简单使用 代码如下 这是官网的quickstart的内容,csv文件也可以下到,这个入门以后后面调试加入其它参数就很简单了. import pandas as pd import numpy as np from fbprophet import Prophet import matplotlib.pyplot as plt df = pd.read_csv('prophet2.csv') df['y'] = np.log(df['y']) df.head() m = Prophet() m.f

预测未来永远是一件让人兴奋而又神奇的事.为此,人们研究了许多时间序列预测模型.然而,大部分的时间序列模型都因为预测的问题过于复杂而效果不理想.这是因为时间序列预测不光需要大量的统计知识,更重要的是它需要将问题的背景知识融入其中.为此,Prophet充分的将两者融合了起来,提供了一种更简单.灵活的预测方式,并且在预测准确率上达到了与专业分析师相媲美的程度.如果你还在为时间序列预测而苦恼,那就一起走进兴奋而又神奇的Prophet世界吧. 前言 时间序列预测一直是预测问题中的难点,人们很难找到一个适用

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

在上一篇中,我们探讨了自动ARIMA,但是好像表现的还是不够完善,接下来看看先知的力量! 先知(Prophet) 有许多时间序列技术可以用在股票预测数据集上,但是大多数技术在拟合模型之前需要大量的数据预处理.Prophet(先知)由Facebook设计和开发,是一个时间序列预测库,不需要数据预处理,并且非常容易实现.先知的输入是一个带有两列的数据框:日期和目标(ds和y). 时间序列预测一直是预测问题中的难点,人们很难找到一个适用场景丰富的通用模型,这是因为现实中每个预测问题的背景知识,例如数据

不同的λ(0,1,10,100)值对regularization的影响\ 预测新的值和计算模型的精度 %% ============= Part 2: Regularization and Accuracies =============% Optional Exercise:% In this part, you will get to try different values of lambda and % see how regularization affects the decisio

0. 引言 在这篇文章中,笔者希望和大家讨论一个话题,即未来趋势是否可以被精确或概率性地预测. 对笔者所在的网络安全领域来说,由于网络攻击和网络入侵常常变现出随机性.非线性性的特征,因此纯粹的未来预测是非常困难的.笔者希望通过对2019Nconv疫情的趋势预测问题的研究,搞清楚一个问题,即舆情的数据是否可以预测?如何预测? 同时我们将[疫情预测]和[网络安全的趋势预测]进行横向对比,阐述网络安全领域态势预测的主要技术挑战. 1. 我们为什么需要态势预测 在日益复杂的网络环境和动态变化的攻防场景下

决策树在商品购买能力预测案例中的算法实现 作者:白宁超 2016年12月24日22:05:42 摘要:随着机器学习和深度学习的热潮,各种图书层出不穷.然而多数是基础理论知识介绍,缺乏实现的深入理解.本系列文章是作者结合视频学习和书籍基础的笔记所得.本系列文章将采用理论结合实践方式编写.首先介绍机器学习和深度学习的范畴,然后介绍关于训练集.测试集等介绍.接着分别介绍机器学习常用算法,分别是监督学习之分类(决策树.临近取样.支持向量机.神经网络算法)监督学习之回归(线性回归.非线性回归)非监督学习(

SVM软件包 LIBSVM -- A Library for Support Vector Machines(本项目所用到的SVM包)(目前最新版:libsvm-3.21,2016年7月8日) C-SVC(C-support vector classification), nu-SVC(nu-support vector classification), one-class SVM(distribution estimation), epsilon-SVR(epsilon-support vec

要说2017年什么技术最火爆,无疑是google领衔的深度学习开源框架Tensorflow.本文简述一下深度学习的入门例子MNIST. 深度学习简单介绍 首先要简单区别几个概念:人工智能,机器学习,深度学习,神经网络.这几个词应该是出现的最为频繁的,但是他们有什么区别呢? 人工智能:人类通过直觉可以解决的问题,如:自然语言理解,图像识别,语音识别等,计算机很难解决,而人工智能就是要解决这类问题. 机器学习:如果一个任务可以在任务T上,随着经验E的增加,效果P也随之增加,那么就认为这个程序可以从经

1交叉熵损失函数的由来1.1关于熵,交叉熵,相对熵(KL散度) 熵:香农信息量的期望.变量的不确定性越大,熵也就越大,把它搞清楚所需要的信息量也就越大.其计算公式如下: 其是一个期望的计算,也是记录随机事件结果的平均编码长度(关于编码:一个事件结果的出现概率越低,对其编码的bit长度就越长.即无法压缩的表达,代表了真正的信息量.) 熵与交叉熵之间的联系: 假设有两个分布p,q.其中p是真实概率分布,q是你以为(估计)的概率分布(可能不一致):你以 q 去编码,编码方案 log(1/qi)可能不是

kalman滤波原理(通俗易懂) 1. 在学习卡尔曼滤波器之前,首先看看为什么叫“卡尔曼”.跟其他著名的理论(例如傅立叶变换,泰勒级数等等)一样,卡尔曼也是一个人的名字,而跟他们不同的是,他是个现代人! 卡尔曼全名Rudolf Emil Kalman,匈牙利数学家,1930年出生于匈牙利首都布达佩斯.1953,1954年于麻省理工学院分别获得电机工程学士及硕士学位.1957年于哥伦比亚大学获得博士学位.我们现在要学习的卡尔曼滤波器,正是源于他的博士论文和1960年发表的论文<A New Appr

