数据集描述本文采用mushroom 数据集，该数据集由Jeff Schlimmer在1987年贡献，通常用于分类算法中。mushroom数据集包含8124个数据项。数据如下：数据预处理过程在数据分析过程中，获得进行统计分析和建模的对象（即数据）的过程也是必不可少的重要环节。数据的预处理包括数据整理、数据合并及分拆、数据清洗、数据变换等内容。本文采用的数据预处理方法是把字符转换成数字，这样方便数据信
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2024-11-01 20:40:30
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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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Python与开源大数据平台Hadoop具有很好的兼容性。因此，学习Python对于有志于向大数据分析岗位发展的数据分析师来说，是一件非常节省学习成本的事。1.为什么选择Python进行数据分析?Python是一门动态的、面向对象的脚本语言，同时也是一门简约，通俗易懂的编程语言。Python入门简单，代码可读性强，一段好的Python代码，阅读起来像是在读一篇外语文章。Python这种特性称为“伪
在大数据时代，数据挖掘是最关键的工作。大数据的挖掘是从海量、不完全的、有噪声的、模糊的、随机的大型数据库中发现隐含在其中有价值的、潜在有用的信息和知识的过程，也是一种决策支持过程。其主要基于人工智能，机器学习，模式学习，统计学等。通过对大数据高度自动化地分析，做出归纳性的推理，从中挖掘出潜在的模式，可以帮助企业、商家、用户调整市场政策、减少风险、理性面对市场，并做出正确的决策。目前，在很多领域尤其
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2024-08-15 15:06:18
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算法时间复杂度分析；算法空间复杂度分析；大O记法 目录1.时间复杂度分析1.1.事后分析估算方法1.2.时候分析估算方法2.空间复杂度分析2.1.基本数据类型内存占用2.2.实例化对象的内存占用3.函数的渐进增长4.大O记法4.1.推导大O阶的标识法的规则：4.2.常见的大O阶4.3.最坏情况分析 1.时间复杂度分析用来计算算法时间损耗情况1.1.事后分析估算方法将算法执行若干次，并计量执行算法所
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2023-08-20 23:03:14
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本文实例讲述了Python实现的随机森林算法。分享给大家供大家参考，具体如下：随机森林是数据挖掘中非常常用的分类预测算法，以分类或回归的决策树为基分类器。算法的一些基本要点：*对大小为m的数据集进行样本量同样为m的有放回抽样；*对K个特征进行随机抽样，形成特征的子集，样本量的确定方法可以有平方根、自然对数等；*每棵树完全生成，不进行剪枝；*每个样本的预测结果由每棵树的预测投票生成(回归的时候，即各
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2023-08-09 19:07:51
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数学建模预测算法大全为什么我们需要学习预测类算法:概括性的预测类模型与算法:具体的预测类模型与算法:线性回归模型：时间序列模型：非线性回归模型：机器学习算法： 为什么我们需要学习预测类算法:当涉及到数学建模时，常常需要我们预测未来事件或趋势的发展，这就用到了预测模型和算法。下面我将介绍一些常见的数学建模预测类模型和算法。概括性的预测类模型与算法:线性回归模型 线性回归是最基本的回归方法之一，它是
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2023-09-04 14:53:12
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算法分析的两个主要方面：时间复杂度和空间复杂度1、时间复杂度大O记法用f(n)来抽象表示一个算法的执行总次数。因此可以推导出所有代码的执行总时间T(n)和每行代码的执行次数n之间的关系是：T(n)=O(f(n))公式中的O表示代码的执行总时间T(n)和其执行总次数f(n)成正比。这种表示法，称之为大O记法。大O记法T(n)=O(f(n))，表示随问题规模n的增大，算法执行时间的增长率和f(n)的增
完整代码及其数据，请移步小编的GitHub传送门：请点击我如果点击有误：https://github.com/LeBron-Jian/BasicAlgorithmPractice引言：从斐波那契数列看动态规划斐波那契数列：Fn = Fn-1 + Fn-2（ n = 1,2 fib(1) = fib(2) = 1）练习：使用递归和非递归的方法来求解斐波那契数列的第 n 项代码如下：# _*_codi
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2024-06-23 11:51:23
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1.行为预测的方法：行为预测的方法包括数据挖掘方法、统计学方法、机器学习方法等。数据挖掘方法是从大数据中挖掘出有价值的信息，包括分类、聚类、关联规则等技术。统计学方法是通过对历史数据进行统计分析，识别出规律性的趋势和模式，对未来进行预测。机器学习方法则是通过训练模型，使用各种算法进行预测。它们的共同点是通过对历史数据和现有信息进行分析和处理来进行预测和判断。2.行为分析的基本原理：行为分析的基本原
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2023-12-09 19:17:39
