态(I)或复原态(R)。易感态节点示意未被流行病感化的个体，且可能被感化；感化态节点示意曾经被流行病感化且具备流传能力；复原态节点则示意曾感化流行病且齐全痊愈。与SIS模型相似，每一时间步内，每个感化态节点以概率尝试感化它的街坊易感态节点，并以概率变为复原态。SIR模型能够表白为： S = S（t）是易感个体的数量， I = I（t）是被感化的个体的数目， R = R（t）是复原的个体的数目。 第二组因变量代表在三个类别的总人口的比例。所以，如果N是总人口（790万在咱们的例子），咱们有 S（T）= S（T）/ N，人口的易感局部， Ⅰ（T）= I（t）的/ N的人口感化分数并 R（T）= R（t）的/ N，人口的痊愈局部。 解这个微分方程，咱们能够失去累计增长曲线的表达式。乏味的是，这是一个logistic增长，具备显著的S型曲线（S-shaped curve）特色。该模型在初期逾越临界点之后增长较快，前期则变得迟缓。因此能够用来形容和拟合翻新扩散过程（diffusion of innovations）。当然，对疾病流传而言，SI模型是十分高级的（naive），次要因为受感化的个体以肯定的概率恢复健康，或者持续进入能够被感化状态(S，据此扩大为SIS模型)或者转为免疫状态（R,据此扩大为SIR模型）。免疫示意为R，用代表免疫概率（removal or recovery rate)。对于信息扩散而言，这种思考临时是不须要的。 第一步，生成网络。规定网 g =graph.tree(size, children =2); plot(g) g =graph.star(size); plot(g) g =graph.full(size); plot(g) g =graph.ring(size); plot(g) g =connect.neighborhood(graph.ring(size), 2); plot(g) # 最近邻耦合网络 # 随机网络g =erdos.renyi.game(size, 0.1)# 小世界网络g = rewire.edges(erdos.renyi.game(size, 0.1), prob = 0.8 )# 无标度网络g =barabasi.game(size) ; plot(g) 点击题目查阅往期内容 ...

全文链接：http://tecdat.cn/?p=22721最近咱们被客户要求撰写对于Lasso回归模型的钻研报告，包含一些图形和统计输入。 Lease Absolute Shrinkage and Selection Operator（LASSO）在给定的模型上执行正则化和变量抉择 依据惩办项的大小，LASSO将不太相干的预测因子放大到（可能）零。因而，它使咱们可能思考一个更扼要的模型。在这组练习中，咱们将在R中实现LASSO回归。 练习1加载糖尿病数据集。这有对于糖尿病的病人程度的数据。数据为n = 442名糖尿病患者中的每个人取得了10个基线变量、年龄、性别、体重指数、均匀血压和6个血清测量值，以及感兴趣的反馈，即一年后疾病停顿的定量测量。" 接下来，加载包用来实现LASSO。 head(data) 向下滑动查看后果▼ 练习2数据集有三个矩阵x、x2和y。x是较小的自变量集，而x2蕴含残缺的自变量集以及二次和交互项。\查看每个预测因素与因变量的关系。生成独自的散点图，所有预测因子的最佳拟合线在x中，y在纵轴上。用一个循环来主动实现这个过程。 summary(x) for(i in 1:10){  plot(x[,i], y)  abline(lm(y~x[,i])} 向下滑动查看后果▼ 点击题目查阅往期内容 基于R语言实现LASSO回归剖析 左右滑动查看更多 01 02 03 04 练习3应用OLS将y与x中的预测因子进行回归。咱们将用这个后果作为比拟的基准。 lm(y ~ x) 向下滑动查看后果▼ 练习4绘制x的每个变量系数与向量的L1准则的门路。该图表明每个系数在哪个阶段缩减为零。 plot(model_lasso) 向下滑动查看后果▼ 练习5失去穿插验证曲线和最小化均匀穿插验证误差的lambda的值。 plot(cv_fit) 向下滑动查看后果▼ 练习6应用上一个练习中的lambda的最小值，失去预计的矩阵。留神，有些系数曾经缩减为零。这表明哪些预测因子在解释y的变动方面是重要的。 > fit$beta 向下滑动查看后果▼ 练习7为了失去一个更扼要的模型，咱们能够应用一个更高的值，即在最小值的一个标准误差之内。用这个lambda值来失去系数。留神，当初有更多的系数被缩减为零。 lambda.1se beta 向下滑动查看后果▼ 练习8如前所述，x2蕴含更多的预测因子。应用OLS，将y回归到x2，并评估后果。 summary(ols2) 向下滑动查看后果▼ 练习9对新模型反复练习-4。 lasso(x2, y)plot(model_lasso1) 向下滑动查看后果▼ 练习10对新模型反复练习5和6，看看哪些系数被缩减为零。当有很多候选变量时，这是放大重要预测变量的无效办法。 plot(cv_fit1) beta 向下滑动查看后果▼ 本文摘选 《 R语言Lasso回归模型变量抉择和糖尿病倒退预测模型 》 ，点击“浏览原文”获取全文残缺材料。 点击题目查阅往期内容 ...

浏览全文：http://tecdat.cn/?p=17375最近咱们被客户要求撰写对于马尔可夫链的钻研报告，包含一些图形和统计输入。 为了帮忙客户应用POT模型，本指南蕴含无关应用此模型的实用示例。本文疾速介绍了极值实践（EVT）、一些根本示例，最初则通过案例对河流的极值进行了具体的统计分析  EVT的介绍单变量状况假如存在归一化常数an> 0和bn使得： 依据极值类型定理（Fisher和Tippett，1928年），G必须是Fr'echet，Gumbel或负Weibull散布。Jenkinson（1955）指出，这三个散布能够合并为一个参数族：狭义极值（GEV）散布。GEV具备以下定义的散布函数： 依据这一后果，Pickands（1975）指出，当阈值靠近指标变量的端点µend时，阈值阈值的标准化超额的极限散布是狭义Pareto散布（GPD）。也就是说，如果X是一个随机变量，则： 根本用法 随机数和散布函数首先，让咱们从根本的货色开始。将R用于随机数生成和散布函数。 > rgpd(5, loc = 1, scale = 2, shape = -0.2)[1] 1.523393 2.946398 2.517602 1.199393 2.541937> rgpd(6, c(1, -5), 2, -0.2)[1] 1.3336965 -4.6504749 3.1366697 -0.9330325 3.5152161 -4.4851408> rgpd(6, 0, c(2, 3), 0)[1] 3.1139689 6.5900384 0.1886106 0.9797699 3.2638614 5.4755026> pgpd(c(9, 15, 20), 1, 2, 0.25)[1] 0.9375000 0.9825149 0.9922927> qgpd(c(0.25, 0.5, 0.75), 1, 2, 0)[1] 1.575364 2.386294 3.772589> dgpd(c(9, 15, 20), 1, 2, 0.25)[1] 0.015625000 0.003179117 0.001141829应用选项lower.tail = TRUE或lower.tail = FALSE别离计算不超过或超过概率；\指定分位数是否超过概率别离带有选项lower.tail = TRUE或lower.tail = FALSE；\指定是别离应用选项log = FALSE还是log = TRUE计算密度或对数密度。 阈值抉择图此外，能够应用Fisher信息来计算置信区间。 > x <- runif(10000)> par(mfrow = c(1, 2))后果如图所示。咱们能够分明地看到，将阈值设为0.98是正当的抉择。 能够将置信区间增加到该图，因为教训均值能够被认为是正态分布的（核心极限定理）。然而，对于高阈值，正态性不再成立，此外，通过结构，该图始终会收敛到点（xmax; 0）。\这是另一个综合示例。 > x <- rnorm(10000)plot(x, u.range = c(1, quantile(x, probs = 0.995)), col = L-矩图L-矩是概率分布和数据样本的摘要统计量。它们相似于一般矩{它们提供地位，离散度，偏度，峰度以及概率分布或数据样本形态的其余方面的度量值{然而是从有序数据值的线性组合中计算出来的（因而有前缀L）。 这是一个简略的例子。 > x <- c(1 - abs(rnorm(200, 0, 0.2)), rgpd(100, 1, 2, 0.25))咱们发现该图形在实在数据上的性能通常很差。 色散指数图在解决工夫序列时，色散指数图特地有用。EVT指出，超出阈值的超出局部能够通过GPD近似。然而，EVT必须通过泊松过程来示意这些超额局部的产生。 对于下一个示例，咱们应用POT包中蕴含的数据集。此外，因为洪水数据是一个工夫序列，因而具备很强的自相关性，因而咱们必须“提取”极其事件，同时放弃事件之间的独立性。 5, clust.max = TRUE)> diplot(events, u.range = c(2, 20))色散指数图如图所示。从该图能够看出，大概5的阈值是正当的。 点击题目查阅往期内容 极值实践 EVT、POT超阈值、GARCH 模型剖析股票指数VaR、条件CVaR：多元化投资组合预测危险测度剖析 左右滑动查看更多 01 02 03 04 拟合GPD单变量状况能够依据多个估算器拟合GPD。\MLE是一种非凡状况，因为它是惟一容许变动阈值的状况。\咱们在此给出一些教学示例。 scale shapemom 1.9538076495 0.2423393mle 2.0345084386 0.2053905pwmu 2.0517348996 0.2043644pwmb 2.0624399910 0.2002131pickands 2.3693985422 -0.0708419med 2.2194363549 0.1537701mdpd 2.0732577511 0.1809110mple 2.0499646631 0.1960452ad2r 0.0005539296 27.5964097MLE，MPLE和MGF预计容许比例或形态参数。例如，如果咱们要拟合指数分布： > fit(x, thresh = 1, shape = 0, est = "mle")Estimator: MLEDeviance: 322.686AIC: 324.686Varying Threshold: FALSEThreshold Call: 1Number Above: 100Proportion Above: 1Estimatesscale1.847Standard Error Type: observedStandard Errorsscale0.1847Asymptotic Variance Covariancescalescale 0.03410Optimization InformationConvergence: successfulFunction Evaluations: 7Gradient Evaluations: 1> fitgpd(x, thresh = 1, scale = 2, est = "mle")Estimator: MLEDeviance: 323.3049AIC: 325.3049Varying Threshold: FALSEThreshold Call: 1Number Above: 100Proportion Above: 1Estimatesshape0.0003398Standard Error Type: observedStandard Errorsshape0.06685Asymptotic Variance Covarianceshapeshape 0.004469Optimization InformationConvergence: successfulFunction Evaluations: 5Gradient Evaluations: 1If now, we want to fit a GPD with a varying threshold, just do:> x <- rgpd(500, 1:2, 0.3, 0.01)> fitgpd(x, 1:2, est = "mle")Estimator: MLEDeviance: -176.1669AIC: -172.1669Varying Threshold: TRUEThreshold Call: 1:2Number Above: 500Proportion Above: 1Estimatesscale shape0.3261 -0.0556Standard Error Type: observedStandard Errorsscale shape0.02098 0.04632Asymptotic Variance Covariancescale shapescale 0.0004401 -0.0007338shape -0.0007338 0.0021451Optimization InformationConvergence: successfulFunction Evaluations: 62Gradient Evaluations: 11scale1 shape1 scale2 shape2 6.784e-02 5.303e-02 2.993e-02 3.718e-02 2.001e-06 Asymptotic Variance Covariancescale1 shape1 scale2 shape2 alphascale1 4.602e-03 -2.285e-03 1.520e-06 -1.145e-06 -3.074e-11shape1 -2.285e-03 2.812e-03 -1.337e-07 4.294e-07 -1.843e-11scale2 1.520e-06 -1.337e-07 8.956e-04 -9.319e-04 8.209e-12shape2 -1.145e-06 4.294e-07 -9.319e-04 1.382e-03 5.203e-12alpha -3.074e-11 -1.843e-11 8.209e-12 5.203e-12 4.003e-12Optimization InformationConvergence: successfulFunction Evaluations: 150Gradient Evaluations: 21双变量状况拟合双变量POT。所有这些模型均应用最大似然估计量进行拟合。 vgpd(cbind(x, y), c(0, 2), model = "log")> MlogEstimator: MLEDependence Model and Strenght:Model : Logisticlim_u Pr[ X_1 > u | X_2 > u] = NADeviance: 1313.260AIC: 1323.260Marginal Threshold: 0 2Marginal Number Above: 500 500Marginal Proportion Above: 1 1Joint Number Above: 500Joint Proportion Above: 1Number of events such as {Y1 > u1} U {Y2 > u2}: 500Estimatesscale1 shape1 scale2 shape2 alpha0.9814 0.2357 0.5294 -0.2835 0.9993Standard Errors在摘要中，咱们能够看到lim\_u Pr [X\_1> u | X\_2> u] = 0.02。这是Coles等人的统计量。（1999）。对于参数模型，咱们有： ...

全文链接：http://tecdat.cn/?p=32520原文出处：拓端数据部落公众号通常在事实利用中，咱们须要去了解一个变量是如何被一些其余变量所决定的。 答复这样的问题，须要咱们去建设一个模型。一个模型就是一个公式之中，一个因变量（dependent variable）(须要预测的值)会随着一个或多个数值型的自变量（independent variable）（预测变量）而扭转的。咱们可能构建的最简略的模型之一就是线性模型，咱们能够假如因变量和自变量间是线性的关系。回归分办法可用于预测数值型数据以及量化预测后果与其预测变量之间关系的大小及强度。本文将介绍如何将回归办法利用到你本人的数据中，次要介绍学习内容： 用线性回归办法来拟合数据方程的根本统计准则和它们如何形容数据元素之间的关系。 如何应用R筹备数据进行回归剖析，定义一个线性方程并预计回归模型。 案例1：体脂数据回归剖析data=read.table("bodyfat.txt",header=F)给变量名赋值 colnames(data)=c("Density determined from underwater weighing","Percent body fat from Siri's (1956) equation","Age","Weight","数据相干图 回归剖析 因为P<0.05，于是在=0.05程度下，本例的回归系数有统计学意义，体重和体脂存在回归关系。 数据拟合图 置信区间 残差剖析par(mfrow=c(2,2)) plot(lmmod) 逐步回归stepmod=step(lmmod,direction="both",trace=T); 因为P<0.05，于是在=0.05程度下，本例的回归系数有统计学意义，体重、年龄、胸围和体脂存在回归关系。 案例2：公交绿色出行与寰球变暖回归剖析 查看数据head(data) 查看数据结构 查看数据详情 删除缺失数据data[ data== "<NA>"]=NA datanew=na.omit(data)相干剖析corrgram(datanew[,c("反对水平.1-7","净化重大"  ,"区域主因" ,"公交出行" , " 应用cor函数来查看不同变量之间的相关系数##查看反对水平和不同变量之间的相关系数 cormat[1,]## 反对水平.1-7     净化重大     区域主因     公交出行     寰球变暖 ##  1.000000000  0.057896120  0.007793092  0.195963899  0.118643706 ##     工业变暖     尾气变暖     公交理解     公交称心     集体影响 ##  0.038408531  0.265162650 -0.028947130  0.061299236  0.561345590 ##     无效治堵     无效减排     通勤形式     免费区域     免费时段 ##  0.647623352  0.582528538 -0.067935998 -0.025646569 -0.086475704 ##     支出用处 ##  0.064924787cor.test(datanew$`反对水平.1-7`,datanew$公交出行)## ##  Pearson's product-moment correlation ## ## data:  datanew$`反对水平.1-7` and datanew$公交出行 ## t = 5.5525, df = 772, p-value = 3.875e-08 ## alternative hypothesis: true correlation is not equal to 0 ## 95 percent confidence interval: ##  0.1272518 0.2628041 ## sample estimates: ##       cor ## 0.1959639cor.test(datanew$`反对水平.1-7`,datanew$寰球变暖)## ##  Pearson's product-moment correlation ## ## data:  datanew$`反对水平.1-7` and datanew$寰球变暖 ## t = 3.32, df = 772, p-value = 0.0009426 ## alternative hypothesis: true correlation is not equal to 0 ## 95 percent confidence interval: ##  0.04858049 0.18754507 ## sample estimates: ##       cor ## 0.1186437建设多元线性=======================因变量为反对水平.1-7##取得训练集   train <- sample(1:nrow(datanew), nrow(datanew)*0.8) datanew.train <- datanew[train, ]进行多元线性模型并进行剖析 -----P值＜0.1的和F-K列 ...

原文链接：http://tecdat.cn/?p=2784最近咱们被客户要求撰写对于决策树神经网络的钻研报告，包含一些图形和统计输入。 之前在某社区中看到一篇帖子《一张价值几十万个跌停的统计表》，次要是预测行将被ST的股票，尽管有些题目党，然而还有有一些参考价值的 文章中应用了净利润指标来对可能成为ST的股票进行排雷，那么是否有其余指标能够用机器学习的办法对该问题进行建模同时进步预测的准确度呢? 首先咱们来理解下问题的背景： 股票市场上，个别把财务状况或其余情况出现异常的上市公司的股票交易作特地解决，因而这些公司称为ST公司。ST公司作为绩效程度低下的公司，而非 ST公司为绩效程度较好的公司。 那么有没有方法提前晓得哪些股票行将被ST吗？ 预测一家公司绩效程度的问题能够看作是二分类问题。咱们能够建设一个输入变量，其中“0”代表非ST公司，“1”代表ST公司。 而后咱们收集了上百种和公司绩效可能相干的变量作为模型的输出指标： 为了判断公司的绩效好坏，咱们别离应用了分类问题中罕用的神经网络模型和决策树模型。 1 神经网络：l变量重要性 l神经网络拓普图 点击题目查阅往期内容 spss modeler用决策树神经网络预测ST的股票 左右滑动查看更多 01 02 03 04 l分类准确度 2 决策树：l变量重要性 l决策树结构图： l准确度： 论断从模型角度来看，神经网络模型的正确率略低于决策树模型。因而，对于民营上市公司绩效评价钻研，决策树模型要优于神经网络模型。 同时，从变量重要性来看，基于本年的3季报的总资产增长率，能够大抵预测出该股票是否行将被ST。如果往年3季报仍然亏损很厉害，那么年报基本上也是亏损的了。 本文摘选 《 spss modeler用决策树神经网络预测ST的股票 》 ，点击“浏览原文”获取全文残缺材料。 点击题目查阅往期内容 Python中TensorFlow的长短期记忆神经网络(LSTM)、指数挪动平均法预测股票市场和可视化\RNN循环神经网络 、LSTM长短期记忆网络实现工夫序列长期利率预测\联合新冠疫情COVID-19股票价格预测：ARIMA，KNN和神经网络工夫序列剖析\深度学习：Keras应用神经网络进行简略文本分类剖析新闻组数据\用PyTorch机器学习神经网络分类预测银行客户散失模型\PYTHON用LSTM长短期记忆神经网络的参数优化办法预测工夫序列洗发水销售数据\Python用Keras神经网络序列模型回归拟合预测、准确度检查和后果可视化\R语言深度学习卷积神经网络 (CNN)对 CIFAR 图像进行分类：训练与后果评估可视化\深度学习：Keras应用神经网络进行简略文本分类剖析新闻组数据\Python用LSTM长短期记忆神经网络对不稳固降雨量工夫序列进行预测剖析\R语言深度学习Keras循环神经网络(RNN)模型预测多输入变量工夫序列\R语言KERAS用RNN、双向RNNS递归神经网络、LSTM剖析预测温度工夫序列、 IMDB电影评分情感\Python用Keras神经网络序列模型回归拟合预测、准确度检查和后果可视化\Python用LSTM长短期记忆神经网络对不稳固降雨量工夫序列进行预测剖析\R语言中的神经网络预测工夫序列：多层感知器（MLP）和极限学习机（ELM）数据分析报告\R语言深度学习：用keras神经网络回归模型预测工夫序列数据\Matlab用深度学习长短期记忆（LSTM）神经网络对文本数据进行分类\R语言KERAS深度学习CNN卷积神经网络分类辨认手写数字图像数据（MNIST）\MATLAB中用BP神经网络预测人体脂肪百分比数据\Python中用PyTorch机器学习神经网络分类预测银行客户散失模型\R语言实现CNN（卷积神经网络）模型进行回归数据分析\SAS应用鸢尾花(iris)数据集训练人工神经网络(ANN)模型\【视频】R语言实现CNN（卷积神经网络）模型进行回归数据分析\Python应用神经网络进行简略文本分类\R语言用神经网络改良Nelson-Siegel模型拟合收益率曲线剖析\R语言基于递归神经网络RNN的温度工夫序列预测\R语言神经网络模型预测车辆数量工夫序列\R语言中的BP神经网络模型剖析学生问题\matlab应用长短期记忆（LSTM）神经网络对序列数据进行分类\R语言实现拟合神经网络预测和后果可视化\用R语言实现神经网络预测股票实例\应用PYTHON中KERAS的LSTM递归神经网络进行工夫序列预测\python用于NLP的seq2seq模型实例:用Keras实现神经网络机器翻译\用于NLP的Python：应用Keras的多标签文本LSTM神经网络分类

原文链接：http://tecdat.cn/?p=2657最近咱们被客户要求撰写对于ARMA-GARCH的钻研报告，包含一些图形和统计输入。 本文展现了如何基于根底ARMA-GARCH过程（当然这也波及狭义上的QRM）来拟合和预测危险价值（Value-at-Risk，VaR） library(qrmtools)# 绘制qq图library(rugarch)模仿数据咱们思考具备t散布的ARMA（1,1）-GARCH（1,1）过程 将ARMA-GARCH模型拟合到（模仿的）数据拟合一个ARMA-GARCH过程。 点击题目查阅往期内容 ARMA-GARCH-COPULA模型和金融工夫序列案例 左右滑动查看更多 01 02 03 04 计算VaR工夫序列计算危险价值估计值。请留神，咱们也能够在这里应用基于GPD的预计模型。 通过随机性查看进行回测 咱们来回测一下VaR估计值。 ## 回测 VaR_0.99btest <- VaRTest(alpha,actual =X,VaR =VaR,conf.level =0.95)btest$expected.exceed# 0.99 * n## [1] 990btest$actual.exceed## [1] 988btest$uc.Decision# unconditional test decision (note: cc.Decision is NA here)## [1] "Fail to Reject H0"  基于拟合模型预测VaR当初预测危险价值。 模仿（X）的将来序列并计算相应的VaR 模仿门路，估算每个模仿门路的VaR（留神，quantile()这里不能应用，所以咱们必须手动构建VaR）。   点击文末 “浏览原文” 获取全文残缺代码数据资料。 本文选自《R语言基于ARMA-GARCH过程的VaR拟合和预测》。 点击题目查阅往期内容 工夫序列剖析：ARIMA GARCH模型剖析股票价格数据\GJR-GARCH和GARCH稳定率预测普尔指数工夫序列和Mincer Zarnowitz回归、DM测验、JB测验\【视频】工夫序列剖析：ARIMA-ARCH / GARCH模型剖析股票价格\工夫序列GARCH模型剖析股市稳定率\PYTHON用GARCH、离散随机稳定率模型DSV模仿预计股票收益工夫序列与蒙特卡洛可视化\极值实践 EVT、POT超阈值、GARCH 模型剖析股票指数VaR、条件CVaR：多元化投资组合预测危险测度剖析\Garch稳定率预测的区制转移交易策略\金融工夫序列模型ARIMA 和GARCH 在股票市场预测利用\工夫序列分析模型：ARIMA-ARCH / GARCH模型剖析股票价格\R语言危险价值：ARIMA，GARCH，Delta-normal法滚动预计VaR（Value at Risk）和回测剖析股票数据\R语言GARCH建模罕用软件包比拟、拟合规范普尔SP 500指数稳定率工夫序列和预测可视化\Python金融工夫序列模型ARIMA 和GARCH 在股票市场预测利用\MATLAB用GARCH模型对股票市场收益率工夫序列稳定的拟合与预测R语言GARCH-DCC模型和DCC（MVT）建模预计\Python 用ARIMA、GARCH模型预测剖析股票市场收益率工夫序列\R语言中的工夫序列分析模型：ARIMA-ARCH / GARCH模型剖析股票价格\R语言ARIMA-GARCH稳定率模型预测股票市场苹果公司日收益率工夫序列\Python应用GARCH，EGARCH，GJR-GARCH模型和蒙特卡洛模仿进行股价预测\R语言工夫序列GARCH模型剖析股市稳定率\R语言ARMA-EGARCH模型、集成预测算法对SPX理论稳定率进行预测\matlab实现MCMC的马尔可夫转换ARMA - GARCH模型预计\Python应用GARCH，EGARCH，GJR-GARCH模型和蒙特卡洛模仿进行股价预测\应用R语言对S＆P500股票指数进行ARIMA + GARCH交易策略\R语言用多元ARMA,GARCH ,EWMA, ETS,随机稳定率SV模型对金融工夫序列数据建模\R语言股票市场指数：ARMA-GARCH模型和对数收益率数据探索性剖析\R语言多元Copula GARCH 模型工夫序列预测\R语言应用多元AR-GARCH模型掂量市场危险\R语言中的工夫序列分析模型：ARIMA-ARCH / GARCH模型剖析股票价格\R语言用Garch模型和回归模型对股票价格剖析\GARCH（1,1），MA以及历史模拟法的VaR比拟\matlab预计arma garch 条件均值和方差模型R语言POT超阈值模型和极值实践EVT剖析 ...

全文链接：http://tecdat.cn/?p=32511原文出处：拓端数据部落公众号工夫序列模型的实践曾经十分丰盛,模型的利用也相当宽泛。但现实生活中,越来越多的工夫序列模型呈现出了非线性的特点,因而,钻研非线性工夫序列模型的实践及对其参数进行预计有着极其重要的意义。门限模型作为非线性工夫序列模型的一种,与个别的工夫序列模型不同的是模型中蕴含跳跃,即有门限,因而对模型的参数估计还需先对门限的选取探讨。 本文钻研的对象也只有两个，即沪深300指数和沪深300股指期货指数，别离为St,和Ft，如国内外文献纷纷证实，他们之间存在一种非线性关系，适宜采纳门限协整模型建模，这和基于持有老本模型的无套利区间模型不约而同。无套利区间模型从实践上阐明了无套利区间的存在，并给出了计算公式，然而公式中的很多变量变幻无穷，甚至是无奈预计的，因而无奈得出理论的套利区间。然而转换一个思路，采纳门限误差修改模型，通过对工夫序列的建模，能够间接计算出门限值，失去无套利区间，对投资者更具备实际意义。 本文依据门限误差修改模型，帮忙客户在R软件编程后失去门限值，以及门限误差修改模型(TVECM)的参数估计。 门限误差修改模型首先引入误差修改模型(ECM)，它是由Davidson、Hendry、Srba和Yeo 在1978年提出的。为便于叙述，通过一个具体的模型来介绍它的构造。 当滞后阶数为一阶时，变量X和Y有如下(1，1)阶散布滞后模式 该模型显示出第t期的Y值，不仅与X的变动无关，而且与t．1期的X与Y值无关。对上式间接变形失去： 上式意味着，被解释变量y的短期稳定能够由解释变量的短期稳定和两个变量的长期平衡误差两局部来解释。即y的变动决定了x的变动以及前一时期的非均衡误差。因而,y的值已对后期的非均衡水平做出了修改。上式称为一阶误差修改模型。 Hansen和 Seo(2002）思考了在协整矩阵和门限未知的状况下，扩大了门限协整模型。Kim (2010)使用了SupLM测验统计量来测验双门限。三区域的门限调整模型可能依照下述示意: 数据 datad=cbind(diff(data[,1]),diff(data[,2]))预测 TVECM 模型 datal=log(abs(datad)) tv<-TCM(datprint(tv)进行基差的筛选jicha=log(abs(datad\[,1]))-log(abs(datad\[,2]))运行后后果如下： 该结果显示：咱们最终要找的门限值有两个，下门限和上门限别离为 59.959和86.233。这样将整个区间分成了三段， w< 59.959， 59.959≤w<86.233，w≥86.233。 前面咱们别离将对三个区间的数据用EXCEL进行筛选，而后进行ADF和协整性测验，确定无套利区间，以给投资者更好的投资倡议。 另外，该后果还给出了三个区间的门限误差修改模型的参数估计值。 下图在R软件中应用bootstrap格点搜寻法寻找两门限的过程，纵轴为残差平方和，横轴为门限参数gamma和beta，当残差平方和为最小的时候对应的门限参数gamma和beta即为所求的下门限和上门限。 而后应用r进行基差的筛选。 (1)区间一：w< 59.959通过R软件筛选，428组数据中一共有332组数据落入该区间，该区间称作套利区间的下区间，基差如下图所示： 在该区间里，现货价格远低于期货价格，排除手续费等交易成本后存在套利的可能性，能够买入现货卖出期货，从而取得套利收益。 (2)区间二： 59.959≤W<86.233 通过数据筛选，428组数据中一共有38组数据落入该区间，该区间称作无套利区间，基差如下图所示： 在该区间里，现货价格围绕期货价格高低小幅稳定，因为手续费等交易成本的存在，因而没有套利的可能性，该区间也被称作无套利区问，该实证后果也同时验证了无套利区间模型。 (3)区间三：w．≥86.233 通过数据筛选，428组数据中一共有58组数据落入该区间，该区间被称作套利上区间，基差如下图所示： 在该区间里，现货价格远高于期货价格，排除手续费等交易成本后扔存在套利的可能性，能够买入现货卖出期货，从而取得套利收益。 最受欢迎的见解 1.在python中应用lstm和pytorch进行工夫序列预测 2.python中利用长短期记忆模型lstm进行工夫序列预测剖析 3.Python用RNN循环神经网络：LSTM长期记忆、GRU门循环单元、回归和ARIMA对COVID-19新冠疫情新增人数工夫序列 4.Python TensorFlow循环神经网络RNN-LSTM神经网络预测股票市场价格工夫序列和MSE评估准确性 5.r语言copulas和金融工夫序列案例 6.R 语言用RNN循环神经网络 、LSTM长短期记忆网络实现工夫序列长期利率预测 7.Matlab创立向量自回归（VAR）模型剖析消费者价格指数 (CPI) 和失业率工夫序列 8.r语言k-shape工夫序列聚类办法对股票价格工夫序列聚类 9.R语言联合新冠疫情COVID-19股票价格预测：ARIMA，KNN和神经网络工夫序列剖析

全文链接：http://tecdat.cn/?p=22458最近咱们被客户要求撰写对于动静模型均匀的钻研报告，包含一些图形和统计输入。 本文提供了一个经济案例。着重于原油市场的例子。简要地提供了在经济学中应用模型均匀和贝叶斯办法的论据，应用了动静模型平均法（DMA），并与ARIMA、TVP等办法进行比拟 简介心愿对经济和金融畛域的从业人员和钻研人员有用。 动机事实上，DMA将计量经济学建模的几个特点联合在一起。首先，最终预测是通过模型平均化从几个回归模型中产生的。其次，该办法是贝叶斯办法，也就是说，概率是以置信水平的形式解释的。例如，对工夫t的DMA预测只基于截至工夫t-1的数据。此外，新数据的取得间接导致参数的更新。因而，在DMA中，回归系数和赋予模型的权重都随工夫变动。 贝叶斯办法不是古代计量经济学的支流。然而，这些办法最近正取得越来越多的关注。这其中有各种起因。首先，咱们能够将其与钻研中日益增多的数据量分割起来。因为技术提高，人们通常面临着许多潜在的解释变量的状况。只管大多数变量可能并不重要，但研究者通常不晓得哪些变量应该被剔除。 当然，到某种程度上依然能够应用惯例办法。但因为不足足够的信息，通常无奈对参数进行准确预计。最简略的例子是当解释变量的数量大于工夫序列中的察看值的数量时。例如，即便在线性回归的状况下，规范的一般最小二乘法预计也会呈现一个奇怪矩阵，导致不可能取其倒数。在贝叶斯框架下，依然能够得出一个有意义的公式。贝叶斯办法仿佛也能更好地解决适度参数化和适度拟合问题。 在最近的预测趋势中能够发现各种办法。以原油价格为例，预测办法通常能够分为工夫序列模型、构造模型和其余一些办法，如机器学习、神经网络等。一般来说，工夫序列模型的重点是对稳定的建模，而不是对现货价格的建模。构造模型顾名思义包含因果关系，但它们通常在某些期间有很好的预测能力，而在其余期间则很差。另外，基于小波合成、神经网络等的其余办法通常疏忽了其余因素的影响，只关注繁多工夫序列。这些使得DMA成为从业者的一个乏味的办法。 DMA的下一个方面是，它容许回归系数是随工夫变动的。事实上，在经济呈现迟缓和疾速（结构性中断）变动的状况下，计量经济学模型的这种属性是十分可取的。当然，这样的办法也存在于传统的方法论中，例如，递归或滚动窗口回归。 实践框架咱们将简短地形容fDMA的实践框架。特地是，动静模型平均化（DMA）、动静模型抉择（DMS）、中位概率模型。 动静模型均匀（DMA）DMA在[1]的原始论文中失去了十分具体的介绍。然而，上面是一个简短的阐述，对于了解fDMA中每个函数的作用是必要的。 假如yt是预测的工夫序列（因变量），让x（k）t是第k个回归模型中独立变量的列向量。例如，有10个潜在的原油价格驱动因素。如果它们中的每一个都由一个适合的工夫序列来示意，那么就能够构建2^10个可能的线性回归模型。每个变量都能够包含或不包含在一个模型中。因而，每个变量有两种抉择，形成了2^10种可能性。这包含一个只有常数的模型。因而，一般来说，有潜在的有用的m个独立变量，最多能够构建K=2^m个模型。换句话说，状态空间模型是由以下几个局部组成的 其中k = 1, ... . ，K，t是回归系数的列向量。假如误差遵循正态分布，即e（k）t∼N（0，V（k）t）和（k）t∼N（0，W（k）t）。 在此请留神，有m个潜在的解释变量，2m是构建模型的下限。然而，本文形容的所有办法（如果没有特地阐明的话）都实用于这些2m模型的任何子集，即K≤2m。 动静模型抉择(DMS)动静模型抉择（DMS）是基于雷同的理念，与DMA的理念雷同。惟一的区别是，在DMA中进行的是模型平均化，而在DMS中是模型抉择。换句话说，对于每个期间t，抉择具备最高后验概率的模型。这意味着，只需将公式批改为 其中HT示意k模型。 一个例子：原油市场咱们举一个原油市场的例子。据此能够说，在哪些工夫序列能够作为预测现货原油价格的有用解释变量方面，存在着不确定性。 xts对象crudeoil蕴含来自原油市场的选定数据，即。 -WTI代表WTI（西德克萨斯中质油）现货价格，以每桶计。 MSCI代表MSCI世界指数。TB3MS代表3个月国库券二级市场利率（%）。CSP代表粗钢产量，单位是千吨（能够作为掂量寰球经济流动的一种形式）。TWEXM代表贸易加权的指数（1973年3月=100）。PROD代表原油产品供应量，单位为千桶。CONS代表经合组织的原油产品总消费量。VXO代表规范普尔100指数的隐含稳定率（即股票市场稳定率）。这些数据的频率为每月一次。它们涵盖了1990年1月至2016年12月的期间。 xts对象的趋势蕴含来自谷歌的对于选定搜索词的互联网数量的数据。 stock\_markets代表Google Trends的 "股票市场"。interest\_rate代表Google Trends的 "利率"。economic\_activity示意 "经济流动 "的Google趋势。exchange\_rate代表 "汇率 "的谷歌趋势。oil\_production示意 "石油生产 "的Google趋势。oil\_consumption代表 "石油生产 "的谷歌趋势。market\_stress代表Google Trends的 "市场压力"。这些数据也是以月度为频率的。它们涵盖了2004年1月至2016年12月这段时间，因为谷歌趋势没有涵盖更早的期间。从经济角度来看，思考这些工夫序列的对数差分是正当的 R> drivers <- (lag(crudeoil[ , -1], k = 1))[-1, ]R> l.wti <- (diff(log(wti)))[-1, ]R> l.drivers <- (diff(log(driv )))[-1, ] R> archtest(ld.wti) R> descstat((ld)) 除了PROD的一些问题，所有的工夫序列都能够在5%的显著性程度上被认为是安稳的。对于WTI差分也存在ARCH效应。因而，在DMA中思考指数加权挪动均匀（EWMA）预计方差仿佛是正当的。此外，还能够测试一些忘记因子。依据倡议，对月度工夫序列采取=0.97。所有的方差都小于1。因而，仿佛没有必要对工夫序列进行从新标准化。在DMA的预计中，采取initvar=1仿佛也足够了。  DMA(y = lwti, x = ldrivers,+  alpha = ra, lambda = rl,    meth = "ewma" ) 依据最小化RMSE，最佳DMA模型是=0.99和=0.97的模型。因而，对这个模型稍作钻研。  plot(x$y, type="l", ylim=c(min(x$y,x$y.hat),max(x$y,x$y.hat)),   xlab="", ylab="", main="理论值和预测值", axes = F)比拟图1和图2能够看出，在市场的动荡期间，DMA迅速适应，对有更多变量的模型赋予更高的权重。事实上，这与图3统一。在这一时期，所有解释变量的绝对变量重要性都在回升。咱们还能够看到，自2007年以来，发达的股票市场的作用有所增加。然而，在2013年之后，这种作用变得越来越小；而其余变量的作用开始减少。这一点非常明显，特地是对于汇率。 图3应与图4能够看出。尽管，绝对变量的重要性可能很高，但这个变量的回归系数的预期值可能在0左右。事实上，高的绝对变量重要性同时察看到MSCI、CSP和TWEXM的预期回归系数不为零。所以，这个剖析当初证实了这三个因素在2007年和2013年之间对原油价格起到了重要的预测作用。自2013年以来，股票市场的作用缩小了，被汇率所取代。在2013年前后，最重要的作用是由发达股票市场施展的。  图1  for (i in 1:7)    {      inc[i+1] <- floor(i * nrow( post.incl)/7)    }    plot( exp.var, type="l" ylim=c(0,ncol(x$models))   main="变量数量期望值 ", axes = F) 图2 for (i in 1:(ncol( post.incl)-1))plot( post.incl[,i+1], type="l", col=col[i+1], ylim=c(0,1), xlab="", ylab="", main="后蕴含概率", axes = F) 图3 点击题目查阅往期内容 [](http://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MzA4MDUzOTIxNA==\&mid=2653830410\&idx=1\&sn=8d1f9df1e68e5e6720451be5a67fe779\&chksm=8478262bb30faf3d26e1559c943a5fdfde75b56405fdbff53a2fd56126b68a061652ec48549b\&scene=21#wechat_redirect)R语言：EM算法和高斯混合模型的实现 左右滑动查看更多 01 02 03 ...

