“ 在数据分析的时候，需要尽可能地排除噪声干扰，以便分析出数据的本质规律。排除噪声干扰的常用手段之一是数据拟合，以直线、抛物线、多次曲线等为数据模型，对数据进行拟合。”本文我们主要讲基于最小二乘法的直线拟合原理，并在此基础上，介绍结合最小二乘法和RANSAC算法的直线拟合算法。01—基于最小二乘法的直线拟合原理最小二乘法直线拟合的核心思想是：以所有样本值与其对应模型值的平方差和作为目标函
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2023-12-20 14:58:51
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纳指ETF，这是最深得我心的指数基金。场内T+0交易，可以长线定投、中长线持有、波段套利、日内套利，除了沪深300ETF之外，它是我定义的第二只万能指数基金。回顾下纳指ETF往期的精彩文章：三问三答，谈一只伟大的指数基金下面从三方面，带大家了解纳指ETF的前世今生。1、了解下它的场内和场外相关指数基金纳指ETF，跟踪的是纳斯达克100指数，场内较好的指数基金有：513100，159941，1611
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2023-10-16 21:46:59
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1. 指数平滑的定义及应用场景 指数平滑由布朗提出、他认为时间序列的态势具有稳定性或规则性，所以时间序列可被合理地顺势推延；他认为最近的过去态势，在某种程度上会持续的未来，所以将较大的权数放在最近的资料。指数平滑法是移动平均法中的一种，其特点在于给过去的观测值不一样的权重，即较近期观测值的权数比较远期观测值的权数要大。根据平滑次数不同，指数平滑法分为一次指数平滑法、二次指数平滑法和三次指数平滑法等
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2023-10-16 22:40:13
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# 指数平滑法及其Python实现
指数平滑（Exponential Smoothing）是一种时间序列分析方法，广泛应用于预测未来的趋势和水平。它的核心思想是用历史数据的加权平均来进行预测，其中较近的观测值权重更大。本文将介绍指数平滑法的原理，以及如何使用Python实现这一算法，并且结合甘特图和关系图来展示其应用场景。
## 指数平滑法的基本原理
在时间序列预测中，由于数据的波动性，简单
# 平滑指数
def calc_next_s(alpha, x):
s = [0 for i in range(len(x))]
s[0] = np.sum(x[0:3]) / float(3)
for i in range(1, len(s)):
s[i] = alpha*x[i] + (1-alpha)*s[i-1]
return s
# 预
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2023-06-26 13:44:24
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Abstract：本文主要以实践的角度介绍指数平滑算法，包括：1）使用 ExponentialSmoothing 框架调用指数平滑算法；2）文末附有“使用python实现指数平滑算法（不确定写得对不对，T_T）”。此外，指数平滑算法的理论知识以参考链接的方式进行整理。Referencehttps://www.statsmodels.org/stable/generated/statsmodels.
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2024-06-18 22:06:42
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import numpy as np
from matplotlib import pyplot as plt
#指数平滑公式
def exponential_smoothing(alpha,s):
s2=np.zeros(s.shape) #s.shape定义返回数组的形状 输入参数：类似数组(比如列表，元组等)或是数组
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2023-09-20 16:03:32
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一、理论知识1、指数平滑法的基本公式： ，其中St--第t期的预测值（或指数平滑值）；yt--第t期的实际值；Sta--平滑常数，其取值范围为[0,1]；
简单来说就是：任一期的指数平滑值都是本期实际观察值与前一期指数平滑值的加权平均，也可以理解为下一期数据的预测值与本期的实际值和上一期的预测值相关.
