Python界的网红机器学习，这股浪潮已经逐渐成为热点，而Python是机器学习方向的头牌语言，用机器学习来玩一些好玩的项目一定很有意思。比如根据你的职业，婚姻，家庭，教育时间等等来预测你的收入，这么神奇！不信的话，一起跟我往下看。1.数据集收入问题一直是大家比较关心的热点，在kaggle比赛中，也出现过此类的数据集，因此，本次小实战的数据集就是来源于kaggle比赛的数据集，数据集长得样子如下:
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2023-08-02 17:23:36
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1、项目介绍技术栈： Python语言、Django框架、Echarts可视化、HTML、Prophet时间序列算法预测模型 本篇文章利用了Python爬虫技术对空气质量网站的数据进行获取，获取之后把数据生成CSV格式的文件，然后再存入数据库方便保存。再从之前九个月的AQI(空气质量指数)的值中进行分析,把数据取出来后，对数据进行数据清洗，最后将数据提取出来做可视化的分析。 在使用requests
1，输入变量可以是数值型或分类型，输出变量也可以是数值型或分类型。如果输出为分类型，则称为分类预测模型；反之，则为回归预测模型。2，一般拿到的数据为一个矩阵，一行对应一个观测，一列对应一个变量。一般自变量（解释变量）会有多个（x1, x2, …, xp），因变量（被解释变量）只有一个（y）。在预测过程中可以看成是发生在p+1为空间中的事件。3，建模过程其实就在找p个x与一个y之间的关系，并将这种关
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2023-10-26 12:18:46
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预测模型1. 时间序列分析2.机器学习预测模型2.1 决策树2.2 支持向量机回归(SVR) 如果得到一份数据集，任务是要预测出一系列的值，而在预测任务中，我们大多数都采用的是拟合的方法，这篇文字主要介绍三种预测方法时间序列分析，灰色预测模型，神经网络。 1. 时间序列分析时间序列也叫动态序列，数据是按时间和数值性成的序列。而时间序列分析有三种作用，大致可以描述为描述过去，分析规律，预测将来。
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2023-09-07 16:38:26
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预测模型建模时序数据的预测通常建模为利用历史数据值预测未来的数据走势。简单的数学表示： x => S => x^‘ 其中： x = {x_1,x_2,…,x_t} 表示历史数据， S 表示预测系统， x^‘ 表示预测结果。预测可分为短期预测（单步预测）和长期预测（多步预测）短期预测的数学表示： x_{t+1}^‘ = f(x_1,x_2,…,x_t) 其中 x_{t+1}^‘ 是 t+
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2023-12-26 17:07:02
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一、项目简介：回归树用于分类预测 1、项目集数据介绍 使用randomForest包和party包来创建随机森林的区别：randomForest包无法处理包含缺失值或者拥有超过32个等级水平的分类变量。本例子是在内存受限的情况下简历一个预测模型。由于训练集太大而不能直接通过R构建决策树，所以需要先从训练集中通过随机抽样的方式抽取多个子集，并分别对每一个子集构建决策树，只选取决策树中存在的
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2024-03-14 18:13:39
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一、灰色预测概述 1.原理：通过鉴别系统因素之间发展趋势的相异程度，并对原始数据进行生成处理来寻找系统变动的规律，生成有较强规律性的数据序列，然后建立相应的微分方程模型，从而预测事物的未来发展趋势。灰色预测的数据是通过生成数据的模型所得到的预测值的逆处理结果。2.特点：在求解过程中需要进行数据预测时，利用灰色模型预测的结果比较稳定，不仅适用于大数据量的预测，在数据量较少时（数据多于3个即可）预测结
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2024-06-07 14:57:54
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1.指定每段程序的作用域 tf.variable_scope#指定作用域tf.variable_scope
with tf.variable_scope("data"):
# 1.准备数据, x 特征值 [100,1] y 目标值[100]
# 指定均值为0.75 方差为0.5
x = tf.random_normal([100, 1],
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2024-03-11 15:39:09
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# 数据预测Python入门指南
作为一名刚入行的开发者，你可能对如何使用Python进行数据预测感到困惑。不用担心，本文将为你提供一个简单的入门指南，帮助你快速掌握数据预测的基本流程和代码实现。
## 1. 数据预测流程
数据预测通常包括以下几个步骤：
| 步骤 | 描述 |
| --- | --- |
| 数据收集 | 收集所需的数据集 |
| 数据预处理 | 清洗、转换和规范化数据
原创
2024-07-21 08:59:39
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# 数据预测Java
## 引言
数据预测是指根据已有的数据和模型，利用统计学和机器学习算法来预测未来的数据趋势和结果。Java作为一门流行的编程语言，在数据预测领域也有着广泛的应用。本文将介绍数据预测的基本概念和常用算法，并提供Java的代码示例来演示其用法。
## 数据预测的基本概念
数据预测是基于已有的数据，通过建立数学模型来预测未来的数据趋势和结果。其基本思路是通过分析历史数据的规
原创
2023-09-27 16:52:46
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RNNIntroduction of sequential data**Hidden Markov Model（隐马尔可夫模型）**详见NLP课件Autoregressive Model（自回归模型）RNN思想：权值共享 haring parameters for each data of the time index两个输入的RNN模型如下：拓展到N个input的RNN模型：RNN archit