全文链接：http://tecdat.cn/?p=30426最近咱们被客户要求撰写对于GARCH-EVT-Copula的钻研报告，包含一些图形和统计输入。 对VaR计算方法的改良，以更好的度量开放式基金的危险。本我的项目把基金所持股票看成是一个投资组合，引入Copula来形容多只股票间的非线性相关性，构建多元GARCH-EVT-Copula模型来度量开放式基金的危险，并与其余VaR预计办法的预测后果进行比拟 其次是将VaR引入到基金业绩评估中，结构RAROC指标来评估基金业绩，测验该评估指标的可行性。 GARCH-EVT-Copula 模型首先用GARCH族模型拟合单项资产收益率，并提取标准化残差以满足极值实践的假如前提，接着对标准化残差的高低尾局部采纳EVT实践中的狭义帕累托散布GPD拟合，两头局部采纳高斯核函数来预计其教训累积散布函数，从而失去标准化残差的边缘散布函数 。而后选取适当的Copula 函数,结构多元标准化残差间的相干构造和联结散布函数。 Copula 函数参数预计本我的项目中，采纳 伪极大似然预计（CML） 办法来预计 Copula 函数的参数 第一步，将金融资产对数收益率数据x通过教训散布函数转化为平均变量(uniform variates) 第二步，利用密度似然函数预计Copula函数的参数: GARCH-EVT-Copula 模型计算 VaR本我的项目将开放式基金看做是一个资产组合，以每只基金所持有的股票收益率为钻研对象，从投资组合的角度利用多元GARCH-EVT-Copula模型来计算基金的VaR值。   读取数据 [NUM,TXT,RAW]=xlsread('data')Data=NUMfunction [ output_args ] = GEC( input_args )建设 GARCH 模型nIndices = size(Data,2); % # 基金数量spec(1:nIndices) = garchset('Distribution' , 'T' , 'Display', 'off', ...'VarianceModel', 'GJR', 'P', 1, 'Q', 1, 'R', 1);%对每只基金设置garch模型的残差自相关性测验%残差自相关性测验figure, subplot(2,1,1)plot(residuals(:,1))xlabel('工夫'), ylabel('残差'), title ('N225收益率残差') 依据 FHS 提取标准化残差title('N225标准化残差自相干图')subplot(2,1,2)autocorr(residuals(:,1).^2) 点击题目查阅往期内容 R语言用GARCH模型稳定率建模和预测、回测危险价值 (VaR)剖析股市收益率工夫序列 左右滑动查看更多 01 02 ...

在原始数据中，是以一个数组的模式返回节点信息及依赖关系。所以，须要对数据进行解决造成图所须要的数据，同时，利用多个 map 对数据进行存储，不便后续对数据进行检索，缩小工夫复杂度。实例节点的款式须要通过根底图形 Text（文本）、Rect（矩形）、Icon（图标）进行组合，以达到咱们的设计要求。在后面提到，在简单的图场景中，须要将超过肯定数量的同层节点聚合起来，以达到清晰直观地传播图所要表白的信息的目标，所以须要对图的层级及节点进行解决，从而生成聚合节点和去掉多余的节点。通常来说，DAG 的布局能够依照以下步骤实现。去环：包含自环和非自环，为节点分层做筹备。节点分层：给所有节点安顿适合的层级。节点排序：同层级内节点排序，缩小相邻层级中节点间断的交叉点数量。节点坐标调配：依据分层和同层节点的排序计算节点地位。而在火山引擎Dataleap场景中，节点的层级是有明确含意的，比方在节点 A 处于节点 B 的上方一层，且 A, B 之间有连线连贯，则可认为 A 是 B 的上游一层节点。因而与传统 DAG 布局产生了以下不同点，火山引擎Dataleap研发人员须要依据场景做定制。节点所在层级固定：DAG 布局既能反对主动计算层级，也能承受间接指定节点分层。可能产生同层级连线：将同一层级里有连线的节点进行分组，进行外部排序后，视为整体再参加以后层级的排序，以缩小交叉点的数量。将来从功能设计上，火山引擎Dataleap会从用户的应用场景登程，辨别不同的性能满足用户的诉求。同时，在前端畛域中，针对大数据量的场景，须要判断这些大数据量的展现对用户是否存在价值，从大数据量中挖掘出用户的关注点并突出重点，不便用户疾速地进行查看剖析。从技术实现上，火山引擎Dataleap会联合业务，依据业务的特色去批改已有的 DAG 布局实现，以满足在不同的业务场景下，更好地将信息出现给用户。

全文链接：http://tecdat.cn/?p=26184最近咱们被客户要求撰写对于信贷风控模型的钻研报告，包含一些图形和统计输入。 在此数据集中，咱们必须预测信贷的守约领取，并找出哪些变量是守约领取的最强预测因子？以及不同人口统计学变量的类别，拖欠还款的概率如何变动？ 有25个变量： ID： 每个客户的IDLIMIT\_BAL： 金额SEX： 性别（1 =男，2 =女）\4.教育水平：（1 =研究生，2 =本科，3 =高中，4 =其余，5 =未知）\5.婚姻： 婚姻状况（1 =已婚，2 =独身，3 =其余）\6.年龄：\7.  PAY\_0：  2005年9月的还款状态（-1 =失常付款，1 =提早一个月的付款，2 =提早两个月的付款，8 =提早八个月的付款，9 =提早9个月以上的付款）PAY\_2：  2005年8月的还款状态（与上述雷同）PAY\_3： 2005年7月的还款状态（与上述雷同）PAY\_4：  2005年6月的还款状态（与上述雷同）PAY\_5：  2005年5月的还款状态（与上述雷同）PAY\_6： 还款状态2005年4月 的账单（与上述雷同）BILL\_AMT1： 2005年9月的账单金额BILL\_AMT2：  2005年8月的账单金额BILL\_AMT3： 账单金额2005年7月 的账单金额BILL\_AMT4： 2005年6月的账单金额BILL\_AMT5：  2005年5月的账单金额BILL\_AMT6： 2005年4月PAY\_AMT1  2005年9月，先前领取金额PAY\_AMT2  2005年8月，以前领取的金额PAY\_AMT3： 2005年7月的先前付款PAY\_AMT4：  2005年6月的先前付款PAY\_AMT5：  2005年5月的先前付款PAY\_AMT6： 先前的付款额在2005年4月default.payment.next.month： 默认付款（1 =是，0 =否）当初，咱们晓得了数据集的整体构造。因而，让咱们利用在利用机器学习模型时通常应该执行的一些步骤。 第1步：导入import numpy as npimport matplotlib.pyplot as plt所有写入当前目录的后果都保留为输入。 dataset = pd.read_csv('Card.csv')当初让咱们看看数据是什么样的 第2步：数据预处理和清理dataset.shape<!----> (30000, 25)意味着有30,000条目蕴含25列 从下面的输入中能够显著看出，任何列中都没有对象类型不匹配。 #检查数据中Null项的数量，按列计算。dataset.isnull().sum() 步骤3.数据可视化和探索性数据分析# 按性别查看守约者和非守约者的计数数量sns.countplot 从下面的输入中能够显著看出，与男性相比，女性的整体拖欠付款更少 能够显著看出，那些领有婚姻状况的人的已婚状态人的默认拖欠付款较少。 sns.pairplot sns.jointplot 男女按年龄散布g.map(plt.hist,'AGE') dataset['LIMIT_BAL'].plot.density 步骤4.找到相关性X.corrwith 从上图能够看出，最负相关的特色是LIMIT\_BAL，但咱们不能自觉地删除此特色，因为依据我的认识，这对预测十分重要。ID无关紧要，并且在预测中没有任何作用，因而咱们稍后将其删除。 # 绘制热图sns.heatmap(corr) 点击题目查阅往期内容 PYTHON用户散失数据挖掘：建设逻辑回归、XGBOOST、随机森林、决策树、反对向量机、奢侈贝叶斯和KMEANS聚类用户画像 左右滑动查看更多 01 02 03 04 步骤5：将数据宰割为训练和测试集训练数据集和测试数据集必须类似，通常具备雷同的预测变量或变量。它们在变量的察看值和特定值上有所不同。如果将模型拟合到训练数据集上，则将隐式地最小化误差。拟合模型为训练数据集提供了良好的预测。而后，您能够在测试数据集上测试模型。如果模型在测试数据集上也预测良好，则您将更有信念。因为测试数据集与训练数据集类似，但模型既不雷同也不雷同。这意味着该模型在实在意义上转移了预测或学习。 因而，通过将数据集划分为训练和测试子集，咱们能够无效地测量训练后的模型，因为它以前从未看到过测试数据，因而能够避免适度拟合。 我只是将数据集拆分为20％的测试数据，其余80％将用于训练模型。  train_test_split(X, y, test_size = 0.2, random_state = 0)步骤6：规范化数据：特色标准化对于许多机器学习算法而言，通过标准化（或Z分数标准化）进行特色标准化可能是重要的预处理步骤。 许多算法（例如SVM，K近邻算法和逻辑回归）都须要对特色进行规范化， min_test = X_test.min()range_test = (X_test - min_test).max()X_test_scaled = (X_test - min_test)/range_test步骤7：利用机器学习模型from sklearn.ensemble  import AdaBoostClassifieradaboost =AdaBoostClassifier() xgb_classifier.fit(X_train_scaled, y_train,verbose=True)end=time()train_time_xgb=end-start 利用具备100棵树和规范熵的随机森林classifier = RandomForestClassifier(random_state = 47,                                     criterion = 'entropy',n_estimators=100) svc_model = SVC(kernel='rbf', gamma=0.1,C=100) knn = KNeighborsClassifier(n_neighbors = 7) 步骤8：剖析和比拟机器学习模型的训练工夫Train_Time = [    train_time_ada,    train_time_xgb,    train_time_sgd,    train_time_svc,    train_time_g,    train_time_r100,        train_time_knn] 从上图能够显著看出，与其余模型相比，Adaboost和XGboost破费的工夫少得多，而其余模型因为SVC破费了最多的工夫，起因可能是咱们曾经将一些要害参数传递给了SVC。 步骤9.模型优化在每个迭代次数上，随机搜寻的性能均优于网格搜寻。同样，随机搜寻仿佛比网格搜寻更快地收敛到最佳状态，这意味着迭代次数更少的随机搜寻与迭代次数更多的网格搜寻相当。 ...

原文链接：http://tecdat.cn/?p=6095最近咱们被客户要求撰写对于生存剖析的钻研报告，包含一些图形和统计输入。 本文演示了如何在生存剖析与Cox回归中计算IDI，NRI指标 读取样本数据 D=D[!is.na(apply(D,1,mean)),] ; dim(D)<!----> ## [1] 416   7查问局部数据（后果和预测因子）head(D)<!----> ##   time status      age albumin edema protime bili## 1  400      1 58.76523    2.60   1.0    12.2 14.5## 2 4500      0 56.44627    4.14   0.0    10.6  1.1## 3 1012      1 70.07255    3.48   0.5    12.0  1.4## 4 1925      1 54.74059    2.54   0.5    10.3  1.8## 5 1504      0 38.10541    3.53   0.0    10.9  3.4## 6 2503      1 66.25873    3.98   0.0    11.0  0.8模型0和模型1的后果数据和预测变量集outcome=D[,c(1,2)]covs1<-as.matrix(D[,c(-1,-2)])covs0<-as.matrix(D[,c(-1,-2, -7)])head(outcome)<!----> ##   time status## 1  400      1## 2 4500      0## 3 1012      1## 4 1925      1## 5 1504      0## 6 2503      1``````head(covs0)<!----> ##        age albumin edema protime## 1 58.76523    2.60   1.0    12.2## 2 56.44627    4.14   0.0    10.6## 3 70.07255    3.48   0.5    12.0## 4 54.74059    2.54   0.5    10.3## 5 38.10541    3.53   0.0    10.9## 6 66.25873    3.98   0.0    11.0``````head(covs1)<!----> ##        age albumin edema protime bili## 1 58.76523    2.60   1.0    12.2 14.5## 2 56.44627    4.14   0.0    10.6  1.1## 3 70.07255    3.48   0.5    12.0  1.4## 4 54.74059    2.54   0.5    10.3  1.8## 5 38.10541    3.53   0.0    10.9  3.4## 6 66.25873    3.98   0.0    11.0  0.8点击题目查阅往期内容 R语言生存剖析数据分析可视化案例 左右滑动查看更多 01 02 03 04 推理  <span style="color:#333333"><span style="color:#333333"><code><span style="color:#000000">t0</span><span style="color:#687687">=</span><span style="color:#009999">365</span><span style="color:#687687">*</span><span style="color:#009999">5</span><span style="color:#000000">x</span><span style="color:#687687"><-</span><span style="color:#000000">IDI </span><span style="color:#687687">(</span><span style="color:#000000">outcome</span>, <span style="color:#000000">covs0</span>, <span style="color:#000000">covs1</span>, <span style="color:#000000">t0</span>, <span style="color:#000000">npert</span><span style="color:#687687">=</span><span style="color:#009999">200</span><span style="color:#687687">)</span> ;</code></span></span>输入 ##     Est. Lower Upper p-value## M1 0.090 0.052 0.119       0## M2 0.457 0.340 0.566       0## M3 0.041 0.025 0.062       0M1示意IDI M2示意NRI M3示意中位数差别 图形演示 本文摘选 《 R语言如何在生存剖析与Cox回归中计算IDI，NRI指标 》 ，点击“浏览原文”获取全文残缺材料。 点击题目查阅往期内容 R语言中的生存剖析Survival analysis早期肺癌患者4例\R语言应用限度均匀生存工夫RMST比拟两条生存曲线剖析肝硬化患者\R语言生存剖析: 时变竞争危险模型剖析淋巴瘤患者\R语言生存剖析可视化剖析\R语言中生存分析模型的工夫依赖性ROC曲线可视化\R语言生存剖析数据分析可视化案例\R语言ggsurvplot绘制生存曲线报错 : object of type ‘symbol‘ is not subsettab\R语言如何在生存剖析与Cox回归中计算IDI，NRI指标\R语言绘制生存曲线预计|生存剖析|如何R作生存曲线图\R语言解释生存剖析中危险率和危险率的变动\R语言中的生存剖析Survival analysis早期肺癌患者4例

报告链接：http://tecdat.cn/?p=32503原文出处：拓端数据部落公众号最近几年，对那些致力于全球化的公司而言，国内市场上充斥着更多的不确定性与挑战。新冠疫情对寰球供应链的间接冲击，再加上日益加剧的地缘政治因素，导致寰球全球化过程减缓，国际贸易与外资在肯定水平上受到了影响。中国面临着很大的外部环境不确定因素，但外资却在一直地增长。中国在2020年的对外间接投资规模已跃居寰球首位。“一带一路”策略、“双循环”策略的施行，使中国企业走出了一条持重而自信的倒退之路。公司在逐步降级的过程中，也越来越集中。 全球化为中国企业的倒退注入了新的能源企业要想建设久远的竞争劣势，实现久远的倒退，就必须走国际化这条路。依据中国企业“走进来”考察，中国企业“走进来”的三个次要动机是：实现高增长；进步经营弹性；紧跟前沿技术。 实现高速增长 许多公司曾经意识到，在国内市场曾经趋于饱和的状况下，为了维持公司的高速倒退，他们不得不将眼光转向国外。考察结果表明，有92%的中国公司抉择了走出国门，并以此为撑持公司继续疾速倒退的根底。 2016至2020年，中国上市公司的海内支出持续增长，并已间断两年超过整体支出的增长速度。但在2019年当前，中国公司的海内支出增长因中美贸易摩擦而临时放缓。在2020年，尽管新冠疫情暴发，但因为中国是第一个打赢了防疫战的国家，各大公司都在稳步复原生产，再加上国外市场的需要越来越大，所以很多公司都抉择了国外销售，国外销售的速度比整体销售速度快了两个百分点。 本专题内的参考报告（PDF）目录贝恩公司：从“走进来”到“全球化”：中国企业加码国际化白皮书2023 报告2023-05-04GfK：研发驱动中国生产电子品牌 减速实现国际化与高端化 报告2023-05-04CCG：2023年中国国际化人才培养白皮书 报告2023-04-24国内沟通素养察看：中国与全球化智库-中国国际化人才培养白皮书 报告2023-04-23GfK：研发驱动中国生产电子品牌 减速实现国际化与高端化 报告2023-04-02埃森哲：2022中国企业国际化调研报告 报告2022-09-05埃森哲：走向寰球 行稳致远 - 埃森哲2022中国企业国际化调研 报告2022-08-31安永：中国企业出海并购后的数字化治理计划 报告2023-05-18亚马逊&普华永道：2023衰弱及生命科学行业出海合规实用指南 报告2023-05-16飞书点跃：2023小家电出海趋势洞察白皮书 报告2023-04-30亿欧智库：扬帆远航-服务助力-中国企业出海白皮书 报告2023-04-26OneSight：2023清洁家电品牌出海市场营销趋势洞察报告 报告2023-04-24领英：2023东南亚出海指南-新加坡篇 报告2023-04-21impact：2023出海营销手册-战略版 报告2023-04-19尼尔森IQ：2023年中国跨境电商平台出海白皮书 报告2023-04-17ADVANCE.AI：中国企业出海印度尼西亚倒退数字经济市场开辟指南 报告2023-04-09小U出海：2023社媒营销趋势报告 报告2023-04-08ADVANCE.AI：金融科技出海倒退报告汇编（第一辑） 报告2023-04-08飞书深诺：2023年中国企业出海信念报告 报告2023-04-05小U出海：2022美国电商市场报告 报告2023-04-02粤贸寰球：中国农产品跨境出海调研报告 报告2023-04-01SHOPLINE：2022 电动自行车行业DTC独立站出海攻略 报告2023-03-27凯度\&TikTok for Business：2023年SLG游戏出海... 报告2023-03-26SHOPLINE：2022户外行业品牌出海营销报告 报告2023-03-22SHOPLINE：2022美妆出海独立站营销报告 报告2023-03-21Nox聚星：2023跨境出海品牌海内网红营销白皮书 报告2023-03-20领英：2023东南亚出海指南-印度尼西亚篇 报告2023-03-19益普索：2023出海赛道趋势洞察-新锐生产篇 报告2023-03-17SHOPLINE：2023出海节日营销流量白皮书 报告2023-03-16头豹：出海营销0000 报告2023-03-15白鲸出海：2023日本游戏出海白皮书 报告2023-03-14飞书深诺：2023美妆护肤行业出海白皮书 报告2023-03-13维卓：2022东南亚网文漫画市场出海洞察报告 报告2023-03-10Daxue Consulting：中国品牌出海的10个常见误区 报告2023-03-07飞书深诺：2022年游戏出海年度趋势报告 报告2023-03-06西窗科技：宠物用品企业出海营销计划（2023） 报告2023-03-02SHOPLINE：出海新市场：一站售寰球解决方案 报告2023-03-01BBI&雷报：2023中国动漫出海前瞻报告 报告2023-02-24HRflag：2023从出海到大航海：跨境扩张带来的新一轮，人力资源挑... 报告2023-02-13爱剖析：2022出海数字化系列报告之“出海实时互动与通信”厂商全景报告 报告2023-02-11爱剖析：2022出海数字化系列报告之“出海实时互动与通信”厂商全景报告 报告2023-02-11品牌方舟：2022年度DTC品牌出海报告 报告2023-02-08OneSight：2022Q4BrandOSTOP100出海品牌社媒影... 报告2023-02-07神策数据：2022跨境出海数字化营销白皮书 报告2023-02-06飞书深诺：2022工具App出海市场钻研 报告2023-02-02速途车酷研究院：2023中国新能源汽车出海趋势剖析报告 报告2023-01-30维卓：2023出海营销日历 报告2023-01-28品牌方舟：2022年度DTC品牌出海报告 报告2023-01-28霞光社：2022年音视频社交出海市场钻研报告 报告2023-01-27赛文思：2022智能家居出海行业报告 报告2023-01-25罗兰贝格：中国车企出海白皮书-千帆过尽新征程，百舸争流新战场 报告2023-01-25飞书深诺：2022年金融科技出海白皮书 报告2023-01-17万里汇&增长黑盒：2023年中小微外贸企业出海白皮书 报告2023-01-07白鲸出海：2022中国手游出海白皮书 报告2023-01-04Nox聚星：2022年Q3美妆出海品牌KOL营销洞察报告 报告2022-12-30Meta：品牌出海攻略-迈向寰球 融入外乡 报告2022-12-30艺恩数据：服饰出海正过后 报告2022-12-17腾讯：2022出海产业新兴技术洞察报告 报告2022-12-17国海证券：充电桩行业深度报告-低压快充乘风起-出海正过后 报告2022-12-17易观剖析：2022年中国新能源汽车出海市场倒退洞察 报告2022-12-1536氪：2022年中国出海品牌营销钻研报告 报告2022-12-12中泰证券：充电桩行业报告-海内市场空间空前显著-看好出海布局及直流快充... 报告2022-12-09腾讯云&头豹：2022年中国出海产业趋势洞察白皮书 报告2022-12-05灼识征询：2022寰球与中国出海合规科技行业蓝皮书 报告2022-12-03OneSight：2023出海营销日历 报告2022-11-26App Growing：2022中国角色扮演手游出海洞察 报告2022-11-25艺恩数据：2022美妆出海-巨轮驶向海内如何乘风破浪 报告2022-11-24钛动科技：2022出海营销日历 报告2022-11-24浙商证券：电商系列深度报告-“出海+社区拼团+品牌化+领取”-迎增长和... 报告2022-11-17飞书深诺&艾瑞征询：2022MeetBrands中国出海品牌价值榜单报... 报告2022-11-15艾瑞征询：2022年MeetBrands中国出海品牌价值榜单报告 报告2022-11-10飞书深诺&艾瑞征询：2022中国出海品牌价值榜单报告 报告2022-11-09OneSight：中国运动鞋服品牌出海社媒营销趋势报告 报告2022-11-09宽广大：2022年Q3热门出海国家地区寰球营销趋势洞察 报告2022-11-07yinolink：2022跨境电商品牌出海白皮书 报告2022-11-03<!----> ...

全文链接：http://tecdat.cn/?p=32496原文出处：拓端数据部落公众号人口流动与迁徙，作为人类产生以来就存在的一种社会景象，随同着人类文明的不断进步从未间断。 人力资源是社会文化提高、人民富裕幸福、国家人寿年丰的外围推动力量。以后，我国经济正处于从以政府主导的投资驱动型的经济“旧常态”向以市场需求为主导的经济“新常态”转型过渡期。 本文帮忙客户综合使用R语言灰色预测模型和logistic逻辑回归模型，以及综合使用ARIMA模型和logistic模型，失去武汉市外省流入人口规模的预测。 文献回顾国内对于流动人口的定量预测模型有很多,如马尔萨斯模型1、马尔可夫链模型[2]、指数平滑预测模型[3]、宋健模型、BP神经网络模型、单变量的双曲模型[4]、零碎动力学模型、Leslie人口预测模型[5]、年龄移算法[6-8]以及CPPS 软件预测等。然而,在经济学和管理学领域内﹐最为次要的有三种,别离是: 第一,灰色预测模型。1982年,我国学者邓聚龙传授创建了灰色零碎实践﹐灰色零碎实践的钻研对象是“局部信息已知,局部信息未知”的“小样本”、“贫信息”不确定性零碎。GM(1,1)模型是最罕用的一种灰色模型,由一个只含单变量的一阶微分方程形成的模型。国内不少学者使用灰色预测模型对我国总人口规模的发展趋势进行预测[9-11]。还有一部分学者从区域倒退的角度登程,构建了一系列城市人口或区域流动人口的灰色预测模型[12一14]。为了缩小预测的误差,学者们进一步修改了GM(1,1)灰色预测模型，构建了“等维灰数递补动静预测”模型对人口进行定量预测[15]。 第二,Logistic曲线模型。Logistic曲线呈S形，称为成长曲线。Logistic方程最早由比利时数学家P. F. Verhult于1838年提出。但长期湮没﹐直到20世纪20年代被生物学家与人口统计学家R.Pearl和L.J. Reed从新发现。经不断完善和倒退，现宽泛用于人口和商业剖析中。我国学者多使用Logistic模型预测我国某地区的人口数量、流动人口规模等[16—20] 第三,工夫序列模型。工夫序列分析方法是伯克斯和詹金斯(Box-Jenkins)1976年提出的。 数据起源与解决将武汉市外省流入人口的工夫序列记为｛Ｙｔ｝。 武汉市外来流入人口数据表 ARIMA模型为升高原始数据随机稳定的影响，先要对原始数据进行平滑解决，本文采纳罕用的三点挪动平均法。计算公式如下： 首端点数据进行挪动均匀时，Ｙｔ－１取Ｙｔ，末端点数据进行挪动均匀时，Ｙｔ＋１取Ｙｔ。 另外，因为取对数，不会扭转数据的性质和关系，且失去的数据易打消异方差。 acf(dy) 而后用自相干图查看序列的平稳性，，最初发现一阶差分后的序列是安稳的。 \上面对平稳性序列 建设 模型 ,偏相关系数在滞后1期后很快地趋向于0，所以取p=1 ,自相关系数图形具备拖尾性，所以初步判断为ar(1)模型。 参数估计arima(dy,order=c(p,0,q) )which.min(aiclist$AIC)尝试不同的p和q的值，得出最优AIC的模型。 从AIC的后果来看，arima(2,1,1)模型领有最小的AIC值，因而为最优模型，因而将arima(2,1,1)模型作为最优模型。 对残差序列进行白噪声测验，通常思考残差序列的随机性，即用伯克斯.皮尔斯 提出的I统计量进行测验，用修改的I统计量： Box.test(model$residuals,type="Ljung") 在这里X-squared的值就是0.21927，概率值为0.6396,阐明回绝原假如。\犯第一类谬误的概率为0.6396，这阐明残差序列互相独立即为白噪声序列的概率很大，故不能回绝残差序列是一个白噪声序列，测验通过。 单位根平稳性测验 测验 建设arima模型进行比拟 ARIMA模型预测pred=predict(model, 15)$pred绘制预测序列工夫图plot( pred,type="b" ,main="ARIMA模型预测") 而arima模型预测的数据开始稳定较大，到前面有逐步安稳的趋势。 建设灰色模型GM（1，1）对应的函数GM11<-function(x0,t,x){     #x0为输出训练数据序列列，t为预测个数,x为原始数据（训练数据+测试集）   x1<-cumsum(x0) #一次累加生成序列1-AG0序列   b<-numeric(length(x0)-1)   n<-length(x0)-1   for(i in 1:n){ #生成x1的紧邻均值生成序列     b[i]<--(x1[i]+x1[i+1])/2     b} #得序列b，即为x1的紧邻均值生成序列   D<-numeric(length(x0)-1)   D[]<-1   B<-cbind(b,D)   BT<-t(B)#做逆矩阵计算相对误差e2<-numeric(length(x0))   for(s in 1:length(x0)){     e2[s]<-(abs(e[s])/x0[s]) #得相对误差   }   cat("绝对残差：",'\n',e2,'\n','\n')   cat("残差平方和=",sum(e^2),'\n')   cat("均匀相对误差=",sum(e2)/(length(e2)-1)*100,"%",'\n')   cat("绝对精度=",(1-(sum(e2)/(length(e2)-1)))*100,"%",'\n','\n')后验差比值测验avge<-mean(abs(e));esum<-sum((abs(e)-avge)^2);evar=esum/(length(e)-1);se=sqrt(evar)  #计算残差的方差画出输出序列x0的预测序列及x0的比拟图像plot(xy,col='blue',type='b',pch=16,xlab='工夫序列',ylab='值')   points(x,col='red',type='b',pch=4)拟合模型GM11(train,length(mynx),mynx) ...

全文链接：http://tecdat.cn/?p=18770 最近咱们被客户要求撰写对于简单网络分析的钻研报告，包含一些图形和统计输入。 为了用R来解决网络数据，咱们应用婚礼数据集 （ 查看文末理解数据获取形式 ） 。 CNA 钻研和利用爆炸式增长的突出起因是两个因素 - 一个是便宜而弱小的计算机的可用性，使在数学、物理和社会科学方面承受过高级培训的钻研人员和科学家可能进行一流的钻研；另一个因素是是人类社会、行为、生物、金融和技术方面一直减少的复杂性。 网络是离散数据的组织和示意的关系模式。对于网络的两个最重要的概念是实体和它们之间的关系。实体称为节点，关系称为边。网络节点和边是高级形象，对于大多数网络来说，它们的实在性质并不重要。当必要时，咱们通过增加属性来示意节点和边。关系或边通常波及两个离散的实体或节点，只管实体能够与本身存在关系，这种关系称为自反关系。 在探讨简单网络的真正样子之前，让咱们先谈谈有时称为经典网络的根本简单网络。 经典网络的一个例子是线性网络——咱们生命的工夫线，每个生命事件（例如“出世”、“第一次走路”、“学校毕业”、“婚姻”和最终的“死亡”）都是一个实体至多一个属性是工夫。“产生在之后”是这种状况下的关系，因为一条边将两个事件连贯在一起，一个事件紧接着另一个事件产生。这个网络之所以被认为是简略的，是因为它具备规定的构造，而不是因为它很小。 线性工夫线 点击题目查阅往期内容 航空公司简单网络对疫情进行建模 左右滑动查看更多 01 02 03 04 ** ** 简单的网络具备非平庸的构造，它既不是网格也不是树。   因为没有全局管制的扩散过程，这些简单的网络产生在自然界和人造世界中。此类网络的一些代表包含： 社交网络：家人和敌人、Twitter 和 instagram 追随者等。文化网络： 宗教网络、语言家族等。技术网络： 交通和通信零碎等……金融网络： 华尔街市场、国际贸易等。生物网络： 基因/蛋白质相互作用、疾病风行等。 R语言简单网络分析：聚类（社区检测）和可视化 为了用R来解决网络数据，咱们应用婚礼数据集 （ 查看文末理解数据获取形式 ） 。  nflo=network(flo,directed=FALSE)  plot(nflo, displaylabels = TRUE,+ boxed.labels =+ FALSE) 下一步是igraph。因为咱们有邻接矩阵，因而能够应用它 graph_from_adjacency_matrix(flo,+ mode = "undirected") 咱们能够在两个特定节点之间取得最短门路。咱们给节点赋予适当的色彩  all_shortest_paths(iflo, )  > plot(iflo) 咱们还能够可视化边，须要从输入中提取边缘 > lins=c(paste(as.character(L)[1:4],+ "--" + as.character(L)[2:5]  sep="" ,+ paste(as.character(L) 2:5],+ "--", > E(ifl )$color=c("grey","black")[1+EU]> plot(iflo) 也能够应用D3js可视化 > library( networkD3 )> simpleNetwork (df) 下一个问题是向网络增加一个顶点。最简略的办法是通过邻接矩阵实现概率 > flo2["f","v"]=1> flo2["v","f"]=1 而后，咱们进行集中度测量。 目标是理解它们之间的关系。  betweenness(ilo) > cor(base)betw close deg eigbetw 1.0000000 0.5763487 0.8333763 0.6737162close 0.5763487 1.0000000 0.7572778 0.7989789deg 0.8333763 0.7572778 1.0000000 0.9404647eig 0.6737162 0.7989789 0.9404647 1.0000000能够应用档次聚类图来可视化集中度度量 hclust(dist( ase  ,+ method="ward") 相干视频 ...

原文链接：http://tecdat.cn/?p=23689 最近咱们被客户要求撰写对于长短期记忆神经网络的钻研报告，包含一些图形和统计输入。 本文摸索Python中的长短期记忆（LSTM）网络，以及如何应用它们来进行股市预测 （ 点击文末“浏览原文”获取残缺代码数据******** ）。 在本文中，你将看到如何应用一个被称为长短时记忆的工夫序列模型。LSTM模型很弱小，特地是在保留长期记忆方面。在本文中，你将解决以下主题。 了解为什么你须要可能预测股票价格的变动。下载数据 - 应用从雅虎财经收集的股市数据宰割训练-测试数据，并进行数据归一化利用单步预测技术。探讨LSTM模型。用以后的数据预测和可视化将来的股票市场为什么你须要工夫序列模型？你心愿对股票价格进行正确的建模，所以作为一个股票买家，你能够正当地决定何时买入股票，何时卖出股票以取得利润。这就是工夫序列模型的作用。你须要好的机器学习模型，它能够察看一连串数据的历史，并正确预测该序列的将来数据。 提醒：股票市场的价格是高度不可预测和稳定的。这意味着数据中没有统一的模式，使你可能近乎完满地模仿股票价格随工夫变动。 然而，咱们不要一味地认为这只是一个随机的或者随机的过程，机器学习没有心愿。咱们至多对数据进行建模，做出的预测与数据的理论行为相干。换句话说，你不须要将来确切的股票价值，而是须要股票价格的变动（也就是说，如果它在不久的未来会上涨或上涨）。 # 可用的库import numpy as npimport tensorflow as tf下载数据股票价格有几种不同的变量。它们是 收盘：当天的收盘股票价格收盘价：当天的开盘股价高点：数据中最高的股票价格低点：当天的最低股价获取数据你要利用航空公司的股票市场价格来进行预测，所以你把股票代码设置为 "AAL"。此外，你还定义了一个url\_string，它将返回一个JSON文件，其中蕴含航空公司过来20年的所有股市数据，以及一个file\_to\_save，它是你保留数据的文件。 接下来，指定条件：如果你还没有保留数据，从你在url\_string中设置的URL中抓取数据；把日期、低点、高点、成交量、收盘价、开盘价存储到一个pandas DataFrame df中，把它保留到file\_to\_save。     # 从URL中抓取数据    # 将日期、低点、高点、成交量、收盘价、开盘价存储到Pandas DataFrame中            #提取股票市场数据            df = pd.DataFrame(columns=['Date', 'Low', 'High', 'Close', ' Open'])              print('数据保留到：%s'%file_to_save)            # 如果数据曾经存在，只需从CSV中加载即可    否则。        print('文件曾经存在，从CSV中加载数据')        df = pd.read_csv(file_to_save)数据摸索在这里你将把收集的数据输入到DataFrame中。你还应该确保数据是按日期排序的，因为数据的程序在工夫序列建模中至关重要。 # 按日期对数据框架进行排序df = df.sort_values('Date')# 仔细检查后果df.head() 数据可视化当初让咱们来看看是什么样的数据。 plot(range(df.shape[0]),(df)/2.0) 这张图曾经阐明了很多问题。我抉择这家公司而不是其余公司的起因是，这张图随着工夫的推移，股票价格有不同体现行为。这将使模型学习更加持重，并且给你一个价格变动来测试对各种状况的预测有多好。 另一个须要留神的是，靠近2017年的数值要比靠近20世纪70年代的数值高得多，而且稳定也大。因而，你须要确保数据在整个工夫范畴内体现为相似的价格范畴，须要将数据标准化。 点击题目查阅相干内容 R语言Keras用RNN、双向RNNs递归神经网络、LSTM剖析预测温度工夫序列、 IMDB电影评分情感 左右滑动查看更多 01 02 03 04 将数据宰割成训练集和测试集你将应用通过取一天中最高和最低价格的平均值计算出的两头价格。 当初你能够把训练数据和测试数据离开。训练数据将是工夫序列的前4000个数据点，其余的将是测试数据。 train_data = mid[:4000]test_data = mid[4000:]标准化数据当初你须要定义标准化来标准数据。将训练和测试数据变动为[data\_size, num\_features]的维度。 将测试数据和训练数据绝对于训练数据归一。scaler = MinMaxScaler()因为你先前的察看，即不同时间段的数据有不同的值范畴，通过将全序列宰割成窗口来标准化数据。如果你不这样做，晚期的数据将靠近于0，对学习过程不会有太大的价值。这里你抉择了一个800的窗口大小。 提醒：在抉择窗口大小时，不要太小，因为当你进行窗口标准化时，会在每个窗口的最末端引入一个断点，因为每个窗口都是独立标准化的。 # 用训练数据和平滑数据训练window_size = 800scaler.transform(train_data[di:di+window_size,:])将数据重塑为[data_size]的形态。 # 重塑训练和测试数据reshape(-1)# 对测试数据进行标准化解决scaler.transform(test_data).reshape(-1)当初你能够应用指数挪动平均线对数据进行平滑解决。 请留神，你应该只平滑训练数据。 # 当初进行指数挪动均匀平滑解决# 所以数据会比原来的锯齿状数据有一个更平滑的曲线  EMA = gamma*train[i] + (1-gamma)*EMA  train[i] = EMA通过平均法进行单步超前预测 平均法容许你通过将将来的股票价格示意为以前察看到的股票价格的平均值来进行预测（通常是提前一个工夫步）。上面看两种均匀技术；规范平均法和指数挪动平均法。你将对这两种算法产生的后果进行定性（目测）和定量（均匀平方误差）的评估。 均匀平方误差（MSE）的计算方法是：取前一步的实在值和预测值之间的平方误差，并对所有的预测值进行均匀。 规范均匀能够通过首先尝试将其作为一个均匀计算问题的模型来了解这个问题的难度。首先，尝试预测将来的股票市场价格（例如，xt+1），作为一个固定大小的窗口（例如，xt-N，...，xt）（例如之前的100天）内先前察看到的股票市场价格的平均值。尔后，尝试更高级的 "指数挪动均匀 "办法，看看它的成果如何。而后，进入长短期记忆模型 首先，失常的平均数。 换句话说，你说t+1的预测是你在t到t-N的窗口内察看到的所有股票价格的平均值。     pred.append(np.mean(train[idx-window_size:idx]))    mse_errors.append((std_avg[-1]-train[pred_idx])**2)<!----> MSE: 0.00418看一下上面的均匀后果。它与股票的理论行为相当靠近。接下来，你将看到一个更精确的一步预测办法。 plt.plot(std_avg_pred)plt.legend(fontsize=18)plt.show() 那么，下面的图表（和MSE）阐明了什么？ 仿佛对于十分短的预测（提前一天）来说，这个模型还不算太差。鉴于股票价格不会在一夜之间从0变动到100，这种行为是正当的。接下来，应用指数挪动平均线。 指数挪动平均线你可能曾经在互联网上看到一些文章，应用非常复杂的模型，并预测了简直精确的股票市场行为。然而请留神! 这些只是视觉上的错觉，并不是因为学到了有用的货色。你将在上面看到如何用一个简略的平均法来复制这种行为。 在指数挪动平均法中，你计算xt+1为。 其中  和  是在一段时间内放弃的指数挪动均匀数值。. 上述公式基本上是计算t+1工夫步长的指数挪动平均线，并将其作为超前一步的预测。决定最近的预测对EMA的奉献是什么。例如，=0.1只能失去以后值的10%进入EMA。因为你只取最近的一小部分，它容许保留你在平均数中很早看到的更早的值。请看上面用于预测向前一步的状况。 for idx in range(1,N):    mean = mean*dec + (1.0-de)*train[idx-1]    pred.append(mean)<!----> MSE: 0.00003<!----> ...

