【Python 机器学习专栏】PCA（主成分分析）在数据降维中的应用
在当今大数据时代，数据的维度往往非常高，这给数据处理和分析带来了巨大的挑战。数据降维技术成为了处理高维数据的重要手段之一，而主成分分析（Principal Component Analysis，简称 PCA）是其中最常用的方法之一。本文将深入探讨 PCA 在数据降维中的应用，并通过 Python 代...
Python自激励阈值自回归(SETAR)、ARMA、BDS检验、预测分析太阳黑子时间序列数据
全文链接 :https://tecdat.cn/?p=33896 这篇文章展示了自激励阈值自回归SETAR的使用，用于分析经常被客户研究的太阳黑子数据集。具体而言，研究SETAR模型的估计和预测（点击文末“阅读原文”获取完整代码数据）。 我们在这里考虑原始的太阳黑子序列以拟合ARMA示例，尽管文献中...
Python随机波动性SV模型：贝叶斯推断马尔可夫链蒙特卡洛MCMC分析英镑/美元汇率时间序列数据|数据分享
全文链接：https://tecdat.cn/?p=33885 本文描述了帮助客户使用马尔可夫链蒙特卡洛（MCMC）方法通过贝叶斯方法估计基本的单变量随机波动模型，就像Kim等人（1998年）所做的那样（点击文末“阅读原文”获取完整代码数据）。 定义模型以及从条件后验中抽取样本的函数的代码也在Pyt...
【Python机器学习专栏】时间序列数据的特征工程
在机器学习领域，时间序列数据是一种特殊类型的数据，它按照时间顺序排列，通常用于分析和预测时间序列中的模式、趋势或周期性。特征工程是提升模型性能的关键步骤，特别是在时间序列分析中，正确的特征可以帮助模型捕捉和理解数据的动态特性。本文将探讨时间序列数据的特征工程方法，并展示如何在Python中实现这些技...
【Python 机器学习专栏】图像数据的特征提取与预处理
在机器学习领域，特别是处理图像数据时，特征提取和预处理是至关重要的环节。它们直接影响着模型的性能和准确性。本文将深入探讨图像数据的特征提取与预处理的方法和技术。 一、图像数据的特点 图像数据是一种高维度、复杂的数据形式，具有以下特点： 数据量大：图像通常包含大量的像素点，导致数据量庞大。信息丰富：图...
【Python机器学习专栏】文本数据的特征提取与表示
在机器学习和自然语言处理（NLP）领域，文本数据的特征提取与表示是至关重要的一步。由于计算机无法直接理解文本中的语义信息，我们需要将文本数据转换为计算机能够处理和理解的数值形式，这就是特征提取与表示的目的。本文将介绍几种常见的文本特征提取与表示方法，并展示如何在Python中实现它们。 一、文本数据...
【Python机器学习专栏】使用Scikit-learn进行数据编码
在机器学习的实践中，数据预处理是一个至关重要的步骤，其中数据编码（Data Encoding）更是不可或缺的环节。数据编码主要是将原始数据转换为机器学习算法可以理解并处理的格式。Python的Scikit-learn库提供了丰富的工具和方法，可以帮助我们高效地进行数据编码。本文将介绍在Python中...
【Python机器学习专栏】数据标准化与归一化技术
在机器学习领域，数据预处理是一个至关重要的步骤。其中，数据标准化（Normalization）和归一化（Standardization）是两种常用的数据预处理技术。它们的目的是调整数据到一个特定的范围，以便算法能够更有效地学习。本文将详细介绍这两种技术的原理、应用场景以及如何在Python中实现它们...
数据代码分享|Python对全球Covid-19疫情失业数据相关性、可视化分析
全文链接:https://tecdat.cn/?p=33852 “失业”是 Covid-19 疫情的许多负面影响之一，几乎每个国家都受到了影响（点击文末“阅读原文”获取完整代码数据）。 帮助客户研究 Covid-19 期间的失业情况可能不仅揭示了该疫情对每个国家的影响程度，还揭示了世界各地不同的裁员...
【Python 机器学习专栏】数据缺失值处理与插补方法
在机器学习领域，数据的质量和完整性至关重要。然而，实际数据中经常会出现缺失值的情况，这给数据分析和模型构建带来了挑战。本文将深入探讨 Python 中处理数据缺失值的常见方法和插补技巧。 一、数据缺失值的影响 数据缺失值会对数据分析和模型训练产生多种不利影响，包括但不限于以下几点： 模型偏差：缺失值...
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