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2024-07-09 18:44:53
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时间序列预测的7种方法1. 朴素预测法（Naive Forecast)如果数据集在一段时间内都很稳定，我们想预测第二天的价格，可以取前面一天的价格，预测第二天的值。这种假设第一个预测点和上一个观察点相等的预测方法就叫朴素法，即 2. 简单平均法(Simple Average）这种方法预测的期望值等于所有先前观测点的平均值，称为简单平均法。。物品价格会随机上涨和下跌，平均价格会保持一致。我们经常会遇
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2023-12-19 15:52:01
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文章目录第一章 Python 数据模型1.1 python风格的纸牌1.2 如何使用特殊方法-通过创建一个向量类的例子1.3 特殊方法汇总 第一章 Python 数据模型python最好的品质是一致性 python解释器碰到特殊句法时，会使用特殊方法去激活一些基本的对象操作 这些特殊的方法以两个下划线开头，以两个下划线结尾，如__getitem__、__len__等 所谓的特殊句法，如通过下标访
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2024-07-31 18:26:48
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本节课中，我们将学习如何利用Python的矢量化来实现神经网络。根本上讲，矢量化的目的是为了提高计算的效率，加快计算速度。矢量化深度学习想要发挥其优势，一个最重要的前提条件是有足够大量的数据。而面对足够大量的数据时，代码的运算速度就非常重要了。以Logistic回归为例，前向计算公式如下：其中，w和b都是nx维的向量。此时，对于一个非矢量的实现方式大致如下：z = 0for i in range(
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2023-09-15 09:59:02
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如今，大数据已成为营销行业的重大改变者。其最新的应用之一是预测分析。预测分析是使用历史数据来预测未来事件的科学。在理论上，它对于市场营销非常有用。如果企业可以预测客户的未来行为，就可以进行更有效的营销活动。预测分析的模型如何在现实世界中实际工作?预测分析实际上有利于营销吗?其答案是肯定的。预测分析可以帮助企业预测未来的客户行为。以下有几个案例研究：Cardinal Path公司使用店内和交易数据创
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2023-12-16 16:54:09
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一、预测类指通过分析已有的数据或者现象，找出其内在发展规律，然后对未来情形做出预测的过程。·根据已知条件和求解目的，往往将预测类问题分为:小样本内部预测，大样本内部预测，小样本未来预测，大样本随机因素或周期特征的未来预测，大样本的未来预测。解决预测类赛题的一般步骤:确定预测目标;收集、分析资料;选择合适的预测方法进行预测;分析评价预测方法及其结果;修正预测结果;给出预测结果。方法:插值与拟合方法:
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2023-10-27 11:14:44
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一、导入需要用到的库import numpy as np
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
import torch
import torch.optim as optim
import warnings
warnings.filterwarnings("ignore")
%matplotlib inline二、数据查看fea
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2024-03-01 13:05:48
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本篇博客是我学习博主写的pytorch的ssd的博客后写的。 侵删这篇博客将要讲述ssd的预测效果与预测过程是怎么实现的# Adapted from https://github.com/Hakuyume/chainer-ssd
def decode(loc, priors, variances):
boxes = torch.cat((
#首先计算先验框调整之后的中心的位
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2023-11-18 13:56:54
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带你轻松构建机器学习全流程！
作者：于乐，腾讯 CSIG 工程师一、方案描述1.1 概述近年来，人工智能的风潮为医疗行业带来一场全新革命，AI 在辅助诊断、疾病预测、疗法选择等方面发挥着重要作用。机器学习领域的特征选择和有监督学习建模方法越来越多地用于疾病预测和辅助诊断，常用的算法如决策树、随机森林、逻辑回归等。乳腺癌是目前发病率仅次于肺癌的常见癌症，机器学
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2023-10-30 17:01:56
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时间序列预测任务PyTorch数据集类——TimeSeriesDataSet 类详解当进行时间序列预测或时间序列分析时，通常需要对数据进行预处理和转换以提高模型的效果和准确性。TimeSeriesDataSet 类是为这些目的而创建的 PyTorch 数据集类，提供了一些自动化的功能，使得预处理和转换变得更加方便和高效。该类可以用于多种时间序列预测任务，例如预测股票价格、交通流量、能源消耗等。Py
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2023-08-12 20:11:53
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