随着高等教育的普及与竞争的日益激烈，高考作为通往高等教育的重要门槛，其分数线的波动、高校及专业的选择成为了社会广泛关注的焦点。考生和家长在面临众多高校和专业的选择时，往往需要综合考虑多种因素，如分数线、专业排名、就业前景、个人兴趣等，这使得决策过程变得复杂而艰巨。因此，利用数据分析技术，特别是数...

原文下载链接：[链接]最近我们被客户要求撰写关于通勤出行的研究报告，包括一些图形和统计输出。某交通工程专业博士生想要研究不同因素对通勤交通方式选择的影响，对成都两个大型小区（高端和普通）居民分别进行了出行调查，各调查了300人 其中Distance：居住地离上班地的距离（公里）Pincome：个人年收入（万元）Hincom...

原文链接：[链接]原文出处：拓端数据部落公众号 在本文中，我们将在贝叶斯框架中引入回归建模，并使用PyMC3 MCMC库进行推理。 我们将首先回顾经典频率论的多重线性回归方法。然后讨论贝叶斯如何考虑线性回归。用PyMC3进行贝叶斯线性回归在本节中，我们将对统计实例进行一种经典的方法，即模拟一些我们知道的属性的数据，...

随着汽车产业的持续演变和科技的飞速发展，2024年注定是汽车行业充满变革与机遇的一年。在这一时代背景下，我们汇聚了一系列行业洞察、趋势预测、营销策略和细分市场研究报告，以期为汽车产业参与者提供全面而深入的指导。阅读原文，获取专题报告合集全文，解锁文末340份汽车相关行业研究报告。

《报告合集》详细分析了全国工业互联网主要城市的产业发展特征，揭示出这些城市在互联网产业上表现出较高水平。据工信部等部门发布的2023年度数据，这些主要城市汇聚了全国94%的双跨平台、92.3%的大数据产业发展示范项目、93.1%的工业和信息化领域数据安全典型案例、78.3%的智能制造示范工厂以及76.3%的5G工厂。阅读原文...

在统计学习和机器学习的领域中，逻辑回归模型是一种广泛应用于分类问题的预测模型。特别是在预测二分类事件或情况时，如选举中某党派是否获得投票、用户是否购买某产品、个体是否感染某种疾病等，逻辑回归模型展现出了其独特的优势。

冗余分析（redundancy analysis，RDA）是一种回归分析结合主成分分析的排序方法，也是多因变量（multiresponse）回归分析的拓展。从概念上讲，RDA是因变量矩阵与解释变量之间多元多重线性回归的拟合值矩阵的PCA分析。

首先，分别对商店销量的历史数据进行了独立成分分析，得到了多个独立成分；其次，利用谱聚类方法将商店销量划分成了若干类，并将每个类的特征进行了提取；最后，利用 SVR模型对所有的商店销量进行预测。实验结果表明，利用 FastICA、 CS和 SVR模型能够准确预测商店销量。

在这篇文章中，我们通过展示如何使用具有不同内核的非参数混合模型进行密度估计。在后面的文章中，我们将采用参数化的广义线性混合模型，并展示如何切换到非参数化的随机效应表示，避免了正态分布的随机效应假设。

根据文化和旅游部的数据统计，2023年"五一"假期全国国内共有2.74亿人次进行了旅游，同比增长了70.83%。而端午节假期期间，全国国内出游人数达到1.06亿人次，同比增长了32.3%。消费者对于旅游的热情高涨，文化和旅游行业呈现出强劲的复苏势头，并且呈现出向好的趋势。

2024年3月，特斯拉在北美地区正式发布了FSD v12，其最大的亮点便是搭载了端到端的神经网络模型，为驾驶体验带来了革命性的突破。阅读原文，获取专题报告合集全文，解锁文末454份自动驾驶相关行业研究报告。

在混合效应逻辑回归用于建立二元结果变量的模型，其中，当数据被分组或同时存在固定和随机效应时，结果的对数几率被建模为预测变量的线性组合 （ 点击文末“阅读原文”获取完整代码数据 ） 。最近我们被客户要求撰写关于混合效应逻辑回归的研究报告，包括一些图形和统计输出。

生成对抗网络（GAN）是一种神经网络，可以生成类似于人类产生的材料，如图像、音乐、语音或文本。最近我们被客户要求撰写关于GAN生成对抗性神经网络的研究报告，包括一些图形和统计输出。

大模型的发展标志着AIGC时代的来临，没有大模型支撑的AI已成为旧时代产物，缺乏竞争力。技术的突破始终是AI发展的关键，而商业应用则是推动其迅速发展的加速器。AI的持久繁荣依赖于其商业化的成功。展望2024年，我们有理由将其视为AIGC应用的元年。阅读原文，获取专题报告合集全文，解锁文末491份AIGC相关行业研究报告。

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和效率。本研究旨在通过安装TensorFlow-GPU的特定版本，并结合其他数据处理和可视化库，为深度学习模型的构建提供一套完整的数据预处理流程。

数据包含有关葡萄牙“Vinho Verde”葡萄酒的信息。该数据集有1599个观测值和12个变量，分别是固定酸度、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、酒精和质量。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连续...

