正文先来一波可可爱爱奇奇怪怪的表情包让大家开心一下吧： jio冷 &nb
使用贝叶斯方法进行雨天预测，实际上是一个数据科学与机器学习的有趣结合。我们将用 Python 来实现这一目标，详细记录整个过程，包括各个步骤和实现细节。下面，我们一步一步来探索如何用 Python 贝叶斯预测下雨。
## 环境准备
在开始之前，我们首先需要搭建好我们的开发环境。这里列出了一些必要的依赖和库。确保你已经安装了 Python 及相关的库。
| 库名 |
概率是一种基于事件发生可能性来描述未来趋势的数学工具。其本质就是通过过去已经发生的事情来推断未来事件，并且将这种推断放在一系列的公理化的数学空间当中进行考虑。例如，抛一枚均质硬币，正面向上的可能性多大？概率值是一个0-1之间的数字，用来衡量一个事件发生可能性的大小。概率值越接近于1，事件发生的可能性越大，概率值越接近于0，事件越不可能发生。天气预报员通常会使用像"明天80%的可能性会下雨"这样的术
不说则已，一说咱就来两招外加一个大彩蛋，下面是三种方法的效果预览，看图感受下先：△ 这是原图△ 方法一的效果△ 方法二的效果△ 方法三的效果是的，你没看错，第三种方法是真的在“下”雨，是动态的，是动画的，而且悄悄剧透给小伙伴们，它还是最简单的，比第二种一键下雨的动作预设大法还要简单。那我们闲言少叙，马上开始“变身老龙王”，让雨下起来喽。方法一：滤镜大法第一步，如下图操作所示，在PS中将原图打开，新
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2024-01-14 10:28:23
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使用sklearn进行数据挖掘系列文章：1.使用sklearn进行数据挖掘-房价预测(1)
2.使用sklearn进行数据挖掘-房价预测(2)—划分测试集
3.使用sklearn进行数据挖掘-房价预测(3)—绘制数据的分布
4.使用sklearn进行数据挖掘-房价预测(4)—数据预处理
5.使用sklearn进行数据挖掘-房价预测(5)—训练模型
6.使用sklearn进行数据挖掘-房价预测(6)
25 | 冒险和预测（四）：今天下雨了，明天还会下雨么？
原创
2023-05-22 15:44:37
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我现在觉得贝叶斯是哲学+数学 贝叶斯估计 用来 决策：贝叶斯决策 贝叶斯估计 用来 分类：贝叶斯分类器 … 目录概念与原理统计推断频率学派与贝叶斯派贝叶斯公式从最大似然估计（MLE）到最大后验概率估计（MAP）似然函数极大似然估计（MLE）最大后验概率估计（MAP）最大似然估计和最大后验概率估计的区别最大后验概率的意义朴素贝叶斯条件独立性假设例水果糖（贝叶斯推断，先验后验）假阳性问题（贝叶斯推断，
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2023-11-14 14:50:13
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在我的工作中，我经常会接触到一些奇特的问题，比如“python下雨的代码”。这通常是指那些难以理解或调试的代码片段，给开发带来麻烦。本文将围绕这个问题，详细记录我对“python下雨的代码”解决过程的分析与实践。
### 背景定位
在某个项目中，我的团队投诉说，部分Python代码在特定条件下会出现意料之外的结果。为了明确问题，我开始跟踪这个问题的演进过程。大约在一周前，团队首次报告了此Bug。
时间序列预测目录时间序列预测 1.时间序列介绍 2.原始数据集 3.导入数据 4.检测时间序列的*稳性 5.如何使时间序列*稳 5.1 估计和消除趋势 5.1.1 对数转换 5.1.2 移动*均 5.2 消除趋势和季节性 5.2.1 差异化 5.2.2 分解 6.预测时间序列 6.1 AR Model 6.2 MA Model 6.3 Combined Model 6.4 恢复到原始比例 1.时间
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2023-08-25 13:08:53
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题目要求给定 n 个非负整数表示每个宽度为 1 的柱子的高度图，计算按此排列的柱子，下雨之后能接多少雨水上面是由数组 [0,1,0,2,1,0,1,3,2,1,2,1] 表示的高度图，在这种情况下，可以接 6 个单位的雨水(蓝色部分表示雨水)思路分析思考才是最重要的这个题目非常好的诠释了一句话----“技术，只是实现目标的方式和手段”。很多人面对问题时，总是有一种较劲脑汁写算法的冲动，还有人，以为
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2024-04-30 10:24:25
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给大家分享一下如何用js和canvas实现炫酷的雨滴特效思路先准备好开发工具，我用的是HBuilderX，当然也可以用Notepad等其它代码编辑器。还要了解一下canvas标签，其实就是一张画布，而js可以做到在上面画画并且实现动态效果新建一张画布，铺满页面canvas新建画布<canvas class="rain"></canvas>设置样式<style>
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2023-07-06 23:41:44
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科技先生3月5日讯，据媒体爆料剧情介绍，苹果今年发布的三款iPhone新品将分别是5.8英寸的iPhone XI、6.4英寸的iPhone XI Max和一款6.1英寸的iPhone XR。现在爆料新消息称，新款iPhone将会配备三摄像头，以及“水下模式”。 这个功能之前在苹果专利中出现过。简单来说，“水下模式”可以让iPhone在水下正常使用。即使屏幕完全被水浸没，屏幕也能识别触摸输入。这将
