文章目录1 - Simple Sentiment Analysis2 - 介绍3 - 准备数据3.1 构建词汇表3.2 构建迭代器4. 构建模型5.训练模型5.1 构造优化器5.2 定义损失函数5.3 训练函数5.4 评估模型6.正式训练7.测试 1 - Simple Sentiment Analysis在这篇文章中,会构建一个机器学习模型来检测句子的情感,使用PyTorch和TorchTest
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2024-06-11 21:19:38
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一、情感分析简述情感分析（sentiment analysis），又叫意见抽取（opinion extraction），意见挖掘（opinion mining）,情感挖掘（sentiment mining）以及主观分析（subjectivity analysis）。情感分析的应用领域非常广泛情感分析是对态度的研究，具体可以分解为：按照复杂程度，可以把情感分类分为三类
简单任务：判断文本的任务
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2024-06-14 22:29:53
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在 07 课时，我介绍了案例 1：PyEcharts 实时数据监控指标卡的设计和使用。接下来，我们进入案例 2：历史数据变化趋势图设计。该案例在整个数据可视化分析构成模型中的位置如下图所示： 图 1：章节内容定位 上图中，橙色部分是我们本节将要进行介绍的内容：历史数据变化趋势图。实时监控数据指标卡用于呈现业务和发现业务问题，一旦发现指标异常，就需要引入多个不同的维度，对问题进行分析和判断。时间维度
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2024-01-14 15:15:20
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## Python中的数学趋势分析
在数据分析和预测中，趋势分析是一种常用的方法。通过分析数据的趋势，可以帮助我们预测未来的走势和做出相应的决策。在Python中，我们可以利用一些数学库来进行趋势分析，比如numpy和matplotlib库。
### numpy库的使用
numpy是Python中用于科学计算的一个重要库，它提供了许多数学函数和工具，可以方便地进行数据处理和分析。我们可以使用
原创
2024-07-01 03:28:20
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小麦是中国最重要的口粮之一，小麦的播种面积及其产量直接关系到国家粮食安全和社会稳定。同时，小麦播种面积是开展小麦长势监测和估产工作的重要环节。随着遥感技术的发展，其为快速、准确提取小麦播种空间分布提供了有效手段。本文利用ENVI深度学习图像分类工具，从39/43景10米分辨率的哨兵2卫星影像上提取河南省2018~2019年度、2019~2020年度冬小麦的播种面积。1 &nb
排序算法是《数据结构和算法》中非常基础的算法，但却占据着十分重要的位置，几乎可以说是我们在日常编程代码中使用最频繁的基础算法。本文对常见的十大经典排序算法进行了详细的知识点梳理，从排序思路、动图演示、代码实现、复杂度分析、算法优化等多个方面分别对不同的排序算法进行讲解，内容详实，一篇文章几乎囊括了排序算法所有必知必会的知识点，夸张点说，算得上是 “史上最全” 排序算法讲解。1.排序算法的分析和评价
上两篇我们讲了数据分析方法中最基础的对比思维和细分思维，不少同学都私信问我：为什么自己在做对比分析的时候，只能做现有问题的原因分析和对比差异，得到的数据结果很难为下一步的工作决策做辅助，不知道是哪里出了问题？我们在进行对比分析的时候，往往会忽略一个重要的分析方法——趋势分析。这时候还会有同学说，自己也经常做数据趋势图，并没有忽略。其实，单纯的数据趋势图是根本没有任何价值的，趋势分
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2024-07-04 15:55:53
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代码分享方法介绍：Sen 斜率估计用于计算趋势值，通常与MK非参数检验结合使用。即首先计算Sen趋势值，然后使用MK方法判断趋势显著性示例：1984-2018NDVI年最大值趋势分析注意：在对NDVI进行趋势分析时，绝对值0.1以下的NDVI值需要去除代码1：MKTrend(代码2会用)function MKResult = MKTrend(X,Alpha)
%tic
% 时间序列数据的Mann
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2023-11-23 12:55:32
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3.2 分析特征间的关系3.2.1 绘制散点图 scatter()例子1：绘制2000-2017年各季度国民生产总值散点图例子2：使用不同颜色不同形状的点，绘制2000-2017年各产业各季度国民生产总值散点图3.2.2 绘制折线图 plot()例子1：绘制2000-2017年各季度国民生产总值折线图例子2：使用不同颜色不同形状的点，绘制2000-2017年各产业各季度国民生产总值折线图3.2.
