一.简单的多元线性回归: data.txt ,230.1,37.8,69.2,22.1 ,44.5,39.3,45.1,10.4 ,17.2,45.9,69.3,9.3 ,151.5,41.3,58.5,18.5 ,180.8,10.8,58.4,12.9 ,,7.2 ,57.5,32.8,23.5,11.8 ,120.2,19.6,11.6,13.2 ,,4.8 ,199.8,2.6,21.2,10.6 ,66.1,5.8,24.2,8.6 ,,,17.4 ,23.8,35.1,65.9,9.

@{@"name":@"David Beckham",@"age":@38,@"gender":@"男",@"wife":@{@"name":@"Victoria Beckham",@"age":@39,@"team":@"Spice Girls"},@"children&quo

简介 TensorFlow-Bitcoin-Robot:一个基于 TensorFlow LSTM 模型的 Bitcoin 价格预测机器人. 文章包括一下几个部分: 1.为什么要尝试做这个项目? 2.为什么选取了这个模型? 3.模型的数据从哪里来? 4.模型的优化过程? 5.项目可以进一步提升的方向. 对于以比特币为首的数字货币近期的表现,只能用疯狂来形容.来自比特币交易平台的最新价格行情显示,就在此前一天,比特币盘中最高价格达到29838.5元,距离3万元大关仅有咫尺之遥.比特币最近火热的行情,

机器学习是python语言的长处,而Java在web开发方面更具有优势,如何通过java来调用python中训练好的模型进行在线的预测呢?在java语言中去调用python构建好的模型主要有三种方法: 1.在Java语言中,通过python的解释器执行python代码,简单来说就是在java中通过python解释器对象,传入写好的python代码,进行执行,这样的方式运行的效率非常低,而且存在很多python包无法使用的情况,只适合做简单的python代码的运行,并不推荐使用. 2.通过PMML

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加载数据 加载的是完整版的数据 happiness_train_complete.csv . import numpy as np import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt %matplotlib inline import seaborn as sns sns.set_style('whitegrid') # 将 id 列作为 DataFrame 的 index 并且指定 survey_time 为时间序列 data_origin

(图片来自百度) 数据 分析数据第一步还是套路------画图 数据看上去比较平整,但是由于数据太对看不出具体情况,于是将只取前300个数据再此画图 这数据看上去很不错,感觉有隐藏周期的意思 代码 #coding:utf-8 import csv import matplotlib.pyplot as plt def read_csv_data(aim_list_1, aim_list_2, file_name): i = 0 csv_file = csv.reader(open(file_na

声明:本博客中所采用的数据并非真实数据,会对真实数据加以变换,重在讨论游戏数据分析的思路. 这里是参考友盟的WAU模型[文章网址,  演示网址],利用某款游戏(以下称为游戏A)数据进行的分析. 作用: 1. 根据转移矩阵,可以对未来的WAU进行预测: 2. 查看”WAU用户构成”可以发现游戏的问题:新增过少?流失过多?忠诚用户过少? 概念解释: 这里所说的第N周,是往前推的第N周,如下图所示: 新增用户:注册时间在该周的用户. 本周回流用户:上周未登录游戏,本周有登录游戏的用户. 连续活跃N周的

一.论文<QuickScorer:a Fast Algorithm to Rank Documents with Additive Ensembles of Regression Trees>是为了解决LTR模型的预测问题,如果LTR中的LambdaMart在生成模型时产生的树数和叶结点过多,在对样本打分预测时会遍历每棵树,这样在线上使用时效率较慢,这篇文章主要就是利用了bitvector方法加速打分预测.代码我找了很久没找到开源的,后来无意中在Solr ltr中看到被改动过了的源码,不过这个

数据初始化 import pandas as pd from keras.models import Sequential from keras.layers.core import Dense, Activation import numpy as np # 参数初始化 inputfile = 'F:\Python\data(1)\data\bankloan.xls' data = pd.read_excel(inputfile) x_test = data.iloc[:,:8].values

转自: http://www.zhihu.com/question/20254092 测试思维方面:1.测试基础理论(测试流程.测试的基础知识)2.测试用例设计方法论(黑盒.白盒)3.软件质量体系(建议可以参考GB/T16260)将以上3个方面的内容,融合到你的思维中去,建立属于自己测试思维的体系,明确测试在不同软件开发阶段要做些什么,怎么做.测试技术能力方面:1.学会写各种测试文档(测试计划.测试方案.测试用例.测试报告.缺陷报告等)2.学习测试工具(工具.脚本.人为方法)工具:指的是load

1:在models.py中建表 from django.db import models class Tcontent(models.Model): content = models.CharField(max_length=456) #用于记录每个todolist的具体内容,与此同时数据库将自动创建id字段 def __str__(self): #用于调用显示具体内容(在这里即是显示每个todolist的具体内容),否者只会显示django project return self.conten