当前教程特别关注贝叶斯逻辑回归在二元结果和计数/比例结果场景中的使用，以及模型评估的相应方法。使用教育数据示例。 此外，本教程简要演示了贝叶斯 GLM 模型的多层次扩展。本教程遵循以下结构： 1.准备工作； 2.GLM介绍； 3.教育数据； 4.数据准备； 5.贝叶斯逻辑回归； 6.贝叶斯二项Logistic回归； 7.贝叶斯层次逻辑...

在这篇文章中，我们通过展示如何使用具有不同内核的非参数混合模型进行密度估计。在后面的文章中，我们将采用参数化的广义线性混合模型，并展示如何切换到非参数化的随机效应表示，避免了正态分布的随机效应假设。

在当今社会，AI技术的普及让每个人都有机会充分利用其潜力。无论您是否属于技术团队，通过将先进的大语言模型与您的业务数据相结合，您都可以轻松利用搜索技术，与数据展开“对话”。更令人兴奋的是，借助对话式界面，您可以轻松创建报告、信息中心以及直观、智能的可视化图表，并轻松地将它们整合到您的日常办公工具和业...

(a)部分：k-means聚类 使用k-means聚类法将数据集聚成2组。  画一个图来显示聚类的情况 使用k-means聚类法将数据集聚成3组。 画一个图来显示聚类的情况 (b)部分：层次聚类 使用全连接法对观察值进行聚类。 使用平均和单连接对观测值进行聚类。 绘制上述聚类方法的树状图。

本研究旨在探索如何应用迁移学习技术对交通标志图像进行分类。通过构建适用于Torchvision的图像数据集，并利用预训练模型进行微调，我们实现了对原始像素的交通标志图像的分类。此外，我们还引入了一个新的“未知”类别，并对模型进行了重新训练，以提高其在实际应用中的泛化能力。

原文链接： [链接]原文出处：拓端数据部落公众号 最近我们被客户要求撰写关于时变VAR模型的研究报告，包括一些图形和统计输出。加载R包和数据集 加载包后，我们将此数据集中包含的12个心情变量进行子集化： {代码...}  对象mood_data是一个1476×12矩阵，测量了12个心情变量： {代码...} time_data包含有关每次测量的时间...

气候变化和空气污染对现代社会产生了越来越大的影响。在这种背景下，研究气象和空气污染之间的关系以及其对PM2.5浓度的影响变得非常重要。为了更好地理解和解释这些关系，广义加性混合模型（GAMM）成为一种强大的工具。

原文链接：[链接]最近我们被客户要求撰写关于LSTM的研究报告，包括一些图形和统计输出。本文探索Python中的长短期记忆（LSTM）网络，以及如何使用它们来进行股市预测 （ 点击文末“阅读原文”获取完整代码数据）。在本文中，你将看到如何使用一个被称为长短时记忆的时间序列模型。LSTM模型很强大，特别是在保留长期记忆方...

有两套短鳍鳗的记录数据。一个用于模型训练（建立），一个用于模型测试（评估）。在下面的例子中，我们加载的是训练数据。存在（1）和不存在（0）被记录在第2列。环境变量在第3至14列。

随着汽车产业的持续演变和科技的飞速发展，2024年注定是汽车行业充满变革与机遇的一年。在这一时代背景下，我们汇聚了一系列行业洞察、趋势预测、营销策略和细分市场研究报告，以期为汽车产业参与者提供全面而深入的指导。阅读原文，获取专题报告合集全文，解锁文末340份汽车相关行业研究报告。

据报告调研结果显示，高达82%的受访者计划参与今年的618购物节，虽然这一比例略低于去年双11的89%，但消费者的参与热情依旧不减。不少消费者将618视为双11的“预热”或补充，因此更倾向于在年末的购物狂欢中进行大量囤货。阅读原文，获取专题报告合集全文，解锁文末514份618、消费相关行业研究报告。

例如，询问受访者饮食和每周的体育锻炼，艾滋病毒/艾滋病状况，可能的烟草使用，免疫接种，健康状况，健康天数-与健康相关的生活质量，获得医疗保健，睡眠不足，高血压意识，胆固醇意识，慢性健康状况，饮酒，水果和蔬菜消费，关节炎负担和安全带使用。

经济时间序列的分析通常需要提取其周期性成分。这篇文章介绍了一些方法，可用于将时间序列分解为它们的不同部分 （ 点击文末“阅读原文”获取完整代码数据 ） 。

原文链接：[链接]原文出处：拓端数据部落公众号 偏最小二乘回归是一种回归形式 。  当使用pls时，新的线性组合有助于解释模型中的自变量和因变量。在本文中，我们将使用pls预测“收入” 。   {代码...} {代码...} 首先，我们将数据分为训练和测试集来准备数据。  {代码...} 在上面的代码中，我们设置“ set.seed函数”以确保...