2、一次指数平滑：
当时间序列无明显的趋势变化，可用一次指数平
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2023-11-13 16:51:11
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原创
2023-06-12 10:34:49
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中新网厦门8月10日电 (杨伏山 黄静怡)全国首个以地区冠名的预制菜产业发展指数——“东南预制菜产业发展指数(同安指数)”，日前在厦门举办的2024年同安区先进制造业发展大会上正式对外发布。
该指数设计了5个一级指标、11个二级指标，科学分析东南预制菜产业环境、产业实力、产业动力、产业创新和产业保障，综合反映产业发展状况及变动趋势，分析影响产业发展的主要因素，通过周期性动态监测，打造全
原创
2024-08-16 17:43:32
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在本文中，我们将深入探讨“指数平滑模型”在Python中的应用，特别关注其实现过程。我们从业务场景入手，引入相关理论和代码示例，以便读者能够全面理解该模型的应用。
我们在数据预测和时间序列分析中，常常需要借助指数平滑模型来处理历史数据。利用该模型，我们能够更有效地分析趋势和季节性因素，为业务决策提供重要支持。指数平滑模型的公式如下：
\[
S_t = \alpha Y_t + (1 - \al
## 如何实现Python拟合指数曲线
对于刚入行的小白而言，进行数据拟合，尤其是指数曲线拟合，可能会感到有些复杂。但只要您了解基本的步骤和需要用到的工具，便可以轻松上手。下面，我将为您详细介绍如何在Python中实现指数曲线拟合。
### 流程概述
在进行指数曲线拟合的过程中，我们可以按照如下步骤进行：
| 步骤 | 任务 |
|----
原创
2024-08-09 12:03:01
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# 指数平滑法实现指南
指数平滑法是一种常见的时间序列预测方法，适用于平滑数据并预测未来的值。这篇文章将引导你使用Java实现指数平滑法。我们将通过步骤表格和代码示例来帮助你理解整个过程。
## 实现流程
下面是实现指数平滑法的基本流程：
| 步骤 | 内容 |
|------|----------------
原创
2024-09-15 03:43:04
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# 教你实现指数回归的 Python 代码
作为一名刚入行的小白，了解和实现指数回归可能会让你感到有些挑战。然而，借助 Python 语言和合适的库，你可以相对轻松地实现这一目标。本文将详细讲解如何进行指数回归，包括流程和代码的详细解释。
## 流程概述
在实现指数回归之前，我们需要明确整个过程。这里是一个简单的步骤表：
| 步骤 | 描述 |
原创
2024-10-31 09:13:04
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# Java代码如何表示指数
指数是数学中常见的概念，表示某个数的幂次方。在Java中，可以使用Math类中的pow方法来表示指数。本文将介绍如何在Java中表示指数，并结合一个实际问题进行示例演示。
## 指数表示方法
在Java中，可以使用Math类中的pow方法来表示一个数的指数。该方法的原型如下：
```java
public static double pow(double a,
原创
2024-06-05 07:10:55
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北京大数据研究院联合大数据分析与应用技术国家工程实验室、北京治数科技有限公司共同发布了2022年中国大数据产业发展指数报告。
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2022-12-29 11:38:32
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一、适用范围 一个因变量有多个自变量导致二、建模及改进步骤首先画出每一个变量与因变量之间的散点图，寻找简单的关系，比如：线性（y=β0+β1x+ε）、二次函数（y=β0+β1x+β2x2ε）、指数增长模型（y=β1（1-e-β2x）、Michalis-Menten模型（y=f（x,β）=β1x/(β2+x)）(该类方法可以取倒数，进行线性化处理)用matlab的regress命令进行回归得到回归
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2023-09-24 14:06:54
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植被指数主要反映植被在可见光、近红外波段反射与土壤背景之间差异的指标，各个植被指数在一定条件下能用来定量说明植被的生长状况。在学习和使用植被指数时必须由一些基本的认识：
1、健康的绿色植被在NIR和R的反射差异比较大，原因在于R对于绿色植物来说是强吸收的，NIR则是高反射高透射的；
2、建立植被指数的目的是有效地综合各有关的光谱信号，增强植被信息，减少非植被信息
3、植被指数有明显的地域性和
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2024-01-20 22:51:54
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1、什么是指数平滑法 指数平滑法是生产预测中常用的一种方法。也用于中短期经济发展趋势预测，所有预测方法中，指数平滑是用得最多的一种。简单的全期平均法是对时间数列的过去数据一个不漏地全部加以同等利用；移动平均法则不考虑较远期的数据，并在加权移动平均法中给予近期资料更大的权重；而指数平滑法则兼容了全期平均和移动平均所长，不舍弃过去的数据，但是仅给予逐渐减弱的影响程度
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2023-11-17 19:57:48
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在训练神经网络时，需要设置学习率（leaming rate）来控制参数更新的速度，学习率决定了参数每次更新的幅度，如果幅度过大，那么可能导致参数在极优值的两侧来回移动，如果幅度过小，虽然能保证收敛性，但是这会大大降低优化速度。为了解决设定学习率的问题，TensorFlow 提供了一种更加灵活的学习率设置方法——指数衰减法，通过指数衰减的学习率既可以让模型在训练的前期快速接近较优解，又可以保证模型在
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2024-08-23 19:21:58
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