全文下载链接： http://tecdat.cn/?p=3765最近咱们被客户要求撰写对于PSTR的钻研报告，包含一些图形和统计输入。 在本文中，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 （ 点击文末“浏览原文”获取残缺代码数据******** ） 。 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，该程序包适宜在超级计算服务器上运行多个外围的工作。 数据“Hansen99”数据集来提供示例。 初始化能够通过执行创立PSTR类的新对象   #> Summary of the model:#> ---------------------------------------------------------------------------#>   time horizon sample size = 14,  number of individuals = 560#> ---------------------------------------------------------------------------#> Dependent variable:  inva#> ---------------------------------------------------------------------------#> Explanatory variables in the linear part:#>   dt_75 dt_76 dt_77 dt_78 dt_79 dt_80 dt_81 dt_82 dt_83 dt_84 dt_85 dt_86 dt_87 vala debta cfa sales#> ---------------------------------------------------------------------------#> Explanatory variables in the non-linear part:#>   vala debta cfa sales#> ---------------------------------------------------------------------------#> Potential transition variable(s) to be tested:#>   vala#> ############################################################################> ***************************************************************************#> Results of the linearity (homogeneity) tests:#> ***************************************************************************#> Sequence of homogeneity tests for selecting number of switches 'm':#> ***************************************************************************#> ###########################################################################因变量是“inva”，第4列到第20列的数据中的变量是线性局部的解释变量，非线性局部中的解释变量是“indep\_k”中的四个，潜在的转换变量是“vala”（Tobin的Q）。 以下代码执行线性测验  #> ############################################################################> ***************************************************************************#> Results of the linearity (homogeneity) tests:#> ---------------------------------------------------------------------------#> LM tests based on transition variable 'vala'#>   m  LM_X PV  LM_F PV HAC_X        PV HAC_F        PV#>   1 125.3  0 28.99  0 30.03 4.819e-06 6.952 1.396e-05#> ***************************************************************************#> Sequence of homogeneity tests for selecting number of switches 'm':#> ---------------------------------------------------------------------------#> LM tests based on transition variable 'vala'#>   m  LM_X PV  LM_F PV HAC_X        PV HAC_F        PV#>   1 125.3  0 28.99  0 30.03 4.819e-06 6.952 1.396e-05#> ***************************************************************************#> ###########################################################################能够看到函数“LinTest”获取PSTR对象“pstr”并返回后果。因为解决包中PSTR对象的函数通过增加新的atrributes来更新对象。当然能够创立新的PSTR对象来获取返回值，以便保留模型的不同设置的后果。 能够通过运行以下代码来执行wild bootstrap和wild cluster bootstrap。 预计当确定要用于预计的转换变量时，在本例中为“inva”，能够预计PSTR模型  print(pstr,"estimates")默认状况下，应用“optim”办法“L-BFGS-B”，但能够通过更改优化办法进行估算  print(pstr,"estimates")#> ########################################################################### #> ############################################################################> ***************************************************************************#> Results of the PSTR estimation:#> ---------------------------------------------------------------------------#> Transition variable 'vala' is used in the estimation.#> ---------------------------------------------------------------------------#> Parameter estimates in the linear part (first extreme regime) are#>        dt_75_0   dt_76_0   dt_77_0   dt_78_0  dt_79_0  dt_80_0   dt_81_0#> Est  -0.002827 -0.007512 -0.005812 0.0003951 0.002464 0.006085 0.0004164#> s.e.  0.002431  0.002577  0.002649 0.0027950 0.002708 0.002910 0.0029220#>        dt_82_0   dt_83_0    dt_84_0  dt_85_0   dt_86_0   dt_87_0  vala_0#> Est  -0.007802 -0.014410 -0.0009146 0.003467 -0.001591 -0.008606 0.11500#> s.e.  0.002609  0.002701  0.0030910 0.003232  0.003202  0.003133 0.04073#>       debta_0   cfa_0  sales_0#> Est  -0.03392 0.10980 0.002978#> s.e.  0.03319 0.04458 0.008221#> ---------------------------------------------------------------------------#> Parameter estimates in the non-linear part are#>        vala_1 debta_1    cfa_1  sales_1#> Est  -0.10370 0.02892 -0.08801 0.005945#> s.e.  0.03981 0.04891  0.05672 0.012140#> ---------------------------------------------------------------------------#> Parameter estimates in the second extreme regime are#>      vala_{0+1} debta_{0+1} cfa_{0+1} sales_{0+1}#> Est    0.011300    -0.00500   0.02183    0.008923#> s.e.   0.001976     0.01739   0.01885    0.004957#> ---------------------------------------------------------------------------#> Non-linear parameter estimates are#>       gamma        c_1#> Est  0.6299 -0.0002008#> s.e. 0.1032  0.7252000#> ---------------------------------------------------------------------------#> Estimated standard deviation of the residuals is 0.04301#> ***************************************************************************#> ###########################################################################还实现了线性面板回归模型的预计。  print(pstr0,"estimates")#> ############################################################################> ## PSTR 1.2.4 (Orange Panel)#> ############################################################################> ***************************************************************************#> A linear panel regression with fixed effects is estimated.#> ---------------------------------------------------------------------------#> Parameter estimates are#>          dt_75     dt_76     dt_77    dt_78    dt_79    dt_80    dt_81#> Est  -0.007759 -0.008248 -0.004296 0.002356 0.004370 0.008246 0.004164#> s.e.  0.002306  0.002544  0.002718 0.002820 0.002753 0.002959 0.002992#>          dt_82     dt_83    dt_84    dt_85    dt_86     dt_87     vala#> Est  -0.005294 -0.010040 0.006864 0.009740 0.007027 0.0004091 0.008334#> s.e.  0.002664  0.002678 0.003092 0.003207 0.003069 0.0030080 0.001259#>          debta     cfa    sales#> Est  -0.016380 0.06506 0.007957#> s.e.  0.005725 0.01079 0.002412#> ---------------------------------------------------------------------------#> Estimated standard deviation of the residuals is 0.04375#> ***************************************************************************#> ###########################################################################评估能够基于预计的模型进行评估测试请留神，在“EvalTest”中，每次只有一个转换变量用于非线性测试。这与“LinTest”函数不同，后者能够采纳多个转换变量。这就是为什么我将后果保留到新的PSTR对象“pstr1”而不是笼罩的起因。通过这样做，我能够在新对象中保留来自不同转换变量的更多测试后果。 iB = 5000cpus = 50## wild bootstrap time-varyint评估测验pstr = WCB_TVTest(use=pstr,iB=iB,parallel=T,cpus=cpus)## wild bootstrap异质性评估测验pstr1 = WCB_HETest(use=pstr1,vq=pstr$mQ[,1],iB=iB,parallel=T,cpus=cpus)请留神，评估函数不承受线性面板回归模型中返回的对象“pstr0”，因为评估测试是针对预计的PSTR模型设计的，而不是线性模型。 可视化估算PSTR模型后，能够绘制预计的转换函数 还能够依据转换变量绘制系数曲线，标准误差和p值。 点击题目查阅往期内容 R语言时变面板平滑转换回归模型TV-PSTR剖析债权程度对投资的影响 左右滑动查看更多 01 02 03 04 绘图plot_response，形容了PSTR模型的因变量和一些解释性变量。 咱们能够看到，如果没有非线性，对变量的响应是一条直线。如果变量和转换变量是不同的，咱们能够绘制曲面，z轴为响应，x轴和y轴为两个变量。如果变量和转换变量雷同，则变为曲线。 咱们通过运行来制作图表 x轴上的数字看起来不太好，因为很难找到转折点的地位。 该ggplot2软件包容许咱们手动绘制数字。 当初咱们十分分明地看到，大概0.5的转折点将曲线切割成两种状态，并且两种状态的行为齐全不同。该图表是对于托宾Q对预期投资的滞后影响。低Q值公司（其后劲被金融市场评估为低）可能不太违心扭转他们将来的投资打算，或者可能会扭转。 本文摘选 《 R语言面板平滑转换回归(PSTR)剖析案例实现 》 ，点击“浏览原文”获取全文残缺材料。 点击题目查阅往期内容 R语言时变面板平滑转换回归模型TV-PSTR剖析债权程度对投资的影响\面板平滑转换回归(PSTR)剖析案例实现\R语言自适应平滑样条回归剖析\R语言工夫序列数据指数平滑法分析交互式动静可视化\R语言中的狭义线性模型（GLM）和狭义相加模型（GAM）：多元（平滑）回归剖析保险资金投资组合信用风险敞口\R语言预测人口死亡率：用李·卡特（Lee-Carter）模型、非线性模型进行平滑预计\基于R统计软件的三次样条和平滑样条模型数据拟合及预测\R语言实现CNN（卷积神经网络）模型进行回归数据分析\R语言中的多项式回归、B样条曲线(B-spline Curves)回归\R语言泊松Poisson回归模型剖析案例\在R语言中实现Logistic逻辑回归\R语言用多项式回归和ARIMA模型预测电力负荷工夫序列数据\R语言用逻辑回归、决策树和随机森林对信贷数据集进行分类预测\R语言机器学习实战之多项式回归\R语言自适应平滑样条回归剖析\R语言区间数据回归剖析\R语言逻辑回归和泊松回归模型对产生交通事故概率建模R语言线性回归和工夫序列剖析北京房价影响因素可视化案例\R语言惩办logistic逻辑回归（LASSO,岭回归）高维变量抉择的分类模型案例\R语言用规范最小二乘OLS，狭义相加模型GAM ，样条函数进行逻辑回归LOGISTIC分类\R语言实现CNN（卷积神经网络）模型进行回归数据分析\R语言中实现狭义相加模型GAM和一般最小二乘(OLS)回归\R语言中应用非凸惩办函数回归(SCAD、MCP)剖析前列腺数据\【视频】R语言实现CNN（卷积神经网络）模型进行回归数据分析\R语言ISLR工资数据进行多项式回归和样条回归剖析\R语言中的多项式回归、部分回归、核平滑和平滑样条回归模型\R语言随机搜寻变量抉择SSVS预计贝叶斯向量自回归（BVAR）模型\R语言如何和何时应用glmnet岭回归\R语言基于线性回归的资本资产定价模型（CAPM）\Matlab马尔可夫区制转换动静回归模型预计GDP增长率\R语言MCMC:Metropolis-Hastings采样用于回归的贝叶斯预计

原文链接:http://tecdat.cn/?p=22862 最近咱们被客户要求撰写对于危险价值VaR的钻研报告，包含一些图形和统计输入。 危险价值 (VaR) 是一种统计数据，用于量化公司、投资组合在特定工夫范畴内可能产生的财务损失水平 （ 点击文末“浏览原文”获取残缺代码数据******** ）。 什么是危险价值（VaR）？该指标最常被投资银行和商业银行用来确定其机构投资组合中潜在损失的水平和概率。 危险管理人员应用 VaR 来掂量和管制危险裸露程度。人们能够将 VaR 计算利用于特定或整个投资组合，或应用它们来掂量公司范畴内的危险敞口。   要害要点危险价值 (VaR) 是一种量化公司或投资潜在损失危险的办法。该度量能够通过多种形式计算，包含历史、方差-协方差和蒙特卡洛办法。只管 VaR 作为一种危险度量在行业中很受欢迎，但它也存在不足之处。   理解危险价值 (VaR)VaR 模型确定了被评估实体的潜在损失以及产生定义损失的概率。一种办法是通过评估潜在损失的数量、损失数量的产生概率和工夫范畴来掂量 VaR。 例如，一家金融公司可能会确定一项资产的 3% 的 1 个月 VaR 为 2%，这示意资产在 1 个月的工夫范畴内价值降落 2% 的可能性为 3%。将 3% 的产生几率转换为每日比率后，每月 1 天产生 2% 的损失几率。   危险价值方法论计算 VaR 的办法次要有 3 种。 第一种是历史办法，它着眼于一个人之前的收益历史。 第二种是方差-协方差法。这种办法假如收益和损失是正态分布的。 最初一种办法是进行蒙特卡罗模仿。该技术应用计算模型来模仿数百或数千次可能迭代的冀望收益。   历史办法历史办法只是从新组织理论的历史收益，将它们从最差到最好的顺序排列。而后从危险的角度假如历史会重演。 作为一个历史例子，让咱们看一下纳斯达克 100 ETF。如果咱们计算每天的收益，咱们会产生丰盛的数据设置超过 1,400 点。让咱们将它们放在一个直方图中。例如，在直方图的最高点（最高柱），有超过 250 天的日收益率在 0% 到 1% 之间。在最左边，你简直看不到一个 10% 的小条；它代表了 5 年多内的一天（2000 年 1 月），每日收益率达到了惊人的 9.4%。4 ...

全文链接：http://tecdat.cn/?p=32462原文出处：拓端数据部落公众号分析师：Chang Zhang贝叶斯网络（BN）是一种基于有向无环图的概率模型，它形容了一组变量及其相互之间的条件依赖性。贝叶斯网络在信息不齐备的状况下通过能够察看随机变量推断不可察看的随机变量，对于解决简单的不确定性和关联性问题有很强的劣势。 基本概念有向无环图（DAG）：DAG的结点V包含随机变量（类别和特色），有向连贯E（A->B）示意结点A是结点B的parent，且B与A是有依赖关系的（不独立）。 条件概率表汇合：引入了一个条件性独立（conditional independence）概念，即图中任意结点v在给定v的parent结点的状况下，与图中其它结点都是独立的，也就是说P(v|par(v),x1,x2...,xn) = P(v|par(v))。这里par(v)示意v的parent结点集，x1,x2,...,xn示意图中其它结点。 贝叶斯网络施行步骤1、确定随机变量间的拓扑关系，造成DAG。2、训练贝叶斯网络参数——预计出各节点的条件概率表。这一步也就是要实现条件概率表的结构。 构造学习1、基于评分搜寻的办法：将构造学习视为组合优化问题，首先通过定义评分函数对BN构造空间中的不同元素与样本数据的拟合水平进行度量，而后利用搜索算法确定评分最高的网络结构，即与数据拟合最好的网络结构。 2、基于束缚的办法：利用统计或信息论的办法定量的剖析变量间的依赖关系以获取最优地表白这些关系的网络结构。首先对训练数据集进行统计测试，尤其是条件独立性测试，确定出变量之间的条件独立性，而后利用变量之间的条件独立性结构一个有向无环图，以尽可能多的涵盖这些条件独立性。 3、基于评分搜寻和束缚相混合的办法：首先采纳条件独立性测验缩减搜寻空间，而后将此搜寻空间作为输出以限度基于评分的搜寻。 构造学习——基于评分搜寻的办法将构造学习视为组合优化问题，首先通过定义评分函数对BN构造空间中的不同元素与样本数据的拟合水平进行度量，而后利用搜索算法确定评分最高的网络结构，即与数据拟合最好的网络结构。 1、爬山法（hc）：从一个初始的网络结构开始，通过加边、减边和转边三个搜寻算子对以后网络结构进行批改，并对批改后的网络结构进行评分，最初找出评分最高的构造 2、禁忌搜寻（tabu）:是一种亚启发式随机搜索算法，通过对部分畛域逐渐搜寻失去全局最优解。为了防止陷入部分最优和反复迭代，禁忌搜索算法采纳了一种禁忌表，利用该表对解的挪动搜寻过程进行记录和抉择，当搜寻的最优解曾经在禁忌表中时，则会主动放弃该解，防止反复搜寻。 构造学习——基于束缚的办法（Grow-Shrink） 构造学习——基于混合的办法MMHC算法联合了条件独立性测试、搜寻和评分等办法, 该算法分为2个阶段, 在第1阶段利用MMPC (max-min parents and children) 算法构建贝叶斯网络结构的框架, 在第2阶段执行评分搜寻确定网络结构的边以及边的方向. 参数学习 R语言贝叶斯网络疾速介绍贝叶斯网络定义 贝叶斯网络（BNs）的定义是： 一个网络结构，一个有向无环图 , 其中每个节点  对应于一个随机变量 ;一个全局概率分布  (带参数 ), 它能够依据图中存在的弧被分解成更小的部分概率分布。网络结构的次要作用是通过图形拆散来表白模型中各变量之间的条件独立性关系，从而指定全局散布的因子化。 每个部分散布都有本人的参数集 ; 而⋃  要比小得多，因为许多参数是固定的，因为它们所属的变量是独立的。 R实现了以下学习算法。 基于束缚的：PC, GS, IAMB, MMPC, Hilton-PC\基于分数的：爬山算法、Tabu Search\配对的：ARACNE, Chow-Liu\混合：MMHC, RSMAX2 咱们应用基于分数的学习算法，希尔算法。首先，咱们将先为本教程生成简略的数据集。 在这个数据集中，'状态'与'元素'和'承受'列有关系。而'类型'与'色彩'列有关系。当你创立一个带有分类数据的数据框时，列应该是一个因子类型。否则，该数据框不能用于BN构造的创立。  \接下来，咱们将创立学习构造。 \咱们能够在一个图中看到构造。 > plot(hc_simd) 在这个图中，状态、元素、承受、类型和色彩被称为节点。节点之间的方向用弧线形容，弧线是一个蕴含从元素到元素方向数据的矩阵。\ 如上弧线显示，在咱们的数据中存在'类型'到'色彩'，以及'状态'到'承受'和'元素'的关系。'类型'和'状态'是两个独立的组，它们之间不存在相互依赖关系。\接下来，咱们将用数据来拟合模型。 simd_fitted 基于上述训练数据，咱们能够进行条件概率查问。 咱们查看 "Outlier "和 "Target "的状态概率。 \\该样本成为 "离群 "的概率为51%。 ...

残缺报告链接：http://tecdat.cn/?p=28579作者：Nuo Liu最近咱们被客户要求撰写对于WEKA的钻研报告，包含一些图形和统计输入。 数据变得越来越重要，其外围利用“预测”也成为互联网行业以及产业改革的重要力量。近年来网络 P2P借贷倒退局势迅猛，一方面普通用户能够更加灵便、便快捷地取得中小额度的贷款，另一方面因为相当多数量用户呈现守约问题而给 P2P信贷平台以及借贷单方带来诸多纠纷，因而依据用户历史款状况精确预测潜在是否还会产生守约就十分有必要。 解决方案 工作/指标对于用户贷款数据 （ 查看文末理解数据收费获取形式 ） 是否守约的预测，后果解释。 数据源筹备删除属性删除数据集中与建设决策树无关的属性IDX、Listinginfo，此类属性作为用户标记/日期标记作用，与借款人信贷守约显著无关。 删除数据集中distinct为1的属性webloginfo\_10、Education\_info7、webloginfo_49，此类属性仅存在同一个数值，对分类后果无影响。 webloginfo_10属性形容，其余属性相似 缺失值解决缺失值状况如下表，按缺失值比例由大到小排列 对于属性webloginfo\_3、webloginfo\_1，因为缺失值比例过大，间接删除两属性。操作步骤为预处理界面勾选两属性，点击Remove。 对于属性Userinfo\_21、Userinfo\_22、Userinfo\_23、Education\_info8、webloginfo\_23-48、Userinfo\_4，因为缺失值比例较小，有余1%。webloginfo\_2、webloginfo\_4、webloginfo\_5、webloginfo\_6缺失值比例为5%。因而间接删除缺失值对应instance，以删除Userinfo_21中的缺失值为例，操作步骤如下： 删除后，残余19200条实例如下，数据集损失的实例数有余5%，认为对后续决策树建设没有影响。 对于其余缺失值属性，若为Numeric属性，用平均值代替缺失值，若为Nominal属性，用它的众数来代替缺失值。抉择 weka中“ReplaceMissingValues"过滤器进行实现 解决后查看不存在缺失值，至此缺失值解决实现。 Numeric 属性离散化解决应用“NumerictoNominal”过滤器实现Numeric属性的离散化，为不便解决应用MultiFilter对所有Numeric属性进行操作。 解决后如图，所有Numeric属性均已变为Nominal属性。 特色转换特色了解该数据集数据来源于中国一家驰名的P2P公司的借款记录。数据集中包含借款人的ID、日期、借款人特色（地点、婚姻状态等信息）、网络行为、学历以及第三方数据等全面信息。 Weblog Info_ :Info网络行为字段形容应用网络次数多少，:应用第三方数据工夫N字段形容第三方数据工夫长短。察看发现ThirdParty_ Info\_PeriodN\_ 属性数据不同维度上的特色的尺度不统一，须要进行标准化解决 特色晋升依照第一次办法，对数据集进行缺失值删补，步骤省略。 将ThirdParty字段属性标准化，在预处理界面选用unsupervised. attribute. Standardize，标准化给定数据集中所有数值属性的值到一个0均值和单位方差的正态分布。 特征选择原数据集蕴含属性较多，为不便后续操作先对数据集进行特征选择解决。 删除数据集中与建设决策树无关的属性IDX、Listinginfo，此类属性作为用户标记/日期标记作用，与借款人信贷守约显著无关。删除数据集中distinct为1的属性webloginfo\_10、Education\_info7、webloginfo_49，此类属性仅存在同一个数值，对分类后果无影响。 在预处理界面抉择AttributeSelection过滤器，抉择CfsSubsetEval评估器，抉择BestFirst 搜寻办法。最终失去除target之外的74个属性。 特色降维因为ThirdParty_ Info\_PeriodN\_为应用第三方数据工夫N字段，形容不同阶段应用工夫长短，WeblogInfo字段为应用网络次数。依据意义判断，同时蕴含同类别不同阶段数据不太正当，因而使用主成分分析方法将ThirdParty_ Info\_PeriodN\_ 属性合并成为一个综合指标，抉择排名第一的属性命名为ThirdParty属性，替换原数据集中所有ThirdParty_ Info\_PeriodN\_*变量。同理对WeblogInfo字段应用主成分分析方法进行合并与替换。 以WeblogInfo降维为例，设置提取5个维度作为主成分，排序后失去第一条属性的个体评估最高达到0.9388，保留第一条属性，导出引入数据集，命名为WeblogInfo。ThirdParty字段同理。 ![图片]() 特色结构通过抉择后蕴含的属性中，User2、4、6、7、18、19均为地点属性，且蕴含300余条distinct，对决策树造成烦扰。而其中User6、7；User18、19别离为同一地点的省份与城市名称，存在信息冗余，因而首先对这几类地点属性进行解决。 再抽样与离散化 对类属性target进行离散化，过程省略第一次解决时并没有对target之外的Numeric属性进行离散化解决，导致决策树同一个属性在多个节点呈现。因而为升高树深度，对其余Numeric属性进行离散化解决。首先察看user16、Education1、Education5、Movement属性为布尔变量。Socialwork7属性只蕴含-1，0，1三个值，将以上属性间接转换为Nominal属性。其次对其余数值型属性进行离散化。在预处理界面抉择Discretize，依据第一次作业后果判断，设置bins为3，分类区间取小数点后两位。 再抽样。target属性中发现Lable为1（即存在守约危险）的频数较小。为避免进行分类建模时学习不到小类特色，使用SMOTE包减少小类数量，加大小类比例，以便后续机器学习。设置参数percentage为800%，实例数量扩充为原来的8倍。为避免抽样范畴过小造成数据与原数据比例失衡，设置nearestNeighbors为100.运行后如图所示，实例数量减少到33320条。 至此预处理结束，对训练集与测试集进行同样解决，为防止测试集与训练集不匹配问题，用记事本关上测试集.arff文件批改表头至与训练集统一。 建模和模型优化随机森林Weka操作关上预处理后的训练集，在classifier模块中抉择CVParameterSelection，并抉择RandomForest决策分类树算法，寻找最佳参数。 在通过解决后的测试集上进行测试，在more options中抉择cost sensitive，并将左下至右上对角线上数值均设为1。 运行后果如下： 模型正确率为85.3684%，召回率为0.854，假阳性数量较大。以借款金额每人1000，中介免费率为0.3计算ROI，后果为450000。 将cost sensitive扭转为只有左下数值为1，进行再次运行，得出后果雷同。 ...

原文链接：http://tecdat.cn/?p=9564最近咱们被客户要求撰写对于多元回归的钻研报告，包含一些图形和统计输入。 我从马里兰州生物流考察中提取了一些数据，以进行多元回归剖析。数据因变量是每75米长的水流中长鼻鱼（Rhinichthys cataractae）的数量。自变量是河流散失的面积（英亩）；氧浓度（毫克/升）；水流段的最大深度（以厘米为单位）；硝酸盐浓度（毫克/升）；硫酸盐浓度（毫克/升）；以及采样日期的水温（以摄氏度为单位） 目录 如何做多元回归 逐步回归抉择模型 逐渐程序 定义最终模型  方差分析 预测值图 查看模型的假如 模型拟合规范 将模型与似然比测验进行比拟   如何做多元回归  多重相干 数据集蕴含多个数值变量时，最好查看这些变量之间的相关性。起因之一是，能够轻松查看哪些自变量与该因变量相干。第二个起因是，如果要构建多元回归模型，则增加高度相干的自变量不太可能对模型有很大的改良。   最初，值得看一下数字变量的散布。如果散布差别很大，则应用Kendall或Spearman相关性可能更适合。同样，如果自变量与因变量的散布不同，则可能须要对自变量进行转换。     Data = read.table(textConnection(Input),header=TRUE)Data.num =    select(Data,          Longnose,          Acerage,          DO2,          Maxdepth,          NO3,          SO4,          Temp)headtail(Data.num)   Longnose Acerage  DO2 Maxdepth  NO3   SO4 Temp1        13    2528  9.6       80 2.28 16.75 15.32        12    3333  8.5       83 5.34  7.74 19.43        54   19611  8.3       96 0.99 10.92 19.566       20    4106 10.0       96 2.62  5.45 15.467       38   10274  9.3       90 5.45 24.76 15.068       19     510  6.7       82 5.25 14.19 26.5corr.test(Data.num,           use = "pairwise",          method="pearson",          adjust="none",     # 能够调整p值          alpha=.05) Correlation matrix         Longnose Acerage   DO2 Maxdepth   NO3   SO4  TempLongnose     1.00    0.35  0.14     0.30  0.31 -0.02  0.14Acerage      0.35    1.00 -0.02     0.26 -0.10  0.05  0.00DO2          0.14   -0.02  1.00    -0.06  0.27 -0.07 -0.32Maxdepth     0.30    0.26 -0.06     1.00  0.04 -0.05  0.00NO3          0.31   -0.10  0.27     0.04  1.00 -0.09  0.00SO4         -0.02    0.05 -0.07    -0.05 -0.09  1.00  0.08Temp         0.14    0.00 -0.32     0.00  0.00  0.08  1.00Sample Size Probability values (Entries above the diagonal are adjusted for multiple tests.)         Longnose Acerage  DO2 Maxdepth  NO3  SO4 TempLongnose     0.00    0.00 0.27     0.01 0.01 0.89 0.26Acerage      0.00    0.00 0.86     0.03 0.42 0.69 0.98DO2          0.27    0.86 0.00     0.64 0.02 0.56 0.01Maxdepth     0.01    0.03 0.64     0.00 0.77 0.69 0.97NO3          0.01    0.42 0.02     0.77 0.00 0.48 0.99SO4          0.89    0.69 0.56     0.69 0.48 0.00 0.52Temp         0.26    0.98 0.01     0.97 0.99 0.52 0.00    ...

全文下载链接：http://tecdat.cn/?p=2857最近咱们被客户要求撰写对于贝叶斯的钻研报告，包含一些图形和统计输入。 本文是通过对area,perimeter,campactness几个变量的贝叶斯建模,来查看他们对groovelength这个变量的影响，并且比照rjags R2jags和内置贝叶斯预测函数的后果读取数据seed=read.csv("seeds_dataset.csv")seed=seed[,1:7] 查看数据的构造 str(seed) 'data.frame':    209 obs. of  7 variables:  $ area        : num  14.9 14.3 13.8 16.1 14.4 ...  $ perimeter   : num  14.6 14.1 13.9 15 14.2 ...  $ campactness : num  0.881 0.905 0.895 0.903 0.895 ...  $ length      : num  5.55 5.29 5.32 5.66 5.39 ...  $ width       : num  3.33 3.34 3.38 3.56 3.31 ...  $ asymmetry   : num  1.02 2.7 2.26 1.35 2.46 ...  $ groovelength: num  4.96 4.83 4.8 5.17 4.96 ...建设回归模型  Residuals:      Min       1Q   Median       3Q      Max  -0.66375 -0.10094  0.00175  0.11081  0.45132   Coefficients:              Estimate Std. Error t value Pr(>|t|)     (Intercept)  19.46173    2.45031   7.943 1.29e-13 *** area          0.49724    0.08721   5.701 4.10e-08 *** perimeter    -0.63162    0.18179  -3.474 0.000624 *** campactness -14.05218    1.34325 -10.461  < 2e-16 *** --- Signif. codes:  0 '***' 0.001 '**' 0.01 '*' 0.05 '.' 0.1 ' ' 1  Residual standard error: 0.1608 on 205 degrees of freedom Multiple R-squared:  0.895,  Adjusted R-squared:  0.8934  F-statistic: 582.4 on 3 and 205 DF,  p-value: < 2.2e-16从回归模型的后果来看，三个自变量对因变量都有显著的意义。其中，area有正向的影响。而其余两个变量是负向的影响。从r方的后果来看，达到了0.895，模型具备较好的解释度。 建设贝叶斯回归模型Bayesian analysis With bayesglm  Deviance Residuals:       Min        1Q    Median        3Q       Max   -0.66331  -0.09974  -0.00002   0.11110   0.44841    Coefficients:              Estimate Std. Error t value Pr(>|t|)     (Intercept)  18.90538    2.41549   7.827 2.63e-13 *** area          0.47826    0.08604   5.559 8.40e-08 *** perimeter    -0.59252    0.17937  -3.303  0.00113 **  campactness -13.74353    1.32463 -10.375  < 2e-16 *** --- Signif. codes:  0 '***' 0.001 '**' 0.01 '*' 0.05 '.' 0.1 ' ' 1  (Dispersion parameter for gaussian family taken to be 0.02584982)      Null deviance: 50.4491  on 208  degrees of freedom Residual deviance:  5.2992  on 205  degrees of freedom AIC: -164.91  Number of Fisher Scoring iterations: 6从内置贝叶斯模型的后果来看，3个变量同样是十分显著，因而模型的后果和回归模型相似。而后咱们应用BUGS/JAGS软件包来建设贝叶斯模型 应用 BUGS/JAGS软件包来建设贝叶斯模型 建设贝叶斯模型  jags(model.file='bayes.bug',              parameters=c("area","perimeter","campactness","int"),              data = list('a' = seed$area, 'b' = seed$perimete              n.cha查看模型后果： module glm loaded Compiling model graph    Resolving undeclared variables    Allocating nodes Graph information:    Observed stochastic nodes: 209    Unobserved stochastic nodes: 5    Total graph size: 1608 Initializing modelbb <- jags1$BUGSoutput   提取“ BUGS输入” mm <- as.mcmc.bugs(bb)   将其转换为coda能够解决的“ mcmc”对象plot(jags1)              绘制图像 从下面的图中，咱们能够看到自变量的中位数和置信区间。从置信区间来看，各个变量的取值和贝叶斯模型的后果相似。贝叶斯后果的值全副落入在了置信区间内。 而后绘制每次迭代中各个变量参数的轨迹图 trace + density #轨迹图 能够看到每个变量的参数都在肯定区间内稳定。同时能够看到误差在肯定的迭代次数之后趋于收敛。 点击题目查阅往期内容 R语言和STAN,JAGS：用RSTAN,RJAG建设贝叶斯多元线性回归预测选举数据 左右滑动查看更多 01 02 03 04 而后绘制每个变量参数的密度图 prettier density plot 能够看到每个变量的参数的密度散布近似于正态分布。同时咱们能够看到散布的均值和贝叶斯模型，失去的后果相似。 而后绘制每个变量参数的置信区间 estimate + credible interval plot 从后果来看，能够看到各个变量参数的置信区间，campatness和int的置信区间较大，而其余两个变量的置信区间较小。 从下面的试验后果比照，咱们能够看到，三个自变量对因变量均有重要的影响。area,perimeter,campactness几个变量他们对groovelength这个变量均有重要的影响。同时咱们能够认为回归模型的后果和贝叶斯模型的后果类似。而后咱们应用rjags&R2jags软件包来对数据进行贝叶斯型的建设，从后果来看，同样和之前失去的模型后果相差不大。并且咱们通过模型的迭代，能够失去每个参数的置信区间。 点击文末 “浏览原文” 获取全文残缺材料。 本文选自《r语言应用rjags R2jags建设贝叶斯模型》。 点击题目查阅往期内容 应用贝叶斯层次模型进行空间数据分析 R语言逻辑回归、Naive Bayes贝叶斯、决策树、随机森林算法预测心脏病PYTHON银行机器学习:回归、随机森林、KNN近邻、决策树、高斯奢侈贝叶斯、反对向量机SVM剖析营销流动数据|数据分享 PYTHON用户散失数据挖掘：建设逻辑回归、XGBOOST、随机森林、决策树、反对向量机、奢侈贝叶斯和KMEANS聚类用户画像 MATLAB随机森林优化贝叶斯预测剖析汽车燃油经济性 R语言中贝叶斯网络（BN）、动静贝叶斯网络、线性模型剖析错颌畸形数据 应用贝叶斯层次模型进行空间数据分析MCMC的rstan贝叶斯回归模型和规范线性回归模型比拟 python贝叶斯随机过程：马尔可夫链Markov-Chain，MC和Metropolis-Hastings，MH采样算法可视化 Python贝叶斯推断Metropolis-Hastings（M-H）MCMC采样算法的实现 matlab贝叶斯隐马尔可夫hmm模型实现 贝叶斯线性回归和多元线性回归构建工资预测模型 Metropolis Hastings采样和贝叶斯泊松回归Poisson模型 贝叶斯分位数回归、lasso和自适应lasso贝叶斯分位数回归剖析免疫球蛋白、前列腺癌数据 R语言RSTAN MCMC：NUTS采样算法用LASSO 构建贝叶斯线性回归模型剖析职业声望数据 R语言STAN贝叶斯线性回归模型剖析气候变化影响北半球海冰范畴和可视化查看模型收敛性 PYTHON用户散失数据挖掘：建设逻辑回归、XGBOOST、随机森林、决策树、反对向量机、奢侈贝叶斯和KMEANS聚类用户画像 贝叶斯分位数回归、lasso和自适应lasso贝叶斯分位数回归剖析免疫球蛋白、前列腺癌数据R语言JAGS贝叶斯回归模型剖析博士生延期毕业实现论文工夫 R语言Metropolis Hastings采样和贝叶斯泊松回归Poisson模型 Python决策树、随机森林、奢侈贝叶斯、KNN（K-最近街坊）分类剖析银行拉新流动开掘潜在贷款客户 R语言贝叶斯MCMC：用rstan建设线性回归模型剖析汽车数据和可视化诊断 R语言贝叶斯MCMC：GLM逻辑回归、Rstan线性回归、Metropolis Hastings与Gibbs采样算法实例 R语言贝叶斯Poisson泊松-正态分布模型剖析职业足球比赛进球数 随机森林优化贝叶斯预测剖析汽车燃油经济性 R语言逻辑回归、Naive Bayes贝叶斯、决策树、随机森林算法预测心脏病 R语言用Rcpp减速Metropolis-Hastings抽样预计贝叶斯逻辑回归模型的参数 R语言中的block Gibbs吉布斯采样贝叶斯多元线性回归 Python贝叶斯回归剖析住房累赘能力数据集 R语言实现贝叶斯分位数回归、lasso和自适应lasso贝叶斯分位数回归剖析 Python用PyMC3实现贝叶斯线性回归模型 R语言用WinBUGS 软件对学术能力测验建设档次（分层）贝叶斯模型 R语言Gibbs抽样的贝叶斯简略线性回归仿真剖析 R语言和STAN,JAGS：用RSTAN,RJAG建设贝叶斯多元线性回归预测选举数据 R语言基于copula的贝叶斯分层混合模型的诊断准确性钻研 R语言贝叶斯线性回归和多元线性回归构建工资预测模型 R语言贝叶斯推断与MCMC：实现Metropolis-Hastings 采样算法示例 R语言stan进行基于贝叶斯推断的回归模型 R语言中RStan贝叶斯层次模型剖析示例 R语言应用Metropolis-Hastings采样算法自适应贝叶斯预计与可视化 R语言随机搜寻变量抉择SSVS预计贝叶斯向量自回归（BVAR）模型 WinBUGS对多元随机稳定率模型：贝叶斯预计与模型比拟 R语言实现MCMC中的Metropolis–Hastings算法与吉布斯采样 R语言贝叶斯推断与MCMC：实现Metropolis-Hastings 采样算法示例 R语言应用Metropolis-Hastings采样算法自适应贝叶斯预计与可视化 视频：R语言中的Stan概率编程MCMC采样的贝叶斯模型 R语言MCMC:Metropolis-Hastings采样用于回归的贝叶斯预计 ...

