目录Pandas的主要方法排序索引和获取数据应用函数到单元格、列、行分组（Groupby）汇总表增减DataFrame的行列预测离网率本篇通过分析电信运营商的客户离网率来熟悉Pandas数据探索的常用方法，并构建一个预测客户离网率的简单模型Pandas的主要方法导入相关库import numpy as np
import pandas as pd
import warnings
warnings.
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2024-09-19 08:15:30
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# 数据挖掘预测出生率
## 引言
随着数据科学的快速发展，数据挖掘在各个领域中的应用越来越广泛。其中，通过数据挖掘预测出生率成为了一个热门的研究方向。预测出生率能够帮助政府和社会规划未来的资源分配、制定相关政策以及做出更准确的人口预测。本文将介绍如何使用数据挖掘技术来预测出生率，并通过代码示例展示整个过程。
## 数据收集
在进行数据挖掘之前，我们首先需要收集相关的数据。出生率的预测通常
原创
2023-08-14 15:03:14
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# Java 预测出现概率算法
在数据分析和机器学习领域，预测算法层出不穷，应用广泛的预测方法之一是概率预测。本文将介绍基本的概率计算方法，通过Java实现简单的预测模型，并给出相应的代码示例。
## 概念介绍
概率预测是指根据已有数据推测未来事件发生的可能性。例如，在股票市场中，我们可以用历史行情预测未来的价格波动。在机器学习中，概率预测常用于分类问题，如根据某种特征预测某对象属于哪个类别
原创
2024-09-05 05:20:48
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写在前面：我将从一个入门者的视角（水平）将机器学习中的常用算法娓娓道来。自身水平确实有限，如果其中有什么错误的话希望大家指出，避免误导大家。然后这是这个系列的第二篇了，对于初学者来说，如果你没看过第一篇，推荐看看机器学习基本算法之线性回归，里面提及到了很多基础的数学知识和一些的机器学习思维，对于理解这篇文章很有帮助，很多机器学习流程化的东西这里就不在具体介绍为什么这样做了，而是直接解释为什么在逻辑
最近又有朋友（感谢这位朋友?）来询问为何他的时序数据用ARIMA模型后出现的是一条直线，像下面这样（图源网络，仅作参考解释说明的示例）：是不是很奇怪，为何这里会产生一条直线？掌柜查阅了一番后发现原来是这么回事，下面进行讲解。首先，使用ARIMA模型进行时序预测为何会出现是一条直线？解答：简单来说是因为你的时序数据中存在“季节/周期性”（注：这里的季节性/周期性指的是 以同样的频率 持续重复出现）的
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2023-07-04 14:54:36
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预测从瞎猜开始按上一篇文章所说，机器学习是应用数学方法在数据中发现规律的过程。既然数学是对现实世界的解释，那么我们回归现实世界，做一些对照的想象。想象我们面前有一块塑料泡沫做的白板，白板上分布排列着数枚蓝色的图钉，隐约地它们似乎存在着某种规律，我们试着找出规律。白板上的图钉（数据）如上图所示，我们有没有一种方法（数学算法）来寻找规律（模型解释）呢？ 既然不知道怎么做，那我们瞎猜吧！我拿起两根木棒
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2024-05-27 23:26:05
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具体现象1：训练alexnet分类网络，多次epoch后，分类精度为同样的值，而且精度很低原因： 发现所有样本都预测为同一类别 进一步检查，具体现象2：在第一个epoch的第一个step中，pred_y（预测分类）的结果正常（概率形式），但第二个step以及以后的step，pred_y的结果不正常（[0,0,1,0,....]，即某1位为1，其它位全部为0）原因：第一个step时，网络还
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2023-06-12 14:11:58
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package com.paic.pad.info.common.utils;
import java.util.HashMap;
import java.util.Map;
import java.util.Random;
public class GetRedPacket {
public static Map<String, String> getRandomNum(dou
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2023-07-07 23:18:00
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# 深度学习中的模型预测：当预测结果只有一个时
深度学习已经在多个领域展现出惊人的潜力，如图像识别、自然语言处理、推荐系统等。然而，在某些情况下，我们的模型可能会产生一个恒定的预测结果，这种现象值得我们深入探讨。本文将通过示例代码来帮助您理解这一概念，并展示如何使用预测结果进行可视化。
## 深度学习模型的基本概念
在深度学习中，我们通常构造一个神经网络模型来进行训练。训练的目标是让模型通过
原创
2024-09-01 04:46:04
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目录引子几何意义如何最小化EinEin的矩阵表示Ein梯度的表示与W的计算Ein的另一种表现形式H矩阵的意义Ein的noise表现形式学习曲线引子在一个二元分类的问题中我们通常得到的结果是1/0，而在分类的过程中我们会先计算一个得分函数然后在减去一个门槛值后判断它的正负若为正则结果为1若为负结果为0。事实上从某种角度来看线性回归只是二元分类步骤中的一个截取它没有后面取正负号的操作，它的输出结果为一
