目录安装Python(推荐安装Anaconda)安装MNE-python下载MNE-Python中案例数据测试是否安装成功以及简单使用安装Python(推荐安装Anaconda)[这里是windows系统下的安装]Anaconda用来管理不同版本的Python环境，可以方便地安装、更新、卸载工具包，而且安装时能自动安装相应的依赖包。同时Anaconda自带很多常用软件包以及科学计算包，比如数据分析
目录信号空间投影（SSP）MNE Python中的投影(projector)1.导入工具库2.加载数据3.计算投影4.加载和保存投影5.添加和移除投影信号空间投影（SSP）在前面一篇分享信号空间投影SSP数学原理中提到，投影矩阵将根据您试图投射出的噪声种类而变化。信号空间投影（SSP）是一种通过比较有无感兴趣信号的测量值来估算投影矩阵应该是什么的方法。例如，您可以进行其他“空房间”测量，以记录没有
作者：livan模型原理CTR预估的发展过程中，LR模型是比较常用的方法，因为其计算量小容易并行，工业上应用非常广泛，同时也引发了各位大佬基于LR模型的优化改进，这一改进通常有两个方向，一个是走融合路，即GBDT+LR样式，将LR模型与其他的模型算法结合，达到优势互补的效果；另一个就是因子分解，即FM系列探索，它们的主要思想就是构造交叉特征或者是二阶的特征来一起进行训练。
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2024-08-20 15:29:48
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1、离散选择模型1.1 离散选择模型简介DCM，Discrete Choice Model，即离散选择模型，DCM的常见模型有很多，包括二项Logit/Probit、多项Logit（MNL）、嵌套式Logit、有序Logit/Probit、混合Logit。所以在介绍MNL模型之前，先来介绍这个大类。离散选择模型（Discrete Choice Model, DCM）在经济学领域和社会学领域都有广泛
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2023-12-21 16:52:37
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一、逻辑回归的介绍 logistic回归又称logistic回归分析，是一种广义的线性回归分析模型，常用于数据挖掘，疾病自动诊断，经济预测等领域。例如，探讨引发疾病的危险因素，并根据危险因素预测疾病发生的概率等。以胃癌病情分析为例，选择两组人群，一组是胃癌组，一组是非胃癌组，两组人群必定具有不同的体征与生活方式等。因此因变量就为是否胃癌，值为“是”或“否”，自变量就可以包括很多了，如年龄、性别、
【ML&DEV】这是大家没有看过的船新栏目！ML表示机器学习，DEV表示开发，本专栏旨在为大家分享作为算法工程师的工作，机器学习生态下的有关模型方法和技术，从数据生产到模型部署维护监控全流程，预备知识、理论、技术、经验等都会涉及，近期内容以入门线路为主，敬请期待！由于很多算法工程师都是从机器学习入门，导致很多问题的解决都是从机器学习入手，但其实，在我目前的实验经验下，机器学习并不是银弹，实
随着基于过程的作物生长模型(Process-based Crop Growth Simulation Model)的发展，R语言在作物生长模型和数据分析、挖掘和可视化中发挥着越来越重要的作用。想要成为一名优秀的作物模型使用者与科研团队不可或缺的人才，除了掌握对作物模型相关知识之外，还要掌握模型的快速模拟和高效数据分析能力。Decision Support Systems for Agrotechn
#导入科学计算库
#起别名避免重名
import numpy as np
#小技巧：从外往内看==从左往右看 从内往外看==从右往左看
#打印版本号
print(np.version.version) #1.16.2
#声明一个numpy数组，一层list
nlist = np.array([1,2,3])
print(nlist)
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2024-07-29 16:11:24
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逻辑回归（实战） 目录一、准备工作（设置 jupyter notebook 中的字体大小样式等）二、绘制 sigmoid 函数：
σ
(
z
文章目录模型(Modules)更多关于模型的内容(More on Modules)像脚本一样执行模块（Executing modules as scripts）模块搜索路径编译的python文件标准模型`dir()` 函数包（Packages）从包中导入`*` (Importing * From a Package)包内引用多重路径的包（Packages in Multiple Director
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2023-08-07 09:20:53
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一、设计目的系统掌握计算机的组成和工作原理，能够自助熟练准确地阐述计算机执行机器指令的工作过程，熟练应用并设计微指令、微程序的设计及调试。二、设计内容模型机与程序运行试验是一个综合性整机实验。该模型机包含7条机器指令，它能够依照用户执行微程序完成由加、与、非运算以及数据组合的任意复合运算。用户测试程序可以通过内存初始化的方式存储在内存中，也可以通过强迫写的方式循环写入内存。 这里我采用分模块整合法
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2023-09-21 20:42:41
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一、什么是模块？Python 模块(Module)，是一个 Python 文件，以 .py 结尾，包含了 Python 对象定义和Python语句。（模块能定义函数，类和变量，模块里也能包含可执行的代码。）简单的说：模块就是包含函数（对象）的文件。二、为什么要创建模块？首先，直接回答这个问题，为什么要创建和使用模块？———为了更好的共享代码，即为了代码的重用。当然我们可以在代码基中需要的地方通过复
