统计模型

【数据分析】R语言的广义线性混合模型（GLMM）分析案例

标准化数据字符向量转换成因子化变量构建模型FishesAmphibiansReptilesBirdsMammals画图总结系统信息介绍广义线性混合模型（GeneralizedLinearMixedModels,GLMM）是一种统计模型

生信学习者1·2025-03-02 11:46

自然语言处理（Natural Language Processing, NLP）的主要应用及核心技术

NLP在多个领域有着广泛的应用，并结合了多种先进的技术，包括机器学习（ML）、深度学习（DL）、统计模型以及规则方法。

彬彬侠·2025-02-27 14:34

解锁机器学习核心算法 | 线性回归：机器学习的基石

本质上，线性回归是一种用于构建变量间线性关系的统计模型。它试图寻觅一条最佳拟合直线（或超平面），以使预测值与实际观测值之间的误差降

紫雾凌寒·2025-02-24 08:35

R语言应用实战-基于R语言的判别分析：fisher判别法，距离判别法以及Bayers判别法（附源代码）

判别分析在处理问题时，通常要给出一个衡量新样品与各已知类型接近程度的描述统计模型即判别函数，同时也指定一种判别规则，借以判定新的样本归属。以下是我为大家准备的几个精品专栏，喜欢的小伙伴可自

文宇肃然·2025-02-21 01:21

鸢尾花分类项目 GUI

1.机器学习的定义机器学习是一门人工智能的分支，专注于开发算法和统计模型，使计算机能够在没有明确编程的情况下从数据中自动学习和改进。通过识别数据中的模式和规律，机器学习系统可以做出预测或决策。

编织幻境的妖·2025-02-20 14:49

Jieba分词算法应用

1.Jieba分词算法简介Jieba是一个用于中文分词的Python库，其核心思想是基于词典和统计模型来进行分词。由于中文文本中没有明显的单词边界，因此分词是中文处理中的一个重要任务。

C嘎嘎嵌入式开发·2025-02-18 17:03

时间序列分析之AR、MA、ARMA、ARIMA详解（5）

为了让统计模型发挥作用，深入理

白马负金羁·2025-02-17 12:36

sentinel的限流原理

其核心设计包括以下几个关键点：流量统计模型：滑动时间窗口Sentinel使用滑动时间窗口算法统计单位时间内的请求量，相比传统的固定时间窗口，能更精确地反映实时流量特征。

mischen520·2025-02-08 05:43

柳暗花明又一村：Seq2Seq编码器解码器架构

传统的机器翻译方法通常依赖于统计模型和规则引擎，难以捕捉语言的复杂性和语义关系。随着深度学习的兴起，Seq2Seq架构为

AI大模型应用之禅·2025-02-02 15:29

matlab神经网络遥感反演,基于BP神经网络的盐渍土盐分遥感反演模型研究

BP神经网络模型的预测精度在62.5%,明显高于传统统计模型的预测精度,表明BP神经网络能较好地模拟土壤含盐量与光谱数据之间的关系,可用于建立土壤盐分遥感反演模型。

老许的花开·2025-02-02 01:24

SARIMA介绍

SARIMA模型，即季节性自回归积分移动平均模型（SeasonalAutoregressiveIntegratedMovingAverageModel），是一种用于处理和预测具有明显季节性变化的时间序列数据的统计模型

能源革命·2025-02-01 21:27

关于时间序列预测的一份介绍

一、概念1.1预测模型所谓预测模型就是用基于历史数据预测未来值的各种数学和统计模型，它是时间序列预测的核心，选择合适的预测模型直接影响到预测结果的准确性。一般我们考虑根据频率与趋

张焚雪·2025-01-30 17:36

python在统计专业的应用_Python在计量经济与统计学中的应用

内容涵盖Python基本数据类型，Numpy科学运算，Pandas数据分析，统计分析，蒙特卡洛过程，最优化过程，数据可视化功能，以及在计量经济与统计模型中的应用等。

weixin_39851457·2025-01-27 06:49

基于Python的开源量化交易框架：构建你的量化投资策略

量化投资是一种利用数学和统计模型来进行投资决策的方法，它将大量的金融数据与算法相结合，以识别交易机会并执行交易。

ShAutoit·2025-01-25 14:37

python 单因子方差分析_假设检验之F检验-方差分析

其通常是用来分析用了超过一个参数的统计模型，以判断该模型中的全部或一部分参数是否适合用来估计总体F检验对于数据的正态性非常敏感，因此在检验方差齐

雏Carnation·2025-01-19 15:42

深度学习驱动下的字符识别：挑战与创新

国内研究者主要使用基于模板匹配的方法、基于统计模型的方法、基于神经网络的方法等各种方法进行字符识别研究。目前，国内各大

逼子歌·2024-09-10 18:49

2024 数学建模国赛 C 题模型及算法（无废话版）

目录写在开始需要掌握的数学模型/算法评价体系/评价类问题时间序列处理数据降维聚类问题（无监督）分类问题（有监督）集成学习（Bagging/Boosting）回归问题关联分析统计学方法/统计模型智能优化算法需要掌握的