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算法 算法（algorithm）是为求解一个问题需要遵循的、被清楚地指定的简单指令的集合。 数学基础1. 大O表示法： 如果存在正常数 c 和 n0 使得当 N ≥ n0时，T(N) ≤ cf(N)，则记为T(N) = O(f(N))。 （描述了T(N)的相对增长率小
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2024-01-30 02:24:14
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文章目录0 前言1 课题背景2 实现效果UI界面设计web预测界面RSRS选股界面3 软件架构4 工具介绍Flask框架MySQL数据库LSTM5 最后 0 前言? 这两年开始毕业设计和毕业答辩的要求和难度不断提升，传统的毕设题目缺少创新和亮点，往往达不到毕业答辩的要求，这两年不断有学弟学妹告诉学长自己做的项目系统达不到老师的要求。为了大家能够顺利以及最少的精力通过毕设，学长分享优质毕业设计项目
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2024-06-27 17:17:25
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一：回归总论1，什么是回归算法 回归分析是一种研究自变量与因变量之间相互关系的一种建模技术，主要用来预测时间序列，找到变量之间的关系。 2，回归的种类 按照自变量和因变量之间的关系类型，可分类线性回归和非线性回归，按照自变量的多少可分为一元回归和多元回归二：线性回归1，概念 线性回归一般用来做连续值的预测，自变量可以是连续的，也可以是离散的，但预测结果是连续的，回归的性质是线性的，他使用最佳拟合直
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2024-03-01 12:10:20
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Python机器学习核心预测算法Python机器学习核心预测算法第2章 通过理解数据来了解问题2.1 解剖一个新问题2.1.1 属性和标签的不同类型决定模型的选择2.1.2 新数据集的注意事项2.2 分类问题：用声呐发现未爆炸的水雷2.2.1 “岩石 vs. 水雷”数据集的物理特性2.2.1 “岩石 vs. 水雷”数据集的统计特征 Python机器学习核心预测算法关于本书的学习及上机实现的笔记。
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2023-06-11 14:22:58
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1平均预测法：推测事物未来发展的期望数量结果的一种方法。平均预测法有多种具体计算模型，如算术平均预测法、几何平均预测法、移动平均预测法、指数平滑预测法
2在应用算术平均预测法时，要特别注意数据的变化规律，如果数据有明显的上升和下降趋势，则不能采用算术平均预测法
3算术平均预测法具体计算方法是首先以一个称为权数的数值来代表每一个数
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2024-01-08 18:28:58
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目 录三大模型1、预测模型2、优化模型3、评价模型数学建模的十大常用算法三大模型1、预测模型预测模型：神经网络预测、灰色预测、拟合插值预测（线性回归）、时间序列预测、马尔科夫链预测、微分方程预测、Logistic 模型等等。应用领域：人口预测、水资源污染增长预测、病毒蔓延预测、竞赛获胜概率预测、月收入预测、销量预测、经济发展情况预测等在工业、农业、商业等经济领域，以及环境、
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2023-11-12 22:38:44
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01 概述 大数据必然涉及海量数据，所谓海量数据，就是数据量太大，要么在短时间内无法计算出结果，要么因为数据太大无法一次性装入内存。 针对时间，我们可以使用巧妙的算法搭配合适的数据结构，如bitmap/堆/trie树等进行优化。 针对空间，就一个办法，大而化小，分而治之，
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2024-04-21 08:52:13
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选择并拟合一个预测算法的最终目标是获得最佳可能的效果。能够达到的性能取决于3方面的因素：问题的复杂性，模型算法的复杂性，可用数据的丰富程度。理解函数逼近 预测问题包括两种变量： 第一种变量是尝试要预测的变量； 第二种变量是用来进行预测的变量。 函数逼近问题是要构建以第二类变量作为输入的函数来预测第一类变量。要预测的变量一般有多种正式的名称，如标签、目标、结果。用于构建预测的输入
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2023-08-31 17:56:25
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本文主要图文结合，建议阅读8分钟。通过本文为大家从4个方面介绍今日头条推荐系统的算法原理。 今天，算法分发已经是信息平台、搜索引擎、浏览器、社交软件等几乎所有软件的标配，但同时，算法也开始面临质疑、挑战和误解。今日头条的推荐算法，从2012年9月第一版开发运行至今，已经经过四次大的调整和修改。 今日头条委托
# 深度学习预测算法概述
在当今的数据驱动时代，深度学习已经成为数据科学领域中最重要的一部分。它被广泛应用于图像识别、自然语言处理以及众多其他领域，其中预测算法尤其关键。本文将探讨几种常见的深度学习预测算法及其应用，并附带代码示例和相关图示。
## 什么是深度学习预测算法？
深度学习预测算法是利用深度学习技术对未来事件进行估计的模型。这些模型通过学习大量历史数据，能够捕捉数据中的复杂模式。对
