因为平时喜欢研究研究足彩的数据，最早的时候，是通过手动复制或下载足球网站的数据到本地，放到excel表格中，然后编写公式，做一些简单的数据分析，其效率可想而知是有多低下。自从知道了python以及python做数据分析的库pandas后，从此就一发不可收拾，彻底告别了excel电子表格。首先通过python可以编写爬虫，海量的数据可以循环不断的爬取下来，告别了手动复制和下载的方式，节省了大量的时间
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2023-08-02 23:57:49
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想想如何让一个人拥有判断瓜好坏的能力呢？需要用一批瓜来练习，获取剖开前的特征（色泽、根蒂、敲声等），然后再剖开它看好坏。久而久之，这个人就能学会用剖开前瓜的特征来判断瓜的好坏了。朴素地想，用来练习的瓜越多，能够获得的经验也就越丰富，以后的判断也就会越准确。用机器做数据挖掘是一样的道理，我们需要使用历史数据（用来练习的瓜）来建立模型，而建模过程也被称为训练或学习，这些历史数据称为训练数据集。训练好了
目标：用python实现数据的快捷处理，并输出预测值在我的工作中，有一部分内容要涉及到年销售的预测并制定相应的订铺补计划 当然，相信很多涉及到销售行业的都会有这方面的需要，根据预测值制定分解任务指标简单的归纳下：对数据进行处理回正：数据并不是拿到手就能使用的，因为人为的误差，或者可能是节假日、气象灾害的影响，或者商品交付上出现延期、返单，或者其他的意外原因，需要对数据进行修正才能使用（当然，不同的
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2023-08-17 11:18:10
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作者 | 李秋键大数据预测是大数据最核心的应用，是它将传统意义的预测拓展到“现测”。大数据预测的优势体现在，它把一个非常困难的预测问题，转化为一个相对简单的描述问题，而这是传统小数据集根本无法企及的。从预测的角度看，大数据预测所得出的结果不仅仅是用于处理现实业务的简单、客观的结论，更是能用于帮助企业经营的决策。在过去，人们的决策主要是依赖 20% 的结构化数据，而大数据预测则可以利用另外
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2023-08-22 12:45:05
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我最近读了一篇非常有趣的论文：Deep Transformer Models for Time Series Forecasting: The Influenza Prevalence Case。这可能是一个有趣的项目，从零开始实施类似的东西，以了解更多关于时间序列预测。预测任务：在时间序列预测中，目标是根据时间序列的历史价值预测其未来价值。时间序列预测任务的一些例子如下：预测流感流行个案：Dee
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2023-09-03 10:00:11
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使用Python训练回归模型并进行预测 回归分析是一种常见的统计方法，用于确定不同变量间的相互关系。在Excel中可以通过数据分析菜单中的回归功能快速完成。本篇文章将介绍在python中使用机器学习库sklearn建立简单回归模型的过程。准备工作首先是开始前的准备工作，在创建回归模型的过程中我们需要使用以下几个库文件，他们分别为sklearn库，numpy库，pandas库和matp
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2024-05-13 17:57:34
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在本文中，我将和大家一起学习将使用机器学习数据集使用基本的探索性数据分析技术分析航班票价预测，然后根据某些特征（例如航空公司的类型、到达时间）得出一些关于航班价格的预测时间，出发时间，飞行时间，来源，目的地等等。写在前面在本文中，我们使用机器学习进行预测，得出以下结论：EDA： 了解EDA的完整流程数据分析： 学会在数据集中从数学和可视化等上面获得一些见解。数据可视化： 可视化数据方便挖掘更加直观
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2024-08-20 10:23:15
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# 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项目获取：https://gitee.com/sinonfin/algorithm-sharing 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
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2024-06-17 07:58:00
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分析需求：根据2015年某地二手房成交量前15的小区，建立房产估价模型；通过房产位置、面积、朝向、楼层等特征，进行合理估价。import pandas as pdimport numpy as npimport matplotlib.pyplot as plt%matplotlib inline一、数据预处理-数据和特征选取# 读取数据data_list = []for i in range(1,
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2023-08-20 20:35:43
