原文链接：http://tecdat.cn/?p=7227神经网络的训练过程是一个挑战性的优化过程，通常无法收敛。这可能意味着训练结束时的模型可能不是稳定的或表现最佳的权重集，无法用作最终模型。解决此问题的一种方法是使用在训练运行结束时看到的多个模型的权重平均值。平均模型权重学习深度神经网络模型的权重需要解决高维非凸优化问题。解决此优化问题的一个挑战......

原文链接：http://tecdat.cn/?p=25410原文出处：拓端数据部落公众号通过训练具有小中心层的多层神经网络重构高维输入向量，可以将高维数据转换为低维代码。这种神经网络被命名为自编码器Autoencoder。自编码器是非线性降维技术用于特征的无监督学习，它们可以学习比主成分分析效果更好的低维代码，作为降低数据维数的工具。异常心跳检测如果提供了足够的类似于某种底层模式的训练数据，我们可

原文链接：http://tecdat.cn/?p=6917我尝试使用Latent Dirichlet分配LDA来提取一些主题。 本教程以自然语言处理流程为特色，从原始数据开始，准备，建模，可视化论文。

原文链接：http://tecdat.cn/?p=23050原文出处：拓端数据部落公众号如果您熟悉线性模型，意识到它们的局限，那么您应该学习线性混合模型mixed-model。本视频中，我们讨论了线性混合模型并在R软件中进行应用。视频：线性混合效应模型(LMM,Linear Mixed Models)和R语言实现线性混合效应模型(LMM,Linear Mixed Models)和R语言实现案例时长

原文链接：http://tecdat.cn/?p=24016摘要面板向量自回归（VAR）模型在应用研究中的应用越来越多。虽然专门用于估计时间序列VAR模型的程序通常作为标准功能包含在大多数统计软件包中，但面板VAR模型的估计和推断通常用通用程序实现，需要一些编程技巧。在本文中，我们简要讨论了广义矩量法（GMM）框架下面板VAR模型的模型选择、估计和推断，并介绍了一套Stata程序来方便地执行它们。

原文：http://tecdat.cn/?p=3230作为第一步，R＆B从一个不包含协变量的空模型开始。每所学校的拦截，β 0J，然后设置为隆重平均，γ 00，和随机误差ü 0J。将（2）代入（1）产生要在SPSS中进行估算，请转至分析→混合模型→线性...出现“指定主题”和“重复”菜单。在此示例中，分组变量是id，因此应将其放在“主题”框中。...

你可能会问，为什么是copulas？我们指的是数学上的概念。简单地说，copulas是具有均匀边际的联合分布函数。最重要的是，它们允许你将依赖关系与边际分开研究。有时你对边际的信息比对数据集的联合函数的信息更多，而copulas允许你建立关于依赖关系的 "假设 "情景。copulas可以通过将一个联合分布拟合到均匀分布的边际上而得到，这个边际是通过对你感兴趣的变量的cdf进行量化转换而得到的。..

原文链接http://tecdat.cn/?p=23947原文出处：拓端数据部落公众号摘要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。本文在R软件实现DLNM，然后帮助解释结果，并着重于图形表示。本文提供指定和解释DLN

原文链接：http://tecdat.cn/?p=23426序言混合线性模型，又名多层线性模型(Hierarchical linear model)。它比较适合处理嵌套设计(nested)的实验和调查研究数据。此外，它还特别适合处理带有被试内变量的实验和调查数据，因为该模型不需要假设样本之间测量独立，且通过设置斜率和截距为随机变量，可以分离自变量在不同情境中(被试内设计中常为不同被试)对因变量的作

Excel提供了相当广泛的功能来创建图形，即Excel所谓的 图表。您可以通过选择插入>图表来访问Excel的图表功能 。我们将在此处描述如何创建条形图和折线图。其他类型的图表以类似的方式创建。创建图表后，可以访问三个新的功能区，分别是 Design， Layout 和 Format。这些用于完善创建的图表。...