1. 同花顺收费版之走势预测2014年后半年开始，国内 A 股市场可谓是热火朝天啊，路上的人谈的都是股票。小弟虽然就职金融互联网公司，但之前从来没有买过股票，但每天听着别人又赚了几套房几辆车，那叫一个心痒痒啊，那感觉，就跟一个出浴美女和你共处一室，但你却要死忍住不去掀开浴巾一样。终于，小弟还是”犯了全天下男人都会犯的错误”，还是在 2015.03.19 那天入市了，还记得自己的第一次是献给了一支叫
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2023-10-19 21:40:46
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1、首先需要准备MovieLens数据集，并查看数据基本情况数据主要包含3个数据集：u.data,是用户对电影的评分数据，u.item是电影的基本数据，u.user是用户的基本数据。2、数据分析及可视化表示2.1用户数据分析及可视化对用户数据进行基本统计如下：#coding:utf-8
from pyspark import SparkContext
sc = SparkContext("loc
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2024-01-14 16:11:52
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一、灰度预测+LinearSVR1、数据中显示有多种影响财政收入的因素，因此需要先筛选出影响相关性最大的因素。1 import pandas as pd
2 import numpy as np
3 from sklearn.linear_model import Lasso
4
5 inputfile = 'D:\ZNsmueven\Python/data.csv' # 输入的数据
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2024-10-06 14:33:31
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# 使用PyTorch进行收入预测
随着数据科学和人工智能的发展，收入预测已成为企业决策的一个重要方面。本篇文章将介绍如何使用PyTorch这一深度学习框架进行收入预测。我们将从基本概念入手，逐步展示代码示例，并带有一些数据可视化的技巧，帮助你更好地理解和实现模型。
## 一、什么是收入预测？
收入预测是基于历史数据利用统计学和机器学习模型，推测未来某段时间内的收入。这在制定预算、战略规划等
原创
2024-09-29 06:11:21
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前言在数据分析与挖掘过程中，预测性或分类性问题往往是企业需要解决的主要问题，例如下一季度的营收可能会达到多少、什么样的用户可能会流失、一场营销活动中哪些用户的参与度会比较高等。 本章将通过Python语言，以一个实战案例介绍分类性问题的解决步骤。通过本章的学习，你将会了解到基于Python的数据处理和建模方法：外部数据的读取；数据的预处理；数据的探索性分析；数据建模；模型预测与评估。2.1 下载与
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2024-07-31 17:04:08
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一、数据的预处理 1994年Ronny Kohavi和Barry Becker针对美国某区域的居民做了一次人口普查，经过筛选，一共得到32 561条样本数据。数据中主要包含了关于居民的基本信息以及对应的年收入，其中年收入就是本章中需要预测的变量，具体数据指标和含义见下表： 基于上面的数据集，需要预测居民的年收入是否会超过5万美元，从表2-1的变量描述信息可知，有许多变量都是离散型的，如受教育程
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2023-12-12 11:05:22
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分析财政收入预测背景财政收入，是指政府为履行其职能、实施公共政策和提供公共物品与服务需要而筹集的一切资金的总和。财政收入表现为政府部门在一定时期内(一般为一个财政年度)所取得的货币收入。财政收入是衡量一国政府财力的重要特征，政府在社会经济活动中提供公共物品和服务的范围和数量，在很大程度上取决于财政收入的充裕状况。在我国现行的分税制财政管理体制下，地方财政收入不但是国家财政收入的重要组成部分，而且具
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2024-07-25 16:28:25
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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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数据分析与机器学习——收入分类摘 要今天，人工智能AI已经融入了人类的生活，基本上在生活中能接触到的领域，都有人工智能的身影。而说起人工智能就必定会想到机器学习ML，它以某种方式几乎影响了每个行业，而机器学习最重要的就是算法和数据。本次期末项目基于“人口普查”数据集，对居民收入是否超过50K进行了预测，用的是K临近算法，中间涉及数据填充、删除，K值的选取，‘找邻居’等步骤。完成这个项目后，对K临近
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2024-05-15 20:19:33
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一、灰色预测+SVR算法预测步骤：（1）分析数据，识别关键特征，使用Adaptive-Lasso变量选择方法进行筛选（2）用GM11灰色预测方法得到筛选出的关键影响因素的2014、2015的预测值（3）代入神经网络模型，得到2014、2015预测值import numpy as np
import pandas as pd