原文链接：http://tecdat.cn/?p=2657最近咱们被客户要求撰写对于GARCH的钻研报告，包含一些图形和统计输入。 本文展现了如何基于根底ARMA-GARCH过程（当然这也波及狭义上的QRM）来拟合和预测危险价值（Value-at-Risk，VaR） library(qrmtools)# 绘制qq图library(rugarch)模仿数据咱们思考具备t散布的ARMA（1,1）-GARCH（1,1）过程 将ARMA-GARCH模型拟合到（模仿的）数据拟合一个ARMA-GARCH过程。 点击题目查阅往期内容 ARMA-GARCH-COPULA模型和金融工夫序列案例 左右滑动查看更多 01 02 03 04 计算VaR工夫序列计算危险价值估计值。请留神，咱们也能够在这里应用基于GPD的预计模型。 通过随机性查看进行回测 咱们来回测一下VaR估计值。 ## 回测 VaR_0.99btest <- VaRTest(alpha,actual =X,VaR =VaR,conf.level =0.95)btest$expected.exceed# 0.99 * n## [1] 990btest$actual.exceed## [1] 988btest$uc.Decision# unconditional test decision (note: cc.Decision is NA here)## [1] "Fail to Reject H0"  基于拟合模型预测VaR当初预测危险价值。 模仿（X）的将来序列并计算相应的VaR 模仿门路，估算每个模仿门路的VaR（留神，quantile()这里不能应用，所以咱们必须手动构建VaR）。   点击文末 “浏览原文” 获取全文残缺代码数据资料。 本文选自《R语言基于ARMA-GARCH过程的VaR拟合和预测》。 点击题目查阅往期内容 工夫序列剖析：ARIMA GARCH模型剖析股票价格数据 GJR-GARCH和GARCH稳定率预测普尔指数工夫序列和Mincer Zarnowitz回归、DM测验、JB测验 【视频】工夫序列剖析：ARIMA-ARCH / GARCH模型剖析股票价格 工夫序列GARCH模型剖析股市稳定率 PYTHON用GARCH、离散随机稳定率模型DSV模仿预计股票收益工夫序列与蒙特卡洛可视化 极值实践 EVT、POT超阈值、GARCH 模型剖析股票指数VaR、条件CVaR：多元化投资组合预测危险测度剖析 Garch稳定率预测的区制转移交易策略 金融工夫序列模型ARIMA 和GARCH 在股票市场预测利用 工夫序列分析模型：ARIMA-ARCH / GARCH模型剖析股票价格 R语言危险价值：ARIMA，GARCH，Delta-normal法滚动预计VaR（Value at Risk）和回测剖析股票数据 R语言GARCH建模罕用软件包比拟、拟合规范普尔SP 500指数稳定率工夫序列和预测可视化 Python金融工夫序列模型ARIMA 和GARCH 在股票市场预测利用 MATLAB用GARCH模型对股票市场收益率工夫序列稳定的拟合与预测R语言GARCH-DCC模型和DCC（MVT）建模预计 Python 用ARIMA、GARCH模型预测剖析股票市场收益率工夫序列 R语言中的工夫序列分析模型：ARIMA-ARCH / GARCH模型剖析股票价格 R语言ARIMA-GARCH稳定率模型预测股票市场苹果公司日收益率工夫序列 Python应用GARCH，EGARCH，GJR-GARCH模型和蒙特卡洛模仿进行股价预测 R语言工夫序列GARCH模型剖析股市稳定率 R语言ARMA-EGARCH模型、集成预测算法对SPX理论稳定率进行预测 matlab实现MCMC的马尔可夫转换ARMA - GARCH模型预计 Python应用GARCH，EGARCH，GJR-GARCH模型和蒙特卡洛模仿进行股价预测 应用R语言对S＆P500股票指数进行ARIMA + GARCH交易策略 R语言用多元ARMA,GARCH ,EWMA, ETS,随机稳定率SV模型对金融工夫序列数据建模 R语言股票市场指数：ARMA-GARCH模型和对数收益率数据探索性剖析 R语言多元Copula GARCH 模型工夫序列预测 R语言应用多元AR-GARCH模型掂量市场危险 R语言中的工夫序列分析模型：ARIMA-ARCH / GARCH模型剖析股票价格 R语言用Garch模型和回归模型对股票价格剖析 GARCH（1,1），MA以及历史模拟法的VaR比拟 matlab预计arma garch 条件均值和方差模型R语言POT超阈值模型和极值实践EVT剖析 ...

全文链接：http://tecdat.cn/?p=32427原文出处：拓端数据部落公众号分析师：Xueyan Liu在以后海量数据和资源的状况下，面对客户需要，如何找准需要标的和问题外围，并围绕该指标问题开掘数据、确定市场重要关联因素、分层分类筛选可能关联因素，是以后数据分析使用的要害。 解决方案工作/指标 此我的项目依据全美房地产相干多源数据，旨在用数据创立一个报告， 全方面多维度展现美国屋宇市场现状。以屋宇售价为外围，梳理次要相干指标，并开掘其余可能相关性指标，通过对繁多或多个指标，精准抉择正当算法建模，对屋宇市场将来倒退作出预测，用以更好的展示市场的全貌。 数据筹备： 后期数据起源：通过搜过官网或者新闻媒体的行业报告中的数据起源，初始数据包含：月度房地产相干数据 前期数据起源：依据探索性剖析后的后果，有针对性的在开源数据库进行关键词搜寻，包含 探索性数据分析（EDA）: 通过对数据进行荡涤，将数据可视化；从统计散布，地区散布，工夫散布等多维度进行剖析、寻找数据之间的关系，并由此剖析出更多可能相干因素，以进一步深刻开掘。 为了更清晰的体现数据，采纳R中flexdashboard制作可互动性报告，并尽可能采纳多种不同的图表，以最大效用可视化数据。例如：创立条形图，比照屋宇挂牌价和理论售价的散布；或者创立地图，以示不同地区屋宇售价或者租金散布的差别。   创立预测模型： 应用预测模型，以更好的理解行业将来的发展趋势： SARIMA 工夫序列模型 基于arima工夫序列模型之上，思考了季节性因素。把过来的值（AR）、过来的预测误差（MA）、过来值之间的差别（I）和节令长度（S）作为预测参数。通过对PACF和ACF的剖析，找到最优参数，来进行预测。 VAR 工夫序列模型 VAR也称为向量自回归模型， 是一种在自回归模型的根底上扩大模型。VAR模型行将内生滞后值，也将同期的外生滞后项视为回归量，可在单个模型中同时预测多个工夫序列相干变量。 XGBoost 模型 是一种常见的决策树算模型，他通过不对的已有的树修改再创立新书，直到最优后果。当用于工夫序列预测时，须要把工夫序列数据转化为监督数据：把须要预测指标数据为因变量,把工夫点拆分为年份和月，作为哑变量。   其余可能性因素相关性验证： 除去屋宇市场本身产业指标对房价的影响，再开掘其余可能性影响因素后，须要验证这些指标是否相干。 相关系数矩阵 直观的体现出不同指标关联性的强弱。 特征提取模型 通过建模型，升高数据维度，挑选出重要指标。既能够为日后预测建模提供统计学的数据参考，也能够侧面阐明该指标对房价有很大的影响 1. PCA 主成分剖析 通常用于缩小维数。它用于将具备许多列的数据集缩小到较少的列数，而不会失落数据的实质。作为附带后果，它还提供了变量之间的相关性。PCA将24个指标缩减为能解释90%的次要成分数，并将特色在降维方面起了作用的重要水平排名筛选出最重要的五个特色。 2. LASSO Lasso算法是一种监督算法，尝试找出所有独立变量与指标变量之间的相关性。Lasso变量的系数迫近零,实现膨胀。通过穿插验证找到最佳束缚参数。 EDA 后果： 下图仅为报告的可交互式dashboard局部截图，涵盖了局部EDA后果。 通过EDA的剖析，我发现房价展现出较为稳固的周期性和增长趋势，并和局部其余指标有着关联性，因而筛选了三种不同的模型可能实用的模型（VAR,SARIMA,XGBOOST），在下一部分进行预测剖析。 同时EDA也展现屋宇市场各类指标体现出较强的地区差别，由此开展深刻开掘，通过二次数据搜寻和考察，进行相关性剖析。 预测模型后果： 三个模型中最准确的是SARIMA模型。然而从图像来看该模型没有很好的计算出季节性，通过再次尝试在去掉季节性因素后SARIMA模型的准确率又有了进一步晋升。 而从Var 模型的系数p值后果来看，相干外生因素并没有显著性差别。XGBoost模型在面对有显著趋势的工夫序列数据并不占优。   以三个预测模型作为参考，然而基本上都预示了房价在将来会稳固上涨的趋势。   其余可能性因素相关性剖析后果： 下图从左至右别离是相关系数矩阵、PCA和LASSO算法后果的可视化 额定的24个因素中，尽管不同的办法后果有所不同，总的来说教育产业相干的指标均体现出较高的相关性，能够得出结论，屋宇市场和教育产业高度相干。同时这些高度相干的指标也能够作为一个特征选择的参考，以便日后做进一步钻研。   总结以上展示所有的后果，包含：数据可视化，算法利用等都是钻研屋宇市场现状的一个伎俩不是目标。 想要用数据分析全方面的理解一个行业，不能仅限于行业里的数字钻研，还须要发散性思考，联合市场考察或者行业领域专家的意见，对剖析角度进行增补。 这样能力更好的将数据分析使用到理论中去。 对于分析师 最受欢迎的见解 1.在python中应用lstm和pytorch进行工夫序列预测 2.python中利用长短期记忆模型lstm进行工夫序列预测剖析 3.Python用RNN循环神经网络：LSTM长期记忆、GRU门循环单元、回归和ARIMA对COVID-19新冠疫情新增人数工夫序列 4.Python TensorFlow循环神经网络RNN-LSTM神经网络预测股票市场价格工夫序列和MSE评估准确性 ...

全文链接：http://tecdat.cn/?p=18770 最近咱们被客户要求撰写对于简单网络分析的钻研报告，包含一些图形和统计输入。 简单网络分析钻研如何辨认、形容、可视化和剖析简单网络。 为了用R来解决网络数据，咱们应用婚礼数据集 CNA 钻研和利用爆炸式增长的突出起因是两个因素 - 一个是便宜而弱小的计算机的可用性，使在数学、物理和社会科学方面承受过高级培训的钻研人员和科学家可能进行一流的钻研；另一个因素是是人类社会、行为、生物、金融和技术方面一直减少的复杂性。 网络是离散数据的组织和示意的关系模式。对于网络的两个最重要的概念是实体和它们之间的关系。实体称为节点，关系称为边。网络节点和边是高级形象，对于大多数网络来说，它们的实在性质并不重要。当必要时，咱们通过增加属性来示意节点和边。关系或边通常波及两个离散的实体或节点，只管实体能够与本身存在关系，这种关系称为自反关系。 在探讨简单网络的真正样子之前，让咱们先谈谈有时称为经典网络的根本简单网络。 经典网络的一个例子是线性网络——咱们生命的工夫线，每个生命事件（例如“出世”、“第一次走路”、“学校毕业”、“婚姻”和最终的“死亡”）都是一个实体至多一个属性是工夫。“产生在之后”是这种状况下的关系，因为一条边将两个事件连贯在一起，一个事件紧接着另一个事件产生。这个网络之所以被认为是简略的，是因为它具备规定的构造，而不是因为它很小。 线性工夫线 点击题目查阅往期内容 航空公司简单网络对疫情进行建模 左右滑动查看更多 01 02 03 04 ** ** 简单的网络具备非平庸的构造，它既不是网格也不是树。   因为没有全局管制的扩散过程，这些简单的网络产生在自然界和人造世界中。此类网络的一些代表包含： 社交网络：家人和敌人、Twitter 和 instagram 追随者等。文化网络： 宗教网络、语言家族等。技术网络： 交通和通信零碎等……金融网络： 华尔街市场、国际贸易等。生物网络： 基因/蛋白质相互作用、疾病风行等。 R语言简单网络分析：聚类（社区检测）和可视化 为了用R来解决网络数据，咱们应用婚礼数据集 （ 查看文末理解数据获取形式 ） 。  nflo=network(flo,directed=FALSE)  plot(nflo, displaylabels = TRUE,+ boxed.labels =+ FALSE) 下一步是igraph。因为咱们有邻接矩阵，因而能够应用它 graph_from_adjacency_matrix(flo,+ mode = "undirected") 咱们能够在两个特定节点之间取得最短门路。咱们给节点赋予适当的色彩  all_shortest_paths(iflo, )  > plot(iflo) 咱们还能够可视化边，须要从输入中提取边缘 > lins=c(paste(as.character(L)[1:4],+ "--" + as.character(L)[2:5]  sep="" ,+ paste(as.character(L) 2:5],+ "--", > E(ifl )$color=c("grey","black")[1+EU]> plot(iflo) 也能够应用D3js可视化 > library( networkD3 )> simpleNetwork (df) 下一个问题是向网络增加一个顶点。最简略的办法是通过邻接矩阵实现概率 > flo2["f","v"]=1> flo2["v","f"]=1 而后，咱们进行集中度测量。 目标是理解它们之间的关系。  betweenness(ilo) > cor(base)betw close deg eigbetw 1.0000000 0.5763487 0.8333763 0.6737162close 0.5763487 1.0000000 0.7572778 0.7989789deg 0.8333763 0.7572778 1.0000000 0.9404647eig 0.6737162 0.7989789 0.9404647 1.0000000能够应用档次聚类图来可视化集中度度量 hclust(dist( ase  ,+ method="ward") 相干视频 ** 拓端 ，赞20 ...

全文链接：http://tecdat.cn/?p=26915最近咱们被客户要求撰写对于零收缩泊松回归的钻研报告，包含一些图形和统计输入。 零收缩泊松回归用于对超过零计数的计数数据进行建模。此外，实践表明，多余的零点是通过与计数值不同的过程生成的，并且能够独立地对多余的零点进行建模。因而，zip模型有两个局部，泊松计数模型和用于预测多余零点的 logit 模型 零收缩泊松回归示例示例 。野生动物生物学家想要模仿公园的渔民捕捉了多少鱼。游客会被问到他们勾留了多长时间，团队中有多少人，团队中是否有儿童以及捕捉了多少鱼。一些游客不钓鱼，但没有对于一个人是否钓鱼的数据。一些钓鱼的游客没有钓到任何鱼，因而数据中存在多余的零，因为人们没有钓鱼。 数据阐明咱们有 250 个去公园的个人的数据 （ 查看文末理解数据获取形式 ） 。每个小组都被询问他们捕捉了多少鱼（count），小组中有多少孩子（child），小组中有多少人（persons），以及他们是否带露营者到公园（camper）。 让咱们看一下数据。 summary(zib) ## 直方图的X轴为对数10标ggplot(znb, aes(ount)) 点击题目查阅往期内容 R语言泊松Poisson回归模型剖析案例 左右滑动查看更多 01 02 03 04 您可能会思考的分析方法以下是您可能遇到的一些分析方法的列表。列出的一些办法是相当正当的，而另一些办法要么得宠，要么有局限性。 零收缩泊松回归。零收缩负二项式回归——负二项式回归在扩散数据时体现更好，即方差远大于平均值。一般计数模型 。OLS 回归——您能够尝试应用 OLS 回归剖析这些数据。然而，计数数据是高度非正态的，并且不能通过 OLS 回归很好地预计。零收缩泊松回归summary(m1) 输入看起来十分像 R 中两个 OLS 回归的输入。在模型调用下方，您会发现一个输入块，其中蕴含每个变量的泊松回归系数以及标准误差、z 分数和 p 值系数。接下来是对应于通货膨胀模型的第二个块。这包含用于预测多余零点的 logit 系数及其标准误差、z 分数和 p 值。 模型的计数和收缩局部中的所有预测变量都具备统计显着性。该模型对数据的拟合显着优于空模型，即仅截距模型。为了证实状况的确如此，咱们能够应用对数似然差别的卡方测验将以后模型与没有预测变量的空模型进行比拟。 mnl <- update(m1, . ~ 1) 因为咱们在残缺模型中有三个预测变量，因而卡方测验的自由度为 3。这会产生较高的显着 p 值；因而，咱们的整体模型具备统计学意义。 请留神，下面的模型输入并没有以任何形式表明咱们的零收缩模型是否是对规范泊松回归的改良。咱们能够通过运行相应的规范 Poisson 模型而后对这两个模型进行 Vuong 测验来确定这一点。 vuong(p, m) Vuong 测验将零收缩模型与一般泊松回归模型进行比拟。在这个例子中，咱们能够看到咱们的测验统计量是显着的，表明零收缩模型优于规范泊松模型。 咱们能够应用自举取得参数和指数参数的置信区间。对于泊松模型，这些将是事件危险比，对于零通胀模型，劣势比。此外，对于最终后果，可能心愿减少反复次数以帮忙确保后果稳固。 dt(coef(m1, "count")) dpt(coef(m1, "zero")) res <- boot(znb, f, R = 1200, pralel = "snow", ncus = 4)## 输入后果res ...

全文下载链接：http://tecdat.cn/?p=23524最近咱们被客户要求撰写对于采样的钻研报告，包含一些图形和统计输入。 在本文中，我想向你展现如何应用R的Metropolis采样从贝叶斯Poisson回归模型中采样。 Metropolis-Hastings算法Metropolis-Hastings抽样算法是一类马尔科夫链蒙特卡洛（MCMC）办法，其次要思维是生成一个马尔科夫链使其安稳散布为指标散布。这种算法最常见的利用之一是在贝叶斯统计中从后验密度中取样，这也是本文的指标。 该算法规定对于一个给定的状态Xt，如何生成下一个状态  有一个候选点Y，它是从一个提议散布 ,中生成的，依据决策规范被承受，所以链条在工夫t+1时挪动到状态Y，即Xt+1=Y或被回绝，所以链条在工夫t+1时放弃在状态Xt，即Xt+1=Xt。 Metropolis 采样在Metropolis算法中，提议散布是对称的，也就是说，提议散布  满足  ，所以Metropolis采样器产生马尔科夫链的过程如下。 抉择一个提议散布. 在抉择它之前，理解这个函数中的现实特色。从提议散布g中生成X0。反复进行，直到链收敛到一个安稳的散布。从 生成Y.从Uniform(0, 1)中生成U。如果 , 承受Y并设置Xt+1=Y，否则设置Xt+1=Xt。这意味着候选点Y被大概率地承受.递增t.贝叶斯办法正如我之前提到的，咱们要从定义为泊松回归模型的贝叶斯中取样。 对于贝叶斯剖析中的参数估计，咱们须要找到感兴趣的模型的似然函数，在这种状况下，从泊松回归模型中找到。 当初咱们必须为每个参数0和1指定一个先验散布。咱们将对这两个参数应用无信息的正态分布，0∼N(0,100)和1∼N(0,100) 。 最初，咱们将后验散布定义为先验散布和似然散布的乘积。 应用Metropolis采样器时，后验散布将是指标散布。 计算方法这里你将学习如何应用R语言的Metropolis采样器从参数0和1的后验散布中采样。 数据首先，咱们从下面介绍的泊松回归模型生成数据。 n <- 1000 #  样本大小J <- 2 # 参数的数量X <- runif(n,-2,2) # 生成自变量的值beta <- runif(J,-2,2) #生成参数的值y <- rpois(n, lambda = lambda) # 生成因变量的值似然函数当初咱们定义似然函数。在这种状况下，咱们将应用这个函数的对数，这是强烈建议的，以防止在运行算法时呈现数字问题。 LikelihoodFunction <- function(param){        beta0 <- param[1]         beta1 <- param[2]         lambda <- exp(beta1*X + beta0)        # 对数似然函数        loglikelihoods <- sum(dpois(y, lambda = lambda, log=T))         return(loglikelihoods)}先验散布接下来咱们定义参数0和1的先验散布。与似然函数一样，咱们将应用先验散布的对数。         beta0prior <- dnorm(beta0, 0, sqrt(100), log=TRUE)        beta1prior <- dnorm(beta1, 0, sqrt(100), log=TRUE)        return(beta0prior + beta1prior) #先验散布的对数后验散布因为咱们是用对数工作的，咱们把后验散布定义为似然函数的对数与先验散布的对数之和。记住，这个函数是咱们的指标函数f(.)，咱们要从中取样。 提议函数最初，咱们定义提议散布g(.|Xt)。因为咱们将应用Metropolis采样器，提议散布必须是对称的，并且取决于链的以后状态，因而咱们将应用正态分布，其平均值等于以后状态下的参数值。 点击题目查阅往期内容 R语言中的block Gibbs吉布斯采样贝叶斯多元线性回归 左右滑动查看更多 01 02 03 04 Metropolis 采样器最初，咱们编写代码，帮忙咱们执行Metropolis采样器。在这种状况下，因为咱们应用的是对数，咱们必须将候选点Y被承受的概率定义为。         # 创立一个数组来保留链的值        chain[1, ] <- startvalue # 定义链的起始值        for (i in 1:iterations){                # 从提议函数生成Y                Y <- ProposalFunction(chain[i, ])                 # 候选点被承受的概率                                           PosteriorFunction(chain[i, ]))                # 承受或回绝Y的决策规范                 if (runif(1) < probability) {                        chain[i+1, ] <- Y                }else{                         chain[i+1, ] <- chain[i, ]因为MCMC链具备很强的自相干，它可能产生的样本在短期内无奈代表实在的根底后验散布。那么，为了缩小自相干，咱们能够只应用链上的每一个n个值来浓缩样本。在这种状况下，咱们将在算法的每20次迭代中为咱们的最终链抉择一个值。 startvalue <- c(0, 0) # 定义链条的起始值#每20次迭代抉择最终链的值for (i in 1:10000){        if (i == 1){                cfinal[i, ] <- chain[i*20,]        } else {                cfinal[i, ] <- chain[i*20,]# 删除链上的前5000个值burnIn <- 5000在这里，你能够看到ACF图，它给咱们提供了任何序列与其滞后值的自相干值。在这种状况下，咱们展现了初始MCMC链的ACF图和对两个参数的样本进行浓缩后的最终链。从图中咱们能够得出结论，所应用的程序实际上可能大大减少自相干。 后果在这一节中，咱们介绍了由Metropolis采样器产生的链以及它对参数0和1的散布。参数的实在值由红线示意。 与glm()的比拟当初咱们必须将应用Metropolis采样失去的后果与glm()函数进行比拟，glm()函数用于拟合狭义linera模型。 下表列出了参数的理论值和应用Metropolis采样器失去的估计值的平均值。 ##       True value Mean MCMC       glm## beta0  1.0578047 1.0769213 1.0769789## beta1  0.8113144 0.8007347 0.8009269论断从后果来看，咱们能够得出结论，应用Metropolis采样器和glm()函数失去的泊松回归模型的参数0和1的估计值十分类似，并且靠近于参数的理论值。另外，必须意识到先验散布、倡议散布和链的初始值的抉择对后果有很大的影响，因而这种抉择必须正确进行。 本文摘选 《 R语言Metropolis Hastings采样和贝叶斯泊松回归Poisson模型 》 ，点击“浏览原文”获取全文残缺材料。 点击题目查阅往期内容 Matlab用BUGS马尔可夫区制转换Markov switching随机稳定率模型、序列蒙特卡罗SMC、M H采样剖析工夫序列R语言RSTAN MCMC：NUTS采样算法用LASSO 构建贝叶斯线性回归模型剖析职业声望数据 R语言BUGS序列蒙特卡罗SMC、马尔可夫转换随机稳定率SV模型、粒子滤波、Metropolis Hasting采样工夫序列剖析 R语言Metropolis Hastings采样和贝叶斯泊松回归Poisson模型 R语言贝叶斯MCMC：用rstan建设线性回归模型剖析汽车数据和可视化诊断 R语言贝叶斯MCMC：GLM逻辑回归、Rstan线性回归、Metropolis Hastings与Gibbs采样算法实例 R语言贝叶斯Poisson泊松-正态分布模型剖析职业足球比赛进球数 R语言用Rcpp减速Metropolis-Hastings抽样预计贝叶斯逻辑回归模型的参数 R语言逻辑回归、Naive Bayes贝叶斯、决策树、随机森林算法预测心脏病 R语言中贝叶斯网络（BN）、动静贝叶斯网络、线性模型剖析错颌畸形数据 R语言中的block Gibbs吉布斯采样贝叶斯多元线性回归 Python贝叶斯回归剖析住房累赘能力数据集 R语言实现贝叶斯分位数回归、lasso和自适应lasso贝叶斯分位数回归剖析 Python用PyMC3实现贝叶斯线性回归模型 R语言用WinBUGS 软件对学术能力测验建设档次（分层）贝叶斯模型 R语言Gibbs抽样的贝叶斯简略线性回归仿真剖析 R语言和STAN,JAGS：用RSTAN,RJAG建设贝叶斯多元线性回归预测选举数据 R语言基于copula的贝叶斯分层混合模型的诊断准确性钻研 R语言贝叶斯线性回归和多元线性回归构建工资预测模型 R语言贝叶斯推断与MCMC：实现Metropolis-Hastings 采样算法示例 R语言stan进行基于贝叶斯推断的回归模型 R语言中RStan贝叶斯层次模型剖析示例 R语言应用Metropolis-Hastings采样算法自适应贝叶斯预计与可视化 R语言随机搜寻变量抉择SSVS预计贝叶斯向量自回归（BVAR）模型 WinBUGS对多元随机稳定率模型：贝叶斯预计与模型比拟 R语言实现MCMC中的Metropolis–Hastings算法与吉布斯采样 R语言贝叶斯推断与MCMC：实现Metropolis-Hastings 采样算法示例 R语言应用Metropolis-Hastings采样算法自适应贝叶斯预计与可视化 视频：R语言中的Stan概率编程MCMC采样的贝叶斯模型 R语言MCMC:Metropolis-Hastings采样用于回归的贝叶斯预计 ...

原文链接：http://tecdat.cn/?p=23000最近咱们被客户要求撰写对于合成商业周期时间序列的钻研报告，包含一些图形和统计输入。 本文蕴含各种过滤器，可用于合成南非GDP的办法。咱们做的第一件事是革除以后环境中的所有变量。这能够通过以下命令进行 合成南非GDP数据本文蕴含各种过滤器，可用于合成南非GDP的办法。咱们做的第一件事是革除以后环境中的所有变量。这能够通过以下命令进行。 rm(list = ls())graphics.off()载入数据如前所述，南非的GDP数据将其作为工夫序列存储在gdp中，咱们执行以下命令。 gdp <- ts(dat.tmp, start = c(1960, 2), frequency = 4)为了确保这些计算和提取的后果是正确的，咱们检查一下数据的图表。 plot(gdp) 线性滤波器_去除数据线性趋势_为了预计一个线性趋势，咱们能够利用一个包含工夫趋势和常数的线性回归模型。为了预计这样一个模型，咱们应用lm命令，如下。 lin.mod$fitted.values  # 拟合值与工夫趋势无关ts(lin.trend, start = c(1960, 1))  # 为趋势创立一个工夫序列变量gdp - linear  # 周期是数据和线性趋势之间的差别回归的拟合值蕴含与线性趋势无关的信息。这些信息须要从模型对象lin.mod中提取，在下面的块中，咱们将这些值调配给工夫序列对象linear。而后从数据中剔除趋势，就失去了周期。 而后咱们能够借助上面的命令来绘制这个后果，其中趋势和周期被绘制在不同的数字上。 plot.ts(gdp, ylab = "")  lines(linear, col = "red")  legend("topleft", legend = c("data", "trend") 霍德里克 - 普雷斯科特 (Hodrick-Prescott，HP) _滤波器_对数据进行去趋势解决要用风行的HP滤波法合成这个数据。在这种状况下，咱们将lambda的值设置为1600，这也是对季度数据的倡议。 hp(gdp, freq = 1600)plot.ts(gdp, ylab = "")  # 绘制工夫序列plot.ts(hp.decom$cycle, ylab = "")  # 绘制周期图 这仿佛更精确地反映了咱们对南非经济体现的了解。 点击题目查阅往期内容 R语言从经济工夫序列中用HP滤波器，小波滤波和教训模态合成等提取周期性成分剖析 左右滑动查看更多 01 02 03 04 用Baxter-King滤波器去趋势数据为了利用Baxter-King 滤波器。在这种状况下，咱们须要指定周期的频带，其下限被设定为32，上限被设定为6。 bk(gdp, pl = 6, pu = 32)plot.ts(gdp, ylab = "")plot.ts(cycle, ylab = "") 这仿佛再次为南非经济流动的周期性提供了一个相当精确的表述。还要留神的是，周期的示意比以前提供的要平滑得多，因为乐音不包含在周期中。 Christiano-Fitzgerald滤波器去趋势数据这个滤波器的性质与下面提供的十分类似。此外，产生与Baxter-King滤波器高度类似的后果。 plot.ts(gdp, ylab = "")plot.ts(cfcycle, ylab = "") 用Beveridge-Nelson合成法 "去趋势 "数据 为了将数据合成为随机趋势和安稳周期，咱们能够采纳Beveridge-Nelson合成法。当采纳这种技术时，咱们须要指定与安稳局部无关的滞后期的数量。在我上面的例子中，我假如有八个滞后期。 plot.ts(gdp, ylab = "")lines(bn.trend, col = "red")plot.ts(bn.cycle, ylab = "")比拟周期的不同衡量标准而后，咱们能够将所有这些后果联合在一张图上，思考各自的相似性和差别。在这个例子中，我创立了一个工夫序列ts.union，然而我也能够先绘制一个繁多的序列，而后再应用lines命令在下面绘制间断的图。  ts.union(lin.cycle, hp.decom, bp.decom,     cf.decom, bn.cycle)plot.ts(comb, ylab = "") 谱合成在咱们思考应用谱技术之前，最好先革除以后环境中的所有变量，并敞开所有的图。下一步是确保你能够通过应用library命令来拜访这些包中的程序。 library(tsm)library(TSA)library(mFilter)应用谱技术进行合成。咱们能够为三个工夫序列变量生成数值，而后将它们组合成一个繁多的变量。 2 * cos(2 * pi * t * w[1]) + 3 * sin(2 * pi * t *     w[1])  # no.obs点上的6个周期的频率4 * cos(2 * pi * t * w[2]) + 5 * sin(2 * pi * t *     w[2])  #频率为10个周期的观察点6 * cos(2 * pi * t * w[3]) + 7 * sin(2 * pi * t *     w[3])  # 在没有观测点的状况下，频率为40个周期y <- x1 + x2 + x3为了察看这些变量，咱们能够把它们绘制在一个独自的轴上。 par(mfrow = c(2, 2), mar = c(2.2, 2.2, 2, 1), cex = 0.8)plot(x1, type = "l", main = "x1")plot(x2, type = "l", main = "x2")plot(x3, type = "l", main = "x3")plot(y, type = "l", main = "y") 尔后，咱们能够应用周期图来思考这些工夫序列变量的每一个属性。 gram(y, main = "y", col = "red") 当然，咱们能够利用一个过滤器，从总体工夫序列变量中去除一些不须要的成分。为此，咱们能够利用上上限绝对较窄的Christiano-Fitzgerald滤波器。尔后，咱们应用利用于与周期无关的信息的周期图，来考察它是否胜利地剔除了一些频率成分。 cf(y0)gram(cycle) 这个后果将表明，滤波器曾经排除了大部分的高频率成分。为了看看这个周期与之前的数据有什么关系，咱们把通过滤波器的周期性信息绘制在重量上。此外，咱们还将这个后果绘制在综合周期的变量上。 plot(x1, type = "l", lty = 1)lines(cycle, lty = 3, lwd = 3)plot(y, type = "l", lty = 1)lines(cycle, lty = 3, lwd = 3) 在这两种状况下，它仿佛都对过程中的趋势做了正当的形容。 南非商业周期的谱合成法为了思考如何在实践中应用这些频谱合成，咱们当初能够思考将这些技术利用于南非商业周期的各种特色中。 下一步将是运行所有的过滤器，这些过滤器被利用于辨认南非商业周期的不同办法。 当初，让咱们对商业周期的每一个规范利用一个周期图。 线性滤波器提供了一个很差的后果，因为趋势显著占主导地位（这不是周期应该有的）。这与Hodrick-Prescott滤波器的特色造成比照，后者的趋势信息曾经被去除。Baxter & King和Christiano & Fitzgerald的带通滤波器也是这种状况。在这两种状况下，噪声也曾经被去除。最初的后果与Beveridge-Nelson合成无关，咱们留神到周期包含大量的趋势和大量的噪声。 小波合成为了提供一个小波合成的例子，咱们将把该办法利用于南非通货膨胀的数据。这将容许应用在这个过程中推导出对趋势的另一种掂量办法，这能够被认为是代表外围通货膨胀。请留神，这种技术能够利用于任何阶数的单整数据，所以咱们不须要首先思考变量的单整阶数。 而后，咱们将利用消费者价格指数的月度数据，该数据蕴含在SARB的季度布告中。数据能够追溯到2002年。为了计算通货膨胀的同比指标，咱们应用diff和lag命令。 diff/cpi[-1 * (length - 11):length]为了确保所有这些变量的转换都已正确进行，咱们对数据进行绘图。 plot(inf.yoy) 因为咱们在这种状况下次要对辨认平滑的趋势感兴趣，咱们将应用贝希斯函数。这样的函数是Daubechies 4小波，它利用修改的离散小波变换办法。此外，咱们还将应用三个母小波来解决各自的高频成分。 ...