不染53·2024-09-07 06:28

基于 LDA SS-NMF 的文本主题分析可视化分析系统毕业设计附完整代码

摘要在机器学习和自然语言处理领域中，主题模型(TopicModel)是在一系列文档中发现抽象主题的一种统计模型，并被广泛地应用于文本文档集合的分析。

程序员奇奇·2024-09-04 11:44

计量经济学中的检验——F检验（概念、检验假设、适用条件及操作流程）

它最常用于比较已拟合到数据集的统计模型，以识别最适合数据抽样总体的模型。精确的“F检验”主要出现在当模型用最小二乘法拟合数

佛系研go·2024-09-03 18:29

模型评估：可决系数与纳什效率系数

1、可决系数R2 可决系数（Coefficientofdetermination，R）是用来度量一个统计模型的拟合优度的。

~hello world~·2024-09-02 20:09

逻辑回归C参数选择，利用交叉验证实现

常见的交叉验证方法三、k折交叉验证四、C参数和k折交叉验证的关系五、代码实现1.导入库2.k折交叉验证选择C参数3.建立最优模型总结前言逻辑回归（LogisticRegression）是一种用于二分类问题的统计模型和机器学习算法

吃什么芹菜卷·2024-08-21 21:03

【机器学习】是什么?

机器学习（MachineLearning,ML）是一门多领域交叉学科，属于人工智能（ArtificialIntelligence,AI）的一个分支，致力于研究和构建算法及统计模型，让计算机系统能够在没有明确编程指令的情况下

dami_king·2024-02-20 08:13

异常检测-基于统计学的方法-学习笔记-2

它们假定正常的数据对象由⼀个统计模型产⽣，而不遵守该模型的数据是异常点。异常检测的统计学⽅法的⼀般思想是：学习⼀个拟合给定数据集的⽣成模型，然后识别该模型低概率区域中的对象，把它们作为异常点。

Rank_Fan007·2024-02-15 05:37

R语言中的Stan概率编程MCMC采样的贝叶斯模型|附代码数据

概率编程使我们能够实现统计模型，而不必担心技术细节。这对于基于MCMC采样的贝叶斯模型特别有用R语言中RStan贝叶斯层次模型分析示例stan简介Stan是用于贝叶斯推理的C++库。

·2024-02-11 18:08

statsmodels专栏1——探索数据的起点：Python中的statsmodels库简介

其中，Statsmodels库是Python中一个不可或缺的工具，它为数据分析提供了丰富的统计模型和测试的功能。

theskylife·2024-02-09 14:30

2020-10-15重复性限r与再现性限R

根据重复性的定义，同一操作员在同一实验室内做两次独立测量，其测试结果为,统计模型y1=m+B1+e1;y2=m+B1+e2y1-y2=e1-e2,y1-y2服从正态分布的随机变量y1-y2的均值E（y1

孤独的坚果儿·2024-02-05 15:28

[Python] 什么是逻辑回归模型？使用scikit-learn中的LogisticRegression来解决乳腺癌数据集上的二分类问题

线性回归是一种用于解决回归问题的统计模型。它通过建立自变量（或特征）与因变量之间的线性关系来预测连续数值的输出。线性回归的目标是找到一条直线（或超平面），使得预测值与观察值之间的残差（误差）最小化。

老狼IT工作室·2024-02-03 18:12

为什么我们不能预测未来？

从古代到现代，所有的文明都有占卜或算命的传统；现在，我们有数据和统计模型，可以让我们对未来有所了解。但是，如果任凭我们自己的设备，我们中的大多数人在预测将会发生什么方面都很糟糕，这是人脑连线的结果。

李儒雅·2024-02-01 21:47

生信学习笔记1：学习如何用OPLS-DA分析代谢组数据（从入门到掌握）

偏最小二乘法（PLS）和正交偏最小二乘法（OPLS）是统计模型，用于寻找两组数据矩阵之间的关系。它们广泛应用于化学计量学、生物信息学、经济预测等领域。

盲人骑瞎马5555·2024-02-01 12:18

隐马尔可夫模型系列——（二）模型参数

一、概述隐马尔可夫模型（HiddenMarkovModel,HMM）是一种常见的统计模型，用于描述一个含有隐藏状态的马尔可夫过程。

飞影铠甲·2024-02-01 02:35

隐马尔可夫模型系列——（六）总结与展望

一、总结：隐马尔可夫模型（HiddenMarkovModel，HMM）是一种用于建模序列数据的统计模型，在语音识别、自然语言处理、金融领域等多个领域都有广泛的应用。

