数据分析与机器学习——收入分类摘 要今天，人工智能AI已经融入了人类的生活，基本上在生活中能接触到的领域，都有人工智能的身影。而说起人工智能就必定会想到机器学习ML，它以某种方式几乎影响了每个行业，而机器学习最重要的就是算法和数据。本次期末项目基于“人口普查”数据集，对居民收入是否超过50K进行了预测，用的是K临近算法，中间涉及数据填充、删除，K值的选取，‘找邻居’等步骤。完成这个项目后，对K临近
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2024-05-15 20:19:33
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前言在数据分析与挖掘过程中，预测性或分类性问题往往是企业需要解决的主要问题，例如下一季度的营收可能会达到多少、什么样的用户可能会流失、一场营销活动中哪些用户的参与度会比较高等。 本章将通过Python语言，以一个实战案例介绍分类性问题的解决步骤。通过本章的学习，你将会了解到基于Python的数据处理和建模方法：外部数据的读取；数据的预处理；数据的探索性分析；数据建模；模型预测与评估。2.1 下载与
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2024-07-31 17:04:08
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基于Python：Lasso方法、GM预测模型、神经网络预测模型之财政收入影响因素分析及预测
问题重述通过研究，发现影响某市目前及未来地方财源的因素。结合文中目标：（1）选择模型，找出影响财政收入的关键因素；（2）基于关键因素，选择预测方法、模型预测未来收入。具体来讲本文分析了地方财政收入、增值税收入、营业税收入、企业所得税收入、个人所得税收入的影响因素
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2023-09-04 11:10:40
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一、灰色预测+SVR算法预测步骤：（1）分析数据，识别关键特征，使用Adaptive-Lasso变量选择方法进行筛选（2）用GM11灰色预测方法得到筛选出的关键影响因素的2014、2015的预测值（3）代入神经网络模型，得到2014、2015预测值import numpy as np
import pandas as pd
inputfile = 'data/data.csv' # 输入的数据文
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2024-04-12 22:24:34
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一、灰度预测函数--GM111.自定义灰色预测函数def GM11(x0): #自定义灰色预测函数
import numpy as np
x1 = x0.cumsum() #1-AGO序列
z1 = (x1[:len(x1)-1] + x1[1:])/2.0 #紧邻均值（MEAN）生成序列
z1 = z1.reshape((len(z1),1))
B = np.append(-
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2023-12-29 13:12:28
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1.数据探索1.1数据描述统计以及相关系数分析import numpy as np
import pandas as pd
inputfile = 'data.csv' #输入的数据文件
data = pd.read_csv(inputfile) #读取数据
r = [data.min(), data.max(), data.mean(), data.std()] #依次计算最小值、最大值、均值、
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2024-02-05 11:20:06
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前言2022年全球股市普跌，你亏了多少钱？亏多少我也不知道，我只是想着来采集数据，做个可视化小案例来玩玩 话不多说，咱就直接开始吧开发环境解释器版本: python 3.8代码编辑器: pycharm 2021.2requests: pip install requestspandas: pip install pandaspyecharts: pip install pyecharts爬虫实现步
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2024-05-27 20:42:47
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1、背景与挖掘目标1.1 原始数据情况在我国现行的分税制财政管理体制下，地方财政收人不仅是国家财政收入的重要组成部分，而且具有其相对独立的构成内容。如何有效的利用地方财政收入，合理的分配，来促进地方的发展，提高市民的收入和生活质量是每个地方政府需要考虑的首要问题。因此，对地方财政收人进行预测，不仅是必要的，而且也是可能的。科学、合理地预测地方财政收人，对于克服年度地方预算收支规模确定的随
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2023-06-28 22:44:58
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描述性统计分析：import numpy as np
import pandas as pd
inputfile=('data.csv')
data = pd.read_csv(inputfile)
description=[data.min(),data.max(),data.mean(),data.std()]
description=pd.DataFrame(description,in
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2024-07-20 23:41:41
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根据财政收入数据选择合适的时序模型和合适的预测方法财政收入数据如下（文件名为data.csv）：对于上述的数据，我采用两种时序模型和预测方法，分别是灰色预测+SVR和ARIMA。一、灰色预测+SVR1、对财政收入数据进行分析首先要读取上述所提到的财政收入数据，代码如下：import numpy as np
