原创 數學建模服務

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原创 基於粒子羣算法的線性規劃+帶約束條件的求解+物流選址

先學運籌學,有自己數學建模,把抽象問題具體成數學模型,在用智能算法求解,運籌學的請自己圖書館借書或者購買書籍,網上百度也行,求解看下面代碼和函數表達式就行,至於pso的數學原理,請自己看。對於代碼循環過多比較複雜,你可以每一行或者每一

原创 spss案例教程&主成分分析與因子分析及SPSS實現

spss案例教程 原文地址:https://www.ixueshu.com/document/934cf7bb1ff99338318947a18e7f9386.html 主成分分析與因子分析及SPSS實現一、主成分分析(1)問題提

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原创 評價類(模糊綜合評價+層次分析法模型)

管理類文科類的綜合評價模型都可以做,一般都是層次分析法ahp,主成分pca /因子分析,灰色關聯度,熵權法,topsis求指標權重,然後做一個排序。如果結合2種或者3種模型,,結合的方法分內在和外在結合, 1 外在的結合就是2種方法分

原创 kaggle-房屋價格預測TOP9

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原创 不平衡數據分類實證-R語言

數據分佈不平衡及多種解決方法介紹 點擊下面就可以藍色字體就行 不平衡理論原理及多種解決方法介紹 SMOTE算法 SMOTE全稱是Synthetic Minority Oversampling Technique即合成少數類過採樣技術,

原创 智能算法(遺傳/粒子羣算法優化bp神經網絡/svm的參數代碼模型)

matlab版本需要ga/pso優化代碼的可以私信q,本人可以指導,親自測試有效,都可以跑出來 部分截圖如下: 研究了一小段時間,終於研究出來了,對於模型處理數據挺好的,有比較優化。

原创 數據比賽大殺器----模型融合(stacking&blending)

參考文獻鏈接 英文版本 http://mlwave.com/kaggle-ensembling-guide/ 這裏寫鏈接內容 這個是上面英文翻譯過來的漢語翻譯版本 kaggle比賽集成指南 http://m.blog.csdn.

原创 熵權法(循環求解)

熵權法原理及適用情況 需要看的點擊下面藍顏色就可以看了,一個百度文庫裏面的 熵權法原理及適用情況 快速求解幾張不同表格數據或者每年相同數據等等熵權法,下面就讓我說下m1~m6的含義: m1:一張表格裏面有若干個指標 m2:一張表格

原创 matlab關於plotfit函數,lsqcurvefit函數,cftool工具箱的使用

plotfit函數使用 plot是畫圖函數 polyval是求值函數 polyfit是曲線擬合函數 polyfit用於多項式曲線擬合 p=polyfit(x,y,m) 其中, x, y爲已知數據點向量, 分別表示橫,縱座標, m

原创 R神經網絡代碼 (對數據有歸一化和反歸一化)

nnet包實現神經網絡 看了下網上很多R實現的神經網絡都是調用包直接做模型,對於神經網絡用來預測的代碼根本沒有進行歸一化和反歸一化的求解,在我直接研究了R的scale函數原理後,我先用它對數據歸一化,他的反歸一化自己寫代碼實現,R這個功能

原创 時間序列(arima)+支持向量機(svm)+優化=組合預測

看見大家想學習組合預測,我今晚就準備加班,給大家上一個arima+svm的組合預測,有什麼不足的請指出了,時間序列是一個大類,我今天主要是給大家展示的是最常用的arima. 這裏原理就不介紹了,只講應用,你可以自己搜索網上原理或者關注我

原创 單因素方差分析(aov)-R版本

R版本的方差分析 #做方差分析有三個假設,需要提前進行檢驗。1.每個處理效應和隨機誤差是可加的。2.正態獨立性,檢驗誤差應該是正態分佈的。3.方差齊次性。水平間的方差應該相等。 數據導入 wheat<- data.frame(

原创 Python集合(set)類型的操作

python的set和其他語言類似, 是一個無序不重複元素集, 基本功能包括關係測試和消除重複元素. 集合對象還支持union(聯合), intersection(交), difference(差)和sysmmetric differen