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超级计算机-研究论文
这是即将出版的“金融中的高性能计算:问题、方法和解决方案”一书中“超级计算机”一章的预印本,MAH Dempster、J. Kanniainen、J. Keane 和 E. Vynckier(编辑)、查普曼和 Hall/CRC,伦敦,2017 年。本章讨论了超级计算机在学术界和工业界的金融应用中的使用。 它简要概述了超级计算的历史、当前的格局和即将到来的趋势。 除了超级计算机的编程语言和并行化接口外,还讨论了使用超级计算机的优缺点。 本章提供了两个案例研究:(i) 使用 C 和 MPI 定价篮子期权和 (ii) 使用 MATLAB 优化生命周期投资决策。 对于感兴趣的读者,它汇编了参考资料以供进一步阅读。
2021-12-03 15:53:35
746KB
Basket
Options
Dynamic
1
instacart-market-
basket
-analysis.zip
探究:用户对物品类别的喜好细分降维案例需要的.csv数据。products.csv、 order_products__prior.csv、orders.csv、aisles.csv等几个案例需要的数据都包含。
2021-10-20 10:50:15
197.7MB
Python
机器学习
csv数据
instacart-market
1
Instacart Market
Basket
Analysis-数据集
kaggle
2021-10-16 16:49:41
196.25MB
数据集
1
Instacart_Market_
Basket
_Data_Analysis:有机产品购买行为的Instacart用户市场购物篮分析-源码
Instacart市场篮子分析 抽象的 Instacart已成为北美领先的杂货配送平台,并且由于COVID-19,其增长正在Swift加速。 鉴于在线杂货店购物的增加以及作为狂热的美食爱好者,我们希望了解人们订购的商品以及他们的行为有何不同。 在探索了数据集及其包含的不同数据点之后,我们确定了购买农产品(水果,蔬菜等)时关注用户和订单行为的机会。 研究问题 1.客户的细分是什么购买有机与那些永远不要购买有机什么时候给予选择? 2.自然用户和永不自然用户之间的购买行为是否有所不同? 3.用户在Instacart上进行更多订购时,购买行为会改变吗? 购买“有机”商品是一种稳定还是动态的行为? 使用的工具 语言: Python 库: 麻木 大熊猫 matplotlib 分工 为了不给我其他小组成员的工作以功劳,每个笔记本都标上姓氏,以表示对整个研究项目的贡献。 此外,由研究团队其他成员
2021-10-16 16:43:50
4.96MB
data-science
numpy
pandas
data-visualization
1
instacart-market-
basket
-analysis.zip
instacart-market-
basket
-analysis 比赛的原始csv文件
2021-04-29 01:47:01
189.12MB
pca降维
1
Instacart Market
Basket
Analysis项目数据集-附件资源
Instacart Market
Basket
Analysis项目数据集-附件资源
2021-04-23 09:14:10
106B
1
Dude
Basket
-crx插件
语言:English,Français Dude
Basket
是一款令人上瘾的游戏,专为酷炫的篮球迷而设计,您可以在其中炫耀自己的技能并尽情玩乐! 杜德篮(Dude
Basket
)是一款为酷炫的篮球迷而设计的令人上瘾的游戏,您可以在其中炫耀自己的技能并尽情玩乐! 准备体验参加最好的篮球比赛之一的乐趣,完成疯狂的关卡。 玩家越好,乐趣就越久! 测试真正的篮球技能,并通过努力练习成为杜德篮。 竭尽全力击中目标,再上一个台阶。
2021-04-06 11:07:16
77KB
扩展程序
1
Olist-Market-
Basket
-Analysis-源码
如果有帮助,请给个星星 :star: :slightly_smiling_face: 市场列表分析 在这个项目中,我分析了巴西电子商务公共数据集,该数据集是在巴西市场最大的百货公司Olist Store进行的。 该数据集具有2016年10月至2018年11月在巴西多个市场上的订单。 它的功能允许从多个维度查看订单:从订单状态,价格,付款和货运绩效到客户位置,产品属性以及最终由客户撰写的评论。 还有一个地理位置数据集,其中包含具有纬度和经度的巴西邮政编码,该数据集使我们对电子商务行业的动态有了更深入的了解。 由于我具有不同种类的数据源,因此我使用了多种方法来浏览数据。 我还使用分类模型来预测客户评级(低,中和高)和按时交货二进制分类。 我还通过使用k-means聚类基于地理位置数据集进行了市场细分,并确定了不同的客户群或可能的市场渗透位置。对客户细分进行了RFM分析,并对客户的评论/评论进行了NLP和情感分析。确定影响客户满意度的主要特征。
2021-04-03 22:05:51
17.09MB
JupyterNotebook
1
instacart-market-
basket
-analysis.zip
探究用户对物品类别的喜好细分降维案例中需要的数据。该压缩包包括products.csv、order_products__prior.csv、orders.csv、aisles.csv等数据。除此之外,还包括利用PCA降维的python程序。
2021-02-04 15:53:36
196.36MB
PCA降维
1
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