前言直接搬别人的笔记了，只做排版梳理，可能会加一点自己见解Java的数据类型基础数据类型引用类型：除了基础数据类型剩下都是引用类型Java 中的几种基本数据类型是什么？Java 中有 8 种基本数据类型6 种数字类型 ：byte、short、int、long、float、double
1 种字符类型：char
1 种布尔型：boolean
位(bit)是计算机 内部数据 储存的最小单位，11001
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2024-10-12 09:25:41
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一、项目简介：回归树用于分类预测 1、项目集数据介绍 使用randomForest包和party包来创建随机森林的区别：randomForest包无法处理包含缺失值或者拥有超过32个等级水平的分类变量。本例子是在内存受限的情况下简历一个预测模型。由于训练集太大而不能直接通过R构建决策树，所以需要先从训练集中通过随机抽样的方式抽取多个子集，并分别对每一个子集构建决策树，只选取决策树中存在的
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2024-03-14 18:13:39
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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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如今，大数据已成为营销行业的重大改变者。其最新的应用之一是预测分析。预测分析是使用历史数据来预测未来事件的科学。在理论上，它对于市场营销非常有用。如果企业可以预测客户的未来行为，就可以进行更有效的营销活动。预测分析的模型如何在现实世界中实际工作?预测分析实际上有利于营销吗?其答案是肯定的。预测分析可以帮助企业预测未来的客户行为。以下有几个案例研究：Cardinal Path公司使用店内和交易数据创
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2023-12-16 16:54:09
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# Java大数据预测入门指南
在当今的数据驱动世界中，大数据预测正日益成为一项重要技能。对于刚入行的小白来说，理解如何在Java中实现大数据预测至关重要。本文将引导你完成整个过程，从理解工作流程，到实现代码的基本步骤。最终目标是让你能独立进行简单的大数据预测。
## 流程概述
在开始之前，了解大数据预测的整体流程是非常重要的。我们可以将这个过程分为以下几个步骤：
| 步骤 | 描述
原创
2024-08-10 07:57:14
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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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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
本节课中，我们将学习如何利用Python的矢量化来实现神经网络。根本上讲，矢量化的目的是为了提高计算的效率，加快计算速度。矢量化深度学习想要发挥其优势，一个最重要的前提条件是有足够大量的数据。而面对足够大量的数据时，代码的运算速度就非常重要了。以Logistic回归为例，前向计算公式如下：其中，w和b都是nx维的向量。此时，对于一个非矢量的实现方式大致如下：z = 0for i in range(
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2023-09-15 09:59:02
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近年来，Internet迅猛发展，人们在享用Internet带来的各种便利的同时，却又被如何从浩如烟海的网上大量数据资源中，如何快速、高效的查找自己的信息所困扰，典型的主要需求有信息分类、信息提取、自动问答、基于内容的快速信息检索、基于个性的信息推送，数字化图书馆和信息网格等。 大数据分析相比于传统的数据仓库应用，具有数据量大、查询分析复杂等特点。“大数据”是需要新处理模式才能具有更强的决策
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2024-01-12 07:07:47
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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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目标：用python实现数据的快捷处理，并输出预测值在我的工作中，有一部分内容要涉及到年销售的预测并制定相应的订铺补计划 当然，相信很多涉及到销售行业的都会有这方面的需要，根据预测值制定分解任务指标简单的归纳下：对数据进行处理回正：数据并不是拿到手就能使用的，因为人为的误差，或者可能是节假日、气象灾害的影响，或者商品交付上出现延期、返单，或者其他的意外原因，需要对数据进行修正才能使用（当然，不同的
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2023-08-17 11:18:10
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原创
2021-07-08 10:31:06
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时间序列预测的7种方法1. 朴素预测法（Naive Forecast)如果数据集在一段时间内都很稳定，我们想预测第二天的价格，可以取前面一天的价格，预测第二天的值。这种假设第一个预测点和上一个观察点相等的预测方法就叫朴素法，即 2. 简单平均法(Simple Average）这种方法预测的期望值等于所有先前观测点的平均值，称为简单平均法。。物品价格会随机上涨和下跌，平均价格会保持一致。我们经常会遇
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2023-12-19 15:52:01
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最近一直断断续续的做这个泰坦尼克生存预测模型的练习，这个kaggle的竞赛题，网上有很多人都分享过，而且都很成熟，也有些写的非常详细，我主要是在牛人们的基础上，按照数据挖掘流程梳理思路，然后通过练习每一步来熟悉应用python进行数据挖掘的方式。 数据挖掘的一般过程是：数据预览——>数据预处理（缺失值、离散值等）——>变量转换
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2024-07-01 21:28:56
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大数据预测是否充电
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概述
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随着电动汽车的普及，充电需求的增加成为了一个重要的问题。为了更好地满足用户的需求，我们可以利用大数据技术来预测用户何时需要充电。本文将介绍如何使用Python进行大数据预测，帮助用户更好地管理电动汽车的充电。
背景
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在过去的几年里，电动汽车的销量呈现快速增长的趋势。然而，由于充电设施的有限性，用户经常会遇到充
原创
2024-02-12 04:46:48
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前言：之前做了好多爬虫例子，就是为了获取大量数据，然后，就没有然后了，说好的数据挖掘了？思路： 使用爬虫爬取某日头条所有关于java的文章资料文本信息 对文本进行分词处理，计算词频 使echarts作可视化报告结果： 144篇头条文章文本 共计65405个字符 排名前20的高频词汇： 1—:java_3804 2—:开发_1808 3—:我们_1317 4—:学习_1076
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2024-10-30 10:48:09
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大数据预测房价趋势数据挖掘步骤大概分为以下：1、数据采集2、数据清洗3、数据分析4、显示数据还是按这4个步骤， 第一，我们用爬虫采集某网的数据，得到房价20180811.txt文件，这里是以广州城市为例。数据中有些有地铁，有些无地铁的房子，为了采集，清洗方便，这里我们选择用有地铁的房子进行统计。 数据清洗得出房价20180812.txt文件，数据以–分割，看起来更加简洁，但不可观。String
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2023-10-10 13:59:29
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# Hadoop大数据预测天气系统
随着科技的迅猛发展，大数据在各行各业中的应用越来越广泛。其中，天气预测作为一个典型的应用场景，通过分析历史气象数据，可以为我们提供更加准确的天气预报。本文将介绍如何利用Hadoop大数据框架构建一个天气预测系统，并给出简单的代码示例。
## 什么是Hadoop？
Hadoop是一个开源的分布式计算框架，专门用于存储和处理大规模数据。Hadoop的核心是HD
在现代数据分析中，时间序列数据预测算法越来越受到重视，特别是在金融、气象以及生产管理等领域。通过分析历史数据，时间序列预测可以帮助我们对未来进行有根据的推测。本文将系统化阐述“Java 时间序列数据预测算法”的各种方法和实现。
```mermaid
flowchart TD
A[收集历史数据]
B[数据预处理]
C[选择预测模型]
D[训练模型]
E[评估
快速预测的方法，只用excel就能搞掂哦。大部分日常工作的预测，都是基于连续几个数据，比如：有今年1-5月销量，问6月销量咋样？有最近10周的新增用户，问第11周有多少？有过去30天的业绩，问今天业绩如何？这种预测有个专业名词：时间序列预测。常见的数据走势有三种：趋势型：连续发展的态势。（增长趋势／降低趋势）躺平型：变动较少，一条直线。周期型：有规律的周期性波动。1.趋势型这里简单解释一下公式公式
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2023-10-28 13:49:24
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