首先先提一下上一篇《如何猜出Y combinator》中用的方法太复杂了。其实在Lambda演算中实现递归的思想很简单,就是函数把自己作为第一个参数传入函数,然后后面就是简单的Lambda变换提取出Y combinator了。好,接下来是本篇的正文:---------------------------------------------------------------------------
在数据科学领域,AR(自回归)模型是常用于时间序列分析的重要工具。通过对过去数据的回归分析,AR模型能够预测未来的数值。在这篇文章中,我将详细介绍如何在Python中实现AR模型,包括常见问题的背景、错误现象、根因分析、解决方案、验证测试和预防优化等多个部分。 ### 问题背景 AR模型属于线性时间序列模型,通过对序列的自我回归来建模。其基本形式可以用以下公式表示: $$ X_t = c +
原创 7月前
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# Python 实现 Logit 模型的项目方案 ## 项目背景 Logit模型(逻辑回归)是一种广泛使用的分类算法,常用于二分类问题,例如预测消费者是否会购买某个产品、邮件是否为垃圾邮件等。它通过逻辑函数(Sigmoid函数)将线性组合的输入映射到一个概率值,从而可以对事件发生的概率进行建模。 ## 项目目标 本项目旨在使用Python编写一个Logit模型的实现方案,旨在帮助团队快速
原创 11月前
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Nodejs中的很多地方都用到了流,流是一个很常见的概念,一个http请求,控制台输入输出的形式都是流。流可以分为三种:可读流(Readable)可写流(Writable )既能读又能写(Duplex )其中第三种流又可以分为全双工流Duplex和转换流Transform,另外,所有的流都是EventEmitter的实例,也就是有发送事件和处理事件的能力。可读流 Readabl
释放 ML 模型的力量:使用 Python 进行设计、训练、测试和部署的指南机器学习简介机器学习是人工智能的一个子领域,专注于开发可以从数据中学习和预测数据的算法。通过机器学习,可以训练计算机自动执行通常需要人类智能才能完成的任务,例如识别模式、做出决策和解决问题。有几种不同类型的机器学习,包括监督学习、无监督学习、半监督学习和强化学习。在监督学习中,算法在标记的数据集上进行训练,目标是对新的、未
初学达梦数据库的安装最近利用假期时间,学习了达梦数据库,第一个需要攻克的难题就是虚拟机、国产麒麟系统和MobaXterm的安装。 首先是虚拟机的安装,我们只需打开安装包,进行简单的操作即可。 我们根据使用需求来对每一进行操作,选择自己想要的安装位置,剩下点击下一步安装即可。 接下来我们要进行麒麟系统的安装。 首先我们选择新建虚拟机,然后我们选择自定义(高级),根据自己的需求来进行安装,比如安装的时
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流式细胞分析随着免疫疗法的快速发展,流式细胞分析技术越来越为大家所熟悉,也越来越为大家的科研所必需,在文章中增加几张流式的数据图片可以提高文章的档次。虽然流式分析细胞仪动辄上百万一台,但因为流式抗体的丰富性,数据的直观性和批量输出性,越来越多的科研院所和实验室购置了流式细胞仪,供学生和研究人员使用。很多人面对这种看似复杂的仪器和技术,要不花钱找别人,要不干脆不做。所以这次为大家带来了流式细胞分析
第3章 线性模型1、线性回归2、逻辑回归(对数几率回归)3、线性判别分析(LDA)4、多分类学习5、类别不平衡 线性模型是神经网络和深度学习的基础,原理比较简单,主要看书就行,重点是线性回归和对数几率回归这两节。1、线性回归求解方法:用最小二乘法使均方误差最小化,可以求出最优解。2、逻辑回归(对数几率回归) 线性模型外面套上一层Sigmoid函数,就可以解决二分类问题。求解方法与线性回归一样,用
1、作用ARIMA模型的全称叫做自回归移动平均模型,是统计模型中最常见的一种用来进行时间序列预测的模型。2、输入输出描述输入:特征序列为1个时间序列数据定量变量输出:未来N天的预测值4、案例示例案例:基于1985-2021年某杂志的销售量,预测某商品的未来五年的销售量。5、案例数据ARIMA案例数据6、案例操作Step1:新建分析; Step2:上传数据; Step3:选择对应数据打开后进行预览,
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1.导入所要求解的数据一般来说不加载额外的包情况下只能导入csv文件,若要导入excel文件可以加载包readxl。我一般是直接用csv文件的。#加载所需要的包# library("copula") library("copBasic") library("CDVine") library("VineCopula") #导入数据# shuju<-read.csv("D:/QQ文件/z1z2z
转载 2023-09-16 17:18:41
