全文链接：http://tecdat.cn/?p=18770复杂网络分析研究如何识别、描述、可视化和分析复杂网络。为了用R来处理网络数据，我们使用婚礼数据集（查看文末了解数据获取方式）。CNA 研究和应用爆炸式增长的突出原因是两个因素 - 一个是廉价而强大的计算机的可用性，使在数学、物理和社会科学方面接受过高级培训的研究人员和科学家能够进行一流的研究；另一个因素是是人类社会、行为、生物、金融和技.

原文链接：http://tecdat.cn/?p=24886在网络上进行社区检测时，有时我们不仅拥有实体之间的联系。这些实体代表了我们可能也想在网络可视化中代表的现实事物。plot(g)我使用数据集，代表了观察到的 18 位女性参加 14 场社交活动的情况。点击标题查阅往期内容R语言复杂网络分析：聚类（社区检测）和可视化左右滑动查看更多01020304不考虑这个图是二向图，让我们尝试将图划分为社.

全文链接：http://tecdat.cn/?p=30413开源软件存储库上有数千个开源软件，可以从中免费使用该软件。为了能够有效和高效地识别用户所需的软件，已根据软件的功能和属性向软件判断了标记（点击文末“阅读原文”获取完整代码数据）。因此，标签分配成为开源软件存储库软件维护成功的关键。手动分配需要专家判断软件的功能和性能，并从软件的大型标签池中选择适当的预定义标签，这显然很耗时。因此，此任务上

原文链接:http://tecdat.cn/?p=24613我们在心理学网络论文中看到的一个问题是，作者有时会对其数据的可视化进行过度解释。这尤其涉及到图形的布局和节点的位置，例如：网络中的节点是否聚集在某些社区（点击文末“阅读原文”获取完整代码数据）。相关视频下面我将详细讨论这个问题，并提供一个关于如何识别网络中项目社群的基本R教程。非常欢迎在下面的评论部分提出反馈。节点部署和 Fruchter

原文链接：https://tecdat.cn/?p=34344随着深度学习技术的不断演进，语音识别、图像识别等技术的准确率得到了显著提高，机器的听、看等感知能力已经达到了甚至超越了人类的水平，逐渐进入了应用成熟期（查看文末了解专题报告合集PDF版本免费获取方式）。然而，当机器面对思考、推荐、决策、联想等复杂的认知问题时，仍无法完全满足应用需求。随着全球数字化进程的加快，人工智能技术与产业的融合程度

原文链接：http://tecdat.cn/?p=30305鸢尾花iris数据集以及MNIST数据集可能是模式识别文献中最著名的数据集之一（点击文末“阅读原文”获取完整代码数据）。任务描述这是机器学习分类问题的“Hello World”示例。它由罗纳德·费舍尔于 1936 年首次推出。他是英国统计学家和植物学家，他在本文中使用了这个例子 在分类学问题中使用多重测量，这在今天经常被引用。数据集（查.

全文链接：http://tecdat.cn/?p=32540聚类分析是一种常见的数据挖掘方法，已经广泛地应用在模式识别、图像处理分析、地理研究以及市场需求分析。本文主要研究聚类分析算法K-means在电商评论数据中的应用，挖掘出虚假的评论数据（点击文末“阅读原文”获取完整代码数据）。相关视频本文主要帮助客户研究聚类分析在虚假电商评论中的应用，因此需要从目的出发，搜集相应的以电商为交易途径的评论信息

报告链接：https://tecdat.cn/?p=33276人工智能是推动新一轮科技革命和产业变革的核心驱动力。目前，中国的人工智能产业正处于高速增长阶段，并正在快速渗透到各个行业，包括互联网娱乐、智能制造、智慧医疗、智能安防和自动驾驶等。其中，自动驾驶由于场景的复杂性和对安全的极高要求，推动了人工智能的不断迭代和演进（查看文末了解报告PDF版本免费获取方式）。点击阅读原文，获取专题报告全文，解

原文链接：http://tecdat.cn/?p=24480此示例说明如何使用三种方法估计风险价值 (VaR) 并执行 VaR 回测分析。这三种方法是：（点击文末“阅读原文”获取完整代码数据）。正态分布历史模拟指数加权移动平均线 (EWMA)风险价值是一种量化与投资组合相关的风险水平的统计方法。VaR 衡量指定时间范围内和给定置信水平的最大损失量。回测衡量 VaR 计算的准确性。使用 VaR 方.

全文链接：http://tecdat.cn/?p=31958分析师：Yan Liu我国有大量的资金都流入了房地产行业，同时与其他行业有着千丝万缕的联系，可以说房地产行业对推动我国深化改革、经济发展、工业化和城市化具有不可磨灭的作用（点击文末“阅读原文”获取爬虫代码）。目前对于二手房交易价格的预测主要考虑的是房屋价格受宏观因素的影响，如国家政策、经济发展水平、人口数量等，并据此推测地区房价及其走势，