全文链接：http://tecdat.cn/?p=32418原文出处：拓端数据部落公众号大量数据中具备"类似"特色的数据点或样本划分为一个类别。聚类分析提供了样本集在非监督模式下的类别划分。 人们在投资时总冀望以最小的危险获取最大的利益，面对宏大的股票市场和繁冗的股票数据，要想对股票进行正当的剖析和抉择，聚类分析就显得尤为重要。 在本文中，咱们采纳了改良K-means聚类法帮忙客户对随机抉择的个股进行了聚类，并对各类股票进行了剖析，给出了相应的投资倡议。 读取数据股票盈利能力剖析数据 data=read.xlsx("股票盈利能力剖析.xlsx") 初始聚类核心个数初始聚类核心数目k的选取是一个较为艰难的问题。传统的K-means聚类算法须要用户当时给定聚类数目k，然而用户个别状况下并不知道取什么样的k值对本人最无利、或者说什么样的k值对理论利用才是最正当的，这种状况下给出k值尽管对聚类自身会比拟疾速、高效，然而对于一些理论问题来说聚类成果却是不佳的。所以，上面我提出一种确定最佳聚类个数k的办法。 算法形容与步骤：输出：蕴含n个对象的数据集； 输入：使得取值最小的对应的k值。 （1）依据初步确定簇类个数k的范畴； （2）依然是用K-means算法对的每一个k值别离进行聚类； （3）别离计算不同聚类个数k所对应的的值； （4）找出最小的值，记下对应的k值，算法完结。 S[1]=sum(abs(data[,3:9]-result$centers)^2)/min(abs(data[,3:9]-result$ceplot(2:6,S,type="b") 初始核心地位的选取传统的K-means聚类算法中，咱们总是心愿能将孤立点对聚类成果的影响最小化，然而孤立点实际上在欺骗探测、安全性检测以及设施故障剖析等方面起着不凡的作用；然而，本文排除以上这些因素，单纯地思考聚类成果好坏。那么为了防止将孤立点误选为初始核心，咱们抉择高密度数据汇合区域D中的数据作为聚类初始核心。 根本思维：传统K-means聚类采纳随机抉择初始核心的办法一旦选到孤立点，会对聚类后果产生很大的影响，所以咱们将初始核心的抉择范畴放在高密度区。首先在高密度区抉择相距最远的两个样本点作为聚类的初始中心点，再找出与这两个点的间隔之和最大的点作为第3个初始核心，有了第3个初始核心，同样找到与已有的三个初始聚类核心间隔和最远的点作为第4个初始核心，以此类推，直到在高密度区将k个聚类核心都找进去为止。 算法形容与步骤：输出：蕴含n个对象的数据集，簇类数目k； 输入：k个初始聚类核心。 （1）计算n个数据样本中每个对象x的的密度，当满足外围对象的条件时，将该对象加到高密度区域D中去； （2）在区域D中计算两两数据样本间的间隔，找到间距最大的两个样本点作为初始聚类核心，记为； （3）再从区域D中找出满足条件：的点，将作为第三个初始聚类核心； （4）依然从区域D中找出满足到后面三个聚类核心的间隔和最大的点； （5）依照同样的办法进行上来，直到找到第k个初始聚类核心，完结。 #首先在高密度区抉择相距最远的两个样本点作为聚类的初始中心点，再找出与这两个点的间隔之和最大的点作为第3个初始核心， dd=dist(data) dd=as.matrix(dd) #高密度区域 D=which(dd<max(dd)/6 & dd!=0,arr.ind = T) D=unique(D[,1]) dataD=data[D,] index=0 for(i in 1:k){ index[i]=as.numeric(row.names(which (相似性度量的改良在后面确定了k值以及k个初始聚类核心后，只有再确定相似性度量即可失去聚类后果。然而传统的K-means聚类采纳欧氏间隔作为相似性度量，这种办法没有很好地思考到其实每个数据样本对聚类后果的影响可能是不同的，一律采纳欧氏间隔进行相似性掂量对聚类后果会产生较大影响。那么，咱们如果依据数据样本的重要性对其赋予一个权值，就会减小孤立点等一些因素对聚类的影响，这种改良的度量办法咱们称之为加权欧氏间隔。 ###依据改良后的加权欧氏间隔公式 ## 测验聚类操作是否须要完结，改良后的加权准则函数公式：的值最小或放弃不变了 sqrt(sum((c1$Centers/(sum(c1$Centers)/len绘制聚类核心和可视化lot(data[,-c(1:4)], fit$cluste 输入聚类后果和聚类核心###########################聚类类别###############fit$Clusters###########################聚类核心#########################fit$Centers 最受欢迎的见解 1.R语言k-Shape算法股票价格工夫序列聚类 2.R语言基于温度对城市档次聚类、kmean聚类、主成分剖析和Voronoi图 3.R语言对用电负荷工夫序列数据进行K-medoids聚类建模和GAM回归 4.r语言鸢尾花iris数据集的档次聚类 5.Python Monte Carlo K-Means聚类实战 6.用R进行网站评论文本开掘聚类 7.R语言KMEANS均值聚类和档次聚类：亚洲国家地区生存幸福品质异同可视化** 8.PYTHON用户散失数据挖掘：建设逻辑回归、XGBOOST、随机森林、决策树、反对向量机、奢侈贝叶斯模型和KMEANS聚类用户画像 9.R语言基于Keras的小数据集深度学习图像分类

针对下面存在的问题以及对需要的剖析，咱们能够进行如下的性能实现与设计：首先是渲染计划的替换，将 svg 的渲染计划替换成 canvas 渲染，通过缩小页面中 DOM 的数量，进步前端渲染性能。其次是不同场景的功能设计，通过下面的需要剖析，火山引擎DataLeap研发人员设计了不同的性能模式以满足不同的需要。 模式名称性能通用模式剖析上游阻塞上游运行的起因、查看上游最晚实现的实例统计模式对依赖以后实例的所有上游进行分组查看链路模式剖析两个实例之间的链路关系在通用模式中，用户关注的是节点上下游的关系，在简单链路中疾速找到阻塞节点，同时关注阻塞节点的信息。针对简单链路，火山引擎DataLeap研发人员设计了多种优化模式：首先，在同一层的节点超过肯定的数量（可自定义）后，所有节点将聚合在一起，火山引擎DataLeap研发人员称之为聚合节点。这种优化下，能够解决下面提到的因为同一层级节点过多，查找特定状态节点不便的问题。也反对点击聚合详情，通过列表的模式，查看所有被聚合的节点。并反对筛选，疾速查找到关注的节点并通过开展，复原与以后节点的依赖关系。其次，以用户最关注的实例状态，对被聚合的节点进行分类，同时新增快捷开展操作。以下图为例，以后实例处于期待上游依赖实现状态，在这种状况下，用户关注的，则是上游没有开始执行的节点。在聚合节点中，能够清晰地看到存在一个实例，是在期待执行的，点击数字1，即可疾速开展实例。在这个例子中，就将不须要关注的上游胜利节点暗藏在列表中，突出图所须要关注的重点信息。同时，为了升高节点展现过多导致图显示芜杂的状况，新增了收起性能及跳转性能。收起性能是指在通过在聚合节点开展的节点的状况，或是在间接开展上 / 上游的状况下，都反对对某个上游 / 上游节点的整条链路收起，不便用户在浏览完一条链路后，复原图之前的状态，持续浏览下一条链路，缩小对后续剖析的烦扰。跳转性能是在查看以后节点的上游的其余上游，或是上游的其余上游，此时，用户关注的节点曾经转化为其余的上游 / 上游节点。所以，通过跳转新页面的模式，将须要关注的不同节点的上 / 上游信息辨别开，缩小在一张图中展现所有信息。并且因为图中的节点承载信息的能力无限，在通过点击节点时，会在下方呈现与选中实例相干信息，包含属性，日志等，帮助用户运维工作。  在统计模式中，用户关注的是依赖以后节点的上游节点，上游节点则能够分成间接上游和所有上游。所以火山引擎DataLeap研发人员设计了分层模式和合并模式，在这两种模式下，能够依照工作的属性（工作类型 / 实例状态 / 责任人等）作为分组维度。  分层模式：  合并模式：  所谓链路模式即指定上游节点，一键展现指定节点与以后节点的链路信息，从而进行精准链路剖析。

全文链接：http://tecdat.cn/?p=5620最近咱们被客户要求撰写对于金融利用编程的钻研报告，包含一些图形和统计输入。 在本文中随机过程对定量融资的许多方面都很有用，包含但不限于衍生品定价，风险管理和投资治理 这些应用程序将在本文前面进一步具体探讨。本节介绍了量化融资中应用的一些风行的随机过程及其在Python中的实现。模型参数模型参数类蕴含以下随机过程应用的所有参数。为了便于了解，这些参数的前缀是它们所用的随机过程的名称。随机过程的校准将波及寻找与某些历史数据相符的参数值。 绘制后果图上面的代码应用Matplotlib来绘制一组随机过程。 布朗运动随机过程布朗运动 是由悬浮在气体或液体中的颗粒体现出的随机静止。这种随机静止是由颗粒与液体或气体中的原子或分子碰撞引起的。布朗运动以植物学家罗伯特·布朗的名字命名，他察看了1827年的随机静止。  在实践中，布朗运动不用于模仿资产价格。我将其蕴含在内，因为它是本文中探讨的每个其余随机过程的根底。 def plot_stochastic_processes(processes, title):    """此办法绘制具备指定题目的随机过程列表     ：return：绘制两个图    """    plt.style.use(['bmh'])    fig, ax = plt.subplots(1)    fig.suptitle(title, fontsize=16)    ax.set_xlabel('Time, t')    ax.set_ylabel('Simulated Asset Price')    x_axis = numpy.arange(0, len(processes[0]), 1)    for i in range(len(processes)):        plt.plot(x_axis, processes[i])    plt.show()以下是此办法生成的输入示例。 def brownian_motion_log_returns(param):     sqrt_delta_sigma = math.sqrt(param.all_delta) * param.all_sigma    return nrand.normal(loc=0, scale=sqrt_delta_sigma, size=param.all_time)def brownian_motion_levels(param):       return convert_to_prices(param, brownian_motion_log_returns(param))应用布朗运动随机过程模仿资产价格:5条门路点击题目查阅往期内容 Matlab马尔可夫链蒙特卡罗法（MCMC）预计随机稳定率（SV，Stochastic Volatility） 模型 左右滑动查看更多 01 02 03 04 应用布朗运动随机过程模仿资产价格:500条门路 几何布朗运动随机过程几何布朗运动（GBM）由费舍尔布莱克和迈伦斯科尔斯推广，他们在1973年的论文“期权定价和公司负债”中应用它来推导出Black Scholes方程。几何布朗运动基本上是布朗运动，具备漂移重量和稳定率重量。公式如下 其中是资产价格S在工夫t的变动 ; 是每年预期的百分比漂移，dt代表工夫，是资产价格中预期的每日稳定率，Wt是Wiener过程，也称为布朗运动。如下所示，布朗运动代码用于几何布朗运动办法以结构Wt的序列。 以下是此办法生成的输入示例。请留神，均匀而言，生成的门路随着工夫的推移而向上漂移，并且可能的收盘价格变动较大。在这个例子中，门路以每年14％的均匀速率增长，因而预期收益率等于14％，别离为三年和一年（800天）。 应用几何布朗运动随机过程模仿资产价格。 Merton跳跃扩散随机过程Robert C. Merton是最早解决Fisher Black和Myron Scholes提出的几何布朗随机过程中一些局限性的学者之一。1997年，默顿和斯科尔斯因其工作取得了诺贝尔经济学奖。 其中是具备速率泊松过程和ÿ是对数正态分布的随机变量。 请留神，因为跳跃扩散过程引入了向下的不间断或跳跃，因而资产的均匀预期收益率略低。 应用默顿跳跃扩散几何布朗运动随机过程模仿资产价格。 Heston随机稳定率过程原始的几何布朗运动随机过程假如随工夫的稳定是恒定的。在1990年代晚期，Steven Heston放宽了这个假如，并将几何布朗运动模型扩大到包含随机稳定率。  请留神，随着工夫的推移，资产价格会变得更加不稳固，从而导致潜在资产价格在预测完结时飙升。呈现这种景象是因为我将长期均匀稳定率设定为远高于起始稳定率的数字。 应用Heston随机稳定率几何布朗运动随机过程模仿资产价格。 COX INGERSOLL ROSS随机过程在COX INGERSOLL ROSS（CIR） 随机过程是用来形容一段时间的利率变动。 其中是Wiener过程，a是过程均值回复的速率（较大的数字导致更快的均值回复过程），b是长期均匀利率，是过程的稳定率。CIR随机过程如下。  利用Cox Ingersoll Ross均值回归随机过程模仿利率。 ORNSTEIN-UHLENBECK随机过程Ornstein Uhlenbeck过程以Leonard Ornstein和George Eugene Uhlenbeck命名。Ornstein Uhlenbeck随机过程与CIR过程之间的区别在于CIR过程将随机重量乘以前一个利率值的平方根。  其中是Wiener过程，a是过程均值回复的速率（较大的数字导致更快的均值回复过程），b是长期均匀利率，是过程的稳定率。  利用Ornstein Uhlenbeck均值回归随机过程模仿利率。 ...

原文链接：http://tecdat.cn/?p=12111最近咱们被客户要求撰写对于Heston随机稳定率的钻研报告，包含一些图形和统计输入。 在本文中，我将向您展现如何模仿股票价格的Heston随机稳定率模型 Heston模型是一种期权估值办法，它思考到同一资产在给定工夫交易的不同期权的波动性变动。它试图通过应用随机过程来模仿稳定率和利率来从新创立市场定价。Heston模型的特点是将稳定率函数的平方根蕴含在整个定价函数中。 对于固定的无风险利率，形容为： 通过应用这种模型，能够得出欧洲看涨期权的价格 。 这是函数的形容。 callHestoncf(S, X, tau, r, v0, vT, rho, k, sigma){# S = 股价在到期日的价格, X = 行权价格, tau = 到期日# r = 为无风险利率, q = 股息收益# v0 = 初始方差, vT = 长期方差# rho = 相关系数, k = 是Vt回归至的速度；# sigma = 稳定率}点击题目查阅往期内容 R语言Black Scholes和Cox-Ross-Rubinstein期权定价模型案例 左右滑动查看更多 01 02 03 04 当初，进行蒙特卡洛定价。咱们将为3个欧洲看涨期权定价，具备3种不同的行权价格。咱们在15年中应用100000个模仿，每个月进行一次。以下是仿真的参数： #初始价格S0 <- 100# 模仿次数（能够随便缩小）n <- 100000# 抽样频率freq <- "monthly"# 稳定率均值回复速度kappa <- 0.003#稳定率volvol <- 0.009# 相关性。成交量和现货价格rho <- -0.5# 初始方差V0 <- 0.04# 长期的方差theta <- 0.04#初始短期利率r0 <- 0.015 # 期权到期日horizon <- 15#期权行权价格strikes <- c(140, 100, 60)为了应用模仿Heston模型，咱们首先须要定义如何进行模仿。 ...

原文链接：http://tecdat.cn/?p=17835最近咱们被客户要求撰写对于股市可视化的钻研报告，包含一些图形和统计输入。 本文在股市可视化中可视化相关矩阵 ：最小生成树 在本文示例中，我将应用日数据和1分钟数据来可视化股票数据 。 我发现以下概念定义十分有用：   连通图：在无向图中，若任意两个顶点vivi与vjvj都有门路相通，则称该无向图为连通图。强连通图：在有向图中，若任意两个顶点vivi与vjvj都有门路相通，则称该有向图为强连通图。连通网：在连通图中，若图的边具备肯定的意义，每一条边都对应着一个数，称为权；权代表着连贯连个顶点的代价，称这种连通图叫做连通网。生成树：一个连通图的生成树是指一个连通子图，它含有图中全副n个顶点，但只有足以形成一棵树的n-1条边。一颗有n个顶点的生成树有且仅有n-1条边，如果生成树中再增加一条边，则必然成环。最小生成树：在连通网的所有生成树中，所有边的代价和最小的生成树，称为最小生成树。  #*****************************************************************# 加载历史数据#*****************************************************************getSymbols(tickers, src = 'yahoo', from = '1970-01-01', env = data, auto.assign = for(i in ls(data)) data[[i]] = adjustOHLC(data[[i]# 删除历史数据很少的样本remove.min.history(data)# 显示已删除的print(setdiff(tickers,names(data$prices)))  #*****************************************************************# 可视化关联矩阵#*****************************************************************prices = data$pricesret = diff(log(prices)) ret = last(ret, 252)  plt(ret, 0.5)点击题目查阅往期内容 【视频】量化交易陷阱和R语言改良股票配对交易策略剖析中国股市投资组合 左右滑动查看更多 01 02 03 04   接下来，让咱们获取1分钟的收盘价数据，并基于最近5天可视化相关性： #*****************************************************************# 加载历史数据#*****************************************************************if(!file.exists(filename)) { data1[[ticker]] = getSymbol.intraday.google(ticker,#*****************************************************************# 可视化关联矩阵#***************************************************************** print(join(c(,format(range(index(ret)), '%d-%b-%Y %H-%M')), ' '))  plot.cor(ret, 0.5) ...

原文链接：http://tecdat.cn/?p=5277最近咱们被客户要求撰写对于递归神经网络的钻研报告，包含一些图形和统计输入。 本文剖析了S＆P500指数和SPY ETF，VIX指数和VXX ETN的稳定率的可预测性和可交易性。只管已有大量对于预测高频稳定的文献，但大多数仅依据统计误差评估预测 实际上，这种剖析只是对预测的理论经济意义的一个小的批示。因而，在咱们的办法中，咱们还通过交易适当的稳定率衍生品来测试咱们的预测。 简介波动性在资产定价和调配以及风险管理中起着核心作用，例如危险价值(_VaR_)与冀望损失(_ES_)。对计量经济学家，统计学家和从业者来说，建模和预测波动性十分重要。然而，传统的狭义自回归条件异方差（GARCH）和随机稳定率（SV）模型的利用并不适宜用于应用高频数据的利用。 本文将HAR-RV-J与递归神经网络（RNN）和混合 HAR-RV-J- RNN模型进行比拟，以预测波动性，从而剖析预测性。 循环神经网络人工神经网络是一种功能强大的非参数工具，用于信号滤波，模式识别和插值，也能够容忍有误差的数据，并找到模型参数之间的非线性关联 。大多数计量经济模型是通过捕捉工夫序列的特定特色（例如长记忆）或假如变量之间的函数关系而开发的，人工神经网络的次要长处是它们蕴含非线性并蕴含所有变量。 具备一个暗藏层的单输入RNN模型  混合模型混合模型也被设计为RNN。然而，作为附加输出，咱们将线性模型的预测提供给RNN。咱们还保留了四个基 输出。因而，在混合模型的状况下，输出的总数减少到5。 所有其余模型参数放弃不变。具体地，如上确定暗藏神经元的数量。此外，模型架构放弃雷同。 应用混合模型的动机源于心愿利用每个模型。通过将线性预测提供给RNN，咱们能够从预测工作中删除任何线性重量。这应该为更好地匹配线性预测误差的非线性残差留出更多空间。 数据咱们的根底数据集包含来自于1996年1月2日至2016年6月2日开始的规范普尔500指数。 后果每日S＆P500 RV。留神：顶部面板别离显示每日实现的稳定率及其对数变换，和。上面的图表显示了跳转成分，和 论断本文剖析了异质自回归模型的后劲，包含跳跃预测实现稳定率（RV）。对于这种办法，咱们依据规范普尔500指数的5年日内数据的20年历史计算RV。咱们的结果表明，根底HAR-RV-J模型的确可能提供令人满意的RV预测。 有问题欢送分割咱们！ 本文摘选 《 R语言HAR-RV-J与递归神经网络（RNN）混合模型预测和交易大型股票指数的高频稳定率 》 ，点击“浏览原文”获取全文残缺材料。 点击题目查阅往期内容 R语言预测期货稳定率的实现：ARCH与HAR-RV与GARCH，ARFIMA模型比拟 PYTHON用GARCH、离散随机稳定率模型DSV模仿预计股票收益工夫序列与蒙特卡洛可视化 极值实践 EVT、POT超阈值、GARCH 模型剖析股票指数VaR、条件CVaR：多元化投资组合预测危险测度剖析 Garch稳定率预测的区制转移交易策略 金融工夫序列模型ARIMA 和GARCH 在股票市场预测利用 工夫序列分析模型：ARIMA-ARCH / GARCH模型剖析股票价格 R语言危险价值：ARIMA，GARCH，Delta-normal法滚动预计VaR（Value at Risk）和回测剖析股票数据 R语言GARCH建模罕用软件包比拟、拟合规范普尔SP 500指数稳定率工夫序列和预测可视化 Python金融工夫序列模型ARIMA 和GARCH 在股票市场预测利用 MATLAB用GARCH模型对股票市场收益率工夫序列稳定的拟合与预测R语言GARCH-DCC模型和DCC（MVT）建模预计 Python 用ARIMA、GARCH模型预测剖析股票市场收益率工夫序列 R语言中的工夫序列分析模型：ARIMA-ARCH / GARCH模型剖析股票价格 R语言ARIMA-GARCH稳定率模型预测股票市场苹果公司日收益率工夫序列 Python应用GARCH，EGARCH，GJR-GARCH模型和蒙特卡洛模仿进行股价预测 R语言工夫序列GARCH模型剖析股市稳定率 R语言ARMA-EGARCH模型、集成预测算法对SPX理论稳定率进行预测 matlab实现MCMC的马尔可夫转换ARMA - GARCH模型预计 Python应用GARCH，EGARCH，GJR-GARCH模型和蒙特卡洛模仿进行股价预测 应用R语言对S＆P500股票指数进行ARIMA + GARCH交易策略 R语言用多元ARMA,GARCH ,EWMA, ETS,随机稳定率SV模型对金融工夫序列数据建模 R语言股票市场指数：ARMA-GARCH模型和对数收益率数据探索性剖析 R语言多元Copula GARCH 模型工夫序列预测 R语言应用多元AR-GARCH模型掂量市场危险 R语言中的工夫序列分析模型：ARIMA-ARCH / GARCH模型剖析股票价格 R语言用Garch模型和回归模型对股票价格剖析 GARCH（1,1），MA以及历史模拟法的VaR比拟 matlab预计arma garch 条件均值和方差模型R语言POT超阈值模型和极值实践EVT剖析 R语言极值推断：狭义帕累托散布GPD应用极大似然预计、轮廓似然预计、Delta法 R语言极值实践EVT：基于GPD模型的火灾损失散布剖析 R语言有极值（EVT）依赖构造的马尔可夫链(MC)对洪水极值剖析 R语言POT超阈值模型和极值实践EVT剖析 R语言混合正态分布极大似然预计和EM算法 R语言多项式线性模型：最大似然预计二次曲线 R语言Wald测验 vs 似然比测验 R语言GARCH-DCC模型和DCC（MVT）建模预计 R语言非参数办法：应用核回归平滑预计和K-NN(K近邻算法)分类预测心脏病数据 matlab实现MCMC的马尔可夫转换ARMA - GARCH模型预计 R语言基于Bootstrap的线性回归预测置信区间预计办法 R语言随机搜寻变量抉择SSVS预计贝叶斯向量自回归（BVAR）模型 Matlab马尔可夫链蒙特卡罗法（MCMC）预计随机稳定率（SV，Stochastic Volatility） 模型 Matlab马尔可夫区制转换动静回归模型预计GDP增长率R语言极值推断：狭义帕累托散布GPD应用极大似然预计、轮廓似然预计、Delta法 ...

全文链接：http://tecdat.cn/?p=32393原文出处：拓端数据部落公众号本文模仿了在间断和离散工夫布朗演变一些简略的办法。   布朗运动的数学模型（也称为随机游动）也能够用来形容许多景象以及渺小颗粒的随机静止， 如股市的稳定和在化石中的物理个性的演变。 布朗运动是随机模式，即扭转了从一次到下一个是随机从正态分布绘制均值为0.0，方差为2×T。换句话说，依据布朗运动的预期方差通过工夫与刹时差2线性减少。   股市模仿首先，模仿股市一个实例为100的离散工夫布朗运动，其中，扩散过程的方差为2=0.01。 ## 首先模仿随机数 x <- rnorm(n = length(t) - 1, sd = sqrt(sig2)) ## 计算累加和 x <- c(0, cumsum(x)) 画图咱们得出各t的工夫距离的随机正偏离扭转;而后在每个工夫距离，咱们计算累积总和。从而能够看出布朗运动的变动的散布是不变的，并且不依赖于工夫的状态。 1) X <- cbind(rep(0, nsim), t(apply(X, 1, cumsum))) plot(t, X[1, ], xlab = "time", ylab = "phenotype", ylim = c(-2, 2), typ 为了看到这后果如何取决于2，咱们比拟除以10 的SIG2的后果： X <- matrix(rnorm(n = nsim * (length(t) - 1), sd = sqrt(sig2/10)), nsim, 而后，咱们应用for循环 ： e = "l") for (i in 1:nsim) lines(t, X[i, ]) ...

原文链接：http://tecdat.cn/?p=24002最近咱们被客户要求撰写对于非线性降维技术的钻研报告，包含一些图形和统计输入。 T-distributed Stochastic Neighbor Embedding (T-SNE) 是一种可视化高维数据的工具。T-SNE 基于随机邻域嵌入，是一种非线性降维技术，用于在二维或三维空间中可视化数据 Python API 提供  T-SNE 办法可视化数据。在本教程中，咱们将简要理解如何在 Python 中应用 TSNE 拟合和可视化数据。教程涵盖： 鸢尾花数据集TSNE拟合与可视化MNIST 数据集 TSNE 拟合和可视化咱们将从加载所需的库和函数开始。 import seaborn as snsimport pandas as pd鸢尾花数据集TSNE拟合与可视化加载 Iris 数据集后，咱们将获取数据集的数据和标签局部。 x = iris.datay = iris.target而后，咱们将应用 TSNE 类定义模型，这里的 n_components 参数定义了指标维度的数量。'verbose=1' 显示日志数据，因而咱们能够查看它。 TSNE( verbose=1)接下来，咱们将在图中可视化后果。咱们将在数据框中收集输入组件数据，而后应用“seaborn”库的 scatterplot() 绘制数据。在散点图的调色板中，咱们设置 3，因为标签数据中有 3 种类型的类别。 df = p.Dtame()df["] = ydf["cm"] =z[:,0]df[cop"] = z[,]plot(hue=dfytlst()                patte=ns.cor_ptt("hls", 3),                dat=df) MNIST 数据集 TSNE 拟合和可视化接下来，咱们将把同样的办法利用于更大的数据集。MNIST手写数字数据集十分适合，咱们能够应用Keras API的MNIST数据。咱们只提取数据集的训练局部，因为这里用TSNE来测试数据就足够了。TSNE须要太多的工夫来解决，因而，我将只应用3000行。 点击题目查阅往期内容 R语言高维数据的主成分pca、 t-SNE算法降维与可视化剖析案例报告 左右滑动查看更多 01 02 03 04 x_train= xtrin[:3000]y_rin = ytrin[:3000]print(x_train.shape) MNIST 是一个三维数据，咱们将其变形为二维数据。 print(xtishpe)x_nit = rshap(_rin, [xran.shap[0],xtrn.shap[1]*xrin.shap[2])print(x_mit.shape) 在这里，咱们有 784 个特色数据。当初，咱们将应用 TSNE 将其投影到二维中，并在图中将其可视化。 z = tsne.fit(x_mnist)df["comp1"] = z[:,0]df["comp2"] = z[:,1]plot(huedf.tit(),                ata=f) 该图显示了 MNIST 数据的二维可视化。色彩定义了指标数字及其在 2D 空间中的特色数据地位。 ...

原文链接：http://tecdat.cn/?p=7553最近咱们被客户要求撰写对于出租车GPS轨迹数据的钻研报告，包含一些图形和统计输入。 通过解析原始数据 ，失去模式如下所示 数据  每次骑行都有十分具体的上/下车地位以及开始/完结工夫的详细信息。 上面显示了一个示例 ：  咱们留下了158,320,608个出租车行程的数据集，分为32,654个不同的终点/起点。 点击题目查阅往期内容 杭州出租车行驶轨迹数据空间工夫可视化剖析 左右滑动查看更多 01 02 03 04 自1987年以来，位于东79街和约克大巷的出租车站始终将上东区的居民带到华尔街。  我在数据中发现了沿着这条路线的252,210次记录。出租车均匀须要20.35分钟能力以22.11 mph的速度行驶。当然，凌晨4点出租车的行驶速度更快，然而大多数人直到凌晨6点或凌晨7点才开始上下班：  一年中，最忙的出租车沿该路线行驶234次（只有7辆出租车沿该路线行驶100次）： 只管前十名最常见的出租车司机的平均速度能够预测，但他们的速度并没有比大多数人快（这可能是因为他们常常每天长时间开车）。      SELECT pickup_street1, pickup_street2, dropoff_street1, dropoff_street2, trips_medallion, trips_pickup_datetime, trips_dropoff_datetime, ROUND(trips_avg_mph,4) AS avg_mpg, ROUND(trips_trip_duration_hours,4) AS num_hoursFROM [taxi_strava.joined_geohash_geonames]WHERE trips_geohashed_dropoff = 'dr5ru2' AND trips_geohashed_pickup = 'dr5rvj' 点击文末 “浏览原文” 获取全文残缺代码数据资料。 本文选自《基于出租车GPS轨迹数据的钻研：出租车行程的数据分析》。 点击题目查阅往期内容 基于出租车GPS轨迹数据的钻研：出租车行程的数据分析 用数据通知你出租车资源配置是否正当 把握出租车行驶的数据脉搏 ：出租车轨迹数据给你答案! 基于出租车GPS轨迹数据的钻研：出租车行程的数据分析 用数据通知你出租车资源配置是否正当 共享单车大数据报告 R语言用泊松Poisson回归、GAM样条曲线模型预测骑自行车者的数量 消费者共享汽车应用状况考察 新能源车主数据图鉴 python钻研汽车传感器数据统计可视化剖析 R语言ggmap空间可视化机动车交通事故地图 R语言ggmap空间可视化机动车碰撞–街道地图热力求 ...

原文链接：http://tecdat.cn/?p=10911最近咱们被客户要求撰写对于举荐零碎的钻研报告，包含一些图形和统计输入。 用户和产品的潜在特色编写举荐零碎矩阵合成工作原理应用潜在表征来找到相似的产品 1. 用户和产品的潜在特色咱们能够通过为每个用户和每部电影调配属性，而后将它们相乘并合并后果来预计用户喜爱电影的水平。 雷同的计算能够示意为矩阵乘法问题。首先，咱们把用户属性放在一个名为U的矩阵中，在这个例子中是5，-2，1，-5和5。而后，咱们把电影属性放在一个名为M的矩阵中，咱们应用矩阵乘法来找出用户的评分。 但要做到这一点，咱们必须曾经晓得用户属性和电影属性。为每个用户和每部电影提供属性评级并不容易。咱们须要找到一种主动的办法。咱们来看看电影评分矩阵， 它显示了咱们数据集中的所有用户如何评估电影。这个矩阵十分稠密，但它给了咱们很多信息。例如，咱们晓得用户ID2给电影1号五颗星。所以，基于此，咱们能够猜想，这个用户的属性可能相似于电影的属性，因为它们匹配的很好。换句话说，咱们有一些线索能够应用。 让咱们看看咱们如何利用这些线索来理解每部电影和每个用户。在咱们刚刚看到的等式中，U乘M等于电影等级，咱们曾经晓得一些用户的理论电影等级。咱们曾经领有的电影评分矩阵是咱们方程式的解决方案。尽管它是解决方案的一部分，然而这个阵列依然有很多破绽，但对于咱们来说，这曾经足够了。 实际上，咱们能够应用目前为止咱们所晓得的电影评级，而后逆向找到满足该等式的U矩阵和M矩阵。当然，这才是最酷的局部。当咱们将U和M相乘时，他们实际上会给咱们一个残缺的矩阵，咱们能够应用那个实现的矩阵来举荐电影。让咱们回顾一下咱们将如何构建这个举荐零碎。 首先，咱们创立了咱们在数据集中所有用户评论的矩阵。接下来，咱们从已知的评论中合成出一个U矩阵和一个M矩阵。最初，咱们将把咱们找到的U和M矩阵相乘，失去每个用户和每部电影的评分。然而还有一个问题。以前，当咱们为每个用户和每部电影手工创立属性时，咱们晓得每个属性的含意。咱们晓得第一个属性代表动作，第二个代表剧情，等等。然而当咱们应用矩阵合成来提出U和M时，咱们不晓得每个值是什么意思。咱们所晓得的是，每个价值都代表了一些让用户感觉被某些电影吸引的特色。咱们不晓得如何用文字来形容这些特色。因而，U和M被称为潜在向量。潜在的词意味着暗藏。换句话说，这些向量是暗藏的信息，咱们通过查看评论数据和反向推导。 点击题目查阅往期内容 混合IBCF协同过滤举荐算法举荐引擎的摸索 左右滑动查看更多 01 02 03 04 2. 编写举荐零碎咱们来编写举荐零碎的次要代码。关上Chapter 5/factor_review_matrix.py。首先，我将应用pandas read_csv函数将检查数据集加载到名为raw_dataset_df的数据集中。 而后咱们应用pandas数据透视表函数来构建评论矩阵。在这一点上，ratings_df蕴含一个稠密的评论阵列。 接下来，咱们心愿将数组合成以找到用户属性矩阵和咱们能够从新乘回的电影属性矩阵来从新创立收视率数据。为此，咱们将应用低秩矩阵合成算法。我曾经在matrix_factorization_utilities.py中蕴含了这个实现。咱们将在下一个视频中具体探讨它是如何工作的，但让咱们持续应用它。首先，咱们传递了评分数据，然而咱们将调用pandas的as_matrix()函数，以确保咱们作为一个numpy矩阵数据类型传入。 接下来，这个办法承受一个名为num_features的参数。Num_features管制为每个用户和每个电影生成多少个潜在特色。咱们将以15为终点。这个函数还有个参数regularization_amount。当初让咱们传入0.1。在前面的文章中咱们将探讨如何调整这个参数。 函数的后果是U矩阵和M矩阵，每个用户和每个电影别离具备15个属性。当初，咱们能够通过将U和M相乘来失去每部电影的评分。但不是应用惯例的乘法运算符，而是应用numpy的matmul函数，所以它晓得咱们要做矩阵乘法。 后果存储在一个名为predicted_ratings的数组中。最初，咱们将predict_ratings保留到一个csv文件。 首先，咱们将创立一个新的pandas数据框来保留数据。对于这个数据框，咱们会通知pandas应用与ratings_df数据框中雷同的行和列名称。而后，咱们将应用pandas csv函数将数据保留到文件。运行这个程序后能够看到，它创立了一个名为predicted_ratings.csv的新文件。咱们能够应用任何电子表格应用程序关上该文件。 这个数据看起来就像咱们原来的评论数据，当初每个单元格都填满了。当初咱们评估下每个单个用户会为每个独自的电影评分。例如，咱们能够看到用户3评级电影4，他们会给它一个四星级的评级。当初咱们晓得所有这些评分，咱们能够依照评分程序向用户举荐电影。让咱们看看用户1号，看看咱们举荐给他们的电影。在所有这些电影中，如果咱们排除了用户以前评估过的电影，左边34号电影是最高分的电影，所以这是咱们应该举荐给这个用户的第一部电影。当用户观看这部电影时，咱们会要求他们评分。如果他们的评估与咱们预测的不统一，咱们将增加新评级并从新计算此矩阵。这将有助于咱们进步整体评分。咱们从中取得的评分越多，咱们的评分阵列中就会呈现的孔越少，咱们就有更好的机会为U和M矩阵提供精确的值。 3. 矩阵合成工作原理因为评分矩阵等于将用户属性矩阵乘以电影属性矩阵的后果，所以咱们能够应用矩阵合成反向工作以找到U和M的值。在代码中，咱们应用称为低秩矩阵合成的算法，去做这个。咱们来看看这个算法是如何工作的。矩阵合成是一个大矩阵能够分解成更小的矩阵的思维。所以，假如咱们有一个大的数字矩阵，并且假如咱们想要找到两个更小的矩阵相乘来产生那个大的矩阵，咱们的指标是找到两个更小的矩阵来满足这个要求。如果您碰巧是线性代数的专家，您可能晓得有一些规范的办法来对矩阵进行因式分解，比方应用一个称为奇怪值合成的过程。然而，这是有这么一个非凡的状况下，将无奈失常工作。问题是咱们只晓得大矩阵中的一些值。大矩阵中的许多条目是空白的，或者用户还没有查看特定的电影。所以，咱们不是间接将评级数组分成两个较小的矩阵，而是应用迭代算法预计较小的矩阵的值。咱们会猜想和查看，直到咱们靠近正确的答案。哎哎等等， 咋回事呢？首先，咱们将创立U和M矩阵，但将所有值设置为随机数。因为U和M都是随机数，所以如果咱们当初乘以U和M，后果是随机的。下一步是查看咱们的计算评级矩阵与实在评级矩阵与U和M的以后值有多不同。然而咱们将疏忽评级矩阵中所有没有数据的点，只看在咱们有理论用户评论的中央。咱们将这种差别称为老本。老本就是错误率。接下来，咱们将应用数字优化算法来搜寻最小老本。数值优化算法将一次调整U和M中的数字。指标是让每一步的老本函数更接近于零。咱们将应用的函数称为fmin_cg。它搜寻使函数返回最小可能输入的输出。它由SciPy库提供。最初，fmin_cg函数将循环数百次，直到咱们失去尽可能小的代价。当老本函数的价值如咱们所能失去的那样低，那么U和M的最终值就是咱们将要应用的。然而因为它们只是近似值，所以它们不会齐全完满。当咱们将这些U矩阵和M矩阵相乘来计算电影评级时，将其与原始电影评级进行比拟，咱们会看到还是有一些差别。然而只有咱们靠近，大量的差别就无关紧要了。 4. 应用潜在特色来找到相似的产品 搜索引擎是用户发现新网站的罕用形式。当第一次用户从搜索引擎拜访您的网站时，您对用户尚不足以提供个性化举荐，直到用户输出一些产品评论时，咱们的举荐零碎还不能举荐他们。在这种状况下，咱们能够向用户展现与他们曾经在查看的产品相似的产品。指标是让他们在网站上，让他们看更多的产品。你可能在网上购物网站上看到过这个性能，如果你喜爱这个产品，你可能也会喜爱这些其余的产品。通过应用矩阵合成计算产品属性，咱们能够计算产品类似度。让咱们来看看find_similar_products.py。首先，咱们将应用pandas的读取CSV性能加载电影评级数据集。 咱们还会应用read_csv将movies.csv加载到名为movies_df的数据框中。 而后，咱们将应用pandas的数据透视表函数(pivot_table)来创立评分矩阵，咱们将应用矩阵合成来计算U和M矩阵。当初，每个电影都由矩阵中的一列示意。首先，咱们应用numpy的转置函数来触发矩阵，使每一列变成一行。 这只是使数据更容易解决，它不会扭转数据自身。在矩阵中，每个电影有15个惟一的值代表该电影的特色。这意味着其余电影简直雷同的电影应该是十分类似的。要找到相似这个电影的其余电影，咱们只须要找到其余电影的编号是最靠近这部电影的数字。这只是一个减法问题。让咱们抉择用户正在看的次要电影，让咱们抉择电影ID5。 如果你喜爱，你能够抉择其余的电影。当初，咱们来看看电影ID5的题目和流派。咱们能够通过查看movies_df数据框并应用pandas的loc函数通过其索引查找行来做到这一点。让咱们打印出该电影的题目和流派。 接下来，让咱们从矩阵中获取电影ID为5的电影属性。咱们必须在这里减去一个，因为M是0索引，但电影ID从1开始。当初，让咱们打印出这些电影属性，以便咱们看到它们，这些属性咱们筹备好找到相似的电影。 第一步是从其余电影中减去这部电影的属性。这一行代码从矩阵的每一行中别离减去以后的电影特色。这给了咱们以后电影和数据库中其余电影之间的分数差别。您也能够应用四个循环来一次减去一个电影，但应用numpy，咱们能够在一行代码中实现。第二步是取咱们在第一步计算出的差值的绝对值，numpy的ABS函数给咱们绝对值，这只是确保任何正数进去都是正值。接下来，咱们将每个电影的15个独自的属性差别合并为一个电影的总差别分数。numpy的总和性能将做到这一点。咱们还会传入拜访权限等于一个来通知numpy总结每行中的所有数字，并为每行产生一个独自的总和。在这一点上，咱们实现了计算。咱们只是将计算得分保留回电影列表中，以便咱们可能打印每部电影的名称。在第五步中，咱们依照咱们计算的差别分数对电影列表进行排序，以便在列表中首先显示起码的不同电影。这里pandas提供了一个不便的排序值函数。最初，在第六步中，咱们打印排序列表中的前五个电影。这些是与以后电影最类似的电影。 好的，咱们来运行这个程序。咱们能够看到咱们为这部电影计算的15个属性。这是咱们发现的五个最类似的电影。第一部电影是用户曾经看过的电影。接下来的四部电影是咱们向用户展现的相似我的项目。依据他们的头衔，这些电影看起来可能十分类似。他们仿佛都是对于立功和考察的电影。续集，大城市法官三，都在名单上。这是用户可能也会感兴趣的电影。您能够更改电影ID并再次运行该程序，以查看与其余电影相似的内容。 本文摘选 《 python机器学习：举荐零碎实现（以矩阵合成来协同过滤） 》 ，点击“浏览原文”获取全文残缺材料。 点击题目查阅往期内容 R语言NLP案例：LDA主题文本开掘优惠券举荐网站数据 scrapy爬虫框架和selenium的应用：对优惠券举荐网站数据LDA文本开掘 电商行业智能举荐引擎的摸索 用r语言对优惠券举荐网站数据LDA文本开掘 scrapy爬虫框架和selenium的应用：对优惠券举荐网站数据LDA文本开掘 Python应用矩阵合成法找到相似的音乐 Python用PyMC3实现贝叶斯线性回归模型 python在Scikit-learn中用决策树和随机森林预测NBA获胜者 python主题LDA建模和t-SNE可视化 python用线性回归预测股票价格 Python中利用长短期记忆模型LSTM进行工夫序列预测剖析 - 预测电力耗费数据 Python  Monte Carlo K-Means聚类实战钻研 Python基于粒子群优化的投资组合优化钻研 ...