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参考资料深度学习之路（一）：用LSTM网络做时间序列数据预测https://www.jianshu.com/p/6b874e49b906 关于LSTM的输入和训练过程的理解 lstm 训练集的设置https://jingyan.baidu.com/article/dca1fa6f087db8f1a44052f9.html 【LSTM
原创
2023-11-02 10:58:10
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预测模型1. 时间序列分析2.机器学习预测模型2.1 决策树2.2 支持向量机回归(SVR) 如果得到一份数据集，任务是要预测出一系列的值，而在预测任务中，我们大多数都采用的是拟合的方法，这篇文字主要介绍三种预测方法时间序列分析，灰色预测模型，神经网络。 1. 时间序列分析时间序列也叫动态序列，数据是按时间和数值性成的序列。而时间序列分析有三种作用，大致可以描述为描述过去，分析规律，预测将来。
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2023-09-07 16:38:26
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本文以Python进行数据预测为中心，从数据准备、特征工程、模型选择与训练、模型评估与优化等方面进行了详细的阐述。通过合理的数据处理和模型选择，结合Python强大的数据科学库，我们可以实现准确的数据预测和分析。希望本文对你在数据预测领域的学习和实践有所帮助。
原创
2023-10-07 10:42:36
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# 如何用Python在商场实现数据预测模型
## 1. 整体流程
首先，我们需要了解整个过程的流程。下面是一张表格，展示了实现数据预测模型在商场的步骤：
```mermaid
erDiagram
商场 --> 数据收集
数据收集 --> 数据清洗
数据清洗 --> 数据探索
数据探索 --> 特征工程
特征工程 --> 模型选择
模型选择 -
原创
2024-06-27 05:55:53
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在Python中进行点击率（Click-Through Rate, CTR）数据预测通常涉及到以下几个步骤：数据收集：首先需要收集相关的数据，这些数据可能包括用户信息、广告信息、用户的历史行为数据等。数据预处理：对收集到的数据进行清洗和预处理，包括处理缺失值、异常值、数据转换、特征工程等。特征选择：选择对预测任务有帮助的特征，这可能涉及到统计测试、基于模型的特征选择方法等。模型选择：选择适合CTR
原创
精选
2024-06-18 08:36:46
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这篇文章将讲解如何使用lstm进行时间序列方面的预测，重点讲lstm的应用，原理部分可参考以下两篇文章：Understanding LSTM Networks LSTM学习笔记编程环境：python3.5，tensorflow 1.0本文所用的数据集来自于kesci平台，由云脑机器学习实战训练营提供：真实业界数据的时间序列预测挑战数据集采用来自业
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2024-04-19 15:28:13
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Python做点击率数据预测的详细教程，给出了具体的流程步骤，详细代码，一目了然。
原创
精选
2024-06-18 17:18:24
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# 如何实现 Python 做点击率数据预测
## 前言
作为一名经验丰富的开发者，我将指导你如何使用 Python 来实现点击率数据的预测。这对于刚入行的小白可能会有些困难，但只要按照以下步骤进行操作，你将轻松完成这个任务。
### 流程概述
首先，我们将整个流程分成几个步骤进行说明。你需要依次完成以下步骤：
1. 数据准备
2. 数据清洗与特征工程
3. 模型选择与训练
4. 模型评估与调
原创
2024-06-01 06:57:27
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一、项目简介：回归树用于分类预测 1、项目集数据介绍 使用randomForest包和party包来创建随机森林的区别：randomForest包无法处理包含缺失值或者拥有超过32个等级水平的分类变量。本例子是在内存受限的情况下简历一个预测模型。由于训练集太大而不能直接通过R构建决策树，所以需要先从训练集中通过随机抽样的方式抽取多个子集，并分别对每一个子集构建决策树，只选取决策树中存在的
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2024-03-14 18:13:39
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# 数据预测Python入门指南
作为一名刚入行的开发者，你可能对如何使用Python进行数据预测感到困惑。不用担心，本文将为你提供一个简单的入门指南，帮助你快速掌握数据预测的基本流程和代码实现。
## 1. 数据预测流程
数据预测通常包括以下几个步骤：
| 步骤 | 描述 |
| --- | --- |
| 数据收集 | 收集所需的数据集 |
| 数据预处理 | 清洗、转换和规范化数据
原创
2024-07-21 08:59:39
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# 使用Java实现线性回归进行数据预测
线性回归是一种基本的回归分析方法，用于研究变量之间的关系。本文将指导你使用Java实现线性回归，以便进行数据预测。首先，我们需要明确整体流程。
## 工作流程概述
以下是实现步骤的表格：
| 步骤 | 描述 |
|------------|-----------------------
