Python 对于文法的预测分析表进行预测分析已知文法G(E)：E→TE’E’→+TE’ |εT→FT’T’→*FT’ |εF→(E) | i先计算FIRST、FOLLOW、SELECT集合计算方法见 链接: link.检查是否能是LL(1)文法通过SELECT集合 如： select(A->bc)={a,b} select(A->bd)={a,d} 因为select(A->bc
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2023-07-18 10:58:52
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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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预测编码时视频编码中的核心技术之一。对于视频信号来说，一幅图像内邻近像素之间有较强的空间相关性，相邻图像之间有较强的时间相关性。因此采用帧内预测和帧间预测的方式，去除视频的空域和时域的相关性。视频编码器对预测后的残差进行变换、量化、熵编码，而不是对原始像素，大幅提高了编码效率一、视频预测编码技术1、预测编码原理预测编码是指利用已编码的一个或几个样本值，根据某种模型或方法，对当前样本值进行预测，并对
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2024-01-26 12:38:13
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def input_machining ():
try:
a = input('请输入评委打分，并用英文状态的逗号隔开：').split(',')
b = [int(x) for x in a]
return b
except:
print('='*30)
print('出错了，请按要求重新输入！')
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2023-07-01 12:59:36
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## Python预测球赛程序
### 引言
在现代社会中，越来越多的人开始关注体育赛事，尤其是足球比赛。预测一场足球比赛的结果是一个有趣和具有挑战性的任务。人们可以根据球队的历史数据、球队阵容、比赛场地等因素进行预测。然而，由于足球比赛的复杂性和不确定性，准确预测比赛结果是一项困难的任务。在本文中，我们将介绍如何使用Python编写一段简单的程序来预测足球比赛结果。
### 准备工作
在
原创
2023-08-18 15:54:59
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import numpy as np
import pandas as pd
path = u'数据源\\第3周\\data\\data1.csv'
f = open(path, encoding = 'utf-8')
d = pd.read_csv(f)
# d.describe().T.round(2)
# d.corr().round(2)
# Lasso变量选择，相当于筛选特征值
from
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2023-07-03 22:48:14
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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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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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注：本篇随笔依据《Matlab在数学建模上的应用》中第3章介绍来写，主要简单介绍灰色模型及其Matlab实现（博客以及Matlab小白，若有不当欢迎指出）灰色模型（gray model）简介灰色模型的作用：解决数据预测问题。
灰色模型的优点：实用稳定，不仅适用于大数据量的预测，在数据量比较少时（3个以上即可）预测结果依旧准确。Matlab中灰色模型的使用详细流程（熟悉的话可跳过看总结）（1）先对数
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2023-07-08 21:25:29
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粒子滤波作为视觉SLAM中后端进行状态估计的主要算法之一，很好的完成了扩展卡尔曼滤波无法有效处理的复杂状态方程下的状态估计任务。这篇文章详细地描述了粒子滤波的思想历程，即如何一步步从简单的状态估计、采样、应对多样性缺失，最后到得到相对满意的粒子滤波的算法的思路，最后简单讲解了粒子滤波的两大应用：状态估计和目标跟踪。该文很好地符合了为解决问题而一步步演进算法的思路，对为什么要使用粒子滤波技术给出了很
利用时间序列预测方法，我们可以基于历史的情况来预测未来的情况。比如共享单车每日租车数，食堂每日就餐人数等等，都是基于各自历史的情况来预测的。什么是时间序列？时间序列，是指同一个变量在连续且固定的时间间隔上的各个数据点的集合，比如每5分钟记录的收费口车流量，或者每年记录的药物销量都是时间序列。时间序列的类型根据时间间隔的不同，时间序列可以是按年度(Annual)、季度、月度、周、小时、分钟、秒等频率
前阵子看了国足的比赛后突发奇想，足球的大小是否可以预测呢。于是乎翻遍了各种材料，经过数月的鏖战，结合数据采集+大数据分析+大小球技巧经验模型+机器学习，搞出了一套可以在走地过程中自动分析比赛大小的软件，目前试水挂在了微信小程序里。
