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基于机器学习与深度学习的贷款批准预测
该数据集源自Kaggle的“Playground Series - Season 4, Episode 10”竞赛,是通过在贷款批准预测数据集上训练的深度学习模型生成的数据,旨在使用借款人信息预测贷款批准结果,它通过模拟真实贷款审批场景,帮助金融机构评估借款人风险。
相关性分析——点二列相关分析
点二列相关分析是一种灵活且有效的统计方法,特别适用于评估二元变量与连续变量之间的关系。通过对这两种变量之间关系的分析,可以帮助研究者更好地理解数据,为教育学、心理学和社会科学等领域的研究和决策提供有力支持。
数据分析新技能:如何进行Mann-Whitney U检验
Mann-Whitney U检验是一种强大的非参数统计方法,适用于比较两个独立样本的分布,特别是当数据不满足正态分布或存在异常值时。本文详细介绍了Mann-Whitney U检验的起源、原理和操作步骤,并通过一个具体的案例展示其实际应用。
相关性分析——斯皮尔曼相关性分析
斯皮尔曼相关性分析是一种灵活且有效的统计方法,特别适用于非正态分布或存在异常值的数据。通过对排名的分析,它能有效揭示变量间的相关关系,为研究和决策提供有力支持。
基于聚类与LSTM对比特币价格深度分析与预测
本项目对比特币市场进行了全面而深入的分析,采用多种技术指标和数据分析方法,揭示了比特币价格动态和市场行为的关键特征,详细刻画了比特币的市场波动性。
到底了