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  • 因素分解及 Prophet 工具使用

    ARMA 和 ARIMA是 對(duì)平穩(wěn)和非平穩(wěn)時(shí)間序列建模方法,另外Facebook有開(kāi)源的時(shí)間序列 prophet。 因素分解 時(shí)間序列的波動(dòng),但可以總結(jié)為受一下四類因素影響:...

  • python

    Python包,init

  • 120
    時(shí)間序列建模分析

    時(shí)序數(shù)據(jù)的特點(diǎn):1.時(shí)間序列數(shù)據(jù)依賴于時(shí)間,但不一定是時(shí)間的嚴(yán)格函數(shù)。2.時(shí)間序列數(shù)據(jù)每時(shí)刻上的值具有一定的隨機(jī)性,不可能完全準(zhǔn)確地用歷史值去預(yù)測(cè)。3.時(shí)間序列數(shù)據(jù)前后時(shí)刻(...

  • 時(shí)間序列數(shù)據(jù)處理

    1.時(shí)間戳timestamppandas.Timestamp 2.時(shí)間索引DatetimeIndexpd.to_datetime() 3.時(shí)間數(shù)據(jù)重采樣resample的目的...

  • 關(guān)聯(lián)規(guī)則

    關(guān)聯(lián)規(guī)則:發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)之間的關(guān)聯(lián)性和強(qiáng)規(guī)則。支持度置信度頻繁項(xiàng)集非頻繁項(xiàng)集Apriori算法apriori在mlxtend機(jī)器學(xué)習(xí)庫(kù)中有實(shí)現(xiàn)

  • 數(shù)據(jù)規(guī)約

    1.主成分分析sklearn.decomposition.PCA2.ldapca映射后數(shù)據(jù)更發(fā)散,lda分類效果更好。3.皮爾遜相關(guān)系數(shù)如果有10個(gè)特征,選擇合適的來(lái)建模,有...

  • 數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換

    1.Z-Score標(biāo)準(zhǔn)化 Z-Score標(biāo)準(zhǔn)化后的數(shù)據(jù)平均值為0,方差為1.對(duì)應(yīng)的api:(1)scipy.stats.zscore(2) sklearn.preproces...

  • 2019-01-13 對(duì)賭-信息不足時(shí)如何做出高明決策

    第一章 生活是撲克,不是象棋象棋一切條件都是明了的,生活中像撲克,有的條件無(wú)從知曉。 1.不要事后諸葛亮,不要唯結(jié)果為導(dǎo)向。 2.以結(jié)果為導(dǎo)向的危害以結(jié)果為導(dǎo)向,使我們更關(guān)注...

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