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R语言混合效应模型（mixed model）案例研究|附代码数据
在本文中，我们描述了灵活的竞争风险回归模型。回归模型被指定为转移概率，也就是竞争性风险设置中的累积发生率。
R语言广义相加模型 (GAMs)分析预测CO2时间序列数据|附代码数据
环境科学中的许多数据不适合简单的线性模型，最好用广义相加模型（GAM）来描述 。
r语言中对LASSO回归，Ridge岭回归和弹性网络Elastic Net模型实现|附代码数据
Glmnet是一个通过惩罚最大似然关系拟合广义线性模型的软件包。正则化路径是针对正则化参数λ的值网格处的lasso或Elastic Net（弹性网络）惩罚值计算的 。
R语言用FNN-LSTM假近邻长短期记忆人工神经网络模型进行时间序列深度学习预测4个案例|附代码数据
在最近的一篇文章中，我们展示了一个LSTM模型，通过假近邻（FNN）损失进行正则化，可以用来重建一个非线性动态系统。
R语言、SAS潜类别（分类）轨迹模型LCTM分析体重指数 (BMI)数据可视化|附代码数据
在本文中，潜类别轨迹建模 (LCTM) 是流行病学中一种相对较新的方法，用于描述生命过程中的暴露，它将异质人群简化为同质模式或类别。然而，对于给定的数据集，可以根据类的数量、模型结构和轨迹属性得出不同模型的分数。
数据分享|R语言用主成分PCA、 逻辑回归、决策树、随机森林分析心脏病数据并高维可视化|附代码数据
在讨论分类时，我们经常分析二维数据（一个自变量，一个因变量）。但在实际生活中，有更多的观察值，更多的解释变量。随着两个以上的解释变量，它开始变得更加复杂的可视化。
数据分享|R语言、SAS潜类别（分类）轨迹模型LCTM分析体重指数 (BMI)数据可视化|附代码数据
在本文中，潜类别轨迹建模 (LCTM) 是流行病学中一种相对较新的方法，用于描述生命过程中的暴露，它将异质人群简化为同质模式或类别。然而，对于给定的数据集，可以根据类的数量、模型结构和轨迹属性得出不同模型的分数。
SkeyePlayer RTSP Windows播放器抓图代码重构
SkeyePlayer RTSP Windows端(下文简称：SkeyePlayer)播放器之前抓图代码主要通过OpenCV来实现，且数据格式转换的效率过于低下；故而在当时的代码中采用线程机制来解决抓图导致视频播放时卡顿的问题；而最新版的SkeyePlayer为了精简代码也为了提高抓图效率，我们采用ffmpeg进行抓图，为了保证视频播放的流畅性，线程机制我们仍然保留。
分布滞后线性和非线性模型（DLNM）分析空气污染（臭氧）、温度对死亡率时间序列数据的影响|附代码数据
分布滞后非线性模型（DLNM）表示一个建模框架，可以灵活地描述在时间序列数据中显示潜在非线性和滞后影响的关联。该方法论基于交叉基的定义，交叉基是由两组基础函数的组合表示的二维函数空间，它们分别指定了预测变量和滞后变量的关系。
R语言用逻辑回归、决策树和随机森林对信贷数据集进行分类预测|附代码数据
最近我们被客户要求撰写关于信贷数据的研究报告，包括一些图形和统计输出。在本文中，我们使用了逻辑回归、决策树和随机森林模型来对信用数据集进行分类预测并比较了它们的性能。
数量生态学冗余分析（RDA）分析植物多样性物种数据结果可视化|附代码数据
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。
R语言文本挖掘、情感分析和可视化哈利波特小说文本数据|附代码数据
一旦我们清理了我们的文本并进行了一些基本的词频分析，下一步就是了解文本中的观点或情感。这被认为是情感分析，本教程将引导你通过一个简单的方法来进行情感分析 。
拓端tecdat|R语言代码编写动态可视化：制作历史全球平均温度的累积动态折线图动画gif视频图
在某些情况下，你可能希望通过在每帧中添加数据并保留先前添加的数据来进行动画处理。现在，我们将通过制作点线图的动画来探索。
Matlab中的偏最小二乘法（PLS）回归模型，离群点检测和变量选择|附代码数据
本文建立偏最小二乘法（PLS）回归（PLSR）模型，以及预测性能评估。为了建立一个可靠的模型，我们还实现了一些常用的离群点检测和变量选择方法，可以去除潜在的离群点和只使用所选变量的子集来 "清洗 "你的数据 。
拓端tecdat|R语言代码编写关于回归系数的解释
R语言关于回归系数的解释
拓端tecdat|R统计软件代码编写三次样条和平滑样条模型数据拟合及预测
样条线是拟合非线性模型并从数据中学习非线性相互作用的一种方法。
MongoDB 单实例分表
MongoDB 是一个非常流行的 NoSQL 数据库，特别适用于大规模应用程序的数据存储需求。在处理大量数据时，如何有效地管理数据成为一个关键问题。单实例分表是一种常见的 MongoDB 数据库设计方法，它能够提高数据库的性能和可扩展性。
Vue项目中使用继承复用代码
Vue项目中使用继承复用代码
C#开发：csv数据转DataTable
python的pandas dataframe可以将csv数据，或者格式化的数据（excel）等，直接转换成dataframe，一个类似表格的数据，这样在数据处理中，能够根据设定好的函数，快速的进行数据分析、处理。
gis开发：使用gdal操作影像（C#）
GDAL(Geospatial Data Abstraction Library)是一个在X/MIT许可协议下的开源栅格空间数据转换库。它利用抽象数据模型来表达所支持的各种文件格式。它还有一系列命令行工具来进行数据转换和处理。
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