文章 2024-04-30 来自:开发者社区

Python贝叶斯高斯混合模型GMM聚类分析数据和混合密度可视化

全文链接 :https://tecdat.cn/?p=33821 混合模型是另一种生成模型,它将数据点的分布建模为多个单独分布的组合("混合")(点击文末“阅读原文”获取完整代码数据)。 客户常见的混合模型类型是高斯混合模型,其中数据生成分布被建模为多个高斯分布的组合。 ...

Python贝叶斯高斯混合模型GMM聚类分析数据和混合密度可视化
文章 2024-04-30 来自:开发者社区

Python用线性回归和TensorFlow非线性概率神经网络不同激活函数分析可视化

全文链接:https://tecdat.cn/?p=33792 在这篇文章中,我将尝试介绍从简单的线性回归到使用神经网络构建非线性概率模型的步骤(点击文末“阅读原文”获取完整代码数据)。 这在模型噪声随着模型变量之一变化或为非线性的情况下特别有用,比如在存在异方差性的情况下。 当客户的数据是非线性时,这样会对线性回归解决方案提出一些问题: ...

Python用线性回归和TensorFlow非线性概率神经网络不同激活函数分析可视化
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Python用GAN生成对抗性神经网络判别模型拟合多维数组、分类识别手写数字图像可视化

全文链接:https://tecdat.cn/?p=33566 生成对抗网络(GAN)是一种神经网络,可以生成类似于人类产生的材料,如图像、音乐、语音或文本(点击文末“阅读原文”获取完整代码数据)。 最近我们被客户要求撰写关于GAN生成对抗性神经网络的研究报告,包括一些图形和统计输出。 近年来,GAN一直是研究的热门话题。Facebook的AI研究总监...

Python用GAN生成对抗性神经网络判别模型拟合多维数组、分类识别手写数字图像可视化
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Python时间序列分析苹果股票数据:分解、平稳性检验、滤波器、滑动窗口平滑、移动平均、可视化(下)

Python时间序列分析苹果股票数据:分解、平稳性检验、滤波器、滑动窗口平滑、移动平均、可视化(上):https://developer.aliyun.com/article/1498624 滚动窗口平滑和移动平均 pandas.DataFrame.rolling 让我们将数据拆分为...

Python时间序列分析苹果股票数据:分解、平稳性检验、滤波器、滑动窗口平滑、移动平均、可视化(下)
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Python时间序列分析苹果股票数据:分解、平稳性检验、滤波器、滑动窗口平滑、移动平均、可视化(上)

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...

Python时间序列分析苹果股票数据:分解、平稳性检验、滤波器、滑动窗口平滑、移动平均、可视化(上)
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Python随机森林、线性回归对COVID-19疫情、汇率数据预测死亡率、病例数、失业率影响可视化(下)

Python随机森林、线性回归对COVID-19疫情、汇率数据预测死亡率、病例数、失业率影响可视化(上):https://developer.aliyun.com/article/1498586 按年分析失业率 导入失业数据并将其转换为数据框架 删除列名 "1960 "至 "1990 "之间的所有列,因为它们是空列,数据中没有各县报告的这些年份的数据,还删除了 "指标名...

Python随机森林、线性回归对COVID-19疫情、汇率数据预测死亡率、病例数、失业率影响可视化(下)
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Python随机森林、线性回归对COVID-19疫情、汇率数据预测死亡率、病例数、失业率影响可视化(上)

全文链接:https://tecdat.cn/?p=33536 自2019年12月以来,传染性冠状病毒疾病2019(COVID-19)迅速席卷全球,并在短短几个月内达到了大流行状态(点击文末“阅读原文”获取完整代码数据)。 迄今为止,全球已报告了超过6800万例病例。为了应对这一大流行病,实施了公共卫生政策,通过实施“居家令”政策来减缓COVID-19的传播。...

Python随机森林、线性回归对COVID-19疫情、汇率数据预测死亡率、病例数、失业率影响可视化(上)
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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: ...

Python用 tslearn 进行时间序列聚类可视化
文章 2024-04-30 来自:开发者社区

数据分享|Python用PyMC3贝叶斯模型平均BMA:采样、信息准则比较和预测可视化灵长类动物的乳汁成分数据

全文链接:https://tecdat.cn/?p=33449 当面对多个模型时,我们有多种选择(点击文末“阅读原文”获取完整代码数据)。 模型选择因其简单性而具有吸引力,但我们正在丢弃有关模型中不确定性的信息。 print(f"Runing ...

数据分享|Python用PyMC3贝叶斯模型平均BMA:采样、信息准则比较和预测可视化灵长类动物的乳汁成分数据
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Python用PyMC贝叶斯GLM广义线性模型、NUTS采样器拟合、后验分布可视化

全文链接:https://tecdat.cn/?p=33436 尽管贝叶斯方法相对于频率主义方法的理论优势已经在其他地方进行了详细讨论,但其更广泛采用的主要障碍是“可用性”。而使用贝叶斯方法,客户可以按照自己认为合适的方式定义模型(点击文末“阅读原文”获取完整代码数据)。 线性回归 在此示例中,我们将帮助客户从最简单的 GLM – 线性回归开始。一般来...

Python用PyMC贝叶斯GLM广义线性模型、NUTS采样器拟合、后验分布可视化

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