文章 2024-04-17 来自:开发者社区

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...

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
文章 2024-04-17 来自:开发者社区

PYTHON用决策树分类预测糖尿病和可视化实例

决策树是对例子进行分类的一种简单表示。它是一种有监督的机器学习技术,数据根据某个参数被连续分割。决策树分析可以帮助解决分类和回归问题。 决策树算法将数据集分解成更小的子集;同时,相关的决策树也在逐步发展。决策树由节点(测试某个属性的值)、边/分支(对应于测试的结果并连接到下一个节点或叶子)和叶子节点(预测结果的终端节点)组成,使其成为一个完整的结构。 在这篇文章中,我们将学习Py...

PYTHON用决策树分类预测糖尿病和可视化实例
文章 2024-04-17 来自:开发者社区

Python中TensorFlow的长短期记忆神经网络(LSTM)、指数移动平均法预测股票市场和可视化2

如果指数式移动平均数这么好,为什么还需要更好的模型? 拟合结果很好,遵循真实的分布(并且由非常低的MSE证明)。实际上,仅凭第二天的股票市场价格是没有意义的。就我个人而言,我想要的不是第二天的确切股市价格,而是未来30天的股市价格是上涨还是下跌。尝试这样做,你会发现EMA方法的缺陷。 现在尝试在窗口中进行预测(比如你预测未来2天的窗口,而不是仅仅预测未来一天)。然后你会意识到EM...

Python中TensorFlow的长短期记忆神经网络(LSTM)、指数移动平均法预测股票市场和可视化2
文章 2024-04-17 来自:开发者社区

Python中TensorFlow的长短期记忆神经网络(LSTM)、指数移动平均法预测股票市场和可视化1

本文探索Python中的长短期记忆(LSTM)网络,以及如何使用它们来进行股市预测。 在本文中,你将看到如何使用一个被称为长短时记忆的时间序列模型。LSTM模型很强大,特别是在保留长期记忆方面。在本文中,你将解决以下主题。 理解为什么你需要能够预测股票价格的变动。 下载数据 - 使用从雅虎财经收集的股市数据 分割训练-测试数据,并进行数据归一化 ...

Python中TensorFlow的长短期记忆神经网络(LSTM)、指数移动平均法预测股票市场和可视化1
文章 2024-04-17 来自:开发者社区

python中的copula:Frank、Clayton和Gumbel copula模型估计与可视化

你可能会问,为什么是copulas?我们指的是数学上的概念。简单地说,copulas是具有均匀边缘分布的联合分布函数。最重要的是,它们允许你将依赖关系与边缘分布分开研究。有时你对边缘分布的信息比对数据集的联合函数的信息更多,而copulas允许你建立关于依赖关系的 "假设 "情景。copulas可以通过将一个联合分布拟合到均匀分布的边缘分布上而得到,这个边缘分布是通过对你感兴趣的变量的cdf进行....

python中的copula:Frank、Clayton和Gumbel copula模型估计与可视化
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...

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
文章 2024-04-17 来自:开发者社区

Python用稀疏、高斯随机投影和主成分分析PCA对MNIST手写数字数据进行降维可视化

降维是在我们处理包含过多特征数据的大型数据集时使用的,提高计算速度,减少模型大小,并以更好的方式将巨大的数据集可视化。这种方法的目的是保留最重要的数据,同时删除大部分的特征数据。 在这个教程中,我们将简要地学习如何用Python中的稀疏和高斯随机投影以及PCA方法来减少数据维度。读完本教程后,你将学会如何通过使用这些方法来降低数据集的维度。本教程包括。 准备数据 ...

Python用稀疏、高斯随机投影和主成分分析PCA对MNIST手写数字数据进行降维可视化
文章 2024-04-17 来自:开发者社区

利用Python中的Pandas库进行数据分析与可视化

在数据科学和数据分析领域,Python语言中的Pandas库是一个非常流行和强大的工具。Pandas提供了丰富的数据结构和功能,使得数据分析变得简单高效。下面我们将介绍Pandas库的一些基本用法。数据结构Pandas主要提供了两种数据结构:Series和DataFrame。Series类似于一维数组,而DataFrame则类似于二维表格。...

文章 2024-04-17 来自:开发者社区

Python、R对小说进行文本挖掘和层次聚类可视化分析案例

《第二十二条军规》是美国作家约瑟夫·海勒创作的长篇小说,该小说以第二次世界大战为背景,通过对驻扎在地中海一个名叫皮亚诺扎岛(此岛为作者所虚构)上的美国空军飞行大队所发生的一系列事件的描写,揭示了一个非理性的、无秩序的、梦魇似的荒诞世界。我喜欢整本书中语言的创造性使用和荒谬人物的互动。本文对该小说进行文本挖掘和可视化。   数据集 该文有大约175,000个单词...

Python、R对小说进行文本挖掘和层次聚类可视化分析案例
文章 2024-04-16 来自:开发者社区

python主题LDA建模和t-SNE可视化

使用潜在Dirichlet分配(LDA)和t-SNE中的可视化进行主题建模。 本文中的代码片段仅供您在阅读时更好地理解。有关完整的工作代码,请参阅此回购。 我们将首先介绍主题建模和t-SNE,然后将这些技术应用于两个数据集:20个新闻组和推文。 什么是主题建模? 主题模型是一套算法/统计模型,可以揭示文档集中的隐藏主题。直观地看,因为一个文件是关于某个特...

python主题LDA建模和t-SNE可视化

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