# 0 简介今天学长向大家介绍一个适合作为毕设的项目毕设分享 python大数据房价预测与可视化系统 1 数据爬取1.需求描述对于数据挖掘工程师来说，有时候需要抓取地理位置信息，比如统计房子周边基础设施信息，比如医院、公交车站、写字楼、地铁站、商场等，一般的爬虫可以采用python脚本爬取,有很多成型的框架如scrapy，但是想要爬百度地图就必须遵循它的JavaScriptApi，那么肯定需要自己
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2024-09-26 09:28:29
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# Python GLS回归
## 简介
在统计学中，广义最小二乘（Generalized Least Squares，GLS）是一种用于估计线性回归模型参数的方法。与普通最小二乘法（Ordinary Least Squares，OLS）相比，GLS考虑了误差项之间的相关性和异方差性，使得参数估计更加准确。Python提供了多个库来实现GLS回归，本文将介绍如何使用StatsModels库进行
原创
2023-08-14 19:58:00
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作者：Aryansh Omray，微软数据科学工程师，Medium技术博主机器学习领域的一个基本问题就是如何学习复杂数据的表征是机器学习。这项任务的重要性在于，现存的大量非结构化和无标签的数据，只有通过无监督式学习才能理解。密度估计、异常检测、文本总结、数据聚类、生物信息学、DNA建模等各方面的应用均需要完成这项任务。多年来，研究人员发明了许多方法来学习大型数据集的概率分布，包括生成对抗网络（GA
文章目录前言维特比算法第一步:初始化第二步:向下递推第三步:得到最优路径的概率和终点第四步:逆向得到完整的状态序列后记 本文完全基于李航老师的《统计学习方法第2版》 前言先介绍一下HMM隐式马尔科夫主要解决三大基本问题: 1.概率计算问题(已知模型参数，观测序列出现的概率):直接计算法，复杂度为，不实际前向算法，复杂度为后向算法2.学习问题(已知观测序列，估计模型参数)监督学习方法:计算简单，但
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2024-10-21 13:26:56
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SPSS(Statistical Product and Service Solutions)，"统计产品与服务解决方案"软件。最初软件全称为"社会科学统计软件包"(SolutionsStatistical Package for the Social Sciences)，但是随着SPSS产品服务领域的扩大和服务深度的增加，SPSS公司已于20
codedump » glog简单分析glog简单分析
项目组一直使用google的glog开源库进行日志输出, 花时间研究了一下, 做些分享.这里就不分析它的使用方式了, 还是比较简单的, 几乎可以不用配置就直接使用了.另外, 如果真的需要配置的话, glog和一般的日志系统(如log4系列)是不太一样的, 后者一般使用配置文件, 而glog是在命令行参数中指定的.对比优缺点, 配
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2024-08-19 12:42:34
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? 最近由于chatgpt, gpt4等LLMs的出现，新一轮的AI军备竞赛再度掀起。而这一场大战无疑是一场烧钱大战，像我等平民，根本玩不起。为了学习学习，那就来玩玩清华开源的一款ChatGLM模型，他有个ChatGLM-6B的小版本，一张卡卡就能玩了。? 那么这篇博客就来讲讲ChatGLM的基座模型GLM。GLM集自编码、自回归、编码-解码的优势为一体（通过修改attention mask矩阵实
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2024-07-16 20:00:01
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# 在Python中实现广义最小二乘法（GLS）
在统计学和机器学习中，广义最小二乘法（Generalized Least Squares, GLS）是一种用于处理具有非同方差误差的线性回归模型的方法。它的基本思想是通过加权最小二乘法来修正普通最小二乘法在这些情况下的偏差。接下来，我将带你一步步实现GLS，并附上详细说明和代码示例。
## 整体流程
在实现GLS之前，我们需要清楚整个流程。以
下面介绍的是用G-Q检验法检验异方差是否存在，以及如何在Eviews中操作，借ESDN这个平台记录自己的学习心得，同时希望各路大佬批评指正。##残差 在回归分析中，除了回归模型设立的解释变量（自变量）之外，还有许多影响被解释变量（因变量）的其他因素，同时在测量过程中也有可能产生误差。我们将上述原因产生的误差称为随机误差。 以ei=yi—yi^作为随机误差的无偏估计量##OLS参数估计的基本假定 1
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2024-04-09 10:55:20
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GLS 基本信息开坑了，这里从介绍GLS基本信息开始，至于怎么安装GLS，
原创
2021-12-31 14:38:26
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GLS 基本信息
开坑了，这里从介绍GLS基本信息开始，至于怎么安装GLS
什么是GLS
GLS全称GL Studio，是一款独立于平台的快速原型工具，用来创建实时的、二维的或三维的、照片级的、交互式的图形界面软件。它可以与HLA/DIS仿真软件相连，它生成的C++和OpenGL源代码可以单独运行，也可以嵌入到其他的应用程序中。它运行于Windows NT、IRIX和Linux操作系统上。更为
