R语言基于递归神经网络RNN的温度时间序列预测
相关推荐
-
通过深层神经网络生成音乐
深度学习改善了我们生活的许多方面,无论是明显的还是微妙的.深度学习在电影推荐系统.垃圾邮件检测和计算机视觉等过程中起着关键作用. 尽管围绕深度学习作为黑匣子和训练难度的讨论仍在进行,但在医学.虚拟助理 ...
-
精神病学研究中如何进行中小型数据的深度学习
现在的精神病学必须更好地了解精神疾病基础的.常见的和独特的病理生理机制,以便提供更有效的,更针对个人的治疗方案.为此,使用常规统计方法对"小"实验样本的分析似乎在很大程度上未能捕捉 ...
-
R语言基于Bagging分类的逻辑回归(Logistic Regression)、决策树、森林分析心脏病患者
原文链接:http://tecdat.cn/?p=22448 今天,我们将看下bagging 技术里面的启发式算法. 通常,bagging 与树有关,用于生成森林.但实际上,任何类型的模型都有可能使用 ...
-
R语言基于Bootstrap的线性回归预测置信区间估计方法
原文链接:http://tecdat.cn/?p=21625 我们知道参数的置信区间的计算,这些都服从一定的分布(t分布.正态分布),因此在标准误前乘以相应的t分值或Z分值.但如果我们找不到合适的分布 ...
-
R语言基于树的方法:决策树,随机森林,Bagging,增强树
原文链接:http://tecdat.cn/?p=9859 概观 本文是有关 基于树的 回归和分类方法的. 树方法简单易懂,但对于解释却非常有用,但就预测准确性而言,它们通常无法与最佳监督学习方法 ...
-
R语言基于线性回归的资本资产定价模型(CAPM)
原文链接:http://tecdat.cn/?p=20031 简介 资本资产定价模型(CAPM) 是用于确定是否在一个特定资产的投资是值得的.本质上,问题是:"该资产的回报是否值得投资?&q ...
-
R语言中的神经网络预测时间序列:多层感知器(MLP)和极限学习机(ELM)数据分析报告
原文链接:http://tecdat.cn/?p=23485 用于R语言的多层感知器(MLP)和极限学习机(ELM)进行时间序列预测.请注意,由于神经网络无法利用GPU处理,因此大型网络的训练速度往往 ...
-
R语言使用自组织映射神经网络(SOM)进行客户细分
原文链接:http://tecdat.cn/?p=18726 自组织映射神经网络(SOM)是一种无监督的数据可视化技术,可用于可视化低维(通常为2维)表示形式的高维数据集.在本文中,我们研究了如何使用 ...
-
R语言基于ARMA-GARCH-VaR模型拟合和预测实证研究分析案例
原文链接:http://tecdat.cn/?p=3186 本文显示了如何基于潜在的ARMA-GARCH过程(当然也涉及更广泛意义上的QRM)来拟合和预测风险价值(VaR). 1 从ARMA-GARC ...
-
用R语言中的神经网络预测时间序列:多层感知器和极限学习机
原文链接:http://tecdat.cn/?p=16392 对于此示例,我将对R中的时间序列进行建模.我将最后24个观察值保留为测试集,并将使用其余的观察值来拟合神经网络.当前有两种类型的神经网络可 ...
-
R语言随机森林RandomForest、逻辑回归Logisitc预测心脏病数据和可视化分析
原文链接:http://tecdat.cn/?p=22596 研究大纲 介绍数据集和研究的目标 探索数据集 可视化 使用Chi-Square独立检验.Cramer's V检验和GoodmanKrusk ...