上篇说明了分解非季节性数据的方法.就是通过TTS包的SMA()函数进行简单移动平均平滑.让看似没有规律或没有趋势的曲线变的有规律或趋势.然后再进行时间序列曲线的回归预测. 本次,开始分解季节性时间序列.   一个季节性时间序列中会包含三部分,趋势部分.季节性部分和无规则部分.分解时间序列就是要把时间序列分解成这三部分,然后进行估计.   对于可以使用相加模型进行描述的时间序列中的趋势部分和季节性部分,我们可以使用 R中的“decompose()” 函数来估计.这个函数可以估计出时间序列中趋势的.…

分解时间序列,就是将一个时间序列拆分成不同的构成元件.一般序列(非季节性序列)包含一个趋势部分和一个不规则部分(也就是随机部分),而如果是一个季节性序列,除以上两个外,还有季节性部分.   在此,我们先讲——非季节性数据的分解.   一个非季节性时间序列包含一个趋势部分和一个不规则部分. 分解时间序列即为试图把时间序列拆分成这些成分,也就是说, 需要估计趋势的和不规则的这两个部分. 为了估计出一个非季节性时间序列的趋势部分, 使之能够用相加模型进行描述, 最常用的方法便是平滑法, 比如计算时间序…

来源于:R学习笔记(4): 使用外部数据 博客:心内求法 鉴于内存的非持久性和容量限制,一个有效的数据处理工具必须能够使用外部数据:能够从外部获取大量的数据,也能够将处理结果保存.R中提供了一系列的函数进行外部数据处理,从外部数据的类型可以分为文件.数据库.网络等:其中文件操作还可以区分为导入/导出操作和流式操作. Table of Contents 1 数据框 1.1 列表 1.2 数据框 1.3 编辑数据框 2 CSV文件的导入导出 2.1 文件格式 2.2 read.table()和wri…

当前,机器学习和数据科学都是很重要和热门的相关学科,需要深入地研究学习才能精通. <机器学习与数据科学基于R的统计学习方法>试图指导读者掌握如何完成涉及机器学习的数据科学项目.为数据科学家提供一些在统计学习领域会用到的工具和技巧,涉及数据连接.数据处理.探索性数据分析.监督机器学习.非监督机器学习和模 型评估.选用的是R统计环境,所有代码示例都是用R语言编写的,涉及众多流行的R包和数据集. 适合数据科学家.数据分析师.软件开发者以及需要了解数据科学和机器学习方法的科研人员阅读参考. 学习参考:…

数据框(data.frame)用于存储二维表(即关系表)的数据,每一列存储的数据类型必须相同,不同的数据列的数据类型可以相同,也可以不同,但是,每列的长度必须相同.数据框的每列可以有唯一的命名,在已创建的数据框上,用户可以添加计算列,这样,R根据同一行的数据列值得出相应的数据列的值.数据框是数据分析中最重要的数据对象,必须熟练掌握数据框的操作. 一,创建数据框 R提供三种方式,用于创建数据框,第一种是通过读取文件创建,常用的是用于读取文件的函数是read.table,而read.csv是read…

数据框(data.frame)是最常用的数据结构,用于存储二维表(即关系表)的数据,每一列存储的数据类型必须相同,不同数据列的数据类型可以相同,也可以不同,但是每列的行数(长度)必须相同.数据框的每列都有唯一的名字,在已创建的数据框上,用户可以添加计算列,这样,R引擎根据同一行的数据列,计算出表达式的值,并把该值作为计算列的值.数据框是数据分析中最重要的数据对象,必须熟练掌握数据框的操作. 一,创建数据框 创建数据框,常用的方式是:读取文件.读取关系表和使用函数创建,用户应根据实际的需要,选择合…

常用控件3.checkbox 复选框,确定是否勾选,点击一下勾选,点击第二下取消,当有一系列备选项时适合用checkbox控件,方便用户提交数据. 贴上例子Activity的java代码 package com.example.checkbox; import android.os.Bundle; import android.app.Activity; import android.view.Menu; import android.widget.CheckBox; import androi…

常用控件 控件是对数据和方法的封装.控件可以有自己的属性和方法.属性是控件数据的简单访问者.方法则是控件的一些简单而可见的功能.所有控件都是继承View类 介绍android原生提供几种常用的控件button/imagebutton.checkbox/radiobutton.progressbar/seekbar.tabSpec/tabHost.ListView.Dialog,主要为了掌握控件使用的一般规律. 1.button 按钮 Button是各种UI中最常用的控件之一,用户可以通过触摸它来…

在矩阵分解在协同过滤推荐算法中的应用中,我们对矩阵分解在推荐算法中的应用原理做了总结,这里我们就从实践的角度来用Spark学习矩阵分解推荐算法. 1. Spark推荐算法概述 在Spark MLlib中,推荐算法这块只实现了基于矩阵分解的协同过滤推荐算法.而基于的算法是FunkSVD算法,即将m个用户和n个物品对应的评分矩阵M分解为两个低维的矩阵:$$M_{m \times n}=P_{m \times k}^TQ_{k \times n}$$ 其中k为分解成低维的维数,一般远比m和n小.如果大…

(菜鸡学习日记 各种使用命令只列举了常用几种,发现错误望指正) 一.管道 在Linux 中,管道就是一个固定大小的缓冲区,大小为一页4K.它是一种通信的机制,可以使用管道符“ | ” 来连接进程,连接的进程可以自动运行.它的实现方式其实就是将前一个输出当做后一个进程的输入. 二.grep grep 是Linux 中基于行的文本搜索工具,输出为匹配到的所有符合条件的行.使用方式以及常用参数如下: grep [-icnv]  '匹配的字符'  filename(-i:忽略大小写 -c:统计包含条件的…