文字识别分为两个具体步骤:文字的检测和文字的识别,两者缺一不可,尤其是文字检测,是识别的前提条件,若文字都找不到,那何谈文字识别.今天我们首先来谈一下当今流行的文字检测技术有哪些. 文本检测不是一件简单的任务,尤其是复杂场景下的文本检测,非常具有挑战性.自然场景下的文本检测有如下几个难点: 文本存在多种分布,文本排布形式多样: 文本存在多个方向: 多种语言混合. 我们先从直观上理解文本检测任务.给定一张图片,我们需要找出这张图里文字出现的所有位置位置,那这个任务其实跟目标检测任务差别不大,即找出

2018年,世界杯小组赛已经在如火如荼的进行中.在上篇文章的基础上[2018世界杯:用Python分析热门夺冠球队],我们继续分析世界杯32强的实力情况,以期能够更进一步分析本次世界杯的夺冠热门球队. 三十年河东三十年河西,对于世界杯而言,这个时间可能4年就足够. 前几场爆冷,使得天台上已经拥挤不堪,跳水的股市更是让天台一度混乱. 在文章开始之前,提醒大家: 赌球有风险,看球须尽兴 本文的重点是通过分析32强之间的比赛,透过历史数据来预测夺冠热门球队. 本次分析的数据来源于 Kaggle, 包含

1. 订货型和备货型 工厂的生产形态是以接受订单时间和开始生产时间来划分的,因为生产要么得到销售指令要么得到备货指令不能无缘无故的生产.销售指令驱动生产直接受市场销售影响,而备货型可能是对市场的一种预测而采取的生产措施. 订货型生产是指先接受销售订单之后再生产,因为要确保生产的产品能够销售出去,一般日化中做代加工OEM类型的都属于这一类. 备货行生产是指根据之前的订单数据做预测分析来决定生产,企业一般在接收到订单之后直接从仓库发货而不需要较长的生产等待期.一般做自有品牌的这种形式会比较多. 订货

1. 概要 数据预处理在众多深度学习算法中都起着重要作用,实际情况中,将数据做归一化和白化处理后,很多算法能够发挥最佳效果.然而除非对这些算法有丰富的使用经验,否则预处理的精确参数并非显而易见. 2. 数据归一化及其应用 数据预处理中,标准的第一步是数据归一化.虽然这里有一系列可行的方法,但是这一步通常是根据数据的具体情况而明确选择的.特征归一化常用的方法包含如下几种: 简单缩放 逐样本均值消减(也称为移除直流分量) 特征标准化(使数据集中所有特征都具有零均值和单位方差) 一般做机器学习应用的时

经历手写SVM的惨烈教训(还是太年轻)之后,我决定使用工具箱/第三方库 Python libsvm的GitHub仓库 LibSVM是开源的SVM实现,支持C, C++, Java,Python , R 和 Matlab 等, 这里选择使用Python版本. 安装LibSVM 将LibSVM仓库的所有内容放入Python的包目录\Lib\site-packages或者工程目录中. 在libsvm根目录和python子目录下中分别新建名为__init__.py的空文件,这两个空文件将标识所在的目录为

            本博客所有文章分类的总目录:http://www.cnblogs.com/asxinyu/p/4288836.html 微软Infer.NET机器学习组件文章目录:http://www.cnblogs.com/asxinyu/p/4329742.html 关于本文档的说明 本文档基于Infer.NET 2.6对Infer.NET User Guide进行中文翻译,但进行了若干简化和提炼,按照原网站的思路进行,但不局限与其顺序. 欢迎传播分享,必须保持原作者的信息,但禁止将

英文原文地址:https://districtdatalabs.silvrback.com/modern-methods-for-sentiment-analysis 转载文章地址:http://datartisan.com/article/detail/48.html 情感分析是一种常见的自然语言处理(NLP)方法的应用,特别是在以提取文本的情感内容为目标的分类方法中.通过这种方式,情感分析可以被视为利用一些情感得分指标来量化定性数据的方法.尽管情绪在很大程度上是主观的,但是情感量化分析已经有

随着大数据时代的到来,数据挖掘的重要性就变得显而易见,几种作为最低层的简单的数据挖掘算法,现在利用微软数据案例库做一个简要总结. 应用场景介绍 其实数据挖掘应用的场景无处不在,很多的环境都会应用到数据挖掘,之前我们没有应用是因为还没有学会利用数据,或者说还没有体会到数据的重要性,现在随着IT行业中大数据时代的到来,让我一起去拥抱大数据,闲言少叙,此处我们就列举一个最简单的场景,一个销售厂商根据以往的销售记录单,通过数据挖掘技术预测出一份可能会购买该厂商产品的客户名单,我相信这也是很多销售机构想要

前言 在机器学习经典算法中,决策树算法的重要性想必大家都是知道的.不管是ID3算法还是比如C4.5算法等等,都面临一个问题,就是通过直接生成的完全决策树对于训练样本来说是“过度拟合”的,说白了是太精确了.由于完全决策树对训练样本的特征描述得“过于精确” ,无法实现对新样本的合理分析, 所以此时它不是一棵分析新数据的最佳决策树.解决这个问题的方法就是对决策树进行剪枝,剪去影响预测精度的分支.常见的剪枝策略有预剪枝(pre -pruning)技术和后剪枝(post -pruning )技术两种.预剪

Likehood函数即似然函数,是概率统计中经常用到的一种函数,其原理网上很容易找到,这里就不讲了.这篇博文主要讲解Likelihood对回归模型的Probabilistic interpretation. 在我们的回归模型中由于其他因素的影响我们的预测函数为: 其中  为影响预测的其他因素或者说噪声,我们假设这些噪声IID,我们知道随机独立同分布的噪声服从Gaussian distribution,则: This implies that: 那么现在的问题转换为这样的:Given X (the