sklearn实战-乳腺癌细胞数据挖掘 https://study.163.com/course/introduction.htm?courseId=1005269003&utm_campaign=commission&utm_source=cp-400000000398149&utm_medium=share 医药统计项目联系QQ:231469242 正态分布也称常态分布或常态分配,是连续随机变量概率分布的一种,是在数理统计的理论与实际应用中占有重要地位的一种理论分布.自然界人类…

来源公式推导连接 https://blog.csdn.net/qq_36387683/article/details/88554434 关键词:灰色预测 python 实现 灰色预测 GM(1,1)模型 灰色系统 预测 灰色预测公式推导 一.前言   本文的目的是用Python和类对灰色预测进行封装 二.原理简述 1.灰色预测概述   灰色预测是用灰色模型GM(1,1)来进行定量分析的,通常分为以下几类:     (1) 灰色时间序列预测.用等时距观测到的反映预测对象特征的一系列数量(如产量.销…

本篇介绍时间序列预测常用的ARIMA模型,通过了解本篇内容,将可以使用ARIMA预测一个时间序列. 什么是ARIMA? ARIMA是'Auto Regressive Integrated Moving Average'的简称. ARIMA是一种基于时间序列历史值和历史值上的预测误差来对当前做预测的模型. ARIMA整合了自回归项AR和滑动平均项MA. ARIMA可以建模任何存在一定规律的非季节性时间序列. 如果时间序列具有季节性,则需要使用SARIMA(Seasonal ARIMA)建模,后续会…

caffe机器学习环境搭建及python接口编译参见我的上一篇博客:机器学习caffe环境搭建--redhat7.1和caffe的python接口编译 1.运行caffe图片分类器python接口 还是假设caffe的源码下载的路径为:/code,那么有这么个文件/code/caffe/python/classify.py,它是caffe团队提供的一个python实现的图片分类器的接口.运行该接口有两个必须参数,一个是你要操作的图片,另一个就是保存运行结果的文件.但是该接口需要简单修改才能运行,…

寒暄的话不多说,直接进入主题. 运行效果图: [准备环境] Python版本:v3.5及其以上 开发工具:随意,此处使用Pycharm [依赖包] 1.itchat (CMD运行:pip install itchat   进行安装) 2.pycharts (CMD运行:pip install pyecharts   进行安装) itchat包是对网页版微信相关接口封装的一个第三方包,目前来说比较好用,一会代码里面会用到相关接口(注释说明): pycharts包进行图表的创建,只是用到了其初级功能…

具体文档戳下方网站 https://pan.wps.cn/l/s4ojed8 代码如下: import pandas as pdimport numpy as npimport matplotlib.pyplot as pltimport scipy.stats as stats # adult_data = pd.read_csv("adult.data")adult_test = pd.read_csv("adult.test", header=None, na…

预测结果为1到11中的1个 首先加载数据,训练数据,训练标签,预测数据,预测标签: if __name__=="__main__": importTrainContentdata() importTestContentdata() importTrainlabeldata() importTestlabeldata() traindata = [] testdata = [] trainlabel = [] testlabel = [] def importTrainContentda…

Facebook 宣布开源一款基于 Python 和 R 语言的数据预测工具――“Prophet”,即“先知”.取名倒是非常直白. Facebook 表示,Prophet 相比现有预测工具更加人性化,并且难得地提供 Python 支持.另外,它生成的预测结果足以和专业数据分析师媲美. 在建模阶段,当前可用的 Python 工具包寥寥无几.最广为人知的 “ forecast” ,谷歌开发的 CausalImpact, 以及推特的 AnomalyDetection,均是基于 R 语言.很显然,Fac…

ROC和AUC介绍以及如何计算AUC from:http://alexkong.net/2013/06/introduction-to-auc-and-roc/ ROC(Receiver Operating Characteristic)曲线和AUC常被用来评价一个二值分类器(binary classifier)的优劣,对两者的简单介绍见这里.这篇博文简单介绍ROC和AUC的特点,以及更为深入地,讨论如何作出ROC曲线图以及计算AUC. ROC曲线 需要提前说明的是,我们这里只讨论二值分类器.对…

写在前面 这是HIT2019人工智能实验三,由于时间紧张,代码没有进行任何优化,实验算法仅供参考. 实验要求 实现贝叶斯网络的概率推导(Probabilistic Inference) 具体实验指导书见github 这里首先给出代码 知识部分 关于贝叶斯网络的学习,我参考的是这篇博客 贝叶斯网络(belief network) 这篇博客讲述的虽然全面,但细节部分,尤其是贝叶斯网络概率推导的具体实现部分,一笔带过.然而本次实验的要求就是实现贝叶斯网络的概率推导,因此我在学习完这篇博客的基础上,又把…