在本篇中，我们将展示使用 Python 统计学模型进行时间序列数据分析。问题描述目标：根据两年以上的每日广告支出历史数据，提前预测两个月的广告支出金额。原始数据：2017-01-01 到 2019-09-23 期间的每日广告支出。数据准备：划分训练集和测试集。df1 = data[[‘Date’,‘Spend’]].set_index(‘Date’) train = df1.iloc[:933,:
转载
2024-02-05 20:57:28
134阅读
<! Get Font awesome from cdn / ! Twitter Bootstrap / / ! Bootstrap v3.3.7 (http://getbootstrap.com) Copyright 2011 2016 Twitter, Inc. Licensed under M
原创
2021-08-27 09:40:53
190阅读
一、 创建型的设计模式1、 工厂模式（Factory）：解决对象创建问题 2、 构造模式（Builder）： 控制解决复杂对象的创建问题 3、 原型模式（Prototype）： 通过原型的克隆去创建新的实例 4、 单例模式（Brog/Singleton）： 一个类只能创建同一个对象 5、 对象池模式（Pool）： 预先分配同一个类型的一组实例 6、 惰性计算模式（Lazy Evaluation）：
转载
2023-10-10 09:00:54
53阅读
无论是什么数据，在清洗整理完后第一步肯定是描述性统计。上一章介绍了这么画图，这一章介绍怎么计算各种简单的统计量，均值方差，偏度，峰度这些....导入包，读取案例数据import numpy as np
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns
plt.rcParams ['font.sans-
转载
2023-08-10 06:51:02
135阅读
内容目录统计分析模型概述方差分析模型线性回归模型在实际的业务中，我们常常需要对一些业务问题进行建模，运用统计分析模型来解决问题，接下来我们就进入统计学习的进阶阶段，了解一下统计分析模型有哪些。1 统计分析方法体系变量测量尺度多变量统计分析方法分类当我们需要根据某些因素（自变量）去预测结果（因变量）时，例如：根据房子的一些信息（面积，楼层，地理位置等）去预测未来的房价，并按照不同的情况分类如下：2
README.md 是每一个 Github 项目必不可少的文件，用户打开你的项目链接第一眼看到的就是它。如果可以给这个文件添加一个访客统计功能，那么不就知道每天有多少个用户或者一共有多少个用户打开过你的项目了吗？答案是肯定的，但是因为普通的访客统计系统都需要在 HTML 页面中用 <script> 标签引入一个 js 文件， 而 Github 的 markdown 是不会解析 <
6.1. 关于 Modules 更多信息module 就是python代码文件，可以放执行语句，变量定义和函数等. 注意这写语句仅在首次被导入的地方执行一次. [1]每个module都有它私有的符号表, 可以被它里面定义的任何函数访问.module可以导入其它modules. 也不必非得将import 语句放在module的开头. 被导入module的名字将被放到导入module的全局符
转载
2023-10-05 18:07:32
144阅读
# 解决Python内部模型引用问题No module
## 介绍
作为一名经验丰富的开发者，我将指导你如何解决"Python内部模型引用问题No module"这个常见的问题。在这篇文章中，我将为你详细介绍整个解决流程，并提供每一步需要使用的代码以及相应的注释。
### 流程图
```mermaid
flowchart TD
A(开始) --> B(检查错误信息)
B -->
原创
2024-04-01 06:19:08
61阅读
（2017-02-23 银河统计）统计数据模拟指以统计和数学算法为基础、运用计算机软件大量生成合理的、接近于自然、社会现象实际数量、质量指标的样本，从而大数据仿真样本建立各种估计量或技术各种统计指标。1、数据模拟概述统计数据模拟分为确定型数据模拟和随机型数据模拟。统计数据模拟解决问题基本分为三个部分：建立模型、生成样本、参数估算。确定型数据模拟确定型数据模拟是在所研究的自然、社会现象数量、质量指标
转载
2024-05-28 18:20:35
30阅读
目录数据集基于实例的线性回归的简要介绍代码块（1）数据的读入 （2）数据的理解以“数据框形状”的角度去理解数据以“简要信息”的角度去理解数据 以“列”的角度去理解数据以“描述性统计”的角度去理解数据以“可视化的角度”去理解数据用matplotlib进行可视化（3）数据的规整化处理（4）模型的训练(5)模型的解读与评价数据集基于实例的线性回归的简要介绍在数据集women的基础上，
转载
2024-04-11 18:55:13