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2024-08-21 16:07:24
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1.当缺失数据的样本很小时，可以采用直接丢弃。2. 用均值，众数等填充。3.不做处理，把缺失值当成单独一维。由于调查、编码和录入误差，数据中可能存在一些无效值和缺失值，需要给予适当的处理。常用的处理方法有：估算，整例删除，变量删除和成对删除。 估算(estimation)。最简单的办法就是用某个变量的样本均值、中位数或众数代替无效值和缺失值。这种办法简单，但没有充分考虑数据中已
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2023-05-30 09:20:20
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OpenGL学习笔记十二（深度测试）需要深度测试的原因深度测试函数比较函数清除深度缓存深度测试精确度及深度冲突 需要深度测试的原因当我们渲染多个物体时，这多个物体之间存在互相遮挡的关系，被遮挡的物体的部分将不可见，也就是它离相机更远，为了告诉计算机被遮挡的物体不需要渲染，我们就需要对物体上的点做深度测试，检测它是否需要渲染。 为了实现上述的检测，就需要深度缓冲，简单而言就是存储物体上点深度值的
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2024-02-22 13:46:11
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https://mp.weixin.qq.com/s/Wg_2bYWTjLiyVcNAVQJU5gBy超神经场景描述：使用深度学习、神经网络等机器学习技术，去分析和研究地震问题，能够分析出人们看不到的一些数据价值。在诸如余震、微地震的预测中，得到更高的准确率。关键词：深度学习神经网络残差学习地震预报地震预警：与死亡赛跑的自救时刻1.宜宾地震与花莲地震的地震预警此次宜宾地震预警，并不是第一次成功预警
原创
2020-09-18 14:05:48
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程序中经常遇到随机送红包之类的情景，这个随机还得指定概率，比如10%的机率可以得到红包。那么java怎么实现一个简单的概率计算了，见如下例子：int randomInt = RandomUtils.nextInt(1,101);
if(randomInt <= 10){ //100里面1个数，小于等于10的概率就是10%
//do something
}RandomUtils
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2023-07-06 17:40:57
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要学习统计，就不可避免得先了解概率问题。概率涉及诸多公式和理论，容易让人迷失其中，但它在工作和日常生活中都具有重要作用。先前我们已经讨论过描述性统计中的一些基本概念，现在，我们将探讨统计和概率的关系。前提条件：与上一篇博客类似，本文不要求读者具备统计知识，但至少要对 Python 有一个基本的了解。考虑到读者可能不太了解 for 循环和列表, 下面将先对它们做个简单的介绍。什么是概率？从最基本的层
# 机器学习预测缺失值
在机器学习中，数据预处理是非常重要的一步。常见的问题之一是缺失值的处理。缺失值是指数据集中某些属性的值没有被记录或采集到。这可能是由于各种原因，比如人为错误、设备故障或者数据不完整等等。解决缺失值问题的一种常见方法是使用机器学习算法来预测缺失值。
## 缺失值的影响
缺失值对数据分析和机器学习模型的性能有很大的影响。如果数据集中有太多的缺失值，我们可能会失去有价值的信
原创
2023-07-09 07:15:58
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一、网络性能评估工具Iperf 网络性能评估主要是监测网络带宽的使用率，将网络带宽利用最大化是保证网络性能的基础，但是由于网络设计不合理、网络存在安全漏洞等原因，都会导致网络带宽利用率不高。要找到网络带宽利用率不高的原因，就需要对网络传输进行监控，此时就需要用到一些网络性能评估工具，而Iperf就是这样一款网络带宽测试工具，本节将详细介绍一下Iperf的使用。 1、Iperf能做什么 Iperf
1.神经网络的概念我们先以一个房产价格预测的数学模型来讲解了神经网络的概念。首先，给定一些真实房产价格与房子面积的数据，我们想要建立一个函数来对真实数据进行拟合，并且拟合后的函数可以对新的房子面积进行价格预测。上图中的红色“×”号表示真实数据的位置，我们要用一个线性函数直接去拟合的话，就会出现函数底部进入负值，而我们知道房价是不可能为负的，因此这里使用了Rectified Linear
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2024-01-21 04:55:01
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在信息技术迅猛发展的今天，软件行业作为其中的重要支柱，一直备受瞩目。而在这个行业中，软件专业技术人员的认证与考核显得尤为关键。软考，即计算机技术与软件专业技术资格（水平）考试，便是我国针对这一领域所设立的一项权威考试。对于广大IT从业者来说，通过软考不仅是对自身专业能力的有力证明，更是职业发展的重要跳板。
然而，面对软考这样一门涉及面广、难度较大的考试，备考过程中的资料获取和学习策略显得尤为重要
原创
2024-05-07 18:58:56
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# Python中的数据在哪看
作为一名经验丰富的开发者，我将教会你如何在Python中查看数据。首先，我们需要了解整个过程的流程，如下表所示：
| 步骤 | 操作 |
| --- | --- |
| 1 | 了解数据类型 |
| 2 | 创建数据 |
| 3 | 查看数据 |
| 4 | 数据可视化 |
下面我将逐步介绍每个步骤需要做什么，并提供相应的代码示例。
## 1. 了解数据类型
原创
2024-01-05 09:44:38
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