每次分别从一个序列中取一个元素 zip(a, b) 会生成一个可返回元组(x, y) 的迭代器，其中x 来自a，y 来自b。一旦其中某个序列到底结尾，迭代宣告结束。因此迭代长度跟参数中最短序列长度一致。 如果这个不是你想要的效果，那么还可以使用itertools.zip longest() 函数来代
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2018-12-06 10:41:00
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你想同时迭代多个序列，每次分别从一个序列中取一个元素。zip函数返回
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2022-07-08 11:18:27
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Prophet 学习笔记-未完入门简介举个?1. 引用模块2. 导入数据3. 建立实例并拟合数据4. 生成时间框5. 执行预测6. 可视化饱和预测增长预测趋势转折点（Trend Changepoints）转折点自动检测拟合方式乘性拟合季节性，节假日影响和额外回归节假日和特殊日期建模 入门运用prophet，首先要创建一个prophet类的实例，然后再通过 fit 和 predict 这两个函数完
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2023-08-15 12:57:20
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时间序列预测目录时间序列预测 1.时间序列介绍 2.原始数据集 3.导入数据 4.检测时间序列的*稳性 5.如何使时间序列*稳 5.1 估计和消除趋势 5.1.1 对数转换 5.1.2 移动*均 5.2 消除趋势和季节性 5.2.1 差异化 5.2.2 分解 6.预测时间序列 6.1 AR Model 6.2 MA Model 6.3 Combined Model 6.4 恢复到原始比例 1.时间
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2023-08-25 13:08:53
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文章目录abstract可视化读入数据简单时序图季节性时序图季节性箱线图趋势箱线图时序的主要成分statsmodels 安装周期检验STL算法介绍Homework简单时序图季节时序图季节箱线图趋势箱线图ACF查看周期STL 检测 abstract时间序列可视化时间序列的四个主要成分： 趋势，季节性（周期性），外部变量，噪音计算时间序列的自相关性系数，根据自相关性系数判断季节性掌握STL算法分解时
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2023-11-25 20:38:49
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PySpark.ml时间序列特征工程1.特征预处理1).二值化与分桶2).最小最大值标准化(MinMaxScaler)3).绝对值归一化MaxAbsScaler4).特征标准化StandardScaler5).Normalizer （正则化）6).多项式特征(PolynomialExpansion)7).独热编码OneHotEncoder8).降维 PCA（主成分分析 ）2.日期特征1).日期拆
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2024-04-30 19:19:23
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1、时间序列有什么特别之处？2、在Pandas上传和加载时间序列（pandas 是基于 Numpy 构建的含有更高级数据结构和工具的数据分析包，类似于 Numpy 的核心是 ndarray，pandas 也是围绕着 Series 和 DataFrame 两个核心数据结构展开的 。）3、如何检验时间序列的稳定性？4、如何令时间序列稳定？5、时间序列预测。1、时间序列有什么特别之处？ 顾名思义，时间序
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2024-08-25 13:54:20
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代码整理自 《Hands On Machine Learning with sklearn,Keras and TensorFlow》Chapter 15: Processing Sequences Using RNNs and CNNs。@[toc]1.生成模拟数据 import 模拟数据大致模样如下图所示： 2.朴素预测方法作为基准预测方法预测结果约为 mse=0.019979
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2023-11-19 17:37:22
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什么是时间序列时间序列是指在一段连续时间段内由时间和所对应的观察值所组成的一段序列，比如某一年的降雨量。什么是时间序列预测 时间序列预测是指根据某维度数据在过去时间段内的变换情况来预测未来时间段内该数据如何变化，近些年来，随着人工智能技术的发展，时间序列预测被用于金融、商业等多个领域。如何实现时间序列预测
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2023-10-11 16:41:14
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本文翻译自https://www.analyticsvidhya.com/blog/2018/02/time-series-forecasting-methods/，数据集来源于https://datahack.analyticsvidhya.com/contest/practice-problem-time-series-2/。目录表：理解数据集和问题陈述安装包(statsmodels)方法1-
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2023-08-22 21:14:51