报告链接：http://tecdat.cn/?p=32389原文出处：拓端数据部落公众号新冠疫情等对商业活动进行了从新塑造，并使金融流动在商业活动中的地位产生了变动。在可继续倒退的时代背景下，财务人员须要适应新的工作模式，被动承受新的技术，将关注的重点从传统的财务报告范畴拓展到可持续性、包容性和多元化，以及社会影响等方面。 不同的公司，其财务数字化转型的出发点和门路是不一样的，然而它们都指向了一个独特的将来财务愿景，也就是成为一个策略合作伙伴，并且遵循着某些独特的准则和规定。 依据一项寰球高级管理人员考察，60%的受访者将数字技术作为2022年企业倒退的次要能源，59%的受访者将其作为企业倒退的重心。加入调研的首席财务官统一认为：构建财务业务伙伴关系（50%）、在财务布局和预测中引入预测性模型和情景剖析（48%）、业务流程自动化与智能化（39%）、升高财务老本（30%）是财务数字化转型的重点（见图）。 本专题内的参考报告（PDF）目录微软&普华永道：迈向将来财务 - 中国企业财务数字化转型白皮书 报告2022-04-18普华永道：群雄逐鹿 变者胜出——商业银行财务数字化转型 报告2021-04-30用友薪福社：2023企业倒退过程中财务作用与价值剖析白皮书 报告2023-05-02用友：2023大型企业财务数智化转型白皮书 报告2023-04-18用友：中国财务从业者生存现状白皮书 报告2023-04-16中兴新云：ChatGPT解读及财务利用摸索 报告2023-03-19安永：国内财务报告准则利用-能源转型：碳捕集与封存的会计思考事项 报告2023-03-17RGF：2022年新生代财务高管洞见 报告2023-02-04IBM：AI对财务职能的量化影响：改善流程品质、降本增效 报告2023-02-01智能财务研究院：智能财务背景下财务人才能力框架和造就门路钻研报告 报告2023-01-25智能财务研究院：2022年中国企业智能财务年度考察 报告2023-01-25德勤：首席财务官助力企业拥抱数智改革-2022年中国首席财务官调查报告 报告2023-01-25德勤：关键时刻系列白皮书之动静财务- 报告2023-01-03德勤：2022年中国首席财务官调查报告第2期：数智时代，首席财务官的数... 报告2022-12-30智能财务研究院：人工智能技术财务利用蓝皮书 报告2022-12-10毕马威：2022年寰球半导体行业瞻望-只管供应链面临严厉挑战-但财务和... 报告2022-10-28BCG：财务职能是否为将来做好筹备？(英文版） 报告2022-09-27艾媒征询：2022年中国数字云财务行业倒退钻研报告 报告2022-09-15艾媒征询：2022年中国数字云财务行业倒退钻研报告 报告2022-09-15艾媒征询：2022年中国数字云财务行业倒退钻研报告 报告2022-08-28德勤：新冠疫情对储蓄的影响：财务安全感升高 报告2022-08-17普华永道：2022年国内财务报告准则变动 报告2022-06-16用友网络：2022大型企业财务数智化转型白皮书-实时会计智能财务 报告2022-06-07普华永道：2022年国内财务报告准则的变动 报告2022-05-25德勤：2022年中国首席财务官调查报告 报告2022-05-10智能财务：2021调查报告中国企业财务智能化现状 报告2022-05-03微软&普华永道：迈向将来财务 - 中国企业财务数字化转型白皮书 报告2022-04-18德勤：财务2025：回顾与瞻望（上） 报告2022-02-11普华永道&ACCA：财务职能：把握时机 报告2022-01-20亿欧智库：业财交融开启智能时代全链路财务改革 报告2021-07-06普华永道：群雄逐鹿 变者胜出——商业银行财务数字化转型 报告2021-04-30

全文链接：http://tecdat.cn/?p=32380原文出处：拓端数据部落公众号分析师：Zhuhua Huang在多项用户数据中寻找与预测值相干的属性。查看各个特色的散布与特色之间的关联。剖析用户数据，查看特定人群的应用习惯进行产品优化。最初抉择适合的模型与参数来进行预测。 解决方案工作/指标依据爱彼迎的2009-2014年的用户数据，预测用户第一次预约的目的地城市。同时剖析用户的行为习惯。   数据源筹备 ：数据源蕴含训练集用户数据与测试集用户数据，用户数据蕴含id, 性别，年龄，创立账户工夫，第一次预约工夫，目的地城市（需预测值）等。 首先将训练集数据与测试集数据整合在一起。查看数据并荡涤数据，解决脏值 。 将年龄中的离群值（<18 或 >100）删除。 特色转换 ：通过画图（柱状图，箱形图）直观展现每个特色的散布状况和该特色对于预测值的影响。 图表 1 性别散布 图表 2 性别与预测值的关系 图表3 App应用品种与指标城市的散布   通过剖析，将无意义的特征值删除，如用户id，第一次激活工夫等。 将分类数据（性别，语言，应用的设施类型）进行独热编码。 并将工夫类型数据转化成年，月，日变量。寻找不同月份与账号创立的关联。 图表4 2013年每月账号创立统计 图表5 2013年每月目的地城市剖析 结构以上阐明了如何抽取相干特色，咱们大抵有如下训练样本（只列举局部特色）。 划分训练集和测试集为了证实模型的准确性，将训练集中的数据再分为训练集和测试集。当账户发明工夫为2014年以前时，数据为训练集，2014年为测试集。 建模XGBoost:高效地实现了GBDT算法并进行了算法和工程上的许多改良，其原理是一直地增加树，每次增加一个树会学习一个新函数f(x)，并拟合上次预测的残差。 当咱们训练实现失去k棵树，咱们要预测一个样本的分数，其实就是依据这个样本的特色，在每棵树中会落到对应的一个叶子节点，每个叶子节点就对应一个分数 最初只须要将每棵树对应的分数加起来就是该样本的预测值。 最初选取概率最大的预测值作为预测后果。 随机森林：随机森林是一种集成学习，通过建设几个模型组合的来解决繁多预测问题。它的工作原理是生成多个分类器/模型，各自独立地学习和作出预测。这些预测最初联合成单预测，因而优于任何一个单分类的做出预测。它依附于决策树的投票抉择来决定最初的分类后果。 模型优化 1.特征提取，样本抽样，参数调参。 通过图像能够看出,局部指标城市在某些月份观光量增多。 年纪较长（40+）的人群更偏向于去US。 未填写性别信息的人更偏向于不预约。 应用英语为母语的人群相较于其余人群更偏向于去US。 大多数用户更偏向于应用web进行操作，也有一部分应用ios零碎操作。 能够向年长人群与母语为英语人群更多的举荐US的住宿信息，其余人群则多样化的推广。 优化ios，安卓等零碎上的产品，以此取得更多用户。 通过应用XGBoost来进行预测，最终失去准确率为0.628 通过应用随机森林来进行预测，最终失去准确率为0.749 能够得出应用随即森林算法比XGBoost准确性更高。 输入/预测后果（局部）： 对于作者 在此对Zhuhua Huang对本文所作的奉献示意诚挚感激，她在西交利物浦大学实现了信息与计算迷信学位。善于数据采集与解决。 最受欢迎的见解 1.PYTHON用户散失数据挖掘：建设逻辑回归、XGBOOST、随机森林、决策树、反对向量机、奢侈贝叶斯模型和KMEANS聚类用户画像 2.R语言基于树的办法：决策树，随机森林 3.python中应用scikit-learn和pandas决策树 4.机器学习：在SAS中运行随机森林数据分析报告 5.R语言用随机森林和文本开掘进步航空公司客户满意度 6.机器学习助推快时尚精准销售工夫序列 7.用机器学习辨认一直变动的股市情况——隐马尔可夫模型的利用 ...

5 月 6 日，由国家金融与倒退实验室金融科技钻研核心学术领导，北京立言金融与倒退研究院、神州控股、神州信息、神州数码团体独特主办的 2023 年数云原力大会“数据资产•金融外围竞争力”主题论坛在京举办，会议现场揭牌成立了六合上甲数据资产钻研实验室。作为实验室核心成员之一，Fabarta 参加编写了《2023 数据资产盘点实际白皮书》，并在会议现场与各方独特公布该白皮书。Fabarta 在白皮书中提供了针对图数据的资产盘点办法，以及如何联合图与 AI 的技术对企业的多模数据资产进行智能化盘点的实践经验。 六合上甲数据资产钻研实验室由神州信息上地大数据研究院和清华大学穿插信息核心技术研究院发动成立，汇聚了金融机构、互联网公司、大数据公司、高校钻研机构以及国内外大数据专家。实验室关注数据资产化相干的畛域，包含数据权属界定、数据评估定价、数据资产交易、数据资产使用、数据合规建设、法律危险防备等。作为实验室核心成员之一，Fabarta 将踊跃推动大数据、云计算和人工智能技术在金融畛域的广泛应用，踊跃推动图智能技术在金融行业数据资产治理的倒退和利用，为金融机构提供更先进、更智能的数据资产治理技术与解决方案。同时，Fabarta 将踊跃与业内生态搭档独特摸索、单干翻新，携手推动数据因素市场生态体系建设以及数据资产化过程，为构建金融行业外围竞争力作出踊跃奉献。 在《2023 数据资产盘点实际白皮书》中，Fabarta 提出了图数据资产盘点的技术、准则及办法，并具体介绍了如何应用图和 AI 技术来赋能智能数据资产盘点、晋升金融行业的外围竞争力。金融机构通过将简单的金融数据关系结构化为图模型，以直观的形式展现数据资产间的关联性，从而更好地发现潜在的危险和时机。借助 AI 技术，金融机构可实现智能数据资产盘点，进步数据分析的效率和准确性，从而晋升外围竞争力。Fabarta 为金融行业提供了翻新且具备指导意义的数据资产盘点办法，为金融企业的数据资产建设与倒退提供了可行的领导与借鉴。 数据因素化是数字经济时代倒退的必然趋势，将来数据资产也将成为金融行业的外围竞争力之一，而图和 AI 技术的联合将对数据资产治理产生深远影响。作为一家专一于图智能畛域的国际化公司，Fabarta（北京枫清科技有限公司）致力于解决在大量异构数据环境下通过图智能技术开掘简单业务价值的问题，打造面向 AI 的 Infra（技术基础设施）。作为外围场景之一，Fabarta 赋能企业客户和业务合作伙伴，帮忙他们更加便捷地利用图智能技术，智能化地梳理和盘点企业异构数据资产，为企业数据资产的价值评估和加工等重要环节提供无力反对。同时，Fabarta 还能够通过图智能技术对企业的数据资产进行加工，使其产生商业价值，并促成数据资产的价值流通。 Fabarta 目前的产品体系分为三层。根底层是 ArcGraph 图智能引擎，采纳分布式架构设计，交融了图数据库和图计算能力，提供更高速的查问性能和一体化应用体验，已实现中国信通院“可信数据库”评测。中间层是低代码图剖析平台，简化简单的图技术细节，让图技术疾速落地于业务场景中，实用于数据因素的服务生态、价值评估和数据加工，进一步开释数据生产力，晋升数据资产的管理效率。最上层是围绕垂直畛域打造的改革型利用，如图加强数据治理平台产品，利用图和 AI 技术切实解决数据治理以及企业数据资产盘点难题，帮忙企业实现分布式、自动化、智能化的数据管理，更不便地治理和治理数据资产。 将来，Fabarta 将与六合上甲数据资产钻研实验室的其余核心成员单位增强单干，与各类金融机构开展更严密的单干关系，充分利用图和 AI 技术，为客户提供更高效、更精准的数据资产治理服务。同时，Fabarta 将积极参与技术交换与单干，与业界同仁独特推动大数据、云计算和人工智能等技术在金融畛域的利用和倒退，为金融业的数字化转型和智能化降级做出踊跃奉献。 理解更多 Fabarta 相干信息，欢送拜访官网：Fabarta 官网

全文链接：http://tecdat.cn/?p=22328最近咱们被客户要求撰写对于部分加权回归的钻研报告，包含一些图形和统计输入。 目前，回归诊断不仅用于个别线性模型的诊断，还被逐步推广利用于狭义线性模型畛域（如用于logistic回归模型），但因为个别线性模型与狭义线性模型在残差散布的假设等方面有所不同，所以推广和利用还存在许多问题 鉴于此，本文应用图表考查logistic模型的拟合优度。 如何解决从逻辑回归中失去的残差图？为了更好地了解，让咱们思考以下数据集 glm(Y~X1+X2,family=binomial)如果咱们应用R的诊断图，第一个是残差的散点图，对照预测值。 > plot(reg,which=1)也能够 > plot(predict(reg),residuals(reg))> abline(h=0,lty=2 ) 为什么咱们会有这两条线的点？因为咱们预测了一个变量取值为0或1的概率。当咱们应用黑白时，能够更分明地看到，如果真值是0，那么咱们总是预测得更多，残差必须是负的（蓝点），如果真值是1，那么咱们就低估了，残差必须是正的（红点）。当然，还有一个枯燥的关系 > plot(predict(reg),residuals(reg) ) 点正好在一条平滑的曲线上，是预测值的一个函数。 点击题目查阅往期内容 数据分享|R语言逻辑回归、Naive Bayes贝叶斯、决策树、随机森林算法预测心脏病 左右滑动查看更多 01 02 03 04 当初，从这个图上看不出什么。咱们运行一个部分加权回归，看看产生了什么。  lowess(predict(reg),residuals(reg) 这是咱们在第一个诊断函数中所失去的。但在这个部分回归中，咱们没有失去置信区间。咱们能够假如图中水平线十分靠近虚线吗？  segments( fit+2* se.fit,  fit-2* se.fit ) 能够。这个图表表明什么？ 事实上，该图可能不是察看残差的惟一办法。如果不把它们与两个解释变量绘制在一起呢？例如，如果咱们将残差与第二个解释变量作比照，咱们会失去 > lines(lowess(X2,residuals(reg)) 对照一下，该图与咱们之前的图类似。 如果咱们当初看一下与第一个解释变量的关系： > lines(lowess(X1,residuals(reg)) 因为咱们能够分明地辨认出二次方的影响。这张图表明，咱们应该对第一个变量的平方进行回归。而且能够看出它是一个重要的影响因素。 当初，如果咱们运行一个包含这个二次方效应的回归，咱们会失去什么。  glm(Y~X1+I(X1^2)+X2,family=binomial) 看起来和第一个逻辑回归模型后果相似。那么本文的观点是什么？观点是 图形能够用来察看可能出错的中央，对可能的非线性转换有更多的直觉判断。图形不是万能的，从实践上讲，残差线应该是一条程度的直线。但咱们也心愿模型尽可能的简略。所以，在某个阶段，咱们兴许应该依附统计测验和置信区间。 点击文末 “浏览原文” 获取全文残缺材料。 本文选自《R语言用部分加权回归(Lowess)对logistic逻辑回归诊断和残差剖析》。 点击题目查阅往期内容 【视频】CNN（卷积神经网络）模型以及R语言实现回归数据分析 PYTHON用时变马尔可夫区制转换（MARKOV REGIME SWITCHING）自回归模型剖析经济工夫序列 数据分享|R语言逻辑回归、Naive Bayes贝叶斯、决策树、随机森林算法预测心脏病 R语言逻辑回归logistic模型剖析泰坦尼克titanic数据集预测生还状况R语言是否对二分连续变量执行逻辑回归 R语言用lme4多层次（混合效应）狭义线性模型（GLM），逻辑回归剖析教育留级考察数据 R语言随机森林RandomForest、逻辑回归Logisitc预测心脏病数据和可视化剖析 R语言基于Bagging分类的逻辑回归(Logistic Regression)、决策树、森林剖析心脏病患者 R语言逻辑回归（Logistic回归）模型分类预测病人冠心病危险 R语言用部分加权回归(Lowess)对logistic逻辑回归诊断和残差剖析R语言用主成分PCA、 逻辑回归、决策树、随机森林剖析心脏病数据并高维可视化 R语言用线性模型进行臭氧预测：加权泊松回归，一般最小二乘，加权负二项式模型，多重插补缺失值R语言Bootstrap的岭回归和自适应LASSO回归可视化 R语言中回归和分类模型抉择的性能指标 R语言多元工夫序列滚动预测：ARIMA、回归、ARIMAX模型剖析 R语言用lme4多层次（混合效应）狭义线性模型（GLM），逻辑回归剖析教育留级考察数据 R语言计量经济学：虚构变量(哑变量)在线性回归模型中的利用 R语言 线性混合效应模型实战案例 R语言混合效应逻辑回归（mixed effects logistic）模型剖析肺癌数据 R语言如何用潜类别混合效应模型（LCMM）剖析抑郁症状 R语言基于copula的贝叶斯分层混合模型的诊断准确性钻研 R语言建设和可视化混合效应模型mixed effect model R语言LME4混合效应模型钻研老师的受欢迎水平 R语言 线性混合效应模型实战案例 R语言用Rshiny摸索lme4狭义线性混合模型（GLMM）和线性混合模型（LMM） R语言基于copula的贝叶斯分层混合模型的诊断准确性钻研 R语言如何解决线性混合模型中畸形拟合(Singular fit)的问题 基于R语言的lmer混合线性回归模型 R语言用WinBUGS 软件对学术能力测验建设档次（分层）贝叶斯模型 R语言分层线性模型案例 R语言用WinBUGS 软件对学术能力测验（SAT）建设分层模型 应用SAS，Stata，HLM，R，SPSS和Mplus的分层线性模型HLM R语言用WinBUGS 软件对学术能力测验建设档次（分层）贝叶斯模型 SPSS中的多层（等级）线性模型Multilevel linear models钻研整容手术数据 用SPSS预计HLM多层（档次）线性模型模型 ...

原文链接：http://tecdat.cn/?p=23652最近咱们被客户要求撰写对于贝叶斯回归的钻研报告，包含一些图形和统计输入。 本文为读者提供了如何进行贝叶斯回归的根本教程。包含实现导入数据文件、摸索汇总统计和回归剖析 在本文中，咱们首先应用软件的默认先验设置。在第二步中，咱们将利用用户指定的先验，对本人的数据应用贝叶斯。 筹备工作本教程要求: 已装置的JAGS装置R软件。假设检验的基本知识相关性和回归的基本知识贝叶斯推理的基本知识R语言编码的基本知识数据实例咱们在这个练习中应用的数据是基于一项对于预测博士生实现论文工夫的钻研（Van de Schoot, Yerkes, Mouw and Sonneveld 2013）。钻研人员询问了博士生实现他们的博士论文须要多长时间（n=333）。结果显示，博士学位获得者均匀花了59.8个月（5年4个月）来实现他们的博士学位。变量B3掂量打算和理论我的项目工夫之间的差别，以月为单位（均匀=9.97，最小=-31，最大=91，sd=14.43）。 对于目前的工作，咱们感兴趣的问题是，博士学位获得者的年龄（M=31.7，SD=6.86）是否与他们我的项目的延期无关。 预计实现工夫和年龄之间的关系是非线性的。这可能是因为在人生的某个阶段（即三十多岁），家庭生存比你在二十多岁时或年长时占用了你更多的工夫。 因而，在咱们的模型中，差距（B3）是因变量，年龄和年龄平方是预测因素。 问题：请写出零假如和备择假如。 写下代表这个问题的无效假设和备选假如。你认为哪个假如更有可能？ H0:_年龄与博士我的项目的延期无关。_ H1: 年龄与博士我的项目的延期无关。 H0:_age2与博士我的项目的延期无关。_ H1:_age2与博士我的项目的延期无关。_ 向下滑动查看后果▼ *相干视频 ** 拓端 ，赞36 筹备--导入和摸索数据数据是一个.csv文件，但你能够应用以下语法间接将其加载到R中。 一旦你加载了你的数据，倡议你检查一下你的数据导入是否顺利。因而，首先看看你的数据的汇总统计。你能够应用describe()函数。 问题： 你所有的数据都被正确地载入了吗？也就是说，所有的数据点都有实质性的意义吗？ describe(data) 描述性统计有意义。 差别。平均值（9.97），SE（0.79）。 年龄。平均值（31.68），SE（0.38）。 age2。平均值（1050.22），SE（35.97）。 向下滑动查看后果▼ ** 绘图在持续剖析数据之前，咱们还能够绘制冀望的关系。 plot(aes(x = age,             y = diff)) 回归在这个练习中，你将钻研博士生的年龄和age2对他们的我的项目工夫延期的影响，这作为后果变量应用回归剖析。 如你所知，贝叶斯推理包含将先验散布与从数据中取得的似然性相结合。指定先验散布是贝叶斯推断中最要害的一点，应该受到高度重视（例如Van de Schoot等人，2017）。在本教程中，咱们将首先依赖默认的先验设置。 点击题目查阅往期内容 R语言实现贝叶斯分位数回归、lasso和自适应lasso贝叶斯分位数回归剖析 左右滑动查看更多 01 02 03 04 要用运行多元回归，首先要指定模型，而后拟合模型，最初取得总结。模型的指定办法如下。 咱们想要预测的因变量。"~"，咱们用它来示意咱们当初给其余感兴趣的变量。(相当于回归方程的"="）。用求和符号'+'分隔的不同自变量。最初，咱们插入因变量有一个方差，有一个截距。上面的代码是如何指定回归模型的。 # 1) 指定模型 '#回归模型                    diff ~ age + age2                    #显示因变量有方差                    diff ~~ diff                    #有一个截距                    diff ~~ 1'而后，咱们须要应用以下代码来拟合模型。咱们指定target = "jags "来应用Jags而不是Stan编译器。 fitbayes(model, data, target = "jags", test = "none", seed = c(12,34,56) )# test="none "的输出进行了一些后验的计算，咱们当初不须要，放慢了计算过程。# 种子命令只是为了保障在屡次运行采样器时有雷同的精确后果。你不须要设置这个。当应用Jags时，你须要设置尽可能多的种子链（默认）。当初咱们用summary(fit.bayes)来看看总结。 显示输入 频率主义模型与贝叶斯分析模型所提供的后果的确不同。 贝叶斯统计推断和_频率_主义统计办法之间的要害区别在于预计的未知参数的性质。在_频率_主义框架中，一个感兴趣的参数被假设为未知的，但却是固定的。也就是说，假如在人口中只有一个实在的人口参数，例如，一个实在的平均值或一个实在的回归系数。在贝叶斯的主观概率观中，所有的未知参数都被视为不确定的，因而要用一个概率分布来形容。每个参数都是未知的，而所有未知的货色都会失去一个散布。 这就是为什么在_频率_推断中，你次要失去的是一个未知但固定的群体参数的点估计。这是一个参数值，思考到数据，它最有可能呈现在人群中。附带的置信区间试图让你进一步理解这个估计值的不确定性。重要的是要意识到，置信区间只是形成一个模拟量。在从人口中抽取的有限多的样本中，构建（95%）置信区间的程序将使其在95%的工夫内蕴含实在的人口值。这并没有为你提供任何信息，即人口参数位于你所剖析的十分具体和惟一的样本中的置信区间边界内的可能性有多大。 在贝叶斯剖析中，你推断的要害是感兴趣的参数的后验散布。它满足了概率分布的每一个属性，并量化了人口参数位于某些区域的概率。一方面，你能够通过它的模式来形容后验的特点。这是一个参数值，思考到数据和它的先验概率，它在人群中是最有可能的。另外，你也能够应用后验的平均数或中位数。应用雷同的散布，你能够构建一个95%的置信区间，与_频率_主义统计中的置信区间绝对应。除了置信区间之外，贝叶斯的对应区间间接量化了人口值在肯定范畴内的概率。所关注的参数值有95%的概率位于95%置信区间的边界内。与置信区间不同，这不仅仅是一个模拟量，而是一个扼要直观的概率申明。 ...

原文链接：http://tecdat.cn/?p=12111最近咱们被客户要求撰写对于期权定价的钻研报告，包含一些图形和统计输入。 在本文中，我将向您展现如何模仿股票价格的Heston随机稳定率模型 Heston模型是一种期权估值办法，它思考到同一资产在给定工夫交易的不同期权的波动性变动。它试图通过应用随机过程来模仿稳定率和利率来从新创立市场定价。Heston模型的特点是将稳定率函数的平方根蕴含在整个定价函数中。 对于固定的无风险利率，形容为： 通过应用这种模型，能够得出欧洲看涨期权的价格 。 这是函数的形容。 callHestoncf(S, X, tau, r, v0, vT, rho, k, sigma){# S = 股价在到期日的价格, X = 行权价格, tau = 到期日# r = 为无风险利率, q = 股息收益# v0 = 初始方差, vT = 长期方差# rho = 相关系数, k = 是Vt回归至的速度；# sigma = 稳定率}点击题目查阅往期内容 R语言Black Scholes和Cox-Ross-Rubinstein期权定价模型案例 左右滑动查看更多 01 02 03 04 当初，进行蒙特卡洛定价。咱们将为3个欧洲看涨期权定价，具备3种不同的行权价格。咱们在15年中应用100000个模仿，每个月进行一次。以下是仿真的参数： #初始价格S0 <- 100# 模仿次数（能够随便缩小）n <- 100000# 抽样频率freq <- "monthly"# 稳定率均值回复速度kappa <- 0.003#稳定率volvol <- 0.009# 相关性。成交量和现货价格rho <- -0.5# 初始方差V0 <- 0.04# 长期的方差theta <- 0.04#初始短期利率r0 <- 0.015 # 期权到期日horizon <- 15#期权行权价格strikes <- c(140, 100, 60)为了应用模仿Heston模型，咱们首先须要定义如何进行模仿。 ...

全文链接：http://tecdat.cn/?p=17685最近咱们被客户要求撰写对于马尔可夫区制转移模型的钻研报告，包含一些图形和统计输入。 咱们被要求在本周提供一个报告，该报告将联合金融统计，优化等数值办法分析师通常关怀检测市场何时“发生变化”：几个月或几年内市场的典型行为能够立刻转变为十分不同的行为。投资者心愿及时发现这些变动，以便能够相应地调整其策略，然而这可能很艰难。 让咱们思考一个简化的示例。牛市能够被定义股票市场广泛看涨且持续时间较长的市场。熊市对应于指连续工夫绝对较长的大跌并且有绝对较高的波动性。咱们能够应用随机数来近似这种行为：它将在牛市和熊市期间生成某些股票或指数的 每日收益（或价格变动），每期继续100天： bull1 = normrnd( 0.10, 0.15, 100, 1);bear = normrnd(-0.01, 0.20, 100, 1);bull2 = normrnd( 0.10, 0.15, 100, 1);returns = [bull1; bear; bull2];牛市期间的平均数为正（与增长绝对应），而熊市期间的平均数为负。还要留神，熊市（空头）比牛市更不稳固（稳定更大）。 因为咱们模仿了这些数据，所以咱们晓得它的行为形式。然而，投资者只是在这些市场产生时察看它们： plot(returns)xlabel('Day number')ylabel('Daily change in price') 因为数据的波动性，可能难以检测何时熊市产生：下面的图看起来十分像是一个随机过程，而不是相邻的牛市/熊市/牛市期间。 点击题目查阅往期内容 R语言如何做马尔可夫转换模型markov switching model 左右滑动查看更多 01 02 03 04 马尔可夫区制转移(Markov regime switching)模型旨在说明这些类型的问题。它将以上收益序列视为 由马尔可夫过程管制的 状态（区制）转移模型（MRS），以在状态之间进行转移。代码： indep = ones(size(returns)); %虚构解释变量k = 2; %咱们冀望有多少种状态：牛市与熊市S = [1 1]; % 多头和空头的均值和波幅均不同% 此处省略了一些屏幕输入 生成的图向咱们展现了几件事。首先，最下面的图确认了原本很难察看到的状态转移产生的工夫。两头的图表明在第100天到第200天之间波动性减少（标准偏差减少）。最重要的是，底部图分明地表明，市场别离在第100天和200天左右从多头转为空头（而后回落）。SpecOut变量蕴含无关预计参数的信息，这些参数形容了牛市和熊市以及管制两者之间转移的马尔可夫过程。 点击文末 “浏览原文” 获取全文残缺代码数据资料。 ...

全文链接：http://tecdat.cn/?p=32372原文出处：拓端数据部落公众号对于影响北京市GDP 因素剖析罕用的办法是最小二乘回归。【1】但最小二乘有本身的缺点，该办法要求较高，例如许多观测数据很难满足全副假如条件。相比一般最小二乘法只能形容协变量对因变量条件均值变动的影响，分位数回归能准确地形容协变量对于因变量的变动范畴和散布形态的影响。【2】随着计算机技术的一直冲破,分位数回归软件包现已是支流统计软件R、SAS等中的阶下囚了,分位数回归也就自然而然地成为经济、医学、教育等畛域的罕用剖析工具。【3】 客户次要钻研是先利用分位数回归钻研收敛性，而后和最小二乘做个比拟。 钻研意义作为一种准确地形容自变量对于因变量的变动范畴以及条件散布影响的统计办法，分位数回归的概念最早由Koenker和Basset（t1978）【4】提出。借助Laplace（1818）提出的最小相对残差预计思维，他们针对最小二乘回归的某些缺点，创立了线性分位数回归实践。Bassett(1986)【5】、Powell(1986)【6】和Chernozhuko(2002)【7】等人在此基础上进行了深刻的钻研，陆续解决了分位数回归的线性假设检验、异方差的稳健性测验、估计量的一致性和线性规划解法等利用方面的难题，使其成为了近几十年来倒退较快、利用宽泛的回归模型办法。分位数回归能够提供不同分位点处的预计后果，因而能够对因变量的整个分配情况作出更为分明的阐释。【8】不同分位数下的参数估计量往往也不同，这就表明同样的影响因素对处在不同程度的钻研对象的作用大小是不同的。特地是在钻研对象的散布出现异质性，如不对称，截断性等特色时，这一办法往往可能提供更为详尽的信息，具备显著的劣势。【9】 文献综述分位数回归是对以古典条件均值模型为根底的最小二乘法的延长,它用几个分位函数来预计整体模型。分位数回归更能准确地形容自变量X对于因变量Y的变动范畴以及条件散布形态的影响。分位数回归可能捕获散布的尾部特色，当自变量对不同局部的因变量的散布产生不同的影响时。【10】 对于分位数回归模型，则可采取线性规划法（LP）预计其最小加权相对偏差，从而失去解释变量的回归系数，可示意如下： 求解得： 钻研的根本内容，拟解决的次要问题钻研的次要内容： 1.   对北京市1995~2014年的GDP、投资、生产等增长率进行统计； 2.   建设分位数回归模型； 3.   探讨模型的稳健性、解决数据异质性、各种收敛性； 4.   针对不同的收敛性进行剖析和比拟； 5.   通过与最小二乘法的比照钻研其劣势。 钻研步骤1.      收集北京市近二十年经济增长等数据； 2.      学习并理解分位数回归剖析问题的钻研背景及利用； 3.      建设分位数回归模型； 4.      利用模型与统计软件进行计算，察看其个性； 5.      与最小二乘法进行比拟，得出结论。 查看数据 读取数据head(data) 收敛的测验 从变异系数的变化趋势来看，在06年当前，稳定趋势变小，因而参数逐步收敛。 -收敛的分位数回归剖析ggplot(dat, aes(x,y)) + geom_point() + geom_smooth(method="lm") 建设分位数回归模型qr1 <- rq qr1$coefficients 与ols回归线段作比拟summary(OLS) OLS(一般二乘回归) 上图是一般二乘回归的拟合图，从后果来看大部分点被回归预测的置信区间所笼罩。而后有大量点在置信区间之外。 分位数回归拟合直线 分位数回归图从分位数回归的后果来看，所有数据均被分位数回归模型的预测区间所笼罩。因而模型比一般二乘更好。 下面的图为分位数回归的回归系数变化趋势图，从后果来看居民消费程度的相干影响逐步变动且从负相关变为正相干，阐明有正向的影响， 社会投资从正相干逐步变成负相关，阐明有负向的影响，进出口总额从负相关逐步变成正相干，阐明有正向的影响。 参考文献[1]刘丽华，刘尧. 基于回归剖析的人均GDP 影响因素钻研［J］ .经济钻研导刊. 2013 ( 7) . [2]沈冰. 基于面板数据的分位数回归剖析——浙江省GDP的影响因素[J]. 财经纵览_财政金融 （2015年10期）. [3]李育安. 分位数回归及利用简介[J]. 统计与信息论坛 第21卷第3期 （006年5月）. ...