模型: //表->posts class Post extends Model { //关联用户: public function user(){ //belongsTo,第一个参数:外键表,第二个:当前表的外键,第三个:外渐表的主键. //如果第二个是名词+id,第三个是:id.后面的两个参数可以省略: // return $this->belongsTo('App\User'); return $this->belongsTo('App\User','user_id','id');

补充:https://bmcbioinformatics.biomedcentral.com/articles/10.1186/1471-2105-15-276 如果用arima的话,还不如使用随机森林... 原文地址:https://medium.com/open-machine-learning-course/open-machine-learning-course-topic-9-time-series-analysis-in-python-a270cb05e0b3 数据集样子: y ti

指派问题的基本内容 一般来说指派问题解决的是如何将任务分配到人,使得任务完成的效益最大化(成本型效益则求最小值,利润型效益则求最大值).上述问题一个 0 - 1 整数规划问题. 问题围绕着任务和人展开,即存在着 m 个任务,以及 n 个人.每个人处理每个任务都会有对应的效益,将所有人的情况写在一起,就组成了一个 m*n 的效益矩阵. 当 m = n 时,即此时,任务数和人数相等,那么每个人都会处理一项任务,存在如下约束: 对于任务来说,每个任务必须分配一个人: 对于人来说,每个人必须分配一个任务

前言:此文为去年我替人做的一个课题,觉得比较简洁,图形也比较美观,因此放在博文里 数据源我放到了百度云盘高脚杯数据源 有兴趣的可以下载数据,跑程序试一下.也可以单独看看代码,看下实现过程. 主函数 % xls_data=xlsread('data_more.xls'); % x=xls_data(1:3:end); % y=xls_data(2:3:end+1); % data=[x,y]; % save('data.mat','data'); clc,clear load data.mat x

function [sys,x0,str,ts] = sfuntmpl(t,x,u,flag) % SFUNTMPL 是M-文件 S函数模板 %  通过剪裁,用户可以生成自己的S函数,不过一定要重新命名 %  利用S函数可以生成连续.离散混合系统等,实现任何模块的功能 % %  M-文件S函数的语法为: %       [SYS,X0,STR,TS] = SFUNC(T,X,U,FLAG,P1,...,Pn) % %  参数含义: %       t是当前时间 %       x是S函数相应的状

分析: 这类问题的一遍描述,把一些对象分成两组,划分有一些代价,问最小代价.一般性的思路是, 把这两组看成是S点和T点,把划分的代价和割边的容量对应起来求最小割. 把S和可模版tem之间到达关系看作是属于核A,对称地,T对应B.模块tem安装在A上代价Ai,就是割断tem和T,连一条tem到T的容量为Ai的边. 相应地,对于Bi,连一条S到tem容量为Bi的边.当ai安装在A上,bi安装在B上,也就是s - ai, bi - t(-表示可到达),这时候如果有额外花费wi 那么ai - bi之间连

用python+sklearn机器学习实现天气预报 模型和使用 项目地址 系列教程 0.前言 1.建立模型 a.准备 引入所需要的头文件 选择模型 选择评估方法 获取数据集 b.建立模型 c.获取模型评估结果 d.用joblib模块保存模型 e.封装 2.总控 代码 使用方法 3.最后效果 项目地址 github项目:PYWeatherReport 系列教程 机器学习参考篇: python+sklearn+kaggle机器学习 用python+sklearn(机器学习)实现天气预报 准备 用py

全文链接:http://tecdat.cn/?p=31717 原文出处:拓端数据部落公众号 分析师:Ke Liu 随着金融市场全球化的发展,金融产品逐渐受到越来越多的关注,而金融产品的风险度量成为投资者最关心的问题.金融风险是指由于经济活动的不确定性.市场环境的变化.决策的失误等因素的影响,导致实际回报与预期回报出现偏离的可能性. VaR通过建立系统分析方法定量化分析风险,可以评估复杂的金融产品.反映风险的敏感,在合理的范围内规避风险,是量化市场风险行之有效的工具.文章将帮助客户采用风险价值Va

<Trip destination prediction based on multi-day GPS data>是一篇在2019年,由吉林交通大学团队发表在elsevier期刊上的一篇论文.在论文中,他们基于GPS数据,使用不同的方法建立了多个预测目的地的模型,进行对比试验,最终提高了正确率,取得了很好的效果. 0. 概括 基于8周.10人的GPS数据,在隐式马尔可夫模型和习惯预测模型的基础上,作者建立了一个可以预测出行目的地的模型,该模型大大提高了预测的精度.最重要的他们发现,人们出行关于