一摞Python风格的纸牌Python 最好的品质之一是一致性。当你使用 Python 工作一会儿后，就会开始理解 Python 语言，并能正确猜测出对你来说全新的语言特征。用一个非常简单的例子来展示如何实现 __getitme__ 和__len__ 这两个特殊方法，通过这个例子我们也能见识到特殊方法的强大。示例 1-1 里的代码建立了一个纸牌类。import collections
Card =
一元线性回归:代码：# -*- coding: utf-8 -*-
"""
Spyder Editor
This is a temporary script file.
"""
#Step1 调用包
from sklearn.linear_model import LinearRegression
import numpy as np
import pandas as pd
import mat
1 基本定义数据平稳性的图判断：平稳时间序列的均值和方差都为常数，因此平稳时间序列的时序图应该围绕一条水平线上下波动，而且波动范围有界。（a）非平稳：有明显的周期性，趋势性平稳时间序列的序列值之间有短期相关性，则其表现特征是：自相关函数会很快地衰减到零附近（b）非平稳：自相关函数衰减到零附近的速度比较慢（c）非平稳：自相关图典型特征，三角对称关系（图1.13）（d）非平稳 ：自相关系数衰
时间序列模型时间序列预测分析就是利用过去一段时间内某事件时间的特征来预测未来一段时间内该事件的特征。这是一类相对比较复杂的预测建模问题，和回归分析模型的预测不同，时间序列模型是依赖于事件发生的先后顺序的，同样大小的值改变顺序后输入模型产生的结果是不同的。举个栗子：根据过去两年某股票的每天的股价数据推测之后一周的股价变化；根据过去2年某店铺每周想消费人数预测下周来店消费的人数等等RNN 和 LSTM
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2023-08-16 08:48:54
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构建预测模型的一般流程问题的日常语言表述->问题的数学语言重述重述问题、提取特征、训练算法、评估算法熟悉不同算法的输入数据结构：1.提取或组合预测所需的特征2.设定训练目标3.训练模型4.评估模型在训练数据上的性能表现机器学习：开发一个可以实际部署的模型的全部过程，包括对机器学习算法的理解和实际的操作通常，有非常切实的原因，导致某些算法被经常使用，了解背后的原因(1)构造一个机器学习问题审视
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2023-06-20 13:24:42
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本人使用 python flask 框架进行 web 开发已经有段时间了，而且也将自己的 —— 《藕丝空间》 源码开源到了github —— https://eastossifrage.github.io/pyblog/。但是，随着开发的项目的增多，总是感觉力不从心，感觉 web 的基础知识还有所不足。本文的主要目的就是为了总结知识，建立自己的知识模型。1 HTTP 协议1.1 HTTP 介绍
# coding: utf-8# # 电信客户流失预测# ## 1、导入数据# In[1]:import numpy as npimport pandas as pdimport os# In[2]:# 导入相关的包import matplotlib.pyplot as pltimport seaborn as snsfrom pylab import rcParamsimport matplot
在前面的博客已经介绍过多元回归模型，现在这里粗略介绍如下python 实现案例1、选取数据执行代码#!usr/bin/env python#_*_ coding:utf-8 _*_import pandas as pdimport seaborn as snsimport matplotlib.pyplot as pltimport matplotlib as mpl #显示中文def mul
机器学习中的预测问题通常分为2类：回归与分类。简单的说回归就是预测数值，而分类是给数据打上标签归类。本文讲述如何用Python进行基本的数据拟合，以及如何对拟合结果的误差进行分析。本例中使用一个2次函数加上随机的扰动来生成500个点，然后尝试用1、2、100次方的多项式对该数据进行拟合。拟合的目的是使得根据训练数据能够拟合出一个多项式函数，这个函数能够很好的拟合现有数据，并且能对未知的数据进行预测
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2023-08-23 18:22:19
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PYTHON大数据分析-IWC赛题1（企业投资价值评估）数据分析方法总结一、目的二、代码结构简述三、数据分析过程1、数据清洗2、模型选型3、参数调优4、模型校验5、结果预测四、比赛心得一、目的本次比赛主要解决的问题是根据官方提供的37个EXCEL表信息与企业评分，训练出一个模型，使之能够根据对新企业进行评分估计。
模型使用最为广泛。灰色关联预测分析GM(1
基于Python的线性回归预测模型介绍及实践这是一篇学习的总结笔记完整代码及实践所用数据集等资料放置于：Github线性回归预测模型属于经典的统计学模型，该模型的应用场景是根据已知的变量（即自变量）来预测某个连续的数值变量（因变量）。例如，餐厅根据每天的营业数据（菜谱价格、就餐人数等等）来预测就餐规模或者营业额；网站根据访问的历史数据（包括新用户的注册量、老用户的活跃度等等）来预测用户的支付转化率
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2023-07-14 19:27:31
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预测股价一直是吸引投资者和研究人员的话题。投资者总是猜测股票的价格是否会上涨，因为有许多复杂的财务指标，只有投资者和具有良好财务知识的专业人员才能理解，所以股市的走势对普通百姓来说非常难以琢磨。 但是随着AI人工智能技术的兴起，它可以帮助我们进行股票价格预测并获得稳定的财富，并且可以帮助专家获得最有用的指标并做出更好的预测。本教程的目的是在TensorFlow 2和Keras中构建一个
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2023-08-01 16:48:25
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