【IT168 资讯】对于以数据为中心的工程师来说，Python和R是数据中心最流行的编程语言之一。但是，它们并不总是构建应用程序的其余部分的语言。这就是为什么你有时需要找到一种方法，将用Python或R编写的机器学习模型部署到基于.NET等语言的环境中。在本文中，将为大家展示如何使用Web API将机器学习模型集成到.NET编写的应用程序中。输入：Flask我们可以使用Flask作为共享和主持机器
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2023-12-13 21:27:20
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昨天简单说了一下相关分析在充值购买失衡方面的应用，今天就接着昨天的话题，说一下回归分析（Regression Analysis），回归分析是研究一个变量（因变量）和另一个变量（自变量）关系的统计方法，用最小二乘方法拟合因变量和自变量的回归模型，把一种不确定的关系的若干变量转化为有确定关系的方程模型近似分析，并且通过自变量的变化来预测因变来预测因变量的变化趋势，在回归分析中两个变量的地位
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2024-06-28 08:39:35
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去年阿里双十一阿里巴巴的销售额就被一位微博网友提前7个月用数据拟合的方法预测出来了。 他的预测值是2675.37或者2689.00亿元，而实际成交额是2684亿元。 只差了5亿元，误差率只有千分之一。 看来这种拟合方式有效
原创
2021-07-15 09:57:54
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文章目录一、线性移动平均法是什么？1 .主要特点2.不足3.计算公式二、操作步骤1. 准备数据2. 进行第一次移动平均3. 在第一次移动平均的基础上进行二次移动平均4. 代入公式进行预测三 总结 一、线性移动平均法是什么？二次移动平均法是对时间序列平均值再进行第二次移动平均，利用第一次移动平均值和第二次移动平均值构成时间序列的最后一个数据为依据建立线性模型进行预测。1 .主要特点移动平均对原序列
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2023-09-06 14:23:21
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本节课我们开始学习【模拟分析】，话不多说，让我们开始今天的教程吧。1、首先分析第一个【单变量求解】：意思为计算时只有一个变量；如图所示表格，假设总利润为【5000元，然后单价减去成本就可以计算出单个的利润，然后总利润除以单个的利润就可以计算出销量】。2、所以说这时候的变量只有【销量】，接下来进入正式的操作：首先在利润的表格中输入公式【=(C4-C5)*C6】，然后点击【模拟分析-单变量求解】，然后
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2024-07-16 07:08:24
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目录：名词解释时间序列使用场景一、移动平均法二、用Excel进行时间序列分析——移动平均三、指数平滑法四、用Excel进行时间序列分析——指数平滑五、预测工作表名词解释时间序列：按时间顺序排列的一组数据序列。时间序列分析：发现这组数据的变化规律并进行预测。用到数据序列分析的场景：老板：小明，截止到目前的全量用户数是多少？小明：到今天是17288户老板：预计月底能有多少用户量关注？小明：XXXXXX
原创
2021-01-20 19:07:10
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目录：名词解释时间序列使用场景一、移动平均法二、用Excel进行时间序列分析——移动平均三、指数平滑法四、用
原创
2021-09-07 16:41:47
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Excel真的能构建预测模型？ 这通常是我提起这个话题时的第一反应。当我演示如何利用Excel的灵活性为我们的数据科学和分析项目构建预测模型时，接下来是一个令人怀疑的眼神。 让我问你一个问题：如果你周围的商店开始收集客户数据，他们是否可以采用基于数据的策略来销售他们的商品？他们能预测自己的销售额或估计可能销售的产品数量吗？ 现在你一定想知道，他们究竟将如何建立一个复杂的统计模型来预测这
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2024-05-20 11:34:52
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马尔科夫：一、马尔科夫链定义是一种随机时间序列，它未来取值只与现在有关，而与过去无关，即:无后效性，系统在每一时刻的状态仅仅取决于前一时刻的状态，具备这一特性的离散型随机过程被称为马尔可夫链。二、马尔科夫链特点 1.无后效性； 2.离散性。3.马尔科夫的特性 a. 其中后面的n表示转移的步骤数。0+n=n. b.极限概率分布，长期稳定状态时： c.期望利润（一步转移
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2024-01-17 12:36:36
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这个面试题起码见过10次
原创
2021-06-18 15:21:03
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本文的目的是预测随机变量的输出值。既然有预测值，那么我们就需要一个判断基准（criterion）用于判断该预测值与该随机变量的实际输出之间的差值，这里采用的判断基准就是MSE（mean-square-error）。MSE越小，则表明预测值越接近随机变量的实际输出值，因此在求一个随机变量的预测值时，该预测值与随机变量之间应该有MMSE（minimum mean-square-error）。$\dis
