当我们想在数据集上构建许多个模型，便可考虑使用集成的方法：1. 挂袋法：并行进行，挂袋法集成中的每一个模型只使用训练集的一部分，它们的思路是减少对数据产生过度拟合，但前提是每个模型的差别不能太大，挂袋法对如线性回归之类的线性预测器无效。对于一些很稳定的模型，挂袋法的效果不明显，它适合那些对很小的改变也十分敏感的分类器，例如决策树，它很不稳定，未剪枝决策树就十分适合挂袋法。而KNN分类器则是一种很稳
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2023-09-20 20:27:49
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# Python 中的价格权重：概念与应用
随着大数据和数据分析在各行各业中的普及，价格权重作为一种重要的计算工具，越来越受到关注。价格权重（Price Weighting）通常用于股票市场分析，但在其他领域，尤其是电子商务、市场研究和金融分析等中，也有着广泛的应用。
## 什么是价格权重？
价格权重是指根据某一项资产的价格高低，给予不同的重要性或权重。常见的例子包括道琼斯工业平均指数（DJ
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2024-10-14 05:18:32
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Python 里 and、or 的计算规则作者：Python热爱者引子：出现以上情况的原因是什么呢？bool('') == False bool(0) == False所有变量的位操作都是通过强制转换成bool实现的，并且表达式的值是从左到右第一个能够确定表达式的值的变量。例如 (‘’ or 5 or 0)==(False or True or False),当遇到第一个True的时候，表达式的值
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2023-08-31 16:00:22
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文章目录系列文章目录前言一、明确任务二、模型训练1.引入库2.读入数据3.评价指标4.线性回归5.K近邻6.决策树回归7.随机森林8.XGBoost9.集成模型Voting10.Tensorflow神经网络11.各模型结果三、重要特征筛选结语 前言 前面分享了二手车数据获取的内容，又对获取的原始数据进行了数据处理，相关博文可以访问上面链接。许
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2023-10-09 09:47:56
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python3+matlab机器学习预测上证指数爬虫爬去数据后，使用matlab的神经网络框架和径向基网络框架，通过前五天股市的开盘价预测后一天的收盘价。配置python3环境，通过python爬虫爬取数据pip3安装baostock pandas xlwt 爬取选定时期的股票当天开盘价、收盘价、当天收盘价等参数 并生成训练集及测试集import baostock as bs
import pa
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2023-12-11 21:47:38
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目录~python计算商品总价运行效果如下：pandas 每日一练：程序运行结果如下：92、计算第一列数字前一个与后一个的差值程序运行结果如下：93、提取第一列位置在1，5，9程序运行结果如下：94、查找第一列的局部最大值位置程序运行结果如下：95、按行计算df的每一行均值程序运行结果如下：96、对第二列计算移动平均值程序运行结果如下：97、将数据按照第三列值得大小升序排列程序运行结果如下：98
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2023-09-18 16:18:42
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业务背景在实际工作中，经常会遇到计算合同金额、合同价款、合同税款的情况，公式如下：合同金额 = 合同价款 + 合同税款合同税款 = 合同价款 * 合同税率合同金额 = 合同价款 + 合同价款 * 合同税率 = 合同价款 * (1 + 合同税率)如果已知合同金额和合同税率，那么合同价款 = 合同金额 / (1 + 合同税率)上述逻辑适用于合同税率单一的情况，实操中，一个合同往往还包括产品费用和实施费
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2023-08-31 14:43:31
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目录一、指标正向化1.极小型指标->极大型指标2.中间型指标->极大型指标3.区间型指标->极大型指标二、标准化处理三、计算得分并归一化(不带权重)四、计算得分并归一化(带权重)熵权法1）判断输入的矩阵是否存在负数2）计算第j项指标下第i个样本所占的比重，并将其看作相对熵计算中用到的概率3）计算每个指标的信息熵，并计算信息效用值，并归一化得到每个指标的熵权五、代码 5.