原创
2021-07-27 11:36:57
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在进行数据分析和预测建模时，最常用的方法之一便是普通最小二乘法（OLS）回归分析。本篇文章将围绕“如何在 Python 中进行 OLS 估计”这一主题展开，详细介绍用户的使用场景、出现的错误现象及其根因分析、解决方案、验证测试以及预防措施等方面。
用户场景还原
在某项市场调研中，我们的用户需要通过历史销售数据来预测未来的销售额。用户场景如下：
- 收集历史销售数据，包括销量、广告支出、季节性
鉴于后续机器学习课程中多次提到参数估计的概念，为了避免囫囵吞枣的理解某些知识点，决定对概率统计的这部分知识点进行简要总结，这篇博客主要涉及的是点估计中的矩估计知识点，后续的博客将总结点估计中其他两个比较常见的方式，极大似然估计以及最小二乘法。基础概念为什么要出现估计呢？因为在统计学中，所要观测的数据量往往都比较大，我们不可能将所有数据全部都进行统计，一种可行的方式就是从这些数据量中抽取一部分数据，
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2024-06-14 22:43:54
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这两个函数主要提供，基于字典的访问局部和全局变量的方式。在理解这两个函数时，首先来理解一下python中的名字空间概念。Python使用叫做名字空间的东西来记录变量的轨迹。名字空间只是一个字典，它的键字就是变量名，字典的值就是那些变量的值。实际上，名字空间可以象Python的字典一样进行访问每个函数都有着自已的名字空间，叫做局部名字空间，它记录了函数的变量，包括函数的参数和局部定义的变量。每个模
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2023-11-17 11:59:38
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图像、视频或调用摄像头均能实现OpenCV实现人体姿态估计(人体关键点检测）OpenPose人体姿态识别项目是美国卡耐基梅隆大学（CMU）基于卷积神经网络和监督学习并以Caffe为框架开发的开源库。可以实现人体动作、面部表情、手指运动等姿态估计。适用于单人和多人，具有极好的鲁棒性。是世界上首个基于深度学习的实时多人二维姿态估计应用。 其理论基础来自Realtime Multi-Person 2D
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2024-01-09 13:30:48
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求参数置信区间的一般步骤：先求处未知参数θ的点估计。构造一个包含θ和θ_hat的随机变量J。使得J(θ,θ_hat)函数落在a与b之间，并其概率等于1-a：连续型，只需考虑等号成立的情况。等价变形，得到[θ_,θ-] 就是参数θ的双侧1-a的置信区间。 区间估计引例：每个司机一年中得到多少张罚单。3张，点估计，2.5张，区间估计。显然一个区间比单值提供了
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2023-09-24 14:02:06
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基音(Pitch)计算笔记音高（Pitch）定义：基础频率：准周期(quasi-periodic, 指周期几乎确定，但有小幅波动)波的基础频率的倒数，单位为HzPitch（in semitone, 半音）：由基础频率经过类对数（log-based）变换得到特点：噪声和非语音没有Pitch音高追踪（Pitch Tracking）定义：即对整段音频求取音高前处理（Pre-processing）：
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2024-01-30 06:21:24
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1.似然函数 统计学中，似然函数是一种关于统计模型参数的函数。给定输出x时，关于参数θ的似然函数L(θ|x)（在数值上）等于给定参数θ后变量X的概率：L(θ|x)=P(X=x|θ) 似然函数在推断统计学（Statistical inference）中扮演重要角色，尤其是在参数估计方法中。在教科书中，似然常常被用作“概率”的同义词。但是在统计学中，
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2024-01-30 06:01:37
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文章目录制作ADI目的设置工作环境GL仪表单元开发创建遮光板Texture Chooser的省略号按钮Texture Chooser对话框纹理的贴图效果创建ADI Ball创造一个光源创建水平bar编译并运行代码开发添加测试属性添加属性来处理Pitch/Roll计算包含glsutil.h的效用函数编译+运行+测试包含glsutil.h的效用函数编译+运行+测试制作ADI地平仪(ADI,
原创
2021-09-16 17:34:50
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因为也是初接触，所以就当了解，等深入学习后再回顾这篇文章观点。 GLEW是一个跨平台的C++扩展库，基于OpenGL图形接口。使用OpenGL的朋友都知道，window目前只支持OpenGL1.1的涵数，但 OpenGL现在都发展到2.0以上了，要使用这些OpenGL的高级特性，就必须下载最新的扩展，另外，不同的显卡公司，也会发布一些只有自家显卡才支 持的扩展函数，你要想用这数涵数，不得
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2024-07-05 08:44:44
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