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时间序列在生产和科学研究中，对某一个或者一组变量 进行观察测量，将在一系列时刻所得到的离散数字组成的序列集合，称之为时间序列。pandas生成时间序列过滤数据重采样插值滑窗数据平稳性与差分法pandas生成时间序列时间戳（timestamp）固定周期（period）时间间隔（interval）import pandas as pd
import numpy as np# TIMES的几
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2023-08-07 12:38:53
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本文是PySpark销量预测系列第一篇，后面会陆续通过实战案例详细介绍PySpark销量预测流程，包含特征工程、特征筛选、超参搜索、预测算法。在零售销量预测领域，销售小票数据动辄上千万条，这个量级在单机版上进行数据分析/挖掘是非常困难的，所以我们需要借助大数据利器--Spark来完成。Spark作为一个快速通用的分布式计算平台，可以高效的使用内存，向用户呈现高级API，这些API将转换为复杂的并行
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2024-03-10 23:44:21
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论文名称：Do We Really Need Deep Learning Models for Time Series Forecasting 论文下载：https://arxiv.org/abs/2101.02118 论文年份：2021 论文被引：5（2022/04/28） 论文代码： https://github.com/Daniela-Shereen/GBRT-for-TSF论文总结使用基于
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2023-10-20 15:10:33
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# 同时安装多个 Python 版本的指南
在现代的软件开发中，Python 是一种极其流行的编程语言。许多开发人员在不同的项目中需要使用不同版本的 Python，这便导致了一个常见的问题：如何在同一台机器上安装和管理多个 Python 版本？本文将为您详细介绍这一主题，并提供具体的步骤和代码示例，帮助您轻松实现这一目标。
## 为什么需要多个 Python 版本？
1. **项目依赖**：
原创
2024-08-28 06:18:48
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## Python 时间序列预测
时间序列是指按照时间顺序排列的一系列数据点的集合。时间序列预测是利用过去的观测数据来预测未来的值。在数据分析和机器学习中，时间序列预测是一个重要的任务，它可以应用于许多领域，如金融、天气预报、股票市场预测等。
本文将介绍使用 Python 进行时间序列预测的基本概念和方法，并提供相关的代码示例。
### 时间序列预测的基本概念
在进行时间序列预测之前，我们
原创
2023-10-30 06:36:00
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# 时间序列预测 Python
随着数据科学和机器学习的发展，时间序列预测成为了一个重要的研究领域。时间序列数据是按时间顺序收集的数据，通常具有周期性和趋势性。在预测未来趋势和进行决策时，时间序列模型可以发挥重要作用。
Python是一个功能强大的编程语言，拥有丰富的数据处理和机器学习库，非常适合进行时间序列预测。在本文中，我们将介绍如何使用Python进行时间序列预测，以及一些常用的时间序列
原创
2024-05-05 05:06:20
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# Python中的异步编程和多任务处理
在Python中，异步编程是一种能够提高程序性能的技术。通过使用`asyncio`模块，我们可以轻松地实现异步任务，同时处理多个任务而不会阻塞程序的执行。
## 什么是`asyncio`模块
`asyncio`是Python中用于编写异步代码的标准库。它提供了一种协程（coroutine）的机制，允许我们在单个线程中同时处理多个任务。通过使用`asy
原创
2024-06-14 04:12:28
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上下文管理:文件IO操作可以对文件对象使用上下文管理，使用with...as语法with open('test') as f: pass当一个对象同时实现了__enter__()和__exit__()方法，就属于上下文管理的对象__enter__:进入与此对象相关的上下文，如果存在该方法，with语法会把该方法的返回值绑定到as子句中指定的变量上，换句话说就是__enter__方法的返回值就是上下
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2024-09-20 21:15:01
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文章目录一、时间序列预测方法二、用法讲解及python程序1.AR2.MA3.ARMA4.ARIMA5.SARIMA6.SARIMAX7.VAR8.VARMA9.VARMAX10.SES11.HWES 一、时间序列预测方法1.Autoregression (AR)2.Moving Average (MA)3.Autoregressive Moving Average (ARMA) 4.Autore
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2024-01-02 13:23:24
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目录单变量线性回归算法1.预测函数2.成本函数3.梯度下降算法多变量线性回归算法1.预测函数2.确认梯度下降是否收敛3.模型优化 线性回归算法是使用线性方程对数据集进行拟合的算法，是一个非常常见的回归算法。 单变量线性回归算法1.预测函数针对数据集x和y，预测函数会根据输入特征x来计算输出值h(x)。其输入输出的函数关系如下：这个方程表达的是一条直线。我们的任务是构造一个hθ函数，来映射数据集
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2023-12-14 13:53:56
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