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2023-08-09 15:46:08
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python中的数据是用对象来进行表示的，对象间是通过引用来进行传递的。每个对象都有各自的编号、类型和值。一个对象被创建后，它的编号就绝不会改变；你可以将其理解为该对象在内存中的地址。对象的类型决定了对象所具有的操作，例如对于list类型的对象，可以进行迭代，而整型对象是不可以的。对于对象的值而言，有些对象的值是可以进行改变的，而有些对象的值是不可改变的，这在后面会进行介绍。对于a = 10，创建
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2023-09-19 05:51:48
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背景众所周知python在机器学习实践中的应用广泛深入，而在我们业务中的应用集中在提供线上实时风控输出服务，比如国内业务的模型在线服务架构和海外业务的后台决策引擎架构。这两种应用的结合就要求我们考虑如何高效安全便捷地来实现模型的在线部署，为上游提供服务。在我们的考虑中，无论是代码复杂程度和业务场景，还是语言本身的特点，模型部署都有趋于向微服务架构转型的趋势和需要。一方面，需要进行代码分离来明确责任
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2023-08-22 23:34:17
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最近接了一个私活，指导学妹完成毕业设计。核心思想就是利用SVM模型来预测股票涨跌，并完成策略构建，自动化选择最优秀的股票进行资产配置。在做这个项目的过程中，我体会到想成为一个合格的数据分析或者数据挖掘工程师不仅技术要过关，还需要了解所要挖掘数据涉及到的领域的相关知识。举个例子，在做数据预处理的时候，不知道超额收益率是怎么个意思，查阅资料才了解，超额收益率是股票行业里的一个专有名词，指大于无风险投资
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2023-09-03 00:41:33
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利用了python的aiml包进行应答什么是AIML？AIML是Richard Wallace开发的。 他开发了一个叫A.L.I.C.E（Artificial Linguistics Internet Computer Entity）的机器人并且赢了几个人工智能的奖项。 有趣的是， 其中一个图灵测试是让一个人在文本界面跟一个机器人聊几分钟，看看人们是否认为它是个人类。 AIML是一种定义了匹配模式
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2023-12-01 12:32:59
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python的设计模式：23种（创建 5 、结构 7 、行为 11）如何抽象一个类创建型：(5种)1.简单工厂模式 专门设一个类，对输入进行判断选择使用其中一个功能类来执行2.工厂方法模式 抽象：工厂、产品、定义统一方法。 添加：新工厂、新产品、即可拓展新功能。3.抽象工厂模式 控制一套产品的组成4.建造者模式 控制构建产品的 构建顺序细节4.原型模式5.单例模式 保证全局只有唯一的实例在运行结构
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2023-12-11 22:31:12
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有序多分类Logistic回归模型 一、模型适用条件 研究变量Y是有序的而且是多分类的，常见的如生活满意度，答案包括五个：很不满意；不太满意；一般；比较满意；非常满意。或者三个：满意；一般；不满意。关于主观幸福感的研究，答案包括：比较幸福；一般；比较不幸福。 具体的研究中，有些研究把上述五分类或者三分类变量合并成二分类，使用二项Logistic回归模型，这样的研究比较常见。 二、具体操作 有序多分
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2023-09-25 07:17:48
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优质文章，第一时间送达！ Python开源机器学习建模库 PyCaret ，最近刚刚发布了2.0版本。这款堪称「调包侠神器」的模型训练工具包， 几行代码 就能搞定模型编写、改进和微调。从数据预处理到模型效果对比，PyCaret都能 自动实现 。所以，PyCaret长啥样，2.0的版本又做了什么改进？一起来看看。机器学习库的「炼丹炉」PyCaret说白了，有点像一个机器学习库的 炼丹炉 。
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2023-07-31 21:29:25
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Keras是一个用于构建和训练深度学习模型的高阶API。为了实现猫狗大战，对keras进行学习，今天用keras实现一个简单的线性回归模型。首先导入库import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from tensorflow.keras.models import Sequential #导入keras中的Sequential API。
f
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2023-08-17 07:07:05
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