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文章目录什么是流式计算数据流数据时序数据集有界数据集无界数据集主要应用场景批、流计算相结合Q&A附录 什么是流式计算当你谈起流式计算的时候,说明你当前的处境已经涉及到了大数据范畴。流式计算是大数据计算模式之一,之外还有 图计算、交互计算,与之常对应出现的批计算,等等…了解流式计算,首先要明确一下数据流的相关背景。数据流在生产中,数据产出的周期与产品生命周期一致,处理加工链路呈流状。数据像
520网络情人节(Network Valentine’s Day)是信息时代的爱情节日,定于每年的5月20日和5月21日。注:密集恐惧症患者勿入! 设计思路:1、点击程序,运行,2、弹出窗口,解决只弹出一个窗口的问题,3、添加时间,更加具有神秘感。4、(朋友最痛苦的事)手动关闭窗口。(知道右键,则忽略)注:弹框文字,颜色,字体,大小可以自己修改。如:520快乐下面直接来看代码(电脑观看
转载 2023-06-28 20:52:56
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# 使用ARIMA模型进行时间序列预测的项目方案 ## 一、项目背景 在数据科学领域,时间序列预测是一个重要的研究方向。ARIMA(自回归积分滑动平均)模型作为一种常用的预测技术,被广泛应用于经济、金融、气象等领域。一些公司或机构在业务分析、市场预测及资源分配上,往往需要对未来的数据进行预测。本项目旨在基于Python构建ARIMA模型,对时间序列数据进行拟合与预测。 ## 二、项目目标
原创 11月前
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今天开始,复习一下 LDA ,记录一些 LDA 的关键步骤,为写好论文铺垫。第一节的主题是共轭分布,回忆贝叶斯公式:\[p(\theta|X) = \frac{p(\theta) \cdot p(X|\theta)  }{p(X)} \Leftrightarrow \mathbf{ posterior = \frac{prior \cdot likelihood}{evidence}}
https://github.com/qingyuzz?tab=projects一、需求分析根据小学学的四则元算法则,对输入的字符串实现比较大小,加法,减法,乘法,除法和求余等运算。二、实现环境本程序是在Python3.7、pycharm下实现二、代码class StringArithmetic: # 输入的x,y皆为非负 # 比较大小 x>y retuen 1,x==y
转载 2023-07-11 10:58:12
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# Python 识别绿植模型的构建 在现代计算机视觉和深度学习的领域中,植物识别已经成为一个热门的研究方向。利用 Python 构建一个识别绿植的模型,不仅能帮助我们开展研究,也可以在农业、生态监测等领域发挥重要作用。本文将为您详细介绍如何构建这样一个模型,包括数据准备、模型选择、代码实现及训练环节。 ## 1. 项目准备 在开始构建模型之前,我们需要明确项目实施的步骤。以下是使用 Gan
原创 8月前
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《教程 Re:Zero ROS (四)—— 略讲:Service/msg/srv/tf/urdf/launch/param》 教程 Re:Zero ROS (五)—— 导入模型,关节控制器1. 下载 & 存放模型1)由上一篇知道,tf描绘的是整体坐标系。在tf的基础上,urdf描绘了整体模型,即各个关节的相对位置。2)如果想要自己拼一个简易的小车模型也可以,大概思路就是:中心原点是车身;往
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这里写自定义目录标题一、 pLSA、共轭先验分布;LDA主题模型原理基本原理1.1LSA1.2pLSA1.3共轭先验分布1.4LDA1.5LDA生成过程二、 LDA应用场景三、LDA优缺点四、LDA 参数学习1.scikit-learn LDA主题模型概述2.scikit-learn LDA主题模型主要参数和方法五、使用LDA生成主题特征,在之前特征的基础上加入主题特征进行文本分类 一、 pLS
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在时间序列中,我们经常观察到过去和现在的值之间的相似性。那是因为我们在此类数据中遇到自相关。换句话说,通过了解当今产品的价格,我们经常可以对明天的产品价值做出大致的预测。因此,在大数据分析python自回归模型中,我们将讨论一个反映这种相关性的模型。–自回归模型。什么是自回归模型?自回归模型或简称为AR模型,仅依靠过去的时间值来预测当前值。这是一个线性模型,其中当前期间的值是过去结果的总和乘以数字
学了一段时间的python,还是需要一些实践环节才能深刻理解,毕竟是个刚入门的小白,就先点简单的小游戏项目来给自己一些鼓励吧,哈哈哈,不说了,上菜。创建一个背景为蓝色的python窗口 首先利用pycharm创建一个项目文件,命名方式最好取与所做项目相关的,见名知意。 先创建一个空的pygame窗口并设置其背景色(背景色可以自定义,颜色的RGB通过百度获取)main_color.py#导入模块s
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