下面列举一些数据预处理的函数，方便以后查看，本人菜鸟一枚，如有不正之处请予以更正。1 train.head(5) #显示前5行数据
2 train.tail(5) #显示后5行
3 train.columns #查看列名
4 train.info() #查看各字段的信息
5 train.shape #查看数据集行列分布，几行几列
6 train.des
前半部分是简介, 后半部分是案例KNN近邻算法: 简单说就是采用测量不同特征值之间的距离方法进行分类（k-Nearest Neighbor，KNN）优点: 精度高、对异常值不敏感、无数据输入假定 缺点：时间复杂度高、空间复杂度高1、当样本不平衡时，比如一个类的样本容量很大，其他类的样本容量很小，输入一个样本的时候，K个临近值中大多数都是大样本容量的那个类，这时可能就会
## 深度学习数据预测的实现步骤
在这篇文章中，我们将学习如何使用深度学习模型进行数据预测。以下是整个流程的概述：
| 步骤 | 描述 |
|-----------------|----------------------------------------|
| 1. 数据收集 | 获取并准
一、灰色预测概述 1.原理：通过鉴别系统因素之间发展趋势的相异程度，并对原始数据进行生成处理来寻找系统变动的规律，生成有较强规律性的数据序列，然后建立相应的微分方程模型，从而预测事物的未来发展趋势。灰色预测的数据是通过生成数据的模型所得到的预测值的逆处理结果。2.特点：在求解过程中需要进行数据预测时，利用灰色模型预测的结果比较稳定，不仅适用于大数据量的预测，在数据量较少时（数据多于3个即可）预测结
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2024-06-07 14:57:54
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摘要获取正确的像素级场景深度在各种任务中发挥着重要作用，如场景理解、自动驾驶、机器人导航、同时定位和建图、智能农业和增强现实。因此，这是过去几十年来研究的一个长期目标。获得场景深度的一种成本有效的方法是使用单目深度估计算法，从单个图像直接估计场景深度。然而，视觉方法通常产生低的推理精度和较差的可概括性，因此容易受到实际部署的影响。深度传感器以真实的场景尺度提供精确和稳健的距离测量，因此，它们更适用
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2023-12-20 15:27:06
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预测模型建模时序数据的预测通常建模为利用历史数据值预测未来的数据走势。简单的数学表示： x => S => x^‘ 其中： x = {x_1,x_2,…,x_t} 表示历史数据， S 表示预测系统， x^‘ 表示预测结果。预测可分为短期预测（单步预测）和长期预测（多步预测）短期预测的数学表示： x_{t+1}^‘ = f(x_1,x_2,…,x_t) 其中 x_{t+1}^‘ 是 t+
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2023-12-26 17:07:02
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该软件首先通过经典的ARIMA模型得出初步的预测数值，生成绝对误差序列，然后输入GRNN模型得出预测的绝对误差数值，最后通过反算生成最终预测数值。第一步、Matlab支持插件的安装1. 双击MCRInstaller.exe安装2. 自动解压：3. 无脑点击下一步4. 安装完成。第二步、构建ARIMA模型一、构建ARIMA模型 进入AR
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2023-12-11 01:28:48
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当前探究的是快递件量预测基本过程一、预测基本过程1.底盘数据(RawData)2.特征工程3.特征评估4.模型组件5.模型提升二、各过程解释1.数据底盘 从最原始的数据表或者excel中，通过sql或者hive手段，初步处理数据，形成底层数据，dwd明细或者dws轻汇包含：运单特征、客户特征、运力特征、运营数据特征、预算指标特征、节假日特征、营销活动特征、平峰高峰特征、区域特征(全网/业
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2023-11-29 05:58:37
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文章目录前言一、灰色预测是什么？二、使用步骤1.使用条件2.以GM（1,1）为例（1）级比值检验（2）后验差比检验（3）模型拟合检验（4）模型残差检验（5）级比偏差检验三 、总结1.代码总结2.公式总结 前言灰色预测对原始数据进行生成处理来寻找系统变动的规律，并生成有较强规律性的数据序列，然后建立相应的微分方程模型，从而预测事物未来发展趋势的状况。一、灰色预测是什么？灰色预测是一种对含有不确定因
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2023-11-07 07:36:29
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目录前言一、DAU预估 with Python1、数据准备2、DAU预估模型3、预估算法二、续费系数计算 with Excel1、概念及公式2、续费系数计算（1）计算公式（2）计算说明三、LT720的算法 with SQL理论总结前言实际业务场景中，数据分析师经常会被要求作出数据预估，已满足各式各样的需求，根据我的实际经验，本文结合案例介绍三种常用方法。一、DAU预估 
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2023-11-09 04:22:54
