一文速学-时间序列分析算法之移动平均模型(MA)详解+Python实例代码
前言有一段时间没有继续更新时间序列分析算法了，传统的时间序列预测算法已经快接近尾声了。按照我们系列文章的讲述顺序来看，还有四个算法没有提及：平稳时间序列预测算法都是大头，比较难以讲明白。但是这个系列文章如果从头读到尾，细细品味研究的话，会发现时间序列预测算法从始至终都在做一件事，也就是如何更好的利用到历史数据，挖掘历史数据中蕴含的周期性规律或者是趋势。在看完这个系列的上述文章要理解平稳时间序列预....
猿创征文｜时间序列分析算法之二次指数平滑法和三次指数平滑法详解+Python代码实现
前言好久没来更时间序列分析算法了，今天把平滑法这一个常用且宽泛的时序算法给补完。这篇文章完结了就代表整个传统时序预测算法讲完了。文章内容是紧接着上篇文章：一文速学-时间序列分析算法之指数平滑法详解+Python代码实现_fanstuck的博客-CSDN博客_指数平滑法python下篇文章就是详解单变量时间序列预测的所有模型和算法了。此系列将会一直写到现在比较火热的LSTM短时时序预测以及更多先进....
一文速学-时间序列分析算法之指数平滑法详解+Python代码实现
前言前两篇文章已经将时间序列分析算法的移动平均法系列讲的很详细清晰了：一文速学-时间序列分析算法之加权移动平均法详解+Python代码实现一文速学-时间序列分析算法之一次移动平均法和二次移动平均法详解+实例代码相信大家看完都有一定的计算基础以及理解时序预测算法要做的事情，计算原理无非就是根据时间滑窗来预测计算出下一个时间段数据，就是采取的运算策略和运用场景不同，需要选择相应的算法去支撑。指数平滑....
一文速学-时间序列分析算法之加权移动平均法详解+Python代码实现
前言时间序列法并不属于机器学习而是统计分析法，供预测用的历史数据资料有的变化表现出比较强的规律性，由于它过去的变动趋势将会连续到未来，这样就可以直接利用过去的变动趋势预测未来。但多数的历史数据由于受偶然性因素的影响，其变化不太规则。利用这些资料时，要消除偶然性因素的影响，把时间序列作为随机变量序列，采用算术平均、加权平均和指数平均等来减少偶然因素，提高预测的准确性。在上篇文章已经具体介绍了一次移....
K-means聚类算法一文详解+Python代码实例
前言博主共参与了数十场数学建模，其中对于未给出标签的数据进行分析时一般第一个想到的就是聚类算法。聚类算法分析又称群分析，它是研究（样品或指标）分类问题的一种统计分析方法，同时也是数据挖掘的一个重要算法。聚类（Cluster）分析是由若干模式（Pattern）组成的，通常，模式是一个度量（Measurement）的向量，或者是多维空间中的一个点。聚类分析以相似性为基础，在一个聚类中的模式之间比不在....
SVM(Support Vector Machines)支持向量机算法原理以及应用详解+Python代码实现
前言博主大大小小参与过数十场数学建模比赛，SVM经常在各种建模比赛的优秀论文上见到该模型，一般直接使用SVM算法是比较少的，现在都是在此基础理论之上提出优化算法。但是SVM的基础理论是十分重要的思想，放眼整个分类算法中，SVM是最好的现成的分类器。这里说的‘现成’指的是分类器不加修改即可直接使用。在神经网络没有出现之前，SVM的优化模型可以算得上是预测分类神器了，在机器学习中SVM仍旧是最为出名....
马尔科夫链（Markov Chain, MC）算法详解及Python实现
前言博主参与八次数学建模大赛，其实数学建模和大数据分析有很多相似之处，可以说差不多是共通的。经历了这么多次比赛个人总结一些建模必备的数据分析方法是必须要完全掌握。在人类发展的历史上，马尔可夫链是第一个从理论上被提出并加以研究的随机过程模型。在我以前的机器学习模型学习研究中，马尔可夫链算法可算是用途最广泛的算法之一了。现代生活可以说的上是基本都蕴含着马尔科夫链基础算法原理所在，要理解马尔科夫链算法....
机器学习之数据均衡算法种类大全+Python代码一文详解（下）
（6）.AllKNN 与RepeatedEditedNearestNeighbours不同的是，该算法内部的最近邻算法的近邻数在每次迭代中都会增加。代码在上面统一概括了，此三类算法类似，只不过都以EditedNearestNeighbours为基础在此上进行优化： （7）.InstanceHardnessThresholdInstanceHardnessThreshold使用分类器的预测来排除样....
机器学习之数据均衡算法种类大全+Python代码一文详解（上）
前言对于整个数据建模来看，数据均衡算法属于数据预处理一环。当整个数据集从调出数据库到拿到手的时候，对于分类数据集来说类别一般都是不均衡的，整个数据集合也是较为离散的。因此不可能一拿到数据集就可进行建模，类别的不均衡会极大影响建模判断准确率。其中我们希望整个数据集合的类别数目都是相似的，这样其特征数据权重能够更好的计算出来，便于分类。对于预测模型也是如此。数据均衡是整个数学建模以及研究最重要不得不....
遗传算法(Genetic Algorithm)从了解到实例运用（上）（python）
前言本文主要介绍了数学建模常用模型遗传算法，从原理出发到编程实现再到实例运用。笔者参与过大大小小五次数学建模，个人觉得该优化算法值得一学。一、遗传算法由来遗传算法的起源可追溯到20世纪60年代初期。1967年,美国密歇根大学J. Holland教授的学生 Bagley在他的博士论文中首次提出了遗传算法这一术语,并讨论了遗传算法在博弈中的应用,但早期研究缺乏带有指导性的理论和计算工具的开拓。197....
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