使用机器学习模型实现近红外光谱数据建模

DAX 是POWERBI的高阶玩法。 简单来说，DAX 可帮助你通过模型中已有的数据来创建新信息。如果你需要分析跨产品类别和不同日期范围内的增长百分比，该怎么办？ 或者，需要计算相对于市场趋势的同比增长，该怎么办？DAX为你解决。

大于二十种模型的对比以及模型集成，本方案保证回归准确率和创新性，限时发布！ 我们的建模方案使用Pycaret作为机器学习工具，PyCaret 是 Python 中的开源低代码机器学习库，可自动执行机器学习工作流程。它是一种端到端的机器学习和模型管理工具，可以成倍地加快实验周期并提高工作效率。与其他开源机器学习库相比，PyCaret 是一个高度封装的低代码库，可以用几行代码代替数百行代码。这使得机器学习实验呈指数级快速和高效。

主要包含中信银行数仓开发的系列流程资料： 1、ETL单元开发及测试 2、业务场景梳理 3、风险管理系统 4、集成测试 5、数仓模型 6、详细设计文档 7、项目排期分工 8、银行业务学习 9、源系统数据分析 10、总体设计文档 适合转行以及从业与金融行业的数据开发，ETL及金融数据分析人员，资料比较齐全清晰，有相应的案例以及对应的代码，资料可以帮助我们梳理银行数据仓库各个层之间的工作，以及银行数仓工作的核心工作内容，了解银行源系统数据样式，数据抽取加工的过程，银行主题划分，以及各个主题间各自的关联方式等。

基于国内某高校校园一卡通系统一个月的运行数据，使用数据分析和建模的方法，挖掘数据中所蕴含的信息，分析学生在校园内的学习生活行为

金融行业非常经典的模型资料

本次亚太杯APMCM组织委员会要求你的团队处理当前的报告和未来的核武器预测。他们提供了数据集2022_APMCM_E_Data.csv来帮助您进行研究。请收集相应的数据，建立一个数学模型，并回答问题。这是基于核战模拟器和PaddleTS的亚太杯1月场E题建模方案。 PaddleTS 是一款基于飞桨深度学习框架的开源时序建模算法库，其具备统一的时序数据结构、全面的基础模型功能、丰富的数据处理和分析算子以及领先的深度时序算法，可以帮助开发者实现时序数据处理、分析、建模、预测全流程，在预测性维护、智慧能耗分析、价格销量预估等场景中有重要应用价值。 核战争模拟器破解版这款游戏将会是值得每一位玩家进行尝试的，在这里玩家将会经历一场场的核战争，在这次战争中，全世界绝大多数地区都会被毁灭，真实的爆炸半径和毁伤效果为大家带来真实的核战体验。

针对现有剩余寿命预测研究中需要多个同类设备历史数据离线估计模型参数的问题，本文提出了一种基于退化数据建模的服役设备剩余寿命自适应预测方法． 该方法，利用指数随机退化模型来建模设备的退化过程，基于退化监测数据运用Bayesian 方法更新模型的随机参数，进而得到剩余寿命的概率分布函数及点估计． 区别于现有方法，本文方法基于设备到当前时刻的监测数据，利用期望最大化算法对模型中的非随机未知参数进行在线估计，由此.无需多个同类设备历史数据． 最后，通过数值仿真与实例分析，验证了本文方法在剩余寿命预测时的有效性．

r-kaggle-泰坦尼克号 #Titanic生存预测 该存储库包含我针对Kaggle的《泰坦尼克号生存预测问题》的一些方法。 该存储库包括用于功能选择的脚本，用于数据建模的替代策略，原始测试和训练数据集以及为其生成的可视化图。 所有代码段均以R编写。 泰坦尼克号生存预测问题 在这一普遍的挑战中，目标是根据性别，阶级，机票详细信息，年龄类别等属性来预测什么样的人可能度过泰坦尼克号灾难。 程式码范例 去做 动机 列出的示例代码中的一种方法已提交给Kaggle。 安装 数据集可以在“数据”文件夹中找到。 它包括2个分别用于培训和测试的csv文件。 train.csv（59.76 kb） test.csv（27.96 kb） 使用以下R包。 seqinr：生物序列检索和分析 e1071：统计部概率论小组的其他职能（以前为E1071），维也纳工业大学 派对：递归派对的实验室 Ame

C# winform程序 SQLServer增删改查案例，内含数据库语句，进行建库建表建字段。