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2023-09-12 20:24:35
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本文翻译自https://www.analyticsvidhya.com/blog/2018/02/time-series-forecasting-methods/，数据集来源于https://datahack.analyticsvidhya.com/contest/practice-problem-time-series-2/。目录表：理解数据集和问题陈述安装包(statsmodels)方法1-
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2023-08-22 21:14:51
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什么是时间序列时间序列是指在一段连续时间段内由时间和所对应的观察值所组成的一段序列，比如某一年的降雨量。什么是时间序列预测 时间序列预测是指根据某维度数据在过去时间段内的变换情况来预测未来时间段内该数据如何变化，近些年来，随着人工智能技术的发展，时间序列预测被用于金融、商业等多个领域。如何实现时间序列预测
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2023-10-11 16:41:14
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代码整理自 《Hands On Machine Learning with sklearn,Keras and TensorFlow》Chapter 15: Processing Sequences Using RNNs and CNNs。@[toc]1.生成模拟数据 import 模拟数据大致模样如下图所示： 2.朴素预测方法作为基准预测方法预测结果约为 mse=0.019979
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2023-11-19 17:37:22
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PySpark.ml时间序列特征工程1.特征预处理1).二值化与分桶2).最小最大值标准化(MinMaxScaler)3).绝对值归一化MaxAbsScaler4).特征标准化StandardScaler5).Normalizer （正则化）6).多项式特征(PolynomialExpansion)7).独热编码OneHotEncoder8).降维 PCA（主成分分析 ）2.日期特征1).日期拆
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2024-04-30 19:19:23
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1、时间序列有什么特别之处？2、在Pandas上传和加载时间序列（pandas 是基于 Numpy 构建的含有更高级数据结构和工具的数据分析包，类似于 Numpy 的核心是 ndarray，pandas 也是围绕着 Series 和 DataFrame 两个核心数据结构展开的 。）3、如何检验时间序列的稳定性？4、如何令时间序列稳定？5、时间序列预测。1、时间序列有什么特别之处？ 顾名思义，时间序
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2024-08-25 13:54:20
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文章目录abstract可视化读入数据简单时序图季节性时序图季节性箱线图趋势箱线图时序的主要成分statsmodels 安装周期检验STL算法介绍Homework简单时序图季节时序图季节箱线图趋势箱线图ACF查看周期STL 检测 abstract时间序列可视化时间序列的四个主要成分： 趋势，季节性（周期性），外部变量，噪音计算时间序列的自相关性系数，根据自相关性系数判断季节性掌握STL算法分解时
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2023-11-25 20:38:49
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论文名称：Do We Really Need Deep Learning Models for Time Series Forecasting 论文下载：https://arxiv.org/abs/2101.02118 论文年份：2021 论文被引：5（2022/04/28） 论文代码： https://github.com/Daniela-Shereen/GBRT-for-TSF论文总结使用基于
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2023-10-20 15:10:33
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时间序列在生产和科学研究中，对某一个或者一组变量 进行观察测量，将在一系列时刻所得到的离散数字组成的序列集合，称之为时间序列。pandas生成时间序列过滤数据重采样插值滑窗数据平稳性与差分法pandas生成时间序列时间戳（timestamp）固定周期（period）时间间隔（interval）import pandas as pd
import numpy as np# TIMES的几
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2023-08-07 12:38:53
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