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前言： 在前一篇中，已经搭建好了Tensorflow环境，本文将介绍如何准备数据与预处理数据。正文： 在机器学习中，数据是非常关键的一个环节，在模型训练前对数据进行准备也预处理是非常必要的。 一、数据准备： 一般分为三个步骤：数
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2024-01-25 19:34:43
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# 数据预测回归使用深度学习的模型选择
在现代数据科学中，利用深度学习进行数据预测回归任务已经成为了一种流行且有效的趋势。然而，作为一名刚入行的小白，你可能会对整个流程感到迷茫。本文将为你详细讲解使用深度学习进行数据预测回归的步骤，并提供示例代码，帮助你掌握这个过程。
## 流程概览
下面是进行数据预测回归的基本流程：
| 步骤 | 描述 |
|------|------|
| 1. 数据
预测模型1. 时间序列分析2.机器学习预测模型2.1 决策树2.2 支持向量机回归(SVR) 如果得到一份数据集，任务是要预测出一系列的值，而在预测任务中，我们大多数都采用的是拟合的方法，这篇文字主要介绍三种预测方法时间序列分析，灰色预测模型，神经网络。 1. 时间序列分析时间序列也叫动态序列，数据是按时间和数值性成的序列。而时间序列分析有三种作用，大致可以描述为描述过去，分析规律，预测将来。
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2023-09-07 16:38:26
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一、预测类指通过分析已有的数据或者现象，找出其内在发展规律，然后对未来情形做出预测的过程。·根据已知条件和求解目的，往往将预测类问题分为:小样本内部预测，大样本内部预测，小样本未来预测，大样本随机因素或周期特征的未来预测，大样本的未来预测。解决预测类赛题的一般步骤:确定预测目标;收集、分析资料;选择合适的预测方法进行预测;分析评价预测方法及其结果;修正预测结果;给出预测结果。方法:插值与拟合方法:
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2023-10-27 11:14:44
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文章目录0 前言【机器学习】基于逻辑回归，LightGBM,XGBoost额的分类预测一.基于逻辑回归的分类预测1 逻辑回归的介绍和应用1.1 逻辑回归的介绍1.2逻辑回归的应用2.Demo实践**Step1:库函数导入****Step2:模型训练****Step3:模型参数查看****Step4:数据和模型可视化****Step5:模型预测**3.基于鸢尾花（iris）数据集的逻辑回归分类实践
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2023-09-27 13:00:02
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背景人类总是致力于预测和理解这个世界，从过去古希腊时代哲学推理到中世纪占卜的伪科学方法，到现代科学论述包括假设检验、理论发展和计算机建模，这些都是以统计和物理关系，即相关定律为基础的。在地球科学中，天气预报是一个成功的案例，主要依赖于理论与观测系统的完善、日益增长的计算能力。即便如此，对于天气的准确预报也只停留在天的尺度，尚且无法达到月尺度。目前地球系统数据激增，譬如广泛用于周期性气候评估的CMI
数据预测曲线算法在Java中的应用探讨
在如今数据驱动的时代，数据预测成为了许多行业决策的重要依据。我们常常需要通过历史数据来预测未来趋势，这其中，曲线拟合算法是一种常见且有效的方式。尤其是在业务分析、市场研究以及科学实验等领域，它提供了可视化的手段来分析和预测数据趋势。
四象限图是一种常见的工具，我们可以用它来描述预测模型的效果。比如，我们可以将预测值和实际值的误差分布展示在四象限图中。以下
表1-1列出了此篇论文所用的数据集，所用名字与论文中的一致。此表还展示了针对每个数据集做预测时使用了多少属性（特征）以及正例所占的百分比。1.“An Empirical Comparison of Supervised LearningAlgorithms, ” Rich Caruana, Alexandru Niculescu-Mizi。2.“An Empirical Evaluation of
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2023-08-10 18:09:13
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倾角传感器在工业的应用 倾角传感器原理倾角传感器的理论基础就是牛顿第二定律，根据基本的物理原理，在一个系统内部，速度是无法测量的，但却可以测量其加速度。如果初速度已知，就可以通过积分计算出线速度，进而可以计算出直线位移。所以它其实是运用惯性原理的一种加速度传感器。当倾角传感器静止时也就是侧面和垂直方向没有加速度作用，那么作用在它上面的只有重力加速度。重力垂直轴与加速度传感器灵敏轴之间的夹角就是倾斜
一、麻雀搜索算法优化深度学习极限学习机DELM预测模型实现流程1 麻雀搜索算法麻雀搜索算法是一种新型的群智能优化算法，在2020年由Xue等提出，主要是受麻雀的觅食和反哺食行为启发，具有寻优能力强、收敛速度快的特点。麻雀搜索算法将整个麻雀种群分为三类，即寻找食物的生产者，抢夺食物的加入者和发现危险的警戒者。
原创
2022-04-28 13:10:23
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