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全文链接：https://tecdat.cn/?p=33550 时间序列是一系列按时间顺序排列的观测数据。数据序列可以是等间隔的，具有特定频率，也可以是不规则间隔的，比如电话通话记录（点击文末“阅读原文”获取完整代码数据）。什么是时间序列？在进行投资和交易研究时，对于时间序列数据及其操作要有专业的理解。本文将重点介绍如何使用Python和Panda...

文章 2024-04-30 来自：开发者社区

Python用 tslearn 进行时间序列聚类可视化

全文链接：https://tecdat.cn/?p=33484 我们最近在完成一些时间序列聚类任务，偶然发现了 tslearn 库。我很想看看启动和运行 tslearn 已内置的聚类有多简单，结果发现非常简单直接（点击文末“阅读原文”获取完整代码数据）。首先，让我们导入我们需要的库： ...

文章 2024-04-23 来自：开发者社区

Python用KShape对时间序列进行聚类和肘方法确定最优聚类数k可视化

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文章 2024-04-17 来自：开发者社区

PYTHON用GARCH、离散随机波动率模型DSV模拟估计股票收益时间序列与蒙特卡洛可视化

这篇文章介绍了一类离散随机波动率模型，并介绍了一些特殊情况，包括 GARCH 和 ARCH 模型。本文展示了如何模拟这些过程以及参数估计。这些实验编写的 Python 代码在文章末尾引用。离散随机波动率模型是一个随机基，有...

文章 2024-04-17 来自：开发者社区

PYTHON 贝叶斯概率推断序列数据概率和先验、似然和后验图可视化

在这篇文章中，我将集中讨论一个给定一个短数据序列的推断概率的例子。我将首先介绍如何用贝叶斯方法进行期望推理的理论，然后在 Python 中实现该理论，以便我们能够处理这些想法。为了使文章更容易理解，我将只考虑一小组候选概率。我能够最小化推理的数学难度，同时仍然能够得到非常好的结果，包括先验、似然和后验图。具体来说，我将考虑以下情况：计算机程序输出一个由 1和 0组...

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Python面板时间序列数据预测：格兰杰因果关系检验Granger causality test药品销售实例与可视化

时间序列是以固定时间_区间_记录的观察序列。本指南带你完成在Python中分析一个给定的时间序列的特征的过程。内容什么是时间序列？如何在 Python 中导入时间序列？什么是面板数据？时间序列的可视化时间序列中的模式加法和乘法的时间序列如何将一个时间序列分解成其组成部分？平稳的和非...

文章 2024-04-17 来自：开发者社区

Python用Keras神经网络序列模型回归拟合预测、准确度检查和结果可视化

我们可以很容易地用Keras序列模型拟合回归数据并预测测试数据。在这篇文章中，我们将简要地学习如何用Python中的Keras神经网络API拟合回归数据。我们将用Keras回归和序列模型本身这两种方法检查模型。该教程涵盖了以下内容。准备数据定义模型用KerasRegressor进行拟合（准确度检查和结果的可视化）用序列模型进...

文章 2017-07-06 来自：开发者社区

如何用Python做舆情时间序列可视化？

如何批量处理评论信息情感分析，并且在时间轴上可视化呈现？舆情分析并不难，让我们用Python来实现它吧。痛点你是一家连锁火锅店的区域经理，很注重顾客对餐厅的评价。从前，你苦恼的是顾客不爱写评价。最近因为餐厅火了，分店越来越多，写评论的顾客也多了起来，于是你新的痛苦来了——评论太多了，读不过来。从我这儿，你了解到了情感分析这个好用的自动化工具，一下子觉得见到了曙光。你从某知名点评网站上，找....

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更新时间 2024-05-02 01:31:33

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