经过数据探索与数据预处理，我们得到了可以直接建模的数据。根据挖掘目标和数据形式可以建立分类与预测、聚类分析、关联规则、时序模式和偏差检测等模型。挖掘建模分类和预测是预测问题的两种类型，分类主要是预测分类标号(离散属性)，而预测主要是建立连续值函数模型，预测给定自变量对应的因变量的值。回归分析：回归分析是确定预测属性(数值型)与其他变量间相互依赖的定量关系最常用的统计学方法。包括线性回归、非线性回归
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2023-10-18 17:13:10
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# Python分析模型
在数据分析和机器学习领域，Python是一种非常流行的编程语言。它提供了丰富的库和工具，可以帮助数据科学家和分析师处理和分析大量数据。在本文中，我们将介绍一些常用的Python分析模型，并通过代码示例演示它们的应用。
## 关系图
关系图是用来表示数据之间关系的图形化工具。在Python中，我们可以使用mermaid语法中的erDiagram来绘制关系图。下面是一个
原创
2024-04-12 06:47:32
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目录葡萄酒质量最小二乘估计进行线性回归逻辑斯蒂回归 葡萄酒质量判定红葡萄酒和白葡萄酒评分的标准差是否相同 “type”列用来区分这行数据是红葡萄酒还是白葡萄酒的数据import numpy as np
import pandas as pd
import seaborn as sns
import matplotlib.pyplot as plt
import statsmodels.api a
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2023-09-03 13:00:02
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CREATED BY TAO一 .先了解一下什么是RFM分析，RFM分析是根据客户活跃程度和交易金额贡献，进行客户价值细分的一种客户细分方法。RFM由R(Recency)进度，F(Frequency)频度，M(Monetary)额度组成。R表示客户最近一次交易时间的间隔。R值越大，表示客户交易发生的日期越久。R值越小，表示客户交易发生的日期越近。R表示客户在最近一段时间内交易的次数。F值越大，表示
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2024-01-22 16:40:06
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概述：grep最早由肯·汤普逊写成。原先是ed下的一个应用程序，名称来自于g/re/p（globally search a regular expression and print，以正则进行全域查找以及打印）。在ed下，输入g/re/p这个命令后，会将所有匹配‘定义样式’的字符串，以行为单位打印出，但是并不对原文件内容进行修改。grep命令在对一个或多个文件的内容进行基于模式搜索的情况下是非常有
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2023-12-24 13:00:25
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KANO模型实操过程问卷设计与回收→数据清洗→KANO二维属性归属分析→Better-Worse系数矩阵属性进一步归类。可以直接在Excel或SPSS中进行分析。 此外，还可以结合产品的一些数据支持进行结合分析，如用户画像，UV，转化率等。 KANO模型是对功能/服务的优先级进行探索，具体情况还需要结合实际情况和业务方进行讨论确定可行的产品功能开发/优化的优先级顺序
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2023-11-30 20:23:35
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# Python GLM模型分析入门指南
作为一名刚入行的开发者，你可能对GLM（广义线性模型）模型分析感到陌生。不用担心，本文将从零开始，一步步教你如何使用Python实现GLM模型分析。
## 1. 准备工作
在开始之前，确保你已经安装了Python环境，以及以下库：
- NumPy：用于数学运算
- Pandas：用于数据处理
- Statsmodels：用于统计模型分析
- Mat
原创
2024-07-26 07:43:52
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当WiFi成为人们生活中的必需品之时，也激发出科研人员对它的各种创新应用。日前，来自美国麻省理工学院(MIT)的研究人员表示，现在已经开发出一套被称为EQ-Radio的情绪智能分析系统。该系统通过收发无线信号并进行分析后，能够有效识别出人类的多种情绪，如兴奋、快乐、愤怒或悲伤等等，识别准确度高达87%。 解密：无线信号如何变身“情绪分析师”据悉，这套系统由麻省理工学院计算机科学和人工智能实验室(C
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2024-07-19 22:52:43
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一、中介模型：多对多添加的时候用到中介模型自己创建的第三张表就属于是中介模型class Article(models.Model):
'''
文章表
'''
title = models.CharField(max_length=64,verbose_name="文章标题")
summary = models.CharField(max_leng
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2024-10-13 22:05:38
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# 使用Python分析Revit模型：入门指南
Revit是一个功能强大的建筑信息建模（BIM）工具，广泛应用于建筑设计和施工管理。为了增强Revit模型的分析能力，Python作为一种简单易学的编程语言，可以显著提升模型处理的效率。本文将介绍如何使用Python分析Revit模型，包括相应的代码示例，并通过流程图帮助理解分析过程。
## 什么是Revit模型？
Revit模型包含建筑的几
def tagADF(t):
result = pandas.DataFrame(index=[
“Test Statistic Value”, “p-value”, “Lags Used”,
“Number of Observations Used”,