48阅读
一、多元回归 1、概述： 在研究变量之间的相互影响关系模型时候，用到这类方法，具体地说：其可以定量地描述某一现象和某些因素之间的函数关系，将各变量的已知值带入回归方程可以求出因变量的估计值，从而可以进行预测等相关研究。 2、分类 分为两类：多元线性回归和非线性线性回归；其中非线性回归可以通过一定的变化转化为线性回归，比如：y=lnx 可以转化为
转载
2024-06-12 16:01:09
82阅读
R中的统计模型 这一部分假定读者已经对统计方法，特别是回归分析和方差分析有一定的了解。后面我们还会假定读者对广义线性模型和非线性模型也有所了解。R已经很好地定义了统计模型拟合中的一些前提条件，因此我们能构建出一些通用的方法以用于各种问题。R提供了一系列紧密联系的统计模型拟合的工具，使得拟合工作变得简单。正如我们在绪论中提到的一样，基本的屏幕输出是简洁的，因此用户需要调用一些辅助函数来提取
转载
2023-12-15 14:49:16
65阅读
介绍统计回归模型是一系列用于理解和预测数据关系的技术。这些模型通过拟合数据点来发现输入变量（自变量）和输出变量（因变量）之间的关系。常见的回归分析方法包括线性回归、逻辑回归、多项式回归等。应用使用场景金融领域：股票价格预测、信用评分。医疗领域：疾病预测，治疗效果评估。市场营销：销售预测，客户行为分析。社会科学：社会调查数据分析，政策效果评估。工程：质量控制，性能预测。原理解释回归模型的核心是找到一
原创
2024-07-19 09:46:17
74阅读
线性回归模型是一种统计方法，用于建模和分析一个或多个自变量（X）与因变量（Y）之间的线性关系。简单来说，线性回归尝试找到一条最佳拟合线（在多维空间中可能是超平面），通过这条线可以预测因变量Y的值，基于给定的自变量X的值。在线性回归模型中，因变量Y被假设为自变量X的线性组合，加上一个随机误差项ε，即：Y=β0+β1X1+β2X2+...+βnXn+ε其中：Y 是因变量，我们想要预测或解释的变量。X₁
原创
精选
2024-07-20 08:56:11
229阅读
# 统计回归模型及其Python代码示例
统计回归模型是统计学中一种常见的预测模型，用于分析自变量和因变量之间的关系。在实际应用中，统计回归模型广泛用于预测、分类、控制、优化等领域。本文将介绍统计回归模型的基本概念，并通过Python代码示例演示如何实现简单的线性回归模型。
## 统计回归模型概述
统计回归模型是一种描述自变量和因变量之间关系的数学模型。其基本形式为：
$$
Y = \be
原创
2024-07-05 03:39:58
33阅读
# Python多元统计回归模型
## 引言
统计回归模型是一种用于分析和预测因变量和一个或多个自变量之间关系的方法。在统计学和数据分析中, 多元统计回归模型是最常用和广泛应用的模型之一。Python作为一种强大的编程语言和数据分析工具，提供了许多用于构建和分析多元统计回归模型的库和函数。本文将介绍Python中多元统计回归模型的基本概念、应用场景和示例代码。
## 多元统计回归模型基本概念
原创
2023-08-31 11:42:23
163阅读
# Python统计模型训练时间
## 引言
在机器学习和数据分析领域，统计模型的训练时间是一个重要的指标。了解如何准确地统计模型训练时间对于评估算法的效率以及优化模型训练过程非常重要。在本文中，我将向你介绍如何使用Python来统计模型训练时间的方法。
## 流程概览
以下是统计模型训练时间的整体流程：
| 步骤 | 代码 | 功能 |
| ------ | ------ | ------
原创
2023-07-29 14:45:12
943阅读
model.load_state_dict({k.replace(‘module.’,’’):v for k,v in torch.load(checkpoint_path)[‘state_dict’].items()})
原创
2021-09-07 10:09:22
158阅读
前言Sketchup作为目前设计院最为流行的设计软件(非工程制图软件），深受设计师的喜爱，软件小巧，而功能强大，有不少为之开发的插件应运而生，不过呢，关于底层数据结构和工作原理相关的文章少之又少，本文意在填补一下这方面的空缺，通过逆向软件分析，展示软件内部奥秘。本文用到的工具：IDA Pro，Immunity Debugger，Visual Studio （逆向工程三件套）数据结构属于知识产权的核
转载
2024-08-17 09:48:55
43阅读
需求真的是千奇百怪，最近项目需要修改多年前通过tensorflow转换得到的ONNX模型，关键转换前的tensorflow模型已经神秘地失踪了本小姐真是无力吐槽，这个班真是一天都不想上了，冷静下来想想，这个“不想上班”的想法还是太年轻，毕竟挣钱要紧，然后记录一波打工人的艰难之旅，dddd（懂得都懂） 友情提示：阅读该内容大概
转载
2024-07-17 07:11:59
66阅读
