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随着深度学习技术的快速发展,高效的计算框架和库对于模型训练至关重要。TensorFlow作为目前最流行的深度学习框架之一,其GPU版本能够显著提升模型训练的速度...
最近,我们使用贝叶斯非参数(BNP)混合模型进行马尔科夫链蒙特卡洛(MCMC)推断。
大数据时代的来临,为创新资助工作方式提供了新的理念和技术支持,也为高校利用大数据推进快速、便捷、高效精准资助工作带来了新的机遇。基于学生每天产生的一卡通实时数据...
在信息爆炸的时代,文本数据呈现出爆炸式的增长,从新闻报道、社交媒体到学术论文,无处不在的文本信息构成了我们获取知识和理解世界的重要来源。然而,如何从海量的文本数...
当我们面对样本需要建立相应模型时,使用传统统计方法建立模型需要大量的样本数据,只有在样本量足够大时,该模型才具有一定的可靠性,而实际实验中,不一定每次实验都拥有...
在生态学研究领域,广义线性混合模型(Generalized Linear Mixed Models,简称GLMMs)是一种强大的统计工具,能够同时处理固定效应和...
通过线性模型和广义线性模型(GLM),预测函数可以返回在观测数据或新数据上预测值的标准误差(点击文末“阅读原文”获取完整代码数据)。
根据我们对温度的预测,我们可以预测电力消耗。绘制电力消耗序列图:(点击文末“阅读原文”获取完整代码数据)。
随着信息技术的飞速发展,众筹作为一个互联网金融的子领域已经成为个人和小企业主筹集资金支持梦想的创新渠道。
在数字化时代,顾客信用评估成为商业决策中的重要一环。无论是金融机构的信贷审批,还是电商平台的用户信用管理,都需要对顾客的信用状况进行准确评估(点击文末“阅读原文...
银行贷款业务是银行的主要盈利方式,对于具体的贷款申请人,是否可以同意贷款申请是一件十分重要的步骤,如果贷款人在贷款后出现违约行为,这将对银行的资金流稳定性造成不...
随着互联网的普及和电子商务的快速发展,网络购物已成为大学生日常生活中不可或缺的一部分。大学生作为网络购物的主体力量,其消费观念、行为特征以及影响因素对于电子商务...
本文针对SAS启动时间、纸厂产出、钢板、采购订单数量数据集展开研究,通过帮助客户分析每个样本中与相关的时间数据,探讨了控制图在质量管理中的应用。同时,还对包含订...
汇率和股价指数之间的联系是许多经济学家和投资者关注的重要议题。汇率和股价指数的波动对于经济体系的稳定和投资者的决策都具有重要影响。
本文旨在利用神经网络模型来帮助客户预测上证指数的收盘价,通过分析不同历史数据作为输入,建立模型并进行预测。
根据对数据集的命名和查看,可以看出数据集包含了多个变量,如checkingstatus1、duration、history等,这些变量代表了不同的个人和贷款信息...
随着大数据时代的来临,数据挖掘和分析在商业决策中扮演着越来越重要的角色。商店的顾客消费行为数据是商业决策的关键信息之一,通过对这些数据的深入分析,可以更好地理解...
企业想要发展必须掌握政策的动向。本次研究把握政策的核心要点,利用Python强大的计算生态(pandas,Matplotlib,DataFrame,reques...
2 利用一次平滑预测模型算出这么多天的预测日平均空载率,其中的平滑常数分别带入我假设的那三种数值,求出预测和实际均方差,最后取均方差最小的那个对应的平滑常数为我...
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