透视社会顺次有三个层面： 技术、制度和文化。小到一个人，大到一个国家一个民族， 任何一种命运归根到底都是那种文化属性的产物。 （第一性原理是马斯克胜利的重要因素之一。在开始之前，让咱们先来从实质上思考一个重要问题：人类的存在意义是否只是为了工作？ ） 此刻起未然成为历史，历史无论好坏虚实不去论它，咱们都要思考将来该怎么办？立足当下，回顾历史，展望未来。施展人类最强劣势——创造力。来迎接将来。从技术上来讲：回顾咱们人类历史时代，从石器时代、农耕时代、工业时代、电气时代、互联网时代、物联网时代，当初曾经到了人工智能（AI）时代。其实是处于人工智能时代初期，紧接着会过渡到半智慧时代，直到智慧时代，也就是人类最终时代。届时将处于一个真正的属于人类本身的时代，那儿不须要全知全能的上帝，不须要充斥智慧的佛陀，亦不须要释儒道等，因为在那个时代，人人皆是上帝，人人皆是佛陀，人人皆是智慧的化身。从制度上来讲：中东方发展史或是整个人类发展史，其本质，实际上是一部和平发展史，即所谓的由统治者发动战争，通过一系列的分分合合，从一种制度改革至另一种制度。回顾一下就会发现，东方本质是宗教侵略史，即人类思维对立史，真主只有一个，那便是统治者自己所崇奉的主，实际上是以主之名，又或者是信奉之战，由此不难看出，西方人对思维对立，对自在、偏心等的向往之深。因为几千年来，思维受制于宗教（统治者）制度之深，深入骨髓。反观西方，尽管也强调天选之子，然而从现代世袭制，至禅让制，也就是从西方文化起源，便晓得皇帝轮流做，明年到我家。加之早起周易，道家，儒家等，也就是很早之前便不置信变化无穷，虽说谋求一统，至始至终也不过是国家对立，幅员对立，文字对立，一方面为的是方便管理，另一方面是历史连续，虽有独尊儒术，重农抑商，等封建制度，亦不耽搁百家争鸣，通常发动战争或是政权更替，其目标不外乎外国入侵和人民生存在生灵涂炭之中。在这种制度下，西方的无论谁做皇帝，只有能过上好日子就行。这便是西方制度的魅力所在，以上便是东西方政权制度不同所引发的文化思维不同。从文化上来讲：上文说到东方适应的是宗教连续政权制度，在制度之上或之下都会衍生出文化。先来说东方，有古希腊文化、古罗马帝国文化，再到基督教会再到文艺复兴，以至工业革命，整个文化历史，将解放思想看的十分重要，既然是思想解放，就不得不造就寻找问题根源，之后对问题进行拆解，进而造成各个学科，也就是所谓的迷信，在这种思维疏导下就造成存在物的世界越发发达与精准。反观西方文化，从农耕文化，至夏商周秦汉三国西晋南北朝隋唐金元明清，到民国至今，周易文化再到儒释道兵医法等无不体现天地人，以及宇宙综合了解及使用，拿科举举例，更多的是通过大量的学习思考感悟，最终出现在对问题的全面了解与使用，这就十分考验一个人的综合素质。总体而言不难看出，每种文化所传承下来的思维，冰冻三尺非一日之寒，近代尽管产生一系列十分喜剧的事件，以及资本主义席卷寰球，有种说法叫“寰球村”，尽管各个国家之间从未进行经济、贸易等和平，以及文化入侵等等，但归根结底，任何一个民族或国家，他的人民骨子里流传的货色，并不会轻而易举的扭转，其实大家的思路不过是被成心疏导和歹意篡改。随着时代的倒退，大家都认为是贫富差距带来的必然结果，且因思维层面的平等，自在，等心理作怪而已。其实问题是出在了常识垄断这个层面。所谓的平等自在自身并不存在，蕴含工夫金钱等概念，亦不过是资本下的一种说辞而已。联合以上：其实在西方文化晚期，就已阐明；如一阴一阳之谓道，阴中有阳阳中有阴，道生一毕生二二生三三生万物，它的实质是一种对抗与对立，并非孰重孰轻，更是一种谐和共存的可继续发展观。因而，东西方联合，舍短取长，阴阳互补，才是将来的趋势，在这个层面上，大家就会明确，如西方来到东方或者还处在农耕文化中，东方来到西方，或者还处在天天打打杀杀。正是因为彼此的舍短取长，才导致人类倒退突飞猛进。就如同太阳和月亮一样，他们平等吗？自在吗？能说太阳重要还是月亮重要？又或者说假使太阳和月亮天天打架，那么将会产生什么？显而易见吧。现状剖析：那么问题出在哪儿呢？其实很简略，无论是东方还是西方，都出在了全民未开智下面。也就是常识垄断。进而言之就是私有制和公有制，当全民开智之后，大家就会明确孰是孰非，无论他怎么假装，大家一眼便知他是人是鬼。太阳只有一个，月亮也只有一个，没有人类的存在，它即使再好（坏），便都失去了意义。而无论多少人谎称本人如许像太阳（月亮），大家也不再置信，那个时候，就没有人可能歹意疏导，刻意瞒哄。那个时候所有人都会明确，什么是私？什么是公？当ChatGPT没有问世之前，大家都处于得过且过，当ChatGPT问世之后，随着技术的成熟，劳动力会进一步解放，生产力会进一步提高。从互联网和人工智能的属性来看，互联网能够提高效率，人工智能能够降低成本。但因为人工智能后期投入老本大，且无奈将互联网与人工智能有机的联合，如同领有发达的精神，而骨架无奈无效联合，随着ChatGPT的问世，最终在不久的未来，有了一个蠢才的大脑，便能将骨架和精神联合在一起，并且领有智慧。届时，人类将正式解放劳动力，让AI代替人类生产力，到那时，人类能力做真正的人类，而ChatGPT的遍及过程便是人类从智能时代步入智慧时代的过程。这当中有几个关键点：人们对全民开智的致力水平。看清楚谁在阻止全民开智。人民是否无效的与阻止全民开智的人做奋斗，并且战败他们。这里给大家分享一下毛泽东时代： 国有振世良方，党有崇高威望。工是领导阶层，农是依附对象。兵是青年幻想，学是新生力量。商是供应保障，医是杀人如麻。官是人民公仆，民是服务对象。校是育人净土，军是钢铁城墙。 早早的我便粗浅领会了世间疾苦，那种苦是刻在骨子里的，刻在内心深处的，无论是精神还是心灵，每一件都是众人不违心经验的。但无论如何我仍旧心向阳光，这十多年来，我从不忍大家受苦，再到思考大家为什么受苦，再到有什么方法可能从根上解决这种苦难，起初从一句代码扭转世界，从程序员、项目经理、产品经理、开公司，心愿通过商业规定，社会倒退致力让大家吃饭不要钱。因为当我从程序员到产品经理的时候，就看见了人工智能的将来，我能看到行将面临的社会问题以及失业问题，衰弱问题等。我的野心很大，大到心愿通过科技的力量实现衣食住行教育医疗养老交友都收费，至多先实现人吃饭不要钱吧。那时候没人能懂，大家只感觉我狂妄，只感觉吃饭不要钱不可能实现，至多不是无产的我能实现的。起初通过四年工夫的守业实际，基本上解决这个问题从价值观到框架体系，到解决相应问题的产品，再到产品的落地，从实践上曾经造成了零碎的解决方案，蕴含危险问题。然而没想到三年疫情加剧了人工智能的倒退，就像ChatGPT的问世。我以前认为我的幻想20年后能力实现，当初看来，只须要10年就能够了。这么大的我的项目，工夫间接能缩短至一半。足以证实这项技术的威力。 总之，这场奋斗最终的胜利是属于整体人民的。马克思早在200年前曾经预言了。柏拉图早在2千年前就预料到了。不过道路艰苦，10年、20年、50年、甚至下个世纪都有可能。在此，我心愿咱们的资本家，科研工作者，技术人员，学生，蕴含社会各界有识之士，不要再为了一己私利去成心疏导大家，歹意篡改常识，并且提倡大家多去用本人的力量为人类提高多做奉献，反对咱们国家，特地是那些凶恶的人，有幻想的人，和创业者们。因为就业在劫难逃，在生存老本一直进步的趋势下，尽快实现吃饭不要钱，这样即使就业潮真的降临，咱们也不必放心。否则结果不堪设想 十、这里我把咱们公司的价值和我本人的座右铭送给大家做个参考： 康斯特勒价值观： 价值观：凶恶，容纳，仗义，侠义 宗 旨：为“升高生存总成本，进步生存总价值”而奋斗 使 命：用科技扭转人类生存形式，让人工智能更好的服务于人类。 愿 景：衣食住行教育医疗养老交友，人类势力，无需付费。 集体座右铭： 不正心何以立志，不经商何以立业，不涉政何以为民；以正心成百年之业，已立商养万人之邦，以纠政成亿人之意，水能载舟亦能覆舟。 十一、在这次人类史上前所未有的科技改革中，我集体认为，咱们中国的每个人，肯定要担负起人类将来倒退的前途命运，因为只有中国能力把握和管制好这艘人类命运至船。这心系着寰球人民，蕴含咱们的子孙万代。 十二、这里我献上咱们平凡的毛泽东主席的一篇文章《心之力》，https://www.bilibili.com/read/cv5738063/ 十三、最初：中国国歌献上：望君毕生安好。

全文链接：http://tecdat.cn/?p=31630最近咱们被客户要求撰写对于GARCH的钻研报告，包含一些图形和统计输入。 一般的模型对于两个序列的稳定剖析个别是动态的，然而dcc-garch模型能够实现他们之间动静相干的稳定剖析，即序列间稳定并非为一个常数，而是一个随着工夫的变动而变动的系数。其次要用于钻研市场间稳定率的关系 在对上证指数、印花税支出联动性预测时，咱们向客户演示了用R语言的DCC-GARCH能够提供的内容。 读取所有数据 #读取指数数据 index=read.xlsx("上证指数.xlsx") #读取税数据 tax=read.xlsx("印花税支出.xlsx") 上证指数数据直方图#取出上证指数数据#差分做直方图d.USD=diff(index$开盘) par(mfrow = c(1, 1)) 点击题目查阅往期内容 R语言多元（多变量）GARCH ：GO-GARCH、BEKK、DCC-GARCH和CCC-GARCH模型和可视化 左右滑动查看更多 01 02 03 04 从直方图的后果来看，上证指数收盘价合乎正态分布。大部分收盘价集中在0线四周，因而满足garch建模的基本前提，从数据能够看出，股指日对数收益率的均值很小，能够认为是0。收益率的散布具备正的偏度，所以散布的尾部略向右拖，表明盈利的概率要大于亏损的概率。峰度值大于正态分布的峰度（正态分布的峰度为3），这反映了收益率散布具备尖峰厚尾的特色。上面再进行上证指数时序特征分析。察看上证指数时序图，收益率确实存在显著的聚类效益（即一次大的稳定后往往随同着另一次大的稳定）。 单位根测验ADF测验思路：循环失去每列的Dickey-Fuller值和对应P值 H0：存在单位根 Ƿ=1 H1：不存在单位根 Ƿ＜1 后果：DF值的绝对值大于临界值的绝对值 / DF值小于临界值 （DF是负值） P值小于0.01（0.05） 回绝原假如，不存在单位根，序列安稳 从adftest单位根测验的后果来看，p值为0.05，因而回绝原假如。所以回绝零假如，零假如为：存在单位根。回绝零假如就是回绝存在单位根咯（回绝非安稳）。因而工夫序列安稳。 正态性测验 从正态性测验的后果来看，p值小于0.05，因而回绝原价设，认为收盘价数据不满足正态性测验。 画工夫序列图，ACF图 DCC-GARCH拟合dcc(dcc.garch11.spec 从模型的后果来看，不难看出，在随机烦扰项遵从t散布或者狭义误差散布的假如下，均值方程的参数显著性都比遵从正态分布假如条件下要高，进一步验证了金融工夫序列具备顶峰厚尾的特点。 模型中的beta系数都较大，并且通过了显著性测验，阐明指数稳定具备“长期记忆性”，即过来价格的稳定与其有限长期价格稳定的大小都有关系。    GARCH方程中alpha+beta靠近于1，表明条件方差函数具备单位根和单整性，也就是说条件方差稳定具备继续记忆性，阐明证券市场对外部冲击的反馈以一个绝对较慢的速度递加，股市一旦呈现大的稳定在短时期内很难打消。    GARCH方程中alpha+beta，阐明收益率条件方差序列是安稳的，模型具备可预测性。 条件方差和收益率 相关系数序列 DCC条件相关系数 预测条件相干稳定率和相关系数forecast(dcc.fit, n.ahead=100) 点击文末 “浏览原文” 获取全文残缺代码数据资料。 本文选自《R语言DCC-GARCH模型对上证指数、印花税支出工夫序列数据联动性预测可视化》。 点击题目查阅往期内容 【视频】什么是梯度降落？用线性回归解释和R语言预计GARCH实例 MATLAB用GARCH-EVT-Copula极值实践模型VaR预测剖析股票投资组合 R语言应用多元AR-GARCH模型掂量市场危险 R语言GARCH模型对股市sp500收益率bootstrap、滚动预计预测VaR、拟合诊断和蒙特卡罗模仿可视化R语言单变量和多变量（多元）动静条件相关系数DCC-GARCH模型剖析股票收益率金融工夫序列数据稳定率 R语言中的工夫序列分析模型：ARIMA-ARCH / GARCH模型剖析股票价格 GARCH-DCC模型和DCC（MVT）建模预计 R语言预测期货稳定率的实现：ARCH与HAR-RV与GARCH，ARFIMA模型比拟 ARIMA、GARCH 和 VAR模型预计、预测ts 和 xts格局工夫序列 PYTHON用GARCH、离散随机稳定率模型DSV模仿预计股票收益工夫序列与蒙特卡洛可视化 极值实践 EVT、POT超阈值、GARCH 模型剖析股票指数VaR、条件CVaR：多元化投资组合预测危险测度剖析 Garch稳定率预测的区制转移交易策略 金融工夫序列模型ARIMA 和GARCH 在股票市场预测利用 工夫序列分析模型：ARIMA-ARCH / GARCH模型剖析股票价格 R语言危险价值：ARIMA，GARCH，Delta-normal法滚动预计VaR（Value at Risk）和回测剖析股票数据 R语言GARCH建模罕用软件包比拟、拟合规范普尔SP 500指数稳定率工夫序列和预测可视化 Python金融工夫序列模型ARIMA 和GARCH 在股票市场预测利用 MATLAB用GARCH模型对股票市场收益率工夫序列稳定的拟合与预测 R语言极值实践 EVT、POT超阈值、GARCH 模型剖析股票指数VaR、条件CVaR：多元化投资组合预测危险测度剖析 Python 用ARIMA、GARCH模型预测剖析股票市场收益率工夫序列 R语言中的工夫序列分析模型：ARIMA-ARCH / GARCH模型剖析股票价格 R语言ARIMA-GARCH稳定率模型预测股票市场苹果公司日收益率工夫序列 Python应用GARCH，EGARCH，GJR-GARCH模型和蒙特卡洛模仿进行股价预测 R语言工夫序列GARCH模型剖析股市稳定率 R语言ARMA-EGARCH模型、集成预测算法对SPX理论稳定率进行预测 matlab实现MCMC的马尔可夫转换ARMA - GARCH模型预计 Python应用GARCH，EGARCH，GJR-GARCH模型和蒙特卡洛模仿进行股价预测 应用R语言对S＆P500股票指数进行ARIMA + GARCH交易策略 R语言用多元ARMA,GARCH ,EWMA, ETS,随机稳定率SV模型对金融工夫序列数据建模 R语言股票市场指数：ARMA-GARCH模型和对数收益率数据探索性剖析 R语言多元Copula GARCH 模型工夫序列预测 R语言应用多元AR-GARCH模型掂量市场危险 R语言中的工夫序列分析模型：ARIMA-ARCH / GARCH模型剖析股票价格 R语言用Garch模型和回归模型对股票价格剖析 GARCH（1,1），MA以及历史模拟法的VaR比拟 matlab预计arma garch 条件均值和方差模型 ...

全文链接：http://tecdat.cn/?p=24172 最近咱们被客户要求撰写对于潜过程混合效应模型（lcmm）的钻研报告，包含一些图形和统计输入。 每个动静景象都能够用一个潜过程（(t)）来表征，这个潜过程在间断的工夫t中演变。有时，这个潜过程是通过几个标记来掂量的，因而潜过程是它们的独特因素。 多元标记的潜过程混合模型Proust-Lima 等人引入了潜在过程混合模型。(2006 - A Nonlinear Model with Latent Process for Cognitive Evolution Using Multivariate Longitudinal Data - Proust - 2006 - Biometrics - Wiley Online Library 和 2013 - Analysis of multivariate mixed longitudinal data: A flexible latent process approach - Proust‐Lima - 2013 - British Journal of Mathematical and Statistical Psychology - Wiley Online Library ). 应用线性混合模型依据工夫对定义为潜过程的感兴趣量进行建模： 其中： X(t) 和 Z(t) 是协变量的向量（Z(t) 蕴含在 X(t) 中；是固定效应（即总体均匀效应）；ui 是随机效应（即个体效应）；它们依据具备协方差矩阵 B 的零均值多元正态分布进行散布；(wi(t)) 是一个高斯过程。依据工夫和协变量的 (t) 构造模型与单变量状况完全相同。 ...

全文链接：http://tecdat.cn/?p=31108最近咱们被客户要求撰写对于VAR模型的钻研报告，包含一些图形和统计输入。 作为掂量通货膨胀的根本指标，消费者价格指数CPI和生产者价格指数PPI的作用关系与传导机制始终是宏观经济钻研的外围问题。 对此问题的钻研显然具备重要的学术价值与现实意义:当PPI后行地疏导着CPI的变动，则意味着上游价格对上游价格具备正向传导效应，物价可能因供应因素的冲击而回升，并由此引发“老本推动型通胀”的危险，此时，通胀治理应以“供应调控”为主;反之，当CPI疏导着PPI的变动，则意味着存在上游价格对上游价格的反向倒逼机制，物价可能因需要因素的冲击而回升，并由此引发“需要拉动型通胀”的危险，此时的通胀治理则应以“需要调控”为主。 咱们围绕因果关系测验技术进行一些征询，帮忙客户解决独特的业务问题。 数据：CPI与PPI 月度同比数据 读取数据head(data)##   当月同比  CPI  PPI ## 1    36556 -0.2 0.03 ## 2    36585  0.7 1.20 ## 3    36616 -0.2 1.87 ## 4    36646 -0.3 2.59 ## 5    36677  0.1 0.67 ## 6    36707  0.5 2.95CPI数据 ## ## Residuals: ##     Min      1Q  Median      3Q     Max ## -4.3232 -1.2663 -0.5472  0.9925  6.3941 ## ## Coefficients: ##             Estimate Std. Error t value Pr(>|t|)    ## (Intercept)  1.05348    0.30673   3.435 0.000731 *** ## t            0.01278    0.00280   4.564 9.05e-06 *** ## --- ## Signif. codes:  0 '***' 0.001 '**' 0.01 '*' 0.05 '.' 0.1 ' ' 1 ## ## Residual standard error: 2.1 on 187 degrees of freedom ## Multiple R-squared:  0.1002, Adjusted R-squared:  0.09543 ## F-statistic: 20.83 on 1 and 187 DF,  p-value: 9.055e-061、  单位根测验查看数据后发现须要进行节令调整 ...

报告链接：http://tecdat.cn/?p=32361原文出处：拓端数据部落公众号这份报告探讨了公司主管们对于新科技的认识，并探讨了他们对于5G、物联网的投资计划，同时也探讨了公司对于提供商和单干生态系统的认识。最初，依据本钻研之发现，提出相干之倡议，以供业界参考。 效率和优化等益处激励着公司减少了物联网的投资钻研发现，绝对于其对翻新的撑持和推动作用，企业更看重其发明新的服务和商业模式。公司在物联网方面的投资与今年基本一致，其次要目标仍在于进步数据管理程度，进步工作效率，并对系统和过程进行优化。节能也成为物联网投资的一个重要推动力，尤其是亚太地区的受访公司。 然而，各公司并没有把重点放在应用物联网来晋升经营收益上。考察发现，在承受考察的公司中，把晋升 R&D和创新能力看作是物联网投资的次要能源，而在过来一年中，这一比例曾经从33%回升到了38%。尽管物联网是一种与翻新紧密联系的技术，然而它对新产品、新服务的发明所能带来的间接成果却并不为企业所信赖。 物联网在将来减少营运利润方面的后劲变小就将来的 IoT投资而言，公司更器重 IoT晋升营运效力的后劲，而非促成营运收益的成长。在承受考察的公司中，有37%的公司曾经对物联网进行了投资，而去年这一比例仅为30%。与此造成鲜明对比的是，在承受考察的公司中，冀望通过物联网带动营收增长的公司所占比例从去年的第四降至第七。无关物联网投资的钻研表明，绝对于前几年，物联网对公司减少新支出和降级商业模式的器重水平有所升高。 本专题内的参考报告（PDF）目录工业4.0俱乐部：ChatGPT认知白皮书 报告2023-04-06工业4.0产业联盟：ChatGPT对企业与集体的时机与挑战 报告2023-03-30工业4.0研究院：ChatGPT对数字孪生体倒退的启发 报告2023-03-12麦肯锡：寰球灯塔网络：续写工业4.0新篇章 报告2023-03-05寰球灯塔网络：续写工业4.0新篇章 报告2023-02-14安永：工业4.0时代：2022年重塑行业将来调查报告 报告2022-06-27中国电信：中国电信践行工业4.0：打造智慧工厂 实现卓越制作 报告2022-05-11安永：工业4.0时代， 企业5G业务增长机会被忽视了吗 报告2022-05-07德勤：利用工业4.0技术吸引客户 报告2021-07-23德勤：工业4.0与网络安全 报告2021-07-23中国电信：5G空间计算白皮书（2023） 报告2023-05-09TD产业联盟：寰球5G 6G产业倒退报告（2022-2023） 报告2023-04-22GSMA：5G的社会经济效益 报告2023-04-12TD产业联盟：2022年第四季度5G产业和市场倒退报告 报告2023-03-06每日互动：2022年度5G智能手机报告 报告2023-03-05中国铝业团体：5G赋能有色金属行业智能化倒退白皮书 报告2023-02-24中国广电：中国广电5G手机产品白皮书（2023年版） 报告2023-02-07中国电力迷信研究院：5G电力行业虚构专网关键技术钻研 报告2023-02-07GSMA：寰球5G终端倒退及瞻望 报告2023-02-06广电总局：5G频道技术白皮书 报告2023-01-19中国联通：中国联通5G车载终端白皮书 报告2023-01-17中国移动研究院：5G-Advanced“翻新链-产业链”双链交融口头计... 报告2023-01-14中国信通院：中国5G倒退和经济社会影响白皮书（2022年） 报告2023-01-09智次方：2023年中国5G产业全景图谱报告 报告2023-01-07TD产业联盟：5G+工业互联网产业倒退白皮书（2022） 报告2023-01-07中国工业互联网研究院：面向特定行业的“5G全连贯工厂”组网技术及验证研... 报告2023-01-03中国移动研究院：5G-MBS场景剖析报告 报告2022-12-25中国信通院：5G时代“AIoT+金融”钻研报告（2022年） 报告2022-12-11每日互动：2022年三季度5G智能手机报告 报告2022-12-10中国信通院：5G利用翻新倒退白皮书-2022年第五届“绽开杯”5G利用... 报告2022-12-05中国电信&CCFA：“5G+批发”行业利用白皮书 报告2022-12-055G America：扩大事实和3GPP演进钻研报告 报告2022-12-03中国信通院：5G利用翻新倒退白皮书-2021年第四届“绽开杯”5G利用... 报告2022-12-03德勤：电力行业5G赋能-将来电力 报告2022-11-29报告：5G对新兴市场经济增长作用微小 报告2022-11-295GDNA：5G工业互联赋能5G全连贯工厂技术白皮书 报告2022-11-23中国信通院：5G全连贯工厂建设白皮书（征求意见稿） 报告2022-11-0735斗：未来将至-5G+智慧农业利用白皮书 报告2022-10-31中国通信院&中国通信企业协会：5G音讯倒退报告（2022年） 报告2022-10-06中国移动：5G确定性工业生产网白皮书 报告2022-09-19腾讯：5G时代的新机会-2022腾讯运营商集体及家庭市场增长洞察白皮书 报告2022-08-14中国信通院：5G新通话技术与业务翻新钻研报告（2022年） 报告2022-08-0135斗：将来将至，5G+智慧农业白皮书 报告2022-07-18中国移动&华为：5G无线网络能效评估1.0白皮书 报告2022-07-06物联网智库：2022年5G产业全景图谱报告 报告2022-06-22中国移动：5G-Advanced新能力与产业倒退白皮书 报告2022-06-09中国移动：中国移动5G-RedCap技术白皮书 报告2022-06-09工業技術研究院：從MWC2022看5G到6G的技術發展與垂直應用情境展... 报告2022-06-07中国信通院：5G+体育赛事典型场景和利用（2022年） 报告2022-05-27中国移动：5G-Advanced网络技术演进白皮书2.0- 报告2022-05-23每日互动：2021年度5G智能手机报告 报告2022-05-10安永：工业4.0时代， 企业5G业务增长机会被忽视了吗 报告2022-05-07IMT-2020（5G）推动组：钢铁行业5G确定性网络钻研报告（202... 报告2022-04-30中国通信协会：5G数据安全防护白皮书 报告2022-04-27中国移动：2021年中国移动5G新型智慧城市白皮书-社区治理数字化分册 报告2022-04-25中国信通院：寰球5G专利流动报告（2022年） 报告2022-04-25中国通信协会：5G专网前沿报告（2021） 报告2022-04-07GSMA：2022年中国5G垂直行业利用案例 报告2022-04-02中国信通院：5G ToC音视频体验需要剖析及评测（2022年） 报告2022-02-28头豹：2021年中国5G核心网行业概览 报告2022-02-25零壹智库：元宇宙-5G，将走向哪里 报告2022-02-25爱立信：5G领跑者——博得消费者青眼，支出一直增长 报告2022-02-16腾讯&罗宾5G：追光者5G策略察看 报告2022-01-06罗宾5G：罗宾5G商业评论_2021年11月 报告2022-01-06中国信通院：5G+产业规范必要专利倒退最新态势（2021年） 报告2021-12-28中国信通院：中国“5G+工业互联网”倒退报告 报告2021-12-28赛迪：5G 供给市场趋势 报告2021-12-24中国信通院：5G平安知识库 报告2021-12-13中国信通院：5G商业模式翻新倒退白皮书（第一期） 报告2021-12-13中国信通院：5G行业模组分级分类白皮书 报告2021-12-13中国信通院：5G利用翻新倒退白皮书—2021年第四届“绽开杯”5G利用... 报告2021-12-08中国信通院：证券业5G音讯服务钻研报告 报告2021-12-08中国信通院：中国5G倒退和经济社会影响白皮书——开辟蓝海 成绩初显 报告2021-12-08中国移动：5G公开挪动通信网络（5G-DMN）白皮书 报告2021-12-02中国移动：5G行业网数字孪生白皮书 报告2021-12-02中国移动：面向数字孪生的5G现场网体系架构白皮书 报告2021-12-02TIC国内测验检测认证理事会：中国消费类物联网设施白皮书 报告2023-05-07Telenor：2023年物联网趋势预测报告 报告2023-05-07IDC：2023物联网金融倒退白皮书 报告2023-04-16AIOT星图研究院：中国蓝牙物联网产业钻研报告（2023） 报告2023-04-04AIoT星图研究院：非蜂窝低功耗远距离物联网技术市场钻研报告（2022... 报告2023-03-31AIoT星图研究院：北斗室外物联网定位市场调研报告（2023版） 报告2023-03-15Telenor：蓄势待发：亚太地区，从物联网落后者到寰球领跑者的逆袭之... 报告2023-01-15中国信通院：2022年挪动物联网倒退报告 报告2023-01-03易观剖析：万物互联，单干共赢：中国物联网行业倒退洞察2022 报告2022-11-28头豹：2022年中国物联网市场钻研报告-以宏观视角探析产业生态（摘要版... 报告2022-11-02挚物：无源物联网产业倒退白皮书（2022） 报告2022-10-31大西洋理事会：制订跨国策略爱护物联网生态系统（英文版） 报告2022-10-17深圳市物联网产业协会：中国物联网平台产业钻研报告（2022） 报告2022-10-16深圳市物联网产业协会：2021产业物联网典型案例集TOP20 报告2022-10-12华为：智慧充电桩物联网技术白皮书 报告2022-10-03华为：2022物联网翻新技术与产业利用蓝皮书 报告2022-09-27头豹：2022年中国物联网模组行业概览 报告2022-09-23海通证券：WiFi-利用于物联网的WiFi 报告2022-09-23头豹：2022年中国物联网企业比照剖析报告-华为、海尔、海康威视（摘要... 报告2022-09-07头豹：2022年中国物联网平台行业概览 报告2022-08-31腾讯&DataFun：物联网数据分析IOT INSIGHT在数字工厂场... 报告2022-08-12物联网智库：中国AloT产业全景图谱报告2022 报告2022-07-20物联网智库：2022年5G产业全景图谱报告 报告2022-06-22艾瑞征询：2022年物联网行业动态及热点追踪季报—家用_个人物联网篇 报告2022-06-22头豹：2022年物联网趋势预测报告 报告2022-06-20IIC：工业物联网人工智能框架白皮书（EN） 报告2022-05-22腾讯&DataFun：物联网数据分析IOT INSIGHT在数字工厂场... 报告2022-05-18艾瑞征询：积基“数”本、重塑产业：中国物联网行业钻研报告 报告2022-02-07中国信通院：物联网金融钻研报告（2022年） 报告2022-01-14浙商银行：基于“区块链+物联网”的产业链金融利用白皮书 报告2021-12-28物联网智库：2022 中国 AIoT产业全景图谱报告 报告2021-12-12艾瑞征询：汇聚数据价值：2021年中国物联网云平台倒退钻研报告 报告2021-09-01中国信通院：医疗物联网平安钻研报告（2021年） 报告2021-08-17商汤：新基建解决方案生态白皮书“Z世代”新基建：视觉物联网 报告2021-08-06艾瑞征询：2021年中国商业物联网行业钻研报告 报告2021-03-26艾瑞征询：2021年中国个人物联网行业钻研白皮书 报告2021-01-27

全文链接：http://tecdat.cn/?p=32355原文出处：拓端数据部落公众号分类是把某个对象划分到某个具体的曾经定义的类别当中，而聚类是把一些对象依照具体特色组织到若干个类别里。尽管都是把某个对象划分到某个类别中，然而分类的类别是曾经预约义的，而聚类操作时，某个对象所属的类别却不是预约义的。所以，对象所属类别是否为当时，是二者的最根本区别。而这个区别，仅仅是从算法实现流程来看的。 本文帮忙客户对数据进行聚类和分类，须要失去的后果是，聚类的二维效果图，聚类个数，聚类中心点值。 用聚类失去的后果贝叶斯建模后去预测分类。须要失去贝叶斯的模型精度，分类预测后果。 K-Means聚类成3个类别聚类算法(clustering analysis)是指将一堆没有标签的数据主动划分成几类的办法，属于无监督学习办法。K-means算法，也被称为K-均匀或K-均值，是一种宽泛应用的聚类算法，或者成为其余聚类算法的根底，它是基于点与点间隔的类似度来计算最佳类别归属。几个相干概念： K值：要失去的簇的个数； 质心：每个簇的均值向量，即向量各维取均匀即可； 间隔量度：罕用欧几里得间隔和余弦类似度(先标准化)； kmeans(data, 3)聚类核心 聚类绘图lusplot(data, fit$cluster 将数据应用kmean算法分成3个类别后能够看到 每个类别之间散布呈不同的簇，交加较少 ，因而 能够认为失去的聚类后果较好。 计算贝叶斯训练模型奢侈贝叶斯法是基于贝叶斯定理与特色条件独立假如的分类办法 。 和决策树模型相比，奢侈贝叶斯分类器(Naive Bayes Classifier 或 NBC)发祥于古典数学实践，有着松软的数学根底，以及稳固的分类效率。同时，NBC模型所需预计的参数很少，对缺失数据不太敏感，算法也比较简单。 奢侈贝叶斯算法（Naive Bayesian algorithm) 是利用最为宽泛的分类算法之一。 也就是说没有哪个属性变量对于决策后果来说占有着较大的比重，也没有哪个属性变量对于决策后果占有着较小的比重。 尽管这个简化形式在肯定水平上升高了贝叶斯分类算法的分类成果，然而在理论的利用场景中，极大地简化了贝叶斯办法的复杂性。 head(train) 建设贝叶斯模型naiveBayes(as.factor(clus 贝叶斯的模型精度tab=table(preds,train[,ncol(train)])#分类混同矩阵 tab 进行预测predict(m, datapred,type="clas预测分类preds K-Means聚成两个类别fit <- kmeans(dat聚类核心fit$centers usplot(data, fit 将数据应用kmean算法分成2个类别后能够看到每个类别之间散布呈不同的簇，交加较少 ，因而能够认为失去的聚类后果较好。 建设贝叶斯模型naiveBayes(as.factor(clu 贝叶斯的模型精度table(preds,train[,n 进行预测predict(m, datapred,type="cla 最受欢迎的见解 1.R语言k-Shape算法股票价格工夫序列聚类 2.R语言基于温度对城市档次聚类、kmean聚类、主成分剖析和Voronoi图 3.R语言对用电负荷工夫序列数据进行K-medoids聚类建模和GAM回归 4.r语言鸢尾花iris数据集的档次聚类 5.Python Monte Carlo K-Means聚类实战 6.用R进行网站评论文本开掘聚类 7.R语言KMEANS均值聚类和档次聚类：亚洲国家地区生存幸福品质异同可视化** 8.PYTHON用户散失数据挖掘：建设逻辑回归、XGBOOST、随机森林、决策树、反对向量机、奢侈贝叶斯模型和KMEANS聚类用户画像 9.R语言基于Keras的小数据集深度学习图像分类

全文下载链接：http://tecdat.cn/?p=23681最近咱们被客户要求撰写对于线性混合效应的钻研报告，包含一些图形和统计输入。 线性混合效应模型与咱们曾经晓得的线性模型有什么不同？ 线性混合模型（有时被称为 "多层次模型 "或 "层次模型"，取决于上下文）是一种回归模型，它同时思考了（1）被感兴趣的自变量（如lm()）所解释的变动--固定效应，以及（2）不被感兴趣的自变量解释的变动--随机效应。因为该模型包含固定效应和随机效应的混合，所以被称为混合模型。这些随机效应实质上赋予误差项构造。 固定效应和随机效应的定义可能会有所不同，所以要留神你在文献中的解释；然而，对于大多数目标来说，如果从所有感兴趣的层面收集了数据，你能够把一个变量视为固定效应因素（例如。 性别：男/女，条件：易/中/难，剂量：低/高），如果变量有一堆可能的程度，但你只对一个随机的汇合（如受试者、刺激物、教室）进行采样，只管这些样本会有一些特异性，但你个别不会关怀它们，目标是对更宽泛的人群进行概括（如所有的人、所有的场景、所有的教室）。 例子比方说，你对语言感兴趣，更确切地说，是对声音的高下与礼貌态度的关系感兴趣。你要求你的受试者对假如的场景（IV，受试者外部）做出反馈，这些场景要么是须要礼貌态度的正式场合（例如，给传授一个早退的借口），要么是比拟非正式的场合（例如，向敌人解释你为什么早退），并测量他们的音调（DV）。每个受试者都会失去一份所有场景的清单，因而每个受试者都会给出多个礼貌态度的或非正式的答复。你还留神到每个受试者的性别（IV，受试者之间），因为这是对腔调的另一个重要影响。 在迄今为止咱们所看到的线性模型中，咱们将建设这样的模型。 腔调=礼貌态度+性别+ 其中最初一项是咱们的误差项。这个误差项代表了因为咱们无奈在试验中管制的 "随机 "因素而导致的与咱们预测的偏差。 对于这种数据，因为每个受试者都给出了多个反馈（"反复测量 "设计），咱们能够看到，这将违反线性建模中重要的独立性假如：同一受试者的多个反馈不能被视为彼此独立。在咱们的计划中，每个人的腔调都略有不同，这将成为影响同一受试者所有反馈的特异性因素，从而使这些不同的反馈相互依赖（相干）而非独立。 随机效应咱们要解决这种状况的办法是为主体增加一个随机效应。这使咱们可能通过为每个受试者假如不同的 "基准 "音高值来解决这种非独立性。因而，受试者1在不同的话语中可能有233赫兹的均匀腔调，而受试者2可能有210赫兹的均匀腔调。在咱们的模型中，咱们通过对受试者的随机效应来解释这些腔调的个体差异。 咱们将一些数据为例进行剖析。 table(subject) 把数据可视化。 qplot(condition, pitch, facets = . ~ subject) 受试者 "F#"为女性受试者。对象 "M#"是男性对象。你马上就会发现，男性的声音比女性低（这是能够预期的）。但除此之外，在男性和女性群体中，你会看到很多个体差异，一些人的性别值绝对较高，而另一些人的性别值绝对较低。 来自同一主体的样本的相关性另一种说法是，在受试者外部，不同条件下的音高存在着相关性。让咱们把它形象化。 用随机截距对个体平均值进行建模咱们能够通过为每个参与者假如不同的随机截距来建设这些个体差异的模型；每个参与者都被调配了不同的截距值（即不同的均匀腔调），而混合模型基本上是为你预计这些截距。 回过头来看咱们的模型，咱们以前的公式是。 腔调=截距+礼貌+性别+ 咱们更新后的公式是这样的。 腔调=截距+礼貌+性别+(1|个体)+ "(1|subject) "是随机截距的R语法。这句话的意思是 "假如每个主体的截距都不同"......而 "1 "代表这里的截距。你能够认为这个公式是通知你的模型，它应该冀望每个受试者会有多个反馈，而这些反馈将取决于每个受试者的基准程度。这就无效地解决了因同一受试者有多个反馈而产生的非独立性问题。 请留神，该公式依然蕴含一个个别误差项。这是必要的，因为即便咱们思考到了每个主体的变动，同一主体的不同音高之间依然会存在 "随机 "差别。 点击题目查阅往期内容 R语言LME4混合效应模型钻研老师的受欢迎水平 左右滑动查看更多 01 02 03 04 对不同条件下的不同参与者的平均值有一个概念。  aggregate(pitch ~ subject, FUN = "mean") 当初用lmer() ，咱们能够预计每个参与者的平均值。为了做到这一点，咱们将为每个受试者蕴含一个随机截距，而后看一下预计的截距。 coef(lmer(pitch ~ (1 | subject)) #固定效应+随机效应的主体['（截距）'] + subject 请留神，估计值与理论均匀音高相当靠近，咱们能够看到，各受试者的理论均匀音高是估计值（Intercept），而各受试者均匀音高的标准差是随机效应的标准差（Std.Dev）。 # 应用原始数据mean## [1] 193sd## [1] 63.47# 应用每个子项目的预计截距mean(subject[1][,'(Intercept)'])## [1] 193sd## [1] 62.4# 这也是模型输入中的总结summary(res1) 包含固定效应因为咱们预测假如状态的条件（"非正式 "与 "礼貌态度"）会影响音调（兴许在非正式状态下音调会更高），此外还有受试者的性别（女性的音调可能会更高），让咱们把这些条件纳入模型，同时也思考到每个受试者的随机截距（让截距因受试者而异）。 lmer(音调~礼貌+性别+(1|个体)) ...