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2023-10-11 06:22:36
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前言 因为别人问了我一个问题当时一两分钟没想上来，后面搜索了下，找到了一个文章写的很全。搬过来记一下。原问题是想设计一个算法在一个集合中随便选一个数，但是选出来这个数的概率要和这个数的大小成正比。也就是说希望越大的数被大概率的选出来。这个问题更清晰点儿描述是，有一组数字，他们都带有不同的权重，现在要从中“随机”抽一个数字，但是抽到某个数字的概率要正比于他的权重。假设这个集合中的元素和其对应权重为{
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2023-10-19 13:35:52
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开始半累加的计算之前，我们先看看什么是累加、半累加以及不可累加数据。在含有大量行的数据表中，各种数据处理语言，包括DAX，为了性能考虑，不太可能总是检索表的每一行，更常见的情形是，一次性检索成千上万行，处理如此多行数据的最有效操作就是将它们加到一起，也就是累加汇总。可以累加的数据类型就是可累加数据，比如订单表中的销售额，就是这种类型，无论是按照客户维度还是按照时间维度，都可以将每行的销售
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2023-10-18 22:49:47
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3.6 预测房价：回归问题前面两个例子都是分类问题，其目标是预测输入数据点所对应的单一离散的标签。另一种常见的机器学习问题是回归问题，它预测一个连续值而不是离散的标签，例如，根据气象数据预测明天的气温，或者根据软件说明书预测完成软件项目所需要的时间。注意不要将回归问题与 logistic回归算法混为一谈。令人困惑的是，logistic回归不是回归算法，而是分类算法。3.6.1 波士顿房价数据集本节
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2023-10-29 22:32:54
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一．项目概述及计划项目背景 ：影响房屋价格的因素众多，如房屋面积、房屋层数、配套设施等等。项目要求 ：利用竞赛提供的数据，通过分析影响房屋价格的诸多因素来对房屋价格进行预测。项目数据 ：项目数据分成训练数据（train.txt）和测试数据（test.txt），其中字段” LotConfig”、“ LandSlope”等79个字段是特征变量（不包括ID和SalePrice列），”SalePrice”
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2023-10-25 17:40:50
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Python：多指标权重确定方法—熵值法一、需准备的资料1.一份excel的数据表格，列为指标（评价指标），行为城市（研究对象,也可以是年份，）city GDP：亿元x.1 人口（万）x.2 城镇化率（%）x.3 从业人员（万）x.4 财政收入（亿元）x.5 固定资产投资（亿元）x.6 社会消费品零售总额（亿元）x.7 进出口总值（亿元）x.8 旅客吞吐量（万人次）x.9 货邮吞吐量（万吨）x.1
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2023-09-27 11:47:19
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一、熵权法介绍 熵最先由申农引入信息论，目前已经在工程技术、社会经济等领域得到了非常广泛的应用。 熵权法的基本思路是根据指标变异性的大小来确定客观权重。
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2023-10-12 18:23:14
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标准库random库（必选）概述该模块实现了各种分布的伪随机数生成器。
对于整数，从范围中有统一的选择。 对于序列，存在随机元素的统一选择、用于生成列表的随机排列的函数、以及用于随机抽样而无需替换的函数。
在实数轴上，有计算均匀、正态（高斯）、对数正态、负指数、伽马和贝塔分布的函数。 为了生成角度分布，可以使用 von Mises 分布。函数整数函数描述randrange(start,stop
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2023-11-02 08:56:00
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arcgis出了10后，python代替vb成为官方脚本语言，python中的gis库也是有很多，但因为本人最先接触的是arcgis所以就直接学习他自带的库arcpy了，主要以空间权重矩阵作为一个契机顺便学习arcpy。代码及数据资料：https://github.com/shikanon/WeightDistance因为还是不太习惯arcpy中的表操作，所以借助了pandas进行表操作，构建一
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2023-11-08 16:57:57
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Python实现熵值法确定权重 本文从以下四个方面，介绍用Python实现熵值法确定权重： 一. 熵值法介绍 二. 熵值法实现 三. Python实现熵值法示例1 四. Python实现熵值法示例2一. 熵值法介绍 熵值法是计算指标权重的经典算法之一，它是指用来判断某个指标的离散程度的数学方法。离散程度越大，即信息量越大，不确定性就越小，熵也就越小；信息量越小，不确定性越大，熵也越大。根据熵的特性
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2023-09-11 16:24:47
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1.数据概况 股票数据由代码、简称、时间、开盘价、收盘价、最高价、最低价、前收盘价、成交量、成交金额、PE、市净率、换手率组成，其中，代码、简称、时间不用于建模，PE、市净率、换手率数据类型为object，需要转换成float. 2.数据可视化 &
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2023-06-09 11:02:12
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# Python价格计算
在日常生活和商业活动中，我们经常需要进行价格计算。无论是计算商品价格、账单总额还是进行金融分析，使用Python编程语言可以轻松地实现这些计算。本文将介绍一些常见的价格计算方法，并提供Python代码示例，帮助读者理解和应用这些计算方法。
## 1. 加法和减法计算
价格计算的最基本形式就是加法和减法计算。例如，我们可以计算两个商品的价格总和，或者计算折扣后的价格。
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2023-07-27 07:27:50
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在当前迅速发展的互联网时代，选择合适的编程语言来解决问题显得尤为重要。Python因其简洁易用、强大的库支持被广泛应用于各种项目中。尤其是在实现“猜价格”这类互动性的小游戏时，Python提供了良好的用户体验和灵活的功能展示。本文将全面记录解决“Python猜价格”问题的整个过程，涵盖从背景定位到复盘总结各个关键环节的内容。
## 背景定位
在设计“Python猜价格”游戏时，我们面临了一些技