飞影铠甲·2024-01-31 08:05

机器学习之遗传算法（Genetic Algorithm）

机器学习（MachineLearning）是一种通过使用算法和统计模型，使计算机系统能够从数据中学习并改善性能的领域。

贾斯汀玛尔斯·2024-01-30 11:13

基于python的客流统计_客流统计分析系统的技术

客流统计分析系统采用了基于运动目标智能跟踪与识别技术，并通过人工神经网络(ANN)、关键特征匹配等算法和智能统计模型，对指定单个或多个监控系统区域(如场馆、商业街、地铁出入口、展会场馆)客流进行视频监控

weixin_39693437·2024-01-29 15:44

numpy实现随机漫步

随机漫步RandomWalk随机漫步是一种数学统计模型，它由一连串轨迹所组成，其中每一次都是随机的，它能用来表示不规则的变动形式，如同一个人乱步所形成的随机记录。

小书同学·2024-01-29 14:12

自然语言处理中的注意力机制与Transformer架构

传统的机器翻译方法通常使用规则引擎或统计模型，但这些方法在处理复杂句子和长文本时效果有限。随着深度学习技术的发展，神经网络在自然语言处理领域取得了显著的进展。

OpenChat·2024-01-29 00:24

R数据分析：非劣效性研究设计的统计处理方法，原理和实例

在我们经常接触的统计模式中，我们是在寻求推翻原假设，证明差异，这种统计模型在传统的临床试验中，在各种统计推断中已经成为默认了。

公众号Codewar原创作者·2024-01-28 04:32

Paddle：统计模型Flops

函数接口：paddle.flops(net,input_size,custom_ops=None,print_detail=False)参数说明：net(paddle.nn.Layer|paddle.static.Program)-网络实例，必须是paddle.nn.Layer的子类或者静态图下的paddle.static.Program。input_size(list)-输入Tensor的大小。

微风❤水墨·2024-01-26 10:52

[深度学习]PaddleClas：统计模型Flops

PaddleClas：统计模型Flops函数接口paddle.flops(net,input_size,custom_ops=None,print_detail=False)[源代码]作用为：打印网络的基础结构和参数信息

或许，这就是梦想吧！·2024-01-26 10:19

MATLAB环境下一种音频降噪优化方法—基于时频正则化重叠群收缩

在第一类无先验信息语音增强算法中，比较常用的语音增强算法有谱减算法、基于统计模型的算法、基于信号子

哥廷根数学学派·2024-01-26 08:26

空间统计建模

运用统计分析法，建立空间统计模型、从数据中挖掘空间自相关与空间变异规律。经典统计方法认为样本独立假设；而空间数据并非完全独立，具

燕南路GISer·2024-01-24 09:45

【深度学习每日小知识】NLP 自然语言处理

它涉及使用算法和统计模型使计算机能够理解、解释和生成人类语言。NLP是人工智能领域的重要工具，广泛应用于语言翻译、文本分类和聊天机器人等领域。

jcfszxc·2024-01-22 10:26

AI量化交易案例

用统计模型来预测股票等金融产品的价格并自动交易，这是其中的经典问题。价格预测的模型是这个应用场景中的核心问题，在预测价格变化的基础上，通过一定的交易规则来获利。

人工智能MOS·2024-01-21 16:32

Topic 4. 临床预测模型构建 Logistic 回归

许多广泛应用的统计模型都属于广义线性模型，如常用于研究二元分类响应变量的Logisti

90066456ace6·2024-01-20 12:04

DALS020-距离与降维

:降维分析Bierachicalcategories:DataAnalysisforthelifesciences前言这一部分是《DataAnalysisforthelifesciences》的第8章统计模型的第

backup备份·2024-01-20 09:17

关于单倍型和Phasing

Phasing的方法：家系定相，最准确，一般根据一家三口（Trio样本）推断，直接简单；LD定相，最常用，根据群体LDblock和统计模型

生物信息与育种·2024-01-19 01:32

美颜技术对比：如何根据项目选择不同的美颜SDK？

一、技术原理对比不同的美颜SDK可能采用不同的技术原理，如传统的图像处理、基于统计模型的方法，或是更先进的深度学习算法。开发者应该考虑项目的实际需求，选择适合的技术方案。

美狐美颜sdk·2024-01-18 06:44

机器学习：简要介绍及应用案例

机器学习的主要目标是通过算法和统计模型，使计算机系统能够执行特定任务而无需明确的规则。这种学习的方式通常分为监督学习、无监督学习和强化学习。

rubyw·2024-01-17 07:06

机器学习实际案例-量化交易案例