全文链接：http://tecdat.cn/?p=23378最近咱们被客户要求撰写对于高维数据惩办回归办法的钻研报告，包含一些图形和统计输入。 在本文中，咱们将应用基因表白数据。这个数据集蕴含120个样本的200个基因的基因表白数据。这些数据来源于哺乳动物眼组织样本的微阵列试验 1 介绍在本文中，咱们将钻研以下主题 证实为什么低维预测模型在高维中会失败。进行主成分回归（PCR）。应用glmnet()进行岭回归、lasso 和弹性网elastic net对这些预测模型进行评估1.1 数据集在本文中，咱们将应用基因表白数据。这个数据集蕴含120个样本的200个基因的基因表白数据。这些数据来源于哺乳动物眼组织样本的微阵列试验。 该数据集由两个对象组成： genes: 一个120×200的矩阵，蕴含120个样本（行）的200个基因的表白程度（列）。trim32: 一个含有120个TRIM32基因表白程度的向量。##查看刚刚加载的对象str(genes) 这个练习的目标是依据微阵列试验中测量的200个基因的表白程度预测TRIM32的表白程度。为此，须要从构建中心化数据开始。咱们将其存储在两个矩阵X和Y中。 X <- scale(gen, center = TRUE, scale = TRUE) Y <- scale(tri, center = TRUE)请记住，标准化能够防止量纲上的差别，使一个变量（基因）在后果中具备更大的影响力。对于Y向量，这不是一个问题，因为咱们探讨的是一个繁多的变量。不进行标准化会使预测后果可解释为 "偏离平均值"。 1.2 奇怪性咒骂咱们首先假如预测因子和后果曾经中心化，因而截距为0。咱们会看到通常的回归模型。 咱们的指标是失去的最小二乘估计值，由以下公式给出 其中p×p矩阵(XTX)-1是要害! 为了可能计算出XTX的逆，它必须是满秩p。咱们检查一下。 dim(X) # 120 x 200,  p > n!#> [1] 120 200qr(X)$rank#> [1] 119XtX <- crossprod(X) # 更无效地计算t(X) %*% Xqr(XtX)$rank#> [1] 119#  尝试用solve进行求解。 solve(XtX)   咱们意识到无奈计算(XTX)-1，因为(XTX)的秩小于p，因而咱们无奈通过最小二乘法失去^! 这通常被称为奇怪性问题。 2 主成分回归解决这种奇怪性的第一个办法是应用主成分绕过它。因为min(n,p)=n=120，PCA将失去120个成分，每个成分是p=200个变量的线性组合。这120个PC蕴含了原始数据中的所有信息。咱们也能够应用X的近似值，即只应用几个（k<120）PC。因而，咱们应用PCA作为缩小维度的办法，同时尽可能多地保留观测值之间的变动。一旦咱们有了这些PC，咱们就能够把它们作为线性回归模型的变量。 2.1对主成分PC的经典线性回归咱们首先用prcomp计算数据的PCA。咱们将应用一个任意的k=4个PC的截止点来阐明对PC进行回归的过程。 k <- 4 #任意抉择k=4Vk <- pca$rotation[, 1:k] # 载荷矩阵Zk <- pca$x[, 1:k] # 分数矩阵# 在经典的线性回归中应用这些分数 因为X和Y是中心化的，截距近似为0。 输入结果显示，PC1和PC4的估计值与0相差很大（在p<0.05），然而后果不能轻易解释，因为咱们没有对PC的间接解释。 2.2 应用软件包PCR也能够间接在数据上进行（所以不用先手动进行PCA）。在应用这个函数时，你必须牢记几件事。 要应用的成分（PC）的数量是通过参数ncomp来确定该函数容许你首先对预测因子进行标准化（set scale = TRUE）和中心化（set center = TRUE）（在这里的例子中，XX曾经被中心化和标准化了）。你能够用与应用lm()雷同的形式应用pcr()函数。应用函数summary()能够很容易地查看得出的拟合后果，但输入后果看起来与你从lm失去的后果齐全不同。 #X曾经被标准化和中心化了   首先，输入显示了数据维度和应用的拟合办法。在本例中，是基于SVD的主成分PC计算。summary()函数还提供了应用不同数量的成分在预测因子和响应中解释方差的百分比。例如，第一个PC只解释了所有方差的61.22%，或预测因子中的信息，它解释了后果中方差的62.9%。请留神，对于这两种办法，主成分数量的抉择都是任意抉择的，即4个。 在前面的阶段，咱们将钻研如何抉择预测误差最小的成分数。 3 岭回归、Lasso 和弹性网Elastic Nets岭回归、Lasso 回归和弹性网Elastic Nets都是密切相关的技术，基于同样的想法：在预计函数中退出一个惩办项，使(XTX)再次成为满秩，并且是可逆的。能够应用两种不同的惩办项或正则化办法。 L1正则化：这种正则化在预计方程中退出一个1‖‖1。该项将减少一个基于系数大小绝对值的惩办。这被Lasso回归所应用。 L2正则化：这种正则化在预计方程中减少了一个项2‖‖22。这个惩办项是基于系数大小的平方。这被岭回归所应用。 弹性网联合了两种类型的正则化。它是通过引入一个混合参数来实现的，该参数实质上是将L1和L2标准联合在一个加权均匀中。  4 练习:岭回归的验证在最小平方回归中，预计函数的最小化 能够失去解。 对于岭回归所应用的惩罚性最小二乘法准则，你要最小化，能够失去解。  其中II是p×p的辨认矩阵。 脊参数将系数缩减为0，=0相当于OLS（无缩减），=+∞相当于将所有^设置为0。最佳参数位于两者之间，须要由用户进行调整。 习题应用R解决以下练习。 验证 秩为200,对于任何一个  .gamma <- 2 # # 计算惩办矩阵XtX_gammaI <- XtX + (gamma * diag(p))dim(XtX_gammaI)#> [1] 200 200qr(XtX_gammaI)$rank == 200 # #> [1] TRUE向下滑动查看后果▼ 查看的逆值是否能够计算出来。# 是的，能够被计算。XtX_gammaI_inv <- solve(XtX_gammaI) 向下滑动查看后果▼ 最初，计算。## 计算岭估计值## 应用`drop`来删除维度并创立向量length(ridge_betas) # 每个基因都有一个#> [1] 200 咱们当初曾经手动计算了岭回归的估计值。 向下滑动查看后果▼ 5 用glmnet进行岭回归和套索lasso回归glmnet容许你拟合所有三种类型的回归。应用哪种类型，能够通过指定alpha参数来决定。对于岭回归，你将alpha设置为0，而对于套索lasso回归，你将alpha设置为1。其余介于0和1之间的值将适宜一种弹性网的模式。这个函数的语法与其余的模型拟合函数略有不同。你必须传递一个x矩阵以及一个y向量。 管制惩办 "强度 "的gamma值能够通过参数lambda传递。函数glmnet()还能够进行搜寻，来找到最佳的拟合伽马值。这能够通过向参数lambda传递多个值来实现。如果不提供，glmnet将依据数据本人生成一个数值范畴，而数值的数量能够用nlambda参数管制。这通常是应用glmnet的举荐形式，详见glmnet。 示范：岭回归 让咱们进行岭回归，以便用200个基因探针数据预测TRIM32基因的表白程度。咱们能够从应用值为2开始。 glmnet(X, Y, alpha = 0, lambda = gamma)#看一下前10个系数 第一个系数是截距，基本上也是0。但的值为2可能不是最好的抉择，所以让咱们看看系数在的不同值下如何变动。 ...

全文链接：http://tecdat.cn/?p=12310最近咱们被客户要求撰写对于自然语言解决NLP的钻研报告，包含一些图形和统计输入。 新冠肺炎的暴发让往年的春节与平常不同。与此同时，新闻记录下了这场疫情倒退的时间轴 ▼ 为此咱们剖析了疫情相干的新闻内容、公布期间以及公布内容的主题和情感偏向这些方面的数据，心愿通过这些数据，能对这场疫情有更多的理解。 新闻对疫情相干主题的情感偏向 通过对疫情相干的新闻进行主题剖析和情感剖析，咱们能够失去每个主题的关键词以及情感散布。 图表1 症状检测主题的新闻内容表白出最多踊跃情感，该话题下探讨的是医院中检测患者的症状，其次是城市服务以及学校相干的新闻内容，探讨了商店敞开，社区隔离和学校提早开学等话题，生存主题也表白出较多的踊跃情感（关键词：工夫、家庭），疫情减少了家人相处的工夫（图1）。 点击题目查阅往期相干内容 R语言自然语言解决（NLP）：情感剖析新闻文本数据 左右滑动查看更多 01 02 03 04 新闻表白的情感偏向随工夫变动 思考到新闻公布的工夫、新闻相干的话题因素，图2显示了通过情感穿插剖析失去的后果。 图表2 从话题排名来看，不同时间段的新闻中最热门的话题都有经济、出行和政治。从情感散布来看，1月份的经济主题新闻表白出较多的负面情绪（如股市因对冠状病毒的日益关注而上涨）。3月份随着疫情逐步恶化，城市主题新闻（如疫情期间保障商店服务和生产经营）的热度排名超过防护主题（关键词：口罩，洗手，衰弱等）。从1月到3月，各个主题下的踊跃情感比例都在一直减少。 新闻对不同主题关键词的关注度 思考到不同话题的关注度，图3显示了高频关键词的散布。 图表3 从中咱们能够看到疫情相干的新闻中最关注的方面，首先是衰弱，家庭和隔离和出行，其中衰弱呈现的频率最高。而后关注的话题，蕴含冠状病毒、疫情期间的工作和病毒检测。其次关注的话题蕴含辨别衰弱和感化的症状。其余关注的热门关键词蕴含学校、商业、旅行和经济等。 本文章中的所有信息（包含但不限于剖析、预测、倡议、数据、图表等内容）仅供参考，拓端数据（tecdat）不因文章的全副或局部内容产生的或因本文章而引致的任何损失承当任何责任。 本文摘选 《 自然语言解决NLP：主题LDA、情感剖析疫情下的新闻文本数据 》 ，点击“浏览原文”获取全文残缺材料。 点击题目查阅往期内容 【视频】文本开掘：主题模型（LDA）及R语言实现剖析游记数据 NLP自然语言解决—主题模型LDA案例：开掘人民网留言板文本数据 Python主题建模LDA模型、t-SNE 降维聚类、词云可视化文本开掘新闻组数据集 自然语言解决NLP：主题LDA、情感剖析疫情下的新闻文本数据 R语言对NASA元数据进行文本开掘的主题建模剖析 R语言文本开掘、情感剖析和可视化哈利波特小说文本数据 Python、R对小说进行文本开掘和档次聚类可视化剖析案例 用于NLP的Python：应用Keras进行深度学习文本生成 长短期记忆网络LSTM在工夫序列预测和文本分类中的利用 用Rapidminer做文本开掘的利用：情感剖析 R语言文本开掘tf-idf,主题建模，情感剖析,n-gram建模钻研 R语言对推特twitter数据进行文本情感剖析 Python应用神经网络进行简略文本分类 用于NLP的Python：应用Keras的多标签文本LSTM神经网络分类 R语言文本开掘应用tf-idf剖析NASA元数据的关键字 R语言NLP案例：LDA主题文本开掘优惠券举荐网站数据 Python应用神经网络进行简略文本分类 R语言自然语言解决（NLP）：情感剖析新闻文本数据 Python、R对小说进行文本开掘和档次聚类可视化剖析案例 R语言对推特twitter数据进行文本情感剖析 R语言中的LDA模型：对文本数据进行主题模型topic modeling剖析 R语言文本主题模型之潜在语义剖析（LDA:Latent Dirichlet Allocation）R语言对NASA元数据进行文本开掘的主题建模剖析 R语言文本开掘、情感剖析和可视化哈利波特小说文本数据 Python、R对小说进行文本开掘和档次聚类可视化剖析案例 用于NLP的Python：应用Keras进行深度学习文本生成 长短期记忆网络LSTM在工夫序列预测和文本分类中的利用 用Rapidminer做文本开掘的利用：情感剖析 R语言文本开掘tf-idf,主题建模，情感剖析,n-gram建模钻研 R语言对推特twitter数据进行文本情感剖析 Python应用神经网络进行简略文本分类 用于NLP的Python：应用Keras的多标签文本LSTM神经网络分类 R语言文本开掘应用tf-idf剖析NASA元数据的关键字 R语言NLP案例：LDA主题文本开掘优惠券举荐网站数据 Python应用神经网络进行简略文本分类 R语言自然语言解决（NLP）：情感剖析新闻文本数据 Python、R对小说进行文本开掘和档次聚类可视化剖析案例 R语言对推特twitter数据进行文本情感剖析 R语言中的LDA模型：对文本数据进行主题模型topic modeling剖析 R语言文本主题模型之潜在语义剖析（LDA:Latent Dirichlet Allocation） ...

全文链接：http://tecdat.cn/?p=22956最近咱们被客户要求撰写对于贝叶斯网络的钻研报告，包含一些图形和统计输入。 贝叶斯网络（BN）是一种基于有向无环图的概率模型，它形容了一组变量及其相互之间的条件依赖性。它是一个图形模型，咱们能够很容易地查看变量的条件依赖性和它们在图中的方向 在这篇文章中，我将简要地学习如何用R来应用贝叶斯网络。 本教程旨在介绍贝叶斯网络学习和推理的基础知识，应用真实世界的数据来摸索图形建模的典型数据分析工作流程。关键点将包含： 预处理数据;学习贝叶斯网络的构造和参数。应用网络作为预测模型。应用网络进行推理。通过与内部信息的比照来验证网络的有效性。疾速介绍贝叶斯网络定义 贝叶斯网络（BNs）的定义是： 一个网络结构，一个有向无环图 , 其中每个节点  对应于一个随机变量 ;一个全局概率分布  (带参数 ), 它能够依据图中存在的弧被分解成更小的部分概率分布。网络结构的次要作用是通过图形拆散来表白模型中各变量之间的条件独立性关系，从而指定全局散布的因子化。 每个部分散布都有本人的参数集 ; 而⋃  要比小得多，因为许多参数是固定的，因为它们所属的变量是独立的。 R实现了以下学习算法。 基于束缚的：PC, GS, IAMB, MMPC, Hilton-PC 基于分数的：爬山算法、Tabu Search 配对的：ARACNE, Chow-Liu 混合：MMHC, RSMAX2 咱们应用基于分数的学习算法，_希尔算法_。首先，咱们将先为本教程生成简略的数据集。 在这个数据集中，'状态'与'元素'和'承受'列有关系。而'类型'与'色彩'列有关系。当你创立一个带有分类数据的数据框时，列应该是一个因子类型。否则，该数据框不能用于BN构造的创立。   接下来，咱们将创立学习构造。 咱们能够在一个图中看到构造。 > plot(hc_simd) 在这个图中，状态、元素、承受、类型和色彩被称为节点。节点之间的方向用弧线形容，弧线是一个蕴含从元素到元素方向数据的矩阵。 点击题目查阅往期内容 R语言BUGS/JAGS贝叶斯剖析: 马尔科夫链蒙特卡洛办法（MCMC）采样 左右滑动查看更多 01 02 03 04 如上弧线显示，在咱们的数据中存在'类型'到'色彩'，以及'状态'到'承受'和'元素'的关系。'类型'和'状态'是两个独立的组，它们之间不存在相互依赖关系。 接下来，咱们将用数据来拟合模型。 simd_fitted 基于上述训练数据，咱们能够进行条件概率查问。 咱们查看 "Outlier "和 "Target "的状态概率。 该样本成为 "离群 "的概率为51%。 状态成为 "指标 "的概率是0%。 错颌畸形数据的贝叶斯网络分析问题：受第三类错牙合畸形影响的患者（以下牙弓突出为特色），其骨骼不均衡在生命晚期就产生，在青春期和骨骼成熟前会变得更加显著。在单个III类患者中晚期预测医治的胜利或失败，使其更容易改正，但仅从大量的状态决定因素中预测是很难做到的。起因是III类错颌畸形很少是繁多颅面部件异样的后果，所以单个的临床和放射学测量值可能不如测量值自身的相互作用具备批示性。 工作: ...

全文链接：http://tecdat.cn/?p=32345原文出处：拓端数据部落公众号本文深入分析了国内外对于股权结构与公司绩效的影响因素; 帮忙客户使用回归分析法，以ROE作为公司绩效的度量指标，考查中小企业板上市公司股权集中度、股权制衡度对公司绩效的影响因素。 为了进行实证钻研，选取了局部深市中小板上市公司的数据作为钻研对象进行试验比照。数据来源于新浪财经网、巨潮资讯网、中国证证券、上海证券、深圳证券，而且数据实在牢靠。选取的样本是按着同行业一一对应在各自的行业内选取的，是能够作为实证剖析的根据的。 股权结构数据 描述性统计第一大股东的持股比例 PFIRS  均值 0.599117 中位数 0.577226 最大值 0.713100 最小值 0.000100 标准差 0.208091 峰度 0.318738 偏度 2.497585   JB统计量 268.5696   总和 5861.758 总均方误差 423.6240   观测样本 9784 前五大股东的持股比例 PFIVES  均值 0.641250 中位数 0.620138 最大值 1.000000 最小值 0.000102 标准差 0.210818 峰度 0.214905 偏度 2.374577   JB统计量 234.7714   总和 6273.988 总均方误差 434.7999   观测样本 9784 前十大股东的持股比例 PTENS  均值  0. 8949866 中位数 0.87708 最大值 1.000000 最小值 0.000000 标准差 0.3208446 峰度-1.459725 偏度 3.718237   JB统计量 3617.126   总和 85954.51 总均方误差 98854.49   观测样本 9604 描述性剖析汇总 股权集中度统计性的描述性剖析。收集的所有样本公司中，第一股东持股比例最高的是71.31%。第一股东持股比例最低的是0%，均值是59.99%。在剖析上市公司公司继绩效的根底上，进一步剖析股权集中度对公司绩效的影响。数据阐明公司所在环境不同，行业不同，股权集中度状况也不同。股权集中度对公司最大的作用体现在公司的治理与监督方面，而且所钻研的上市公司股权集中度较高，这表明在上市公司存在股权较高水平集中在第一股东的状况。这些大股东有势力对公司做决策，同时也承当着肯定的危险，股权集中度高的上市公司制约着管理人员的一些行为，因为一些大股东为了个人利益会增强对管理人员的监督，参加公司治理，然而股东手中大部分的资金汇集也不齐全利于公司倒退和扩散危险。 股权集中度模型依据钻研假如，本文建设多元回归模型如下股权集中度模型: 本文采纳多元回归模型，对上市公司的股权集中度和公司绩效的钻研进行实证剖析。从后果来看，管理层持股变量的p值均小于0.05，因而与公司绩效之间具备显著的相干关系，因而模型失去了验证。从模型的回归系数来看，能够得出管理层持股与公司绩效值为负相关，导致的起因可能是因为管理层持股后，在公司治理与决策上并没有施展他们本人的职责和作用，因为管理层的管理权和股东的所有权存在肯定差异，也就是说股东委托管理层经营时，管理层不肯定依照股东的志愿执行， 导致股东与管理层之间产生内耗，这种管理层的机会主义，升高了公司的利润，影响了公司的绩效，是影响公司绩效的负面因素。而且随着管理层手中的持股比例越来越高，他们本身所处环境和利益也在发生变化，从公司获利的形式变得多种多样，一些持股比例较高的，参加到更多的企业决策中去，使本人利益最大化，从而导致公司的绩效降落。这种景象其实在中国企业非常广泛，侵害公司利益的伎俩款式多很多股东曾经管制了公司，使公司齐全变成为本人服务的中央。股权集中度越高，管理层受到的约束力就越大，所以一些管理层在公司治理与决策的问题上就施展不了应有的作用。    论断第一股东持股比例与公司绩效值呈负相关，导致这种状况可能是因为，第一股东持股比例很多时，公司给第一股东调配了过多的企业利润。如果公司的留存利润过少，企业在将来的倒退受到限制，在治理公司和治理公司方面不能放长远利益去监督管理，导致公司绩效升高。因为公司除了第一股东之外，还有其余中小股东，这些中小股东会在一些中央隐形的转移一些大股东之间的财产和手中的权力。这种状况下，大股东能通过多种形式以就义一些中小股东利益来获取控制权利益，必然引起大股东与小股东之间的利益冲突，所以就会导致公司的股权集中度的越来越集中，监督会越来越强;当上市公司大股东转让其控制权时，其余股东就会以抽取利益的形式来取得势力，这样的控制权就会产生不良作用，公司的利益势必会受到影响，公司的利益就会在这种交易中缩小，而购买者能够把在股票上的损失通过管制产生的公有利益来弥补。从而使公司利益受损，绩效降落。 最受欢迎的见解 1.[](http://tecdat.cn/r%e8%af%ad%e8%a8%80%e7%bb%98%e5%88%b6%e7%94%...)R语言多元Logistic逻辑回归 利用案例 2.[](http://tecdat.cn/r%e8%af%ad%e8%a8%80%e7%94%9f%e5%ad%98%e5%88%...)面板平滑转移回归(PSTR)剖析案例实现 3.[](http://tecdat.cn/r%e8%af%ad%e8%a8%80%e5%a6%82%e4%bd%95%e5%9c%...)matlab中的偏最小二乘回归（PLSR）和主成分回归（PCR） 4.[](http://tecdat.cn/r%e8%af%ad%e8%a8%80%e4%b8%ad%e4%bd%bf%e7%94%...)R语言泊松Poisson回归模型剖析案例 5.[](http://tecdat.cn/r%e8%af%ad%e8%a8%80%e7%94%9f%e5%ad%98%e5%88%...)R语言回归中的Hosmer-Lemeshow拟合优度测验 6.[](http://tecdat.cn/r%e8%af%ad%e8%a8%80ggplot2%e8%af%af%e5%b7%ae...)r语言中对LASSO回归，Ridge岭回归和Elastic Net模型实现 7.[](http://tecdat.cn/r-%e8%af%ad%e8%a8%80%e7%bb%98%e5%88%b6%e5%8a...)在R语言中实现Logistic逻辑回归 8.[](http://tecdat.cn/r%e8%af%ad%e8%a8%80%e5%a6%82%e4%bd%95%e6%89%...)python用线性回归预测股票价格 9.[](http://tecdat.cn/r%e8%af%ad%e8%a8%80%e4%b8%ad%e7%9a%84%e7%94%...)R语言如何在生存剖析与Cox回归中计算IDI，NRI指标

接上篇，以短视频优质我的项目为例，火山引擎DataLeap平台治理团队会去对每天公布的这种挂购物车车短视频打上标签，辨认这些短视频它是优质的还是低质的，以及具体起因。一个视频通过这个模型辨认之后，会给到奖惩核心去做相应的奖惩策略。简略来说，如果它是优质视频，会去做这种流量的搀扶，是低质，间接通过奖惩核心去做这种流量的打压。 算法开发阶段，数据预处理产出训练数据集以前因为模型的测试集量级很大，解决起来会很慢，平台治理团队当初应用 火山引擎DataLeap的 Notebook 工作，做这种数据的一些预处理。在预处理完这些数据之后会把数据放到 Hive 表，或者是放到 HDFS 下面去，这些数据在HDFS上能够设置短暂保留。这就很好的满足了在理论利用场景中须要收集很长一段数据的需要，不用受存储的有效期只有 7 天工夫的限度。 （图：DataLeap数据开发平台）之后平台治理团队再离线地去解决这些数据，产出训练汇合，比方把在 HDFS 上存储的门路下载到本人的的开发机外面，就能够去进行模型训练了。因为Notebook工作能够反对工作的每天运行，不用人工去搭建Notebook环境去训练数据，这样能够大大节俭人力老本，晋升数据处理和统计效率。 算法上线，验证模型成果训练好了模型，须要去评估它的成果好不好，这个时候咱们通过火山引擎DataLeap把线上的Kafka数据写到 Hive 外面，再离线地剖析对应的落的 Hive 表来看模型的成果是怎么样的，发现有哪些是漏放，有哪些是误伤等等不同的模型平台治理团队看的指标不一样，通常的话次要看精确和召回，还会看一些比如说 AUC 或者是 ACC 这样的一些数据，总的来说不同的模型关注的指标是不太一样的。 与风神（Aeolus）联合，进行监控看板的搭建对于如何做好监控，能够与Aeolus联合搭建监控看板，具体来看通过火山引擎DataLeap hsql任务分析这种落好的 Hive 表，而后产出统计指标（比方召回率 漏放率 审出率 驳回率 ），把指标做成数据集，在Aeolus下面去建设这样的一些看板。这种看板每天也可能例行的给到监控人员一些后果，对于上线之后的数据监控是有极大帮忙的。同时也会对badcase，进行深刻的剖析，进而优化算法模型。 平台治理成果据理解，火山引擎DataLeap平台治理团队去年全年累计开掘优质短视频超147万条，助力超26万名电商作者均匀流量增长56%；累计处罚违规低质短视频超3280万条、违规低质直播超1500万场。整体内容品质有显著改观，消费者好感度回升7.2%。此外，平台还继续强化直播内容真实可信，通过构建商品信息清晰、真实可信的直播生态，标准达人带货行为。882名电商作者因在直播中虚伪营销受罚，消费者举荐度晋升11.85%。

原文链接：http://tecdat.cn/?p=22945最近咱们被客户要求撰写对于动静工夫规整算法的钻研报告，包含一些图形和统计输入 动静工夫扭曲算法何时、如何以及为什么能够无力地取代常见的欧几里得间隔，以更好地对工夫序列数据进行分类 工夫序列分类的动静工夫扭曲应用机器学习算法对工夫序列进行分类须要肯定的相熟水平。 工夫序列分类（TSC）工作通常由监督算法解决，它旨在创立分类器，将输出工夫序列映射到形容工夫序列自身的一个或多个特色的离散变量（类）中。 能够在语音辨认或手势和静止辨认中找到时序分类工作的乏味示例。 图 — 挪动辨认示例 用于其余类型的数据（例如表格数据）的规范分类算法不能间接利用，因为它们将每个样本与其余样本离开解决。 对于工夫序列，不能疏忽数据的工夫程序，因而，不能思考工夫序列的每个样本而思考其余样本，但必须保留工夫程序。 出于这个起因，在文献中，有几种类型的工夫序列分类技术，将在下一段中简要解释。 工夫序列分类办法作为TSC不同类型办法的简要概述。 基于区间的办法：从不同的区间中提取工夫序列的特色和信息，并将规范分类器利用于特色自身。算法的一个示例是时序森林分类器。基于字典 的办法：将工夫序列的特色转换为代表类的单词。规范分类器利用于提取单词的散布。算法的一个例子是模式袋。基于频率的办法：在频谱程度上提取工夫序列的特色，通过频率剖析和间断的规范分类器。算法的一个示例是随机距离频谱集成。基于形态的办法：形态是代表类的工夫序列的子序列。提取工夫序列中k个最具特色的形态，而后应用规范分类器。算法的一个示例是 Shapelet 变换分类器。集成办法：对于个别问题十分有竞争力，它们联合了几个预计器，例如HIVE-COTE算法。基于间隔的办法在本文中，咱们将重点介绍基于间隔的办法。 它是一种将间隔度量与分类器混合以确定类成员的非参数办法。分类器通常是 k 最近邻 （KNN）  算法，用于理解要标记的工夫序列是否与训练数据集中的某些工夫序列类似。依据邻域，最近的类或最近类的聚合与所剖析的工夫序列相关联。动静工夫扭曲（DTW）是基于间隔的办法的一个示例。  图  — 基于间隔的办法 间隔指标在工夫序列分类中，咱们须要计算两个序列之间的间隔，同时牢记每个序列内样本之间的工夫关系和依赖性。抉择正确的指标是这种办法的根底。 欧几里得间隔让咱们开始思考常见的欧几里得间隔。 鉴于工夫序列分类，欧几里得间隔是不适合的，因为即便它保留了工夫程序，它也以逐点的形式测量间隔。实际上，与两个工夫序列的欧几里得间隔的相似性是通过思考它们的振幅来计算的，而与相移、时移和失真无关。 以图中的示例为例。咱们有树工夫序列：ts1、ts2 和 ts3。咱们心愿检测两条正弦曲线彼此类似，因为它们具备雷同的形态和高低趋势，即便它们的相位和频率略有不同。然而，如果咱们计算欧几里得指标，直线 ts3 的后果更靠近 ts1。  图 — 要比拟的工夫序列示例 之所以呈现这种景象，是因为欧几里得间隔正在比拟曲线的振幅，而不容许任何工夫拉伸。  图 — 欧几里得匹配 动静工夫扭曲引入了动静工夫扭曲以防止欧几里得间隔的问题。 从历史上看，它是为语音辨认而引入的。如图所示，以不同的速度反复雷同的句子，有必要将工夫序列与雷同的单词相关联，从而治理不同的速度。  图 — DTW 的语音辨认利用 DTW 容许您通过确定工夫序列之间的最佳对齐形式并最大水平地缩小工夫失真和偏移的影响来掂量工夫序列之间的相似性。 不同相的类似形态，及时匹配弹性翘曲。 图 — 动静工夫扭曲匹配 算法让咱们思考两个工夫序列 X = （x， x， ...， xn） 和 Y = （y， y， ...， ym）， 在等距工夫点采样，长度相等或不同。 咱们的指标是找到对齐工夫序列的最小间隔。  图 — 要对齐的工夫序列示例 定义部分老本矩阵，该矩阵将被最小化以找到最佳对齐形式。老本矩阵 C 定义为所有工夫序列点的成对间隔： 图 — 当地老本矩阵 C ...

全文链接：http://tecdat.cn/?p=31162最近咱们被客户要求撰写对于SV模型的钻研报告，包含一些图形和统计输入 本文做SV模型，选取马尔可夫蒙特卡罗法(MCMC)、正则化狭义矩预计法和准最大似然预计法预计。 模仿SV模型的预计办法：sim <- svsim(1000,mu=-9, phi = 0.97, sigma = 0.15)print(sim)summary(sim) plot(sim) 绘制上证指数收益工夫序列图、散点图、自相干图与偏自相干图咱们选取上证指数5分钟高频数据： data=read.csv("上证指数-5min.csv",header=TRUE)#open：开盘价 close：收盘价 vol：成交量 amount：成交额head(data,5) #察看数据的头5行tail(data,5) #察看数据的最初5行Close.ptd<-data$closeClose.rtd<-diff(log(Close.ptd)) #指标一：logReturnrets=diff(data$close)/data$close[-length(data$close)] #指标二：Daily Returns，咱们抉择Daily Returnslibrary(tseries)adf.test(rets)## 绘制上证指数收益工夫序列图、散点图、自相干图与偏自相干图Close.ptd.ts<-ts(Close.ptd,start=c(2005,1,4),freq=242) plot(Close.ptd.ts, type="l",main="(a) 上证指数日收盘价序列图",acf(Close.rtd,main='',xlab='Lag',ylab='ACF',las=1) title(main='(b) 上证指数收益率自相干测验',cex.main=0.95)pacf(Close.rtd,main='',xlab='Lag',ylab='PACF',las=1) title(main='(c) 上证指数收益率偏自相干测验',cex.main=0.95)def.off## Q-Q图、教训累积散布ecdf图、密度图、直方图 qqnorm(Close.rtd,main="(a) 上证指数收益率Q-Q图",cex.main=0.95, xlab='实践分位数',ylab='样本分位数') qqline(Close.rtd) #教训累积散布ecdf图plot(ECD,lwd = 2,main="(b) 上证指数收益率累积散布函数图",cex.main=0.95,las=1) xx <- unique(sort(c(seq(-3, 2, length=24), knots(ECD)))) abline(v = knots(ECD), lty=2, col='gray70') x1 <- c((-4):3) # 设定区间范畴lines(x1,pnorm(x1,mean(Close.rtdC[1:10]),sd(Close.rtd[1:10]))) #密度图plot(D, main="(c) 上证指数核密度曲线图 ",xlab="收益", ylab='密度', xlim = c(-7,7), ylim=c(0,0.5),cex.main=0.95) polygon(D, col="gray", border="black") curve(dnorm,lty = 2, add = TRUE) lines(x2,dnorm(x2,mean=0,sd=1)) abline(v=0,lty = 3) legend("topright", legend=c("核密度","正态密度"),lty=c(1,2),cex=0.5)#直方图hist(Close.rtd[1:100],xaxt='n',main='(d) 上证指数收益率直方图', xlab='收益/100',ylab='密度', freq=F,cex.main=0.95,las=1) lines(x2,dnorm(x2,mean(Close.rtd[1:100]),sd(Close.rtd[1:100]))) axis(1,at=axTicks(1),labels = as.integer(axTicks(1))/100 ) ...