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2023-12-16 14:47:28
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作者| 诸葛君你知道哪些做数据分析的图表？柱状图、饼状图、折线图、散点图，数据分析图表有很多，用excel就可以生成，但是本文我想告诉你的是，通过这些图表该怎么做分析？常见的6种数据分析图表及应用方式：1.柱状图：用于做比较 柱状图是最基础的一种图表，通过柱子来表现数据的高度，进而比较不同数据之间的差异，一眼可以看到数据量的大小对比，一般来说，柱状图的横轴是
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2023-08-09 12:25:12
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一个产品，如果你不能衡量它，你就不能了解它，自然而然，你就无法改进它。数据说到底，就是这样一个工具——通过数据，我们可以衡量产品，可以了解产品，可以在数据驱动下改进产品。数据分析和数据处理本身是一个非常大的领域，这里主要总结一些我个人觉得比较基础且实用的部分，在日常产品工作中可以发挥比较大作用。本文主要讨论一些数据分析的三个常用方法：1. 数据趋势分析趋势分析一般而言，适用于产品核心指标的长期跟踪
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2023-11-01 20:52:47
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# 日K趋势分析 Python 实现
## 简介
在股票市场中，趋势分析是一种常用的技术分析方法。日K线图是一种常用的股票交易图表，用于描述一个股票在一天内的开盘价、最高价、最低价和收盘价。通过对日K线图的分析，可以帮助我们判断股票的趋势，并作出相应的投资决策。
在本文中，我们将介绍使用 Python 实现日K趋势分析的方法，并教会刚入行的小白如何进行实现。
## 整体流程
下面是一个展示
原创
2023-07-16 16:06:15
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# 用Python分析成绩趋势
在现代教育环境中，数据分析正在成为一种重要的工具。通过对学生成绩的分析，教育工作者可以更好地理解学生的学习情况，从而制定更有效的教学方案。本文将介绍如何使用Python分析学生成绩趋势，并提供相应的代码示例。
## 数据准备
在开始之前，我们需要一些样本数据。假设我们有一个CSV文件，名为`grades.csv`，其内容如下：
```csv
姓名,数学,英语
原创
2024-09-21 07:57:37
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文章目录1 封面2 摘要3 研究背景4 平台介绍4.1 平台框架4.2 平台整体架构5 平台关键技术5.1 技术一：数据质量控制5.2 缺失数据——插补方法5.2.1 基于ARIMA与SVM组合预测单向插补模型5.2.2 基于Adaboost组合预测的多向插值模型5.3 异常数据——检测5.3 技术二：多重情景仿真技术注意：技术三杂糅在技术二中，是河道淹没可视化6 平台集成与应用7 结语 写在前
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2024-07-08 06:31:04
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文献来源: Ari Levine and Lasse Heje Pedersen. Which Trendis Your Friend? AQR-2016推荐原因：CTA主要依靠趋势进行交易，投资者通常依赖经验或者统计性的滤波器来过滤行情并识别趋势。价格趋势的两个重要统计指标是时间序列动量和移动平均交叉。我们从经验和理论上展示了这些趋势指标紧密相连。事实上，这两类
MK（Mann-Kendall）检验a基本原理：使用MK算法检验时序数据大致趋势，趋势分为无明显趋势（稳定）、趋势上升、趋势下降。MK检验的基础：当没有趋势时，随时间获得的数据是独立同分布的，数据随着时间不是连续相关的。所获得的时间序列上的数据代表了采样时的真实条件，样本要具有代表性。MK检验不要求数据是正态分布，也不要求变化趋势是线性的。如果有缺失值或者值低于一个或多个检测限制，是可以计算MK检
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2023-11-27 14:33:23
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给定一组数据，我们怎么来判断业务的基本情况呢？此时我们主要用到两个统计学工具：集中趋势和离散趋势。1. 集中趋势集中趋势是一组数据的代表值，那用什么值作代表最有代表性呢？当然这个值应该和所有值差距不大是最好，此时我们首先想到的就是平均数，事实上，用来衡量集中趋势的最常用指标就是平均数，当然有时我们也可以使用中位数、众数。平均数和中位数一般是不同的，除非样本呈正态分布。如果衡量集中趋势的指标选择不合
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2024-01-08 15:13:53
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©作者 | 杨晨本文首先回顾了数据中的偏差问题，通俗易懂地做一个解释和引入，并基于最近两年发表在顶级会议（KDD、SIGIR、WWW、AAAI 等）的推荐系统去偏相关论文，介绍最新研究工作，梳理其背后的技术脉络，本文旨在帮助相关研究人员快速熟悉和理解偏差问题以及推荐系统去偏的最新研究进展，如有遗漏或错误，欢迎大家指正。从辛普森悖论说起看一个例子[1]，一所美国高校的两个学院，分
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2024-03-07 13:10:55
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# Python趋势分析及专家规则
随着数据科学的迅猛发展，趋势分析在各个领域变得愈加重要。通过对数据进行分析和挖掘，我们能够发现潜在的模式和趋势，从而为决策提供支持。在Python中，趋势分析的一种常用方法是采用专家规则（Expert Rules）进行建模。本文将介绍如何使用Python进行趋势分析并实现一个简单的专家规则系统。
## 什么是专家规则？
专家规则是根据领域专家的知识和经验设
原创
2024-08-25 04:21:20
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作者：柠檬味拥抱。在数据科学和分析的领域中，可视化是一种强大的工具，能够帮助我们理解数据、发现模式，并得出洞见。Python 提供了丰富的库和工具，使得可视化数据分析工作流程变得高效而灵活。本文将介绍 Python 中可视化数据分析的工作流程，从数据获取到最终的洞见可视化展示。1. 数据获取在开始任何数据分析工作之前，首先需要获取数据。Python 提供了各种库来处理不同来源的数据，例如 pand
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2024-09-04 14:43:53
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