import pandas as pd
inputfile = 'data.csv' # 输
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2023-12-14 14:48:54
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整体和部分的结论相反，怎么办？
原创
2021-06-18 15:17:58
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1、背景在我国现行的分税制财政管理体制下，地方财政收入不仅是国家财政收入的重要组成部分，而且具有其相对独立的构成内容。地方财政收入是区域国民经济的综合反映，也是市场经济国家的政府进行宏观调控的基础。科学、合理地预测地方财政收人，对于克服年度地方预算收支规模确定的随意性和盲目性，正确处理地方财政与经济的相互关系具有十分重要的意义。广州市作为广东省的省会，改革开放的前沿城市，交通便利，拥有中国大陆三大
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2024-01-09 10:57:34
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一、前言我们知道，python是一种动态语言，可以将任何类型的数据赋给任何变量，譬如： # Python代码
x = 4
x = "four" 这里已经将 x 变量的内容由整型转变成了字符串，而同样的操作在 C 语言中将会导致（取决于编译器设置）编译错误或其他未知的后果。这种灵活性是使 Python 和其他动态类型的语言更易用的原因之一。理解这一特性如何工作是学习用 Python 有效且高效地
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2024-04-26 20:36:09
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众所周知，在我们的程序世界里有三大结构：顺序结构、分支结构、循环结构。我们来逐一看一下。顺序结构自上而下地执行编写的代码分支结构根据不同的情况，走对应的分支，执行不同的代码在Python里面，常用 if elif else 的搭配单分支结构当满足某一条件，即判断条件内容为真值时，所执行后续语句块适用于 满足单一条件时 使用if :双分支结构满足该条件，及不满足时，执行各自不同的代码块适用于 对某一
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2023-07-28 08:05:33
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function showImg(url) {
var frameid = 'frameimg' + Math.random();
window.img = '
document.write('');
}我们平时用浏览器访问网站的时候，一个个站点形形色色，页面也各不相同，但有没有想过它是为何才能呈现出这个样子的？那么本节我们就来了解一下网页的基本组成、结构、节点等内容。1. 网页的组成网页可以分为
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2023-11-21 21:28:40
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体育竞技分析一、程序总体框架及步骤：步骤1：打印程序的介绍性信息步骤2：获得程序运行参数：probA，probB，n步骤3：利用球员A和B的能力值，模拟n局比赛步骤4：输出球员A和B获得比赛的场次和概率框架表示： 二、程序设计（自顶向下）：代码简单介绍：函数名称函数说明printInfo()打印程序的介绍信息getInputs()获得用户输入的参数printResult(n, winsA
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2023-08-13 22:39:52
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注：博主今天开始更新数据结构与算法，使用Python语言实现，涉及基本数据结构、十大排序算法、递归分治、贪心动归等，意在帮大家更加容易的学习数据结构与算法以及进一步梳理这些知识点。目录一、什么是数据结构1.数据的逻辑结构2.数据的物理结构二、什么是算法1.算法的定义2.算法的特性3.算法设计的要求一、什么是数据结构数据结构是一门研究非数值计算的程序设计问题中的操作对象，以及它们之间的关系和操作等相
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2023-08-04 22:45:24
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在信息技术日新月异的今天，软考（软件水平考试）已成为衡量IT专业人士技能与知识的重要标准。伴随着软考的热度不断上升，相关的培训服务也应运而生，形成了一个庞大的市场。本文将对软考培训的收入来源进行深入分析，探讨其背后的商业模式及盈利点。
首先，我们来了解一下软考培训的基本情况。软考培训主要是针对那些希望提升自己在软件工程、网络工程、信息系统等领域专业技能的人群。这类培训通常包括课程体系的学习、模拟
原创
2024-05-20 11:35:55
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今日所学：结构方程模型的构建步骤：1数据特征检验，数据应为多元正态分布(1)，且不存在严重的共线性问题(2)；2各测量模型的验证性因素分析结果符合要求(3)；3构建结构方程模型并进行模型拟合度分析；4模型拟合修正。(1)多元正态分布：多变量正态分布，是单维正态分布向多维的推广。在对多个因变量(多元)同时进行分析时，常常假设因变量组合成的向量服从一个多元正态分布。多元正态分布的判断：通常采用边际分布
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2023-11-22 18:30:00
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在当今数据驱动的时代，利用数据分析来探索农村经济的发展潜力变得愈发重要。本文围绕“基于Python某村收入数据分析可行性分析方案”，从整体环境配置、编译过程、参数调优、定制开发、性能对比到生态集成的不同维度，详细描述了实现过程。
## 环境配置
为了进行数据分析，我们首先需要搭建合适的开发环境。这涉及到Python的安装和需要的库的配置。
首先，我们构建了一张思维导图，展示了所需的环境组件、