下面我们来说说大小球分析的方法和过程。
1.足球大小球分析之大球 相比小球，热爱大球玩法的更多。走地大小球，预测进球数简单明了。无论比赛双方哪一
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2024-03-06 14:04:57
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时间序列预测是机器学习的一个重要领域，往往被忽视。这很重要，因为有很多涉及时间成分的预测问题。这些问题被忽略了，因为正是这个时间组件使得时间序列问题更难以处理。在这篇文章中，您将发现时间序列预测。阅读这篇文章后，你会知道：时间序列，时间序列分析和时间序列预测的标准定义。时间序列数据中要考虑的重要组成部分。时间序列的例子，使您的理解具体化。时间序列普通机器学习数据集是观察的集合。例如：123obse
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2023-11-20 06:39:44
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1 队伍介绍队伍名称：酒后写诗队伍成员：陈权、林望黎、黄章炜队伍名次：3 / 16462 问题简介这个问题说起来其实挺简单（但实现起来困难重重），就是提供了气象局得到的10个模型的预测数据（准确率为90%~95%之间），然后让我们用这些预测数据去预测每个坐标在每个时刻的天气状况，并以该天气状况为依据，给无人机规划飞行路径。若无人机所处位置的即时风速大于等于15或者降雨量大于等于4，则认为无人机坠毁
前面两篇给大家介绍了几种对时间序列直接的预测方法，这一篇给大家讲讲如何对时间序列进行分解，并根据分解法对数据进行预测。要对一个指标进行预测，首先得知道影响这个指标的因素都有哪些。假如，现在领导让你预估下个月的销量情况，这个时候你会从哪些角度进行考虑呢？也就是什么因素会影响下个月的销量呢？正常情况下，第一个需要考虑的因素就是今年比往年整体销量的增长情况是什么样子的，我们把
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2023-08-24 11:15:27
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可以好不夸张的说灰色预测是所有新人爱用的，老生也爱用的，同时也是最基本的最简单的预测算法，原理简单的没话说。 再说一下它的作用，虽然吧...这个东西原理很简单，但是耐不住人家适用范围广啊，效果虽然不是90%的准确率，但是59%的话差不多还是可以的。 但是我还是觉
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2024-08-30 22:17:52
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the forecaster’s toolbox 3.1 a tidy forecasting workflow 生成时间序列数据预测可分为以下几步：数据准备（整理） 数据的准备方式还可以用于探索时间序列的不同特征；预处理数据集是使用交叉验证评估模型性能的重要步骤。绘制数据（可视化）定义模型（指定） 在将模型拟合到数据之前，我们首先必须描述模型。 有许多不同的时间序列模型可用于预测，为数据指定适当
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2023-12-20 21:47:15
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基于Python的房价预测项目波士顿房价预测数据集描述本作品所用数据是一份源于美国某经济学杂志上，分析研究波士顿房价( Boston House Price)的数据集。数据集中的每一行数据都是对波士顿周边或城镇房价的描述： CRIM: 城镇人均犯罪率 ZN: 住宅用地所占比例 INDUS: 城镇中非住宅用地所占比例 CHAS: CHAS 虚拟变量,用于回归分析 NOX: 环保指数 RM: 每栋住宅
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2023-08-30 12:19:43
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Python基于LSTM预测特斯拉股票 提示：前言 Python基于LSTM预测特斯拉股票股票预测是指：对股市具有深刻了解的证券分析人员根据股票行情的发展进行的对未来股市发展方向以及涨跌程度的预测行为。这种预测行为只是基于假定的因素为既定的前提条件为基础的。LSTM的全称是Long Short Term Memory，顾名思义，它具有记忆长短期信息的能力的神经网络。LSTM首先在1997年由Hoc
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2023-07-05 22:40:44
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@数学建模数学建模——灰色预测灰色预测理论 灰色理论认为信息不完全系统的行为现象尽管是朦胧的，数据是复杂的，但它具备一定的潜在规律，是有整体功能的。灰色预测就是从杂乱中寻找出规律，从而对系统进行预测。 灰色模型（Grey Models，GM） 通过离散随机数经过生成变为较有规律的生成数，进而直接转化成微分方程的模型。常用模型有GM(1,1)模型、GM(1,N)模型、Verhulst模型、GM(2,
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2023-08-17 22:54:17
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