inputfile = 'data/data.csv' # 输入的数据文
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2024-04-12 22:24:34
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一、灰度预测函数--GM111.自定义灰色预测函数def GM11(x0): #自定义灰色预测函数
import numpy as np
x1 = x0.cumsum() #1-AGO序列
z1 = (x1[:len(x1)-1] + x1[1:])/2.0 #紧邻均值（MEAN）生成序列
z1 = z1.reshape((len(z1),1))
B = np.append(-
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2023-12-29 13:12:28
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logistic回归……引入原因用于解决分类问题，虽然叫作回归但是其实是分类算法。以简单的单特征值双答案值（0或1）为例，下面的案例说明这种问题使用线性回归的不足： 对于这样的情况，上面的预测函数才是我们真正要找的，满足以下要求：预测值属于；当预测值我们认为答案为1，预测值我们认为答案为0；当特征值趋向于时预测值无限接近1，特征值趋向于0时预测值无限接近0。很显然线性时，只要有一项系数，则这个系数
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2024-10-25 12:42:29
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根据财政收入数据选择合适的时序模型和合适的预测方法财政收入数据如下（文件名为data.csv）：对于上述的数据，我采用两种时序模型和预测方法，分别是灰色预测+SVR和ARIMA。一、灰色预测+SVR1、对财政收入数据进行分析首先要读取上述所提到的财政收入数据，代码如下：import numpy as np
import pandas as pd
inputfile = 'data.csv' # 输
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2023-12-14 14:48:54
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1. 描述性统计分析
# 对各属性进行描述性统计分析
def statisticAnalysis():
inputfile = '../data/data.csv' # 输出的数据文件
data = pd.read_csv(inputfile) # 读数据
# 最小值、最大值、均值、标准差
description = [data.min(), data.max(), data.mean(), da
首先给出****梯度下降的定义: ??+? = ??** − LR * ?(??) 学习率（learning rate）就是控制更新的步伐 学习率调整的基类：class _LRScheduler 以下的六个策略都是基于这个基类。一、StepLR功能：等间隔调整学习率 主要参数： • step_size：调整间隔数，比如为50，那么每50个epoch更新一次学习率 • gamma：调整系数 调整方式
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2023-09-16 00:16:53
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# Spark 预测：大数据分析的利器
Apache Spark 是一个快速通用的集群计算系统，广泛应用于大数据处理和分析中。它不仅擅长处理大规模的数据，还能够提供高水平的预测分析功能。在本文中，我们将探讨如何使用 Spark 进行预测，并提供相应的代码示例，帮助你了解其基本概念和应用。
## Spark 预测的基本概念
在数据科学中，预测分析是指使用历史数据来预测未来的趋势和结果。在 Sp
Python界的网红机器学习，这股浪潮已经逐渐成为热点，而Python是机器学习方向的头牌语言，用机器学习来玩一些好玩的项目一定很有意思。比如根据你的职业，婚姻，家庭，教育时间等等来预测你的收入，这么神奇！不信的话，一起跟我往下看。1.数据集收入问题一直是大家比较关心的热点，在kaggle比赛中，也出现过此类的数据集，因此，本次小实战的数据集就是来源于kaggle比赛的数据集，数据集长得样子如下:
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2024-01-25 21:01:31
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这些数据由Ronny Kohavi和Barry Becker(数据挖掘和可视化，Silicon Graphics)从美国某地区1994年的人口普查局数据库中提取的。
原创
2022-10-17 13:51:39
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因为这个行业不同于其他行业，知识体系实在是过于庞大，知识更新也非常快。作为一个普通人，无法全部学完，所以我们在提升技
原创
2024-08-09 11:25:32
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地方政府预算一共公共预算收入分析预测
目录一、数据概况二、数据探索三、建模1 确定p,q2 模型诊断与检验四、模型改进-二阶差分序列建模五、小感 一、数据概况根据国家统计局网站中，涵盖北京市从1949年至2019年财政一般公共预算收入数据。欲根据这70年的时序数据，建立模型，预测2020年乃至未来更长时间的公共预算收入。对应的历年详细数据如下。 我们欲通过上述时序数据，建立ARIMA模型，
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2024-09-07 11:30:11
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