6周销量的滚动预测伴随着总销售量逐渐增长，信息越来越多，可帮助更新需求预测，滚动预测可以尽快纠偏跟踪需求，定期、及时更新滚动预测的数据，可以有力采取纠偏行动1-6-V1预测图1-6-V2预测图1-6-V3预测图1-6-V4预测TU1-6-V5预测图滚动预测过程中R平方与标准误差的变化R平方：虽然中期有下降趋势，但最后改正上升，且全局未低于0.8，预测模型与实际值相关性较高。标准误差：总体下降趋势，
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2023-12-13 21:47:56
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基于Python的房价预测项目波士顿房价预测数据集描述本作品所用数据是一份源于美国某经济学杂志上，分析研究波士顿房价( Boston House Price)的数据集。数据集中的每一行数据都是对波士顿周边或城镇房价的描述： CRIM: 城镇人均犯罪率 ZN: 住宅用地所占比例 INDUS: 城镇中非住宅用地所占比例 CHAS: CHAS 虚拟变量,用于回归分析 NOX: 环保指数 RM: 每栋住宅
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2023-08-30 12:19:43
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Python基于LSTM预测特斯拉股票 提示：前言 Python基于LSTM预测特斯拉股票股票预测是指：对股市具有深刻了解的证券分析人员根据股票行情的发展进行的对未来股市发展方向以及涨跌程度的预测行为。这种预测行为只是基于假定的因素为既定的前提条件为基础的。LSTM的全称是Long Short Term Memory，顾名思义，它具有记忆长短期信息的能力的神经网络。LSTM首先在1997年由Hoc
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2023-07-05 22:40:44
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EXCEL时间序列分析-移动平均 另一种预测方法是根据时间发展进行预测，简单来说就是时间序列预测。时间预测法的基本特点： (1)假设事物发展趋势会延伸到未来； (2)预测所依据的数据具有不规律性； (3)不考虑事物发展之间的因果关系。&nb
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2023-07-07 17:25:49
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Excel数据分析案例三——预测销量 题目：有某服装实体店5.1~5.24每天的销售数据表，要求根据现有的销量数据预测接下来一星期，也就是5.25 ~ 5.30的销量，图表大致信息如下 此时需要用到Excel对按照时间序列进行的数据进行分析，使用到预测工作表，步骤如下 ①单击销量表的任意一个单元格，选中数据菜单 - 预测工具表，蓝色部分为已有数据，红色部分为预测数据 工作表用到的统计学模型为时间
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2023-09-17 18:11:42
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python简单脚本之概率计算发布时间：2018-06-10 17:16:25编辑：Run阅读(2628)编写一个ball.py文件，代码如下#!/usr/bin/env python# coding: utf-8__author__ = 'www.py3study.com'import randomclass selectball(object):def __init__(self):self.
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2023-06-14 22:19:43
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y = pd.Series([1,2,1,2])
arima = ARIMA(y, order=(0, 0, 1)).fit()
print(arima.summary())
plt.figure()
plt.plot(y)
plt.plot(arima.fittedvalues, color='red')
plt.plot(arima.forecast(3), color='blue')
plt
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2023-05-31 19:22:05
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说明：本文用途只做学习记录：参考书籍：从零开始学Python数据分析与挖掘／刘顺祥著．—北京：清华大学出版社，2018数据下载：链接：https://pan.baidu.com/s/1VhnNfUNgNLICIFRyrlteOg提取码：m1dl首先看一下刘老师介绍的数据分析和数据挖掘的区别：1. 预览数据集，明确分析目的通过Excel工具打开income文件，可发现该数据集一共有 32 561条样
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2023-07-02 11:57:50
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作者为hsm_computer
在笔者的新书里，将通过股票案例讲述Python知识点，让大家在学习Python的同时还能掌握相关的股票知识，所谓一举两得。这里给出以线性回归算法预测股票的案例，以此讲述通过Python的sklearn库实现线性回归预测的技巧。
本文先以波士顿房价数据为例，讲述线性回归预测模型的搭建方式，随后将在这个基础上，讲述以线性预测模型
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2023-08-24 13:57:30
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