“Critical Value(1%)”, “Critical Value(5%)”, “Critical Value(10%)”
]
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2024-10-11 20:13:42
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设计模式(GOF): 每一个设计模式系统地命名、解释和评价了面向对象系统中一个重要的和重复出现的设计设计模式四个基本要素:模式名称、问题、解决方法、效果设计模式前戏: 对象/类 封装、继承、多态 接口:一个特殊的类，声明了若干方法，要求继承该接口的类必须实现这些方法 作用:限制继承接口的类的方法的名称及调用方式；隐藏了类的内部实现 接口就是一种抽象的基类(父类),限制继承它的类必须实现接口中定义
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2023-08-27 22:58:22
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一、什么是时间序列时间序列简单的说就是各时间点上形成的数值序列，时间序列分析就是通过观察历史数据预测未来的值。在这里需要强调一点的是，时间序列分析并不是关于时间的回归，它主要是研究自身的变化规律的(这里不考虑含外生变量的时间序列)。环境配置python作为科学计算的利器，当然也有相关分析的包:statsmodels中tsa模块，当然这个包和SAS、R是比不了，但是python有另一个神器：pand
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2023-10-03 15:38:08
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在六西格玛中，倾听、分析、理解顾客的需求 (voice of customer)是非常重要的，而Kano模型就是这个环节中关键的工具之一。而笔者觉得更为重要的是，Kano模型不仅仅是质量领域的重要工具，更可作为我们职业发展的重要工具。它的潜力被大大地掩盖了！ 日本质量管理大师狩野纪昭(Noriaki Kano)教授基于对质量管控层次的研究于1984年发展出了管理中普遍运用的卡诺模式(K
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2024-06-27 21:13:32
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一、Fibonacci博弈描述基本的斐波那契博弈（Fibonacci Game）描述如下：有一堆石子，两个顶尖聪明的人玩游戏，先取者可以取走任意多个，但不能全取完，之后每次可以取的石子数至少为1，至多为对手刚取的石子数的2倍。约定取走最后一个石子的人为赢家，求必败态。结论当且仅当总石子数为斐波那契数时，先手必败。证明证明如下，转自大佬证明用到了Zeckendorf定理（齐肯多夫定理）：任何正整数可
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2024-05-17 03:22:29
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聚类分析在数据挖掘领域中非常活跃的领域之一，因为随着大数据时代的到来，相应的数据处理模型急需面世。聚类分析作为一种无监督机器学习方法，在信息检索和数据挖掘等领域都有很广泛的应用,例如金融分析、医学、生物分类、考古等众多领域。当然简单的聚类分析应用于我们数学建模比赛中是完全没有问题的。但是小编还是想具体介绍一下聚类分析的背景以及前景。因为小编认为这个模型的突破完全可以让人类步入新的纪元。虽然现有的聚
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2023-10-03 22:43:37
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一 前言情感分析（Sentiment Analysis），也称为情感分类，属于自然语言处理（Natural Language Processing，NLP）领域的一个分支任务，随着互联网的发展而兴起。多数情况下该任务分析一个文本所呈现的信息是正面、负面或者中性，也有一些研究会区分得更细，例如在正负极性中再进行分级，区分不同情感强度.文本情感分析（Sentiment Analysis）是
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2023-08-21 09:39:30
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游戏嘛，肯定有很多地方都与物理相关，所以需要物理建模来模拟相关的物理定律。于是乎，我就找到了一篇c++的重力系统模拟的文章（），然后在里面提取出了我想要的物理建模来应用到我的pygame中。 重力模拟实现起来其实非常简单，我们都知道，重力的表现形式其实就是一个大小约等于9.8米每二次方秒，方向垂直地面指向地心的加速度。且由于X轴方向的速度不受重力影响，所以我们只要将物体的速度进行正交分解，处理竖直
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2023-12-12 12:13:55
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使用pytorch进行IMDB情感分析建议：将代码整合到main()函数中。1. 配置1.1 设置cuda和随机种子# 设置cuda
device = torch.device('cuda' if torch.cuda.is_available() else 'cpu')
SEED = 1234
torch.manual_seed(SEED) # 为cpu设置随机种子
torch.cuda.m
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2024-05-16 12:22:06
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ps:这片文章写得很细，很基础，适合没有基础的python学者阅览。都是些个人开发过程中遇到的实际问题，如有错误的地方请指出，O(∩_∩)O谢谢补一下python环境python实现的功能：1.python1:对比两个本地文件夹里的内容，输出差异文件（新增、删除、差异）信息
2.python2:根据差异文件和远端的本地文件进行对比解析，更新资源文件开发过程中遇到的问题其实我就是要写一个基于bsdi
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2023-10-24 08:41:14
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