自由創(chuàng)作者、區(qū)塊鏈方向研究生一枚~
發(fā)簡(jiǎn)信
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深度學(xué)習(xí)處理時(shí)間序列分類參考王老師的ppt：https://github.com/wangshusen/DeepLearning 1. Processing Categorical Features...
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簡(jiǎn)單好用，分享 4 款 Pandas 自動(dòng)數(shù)據(jù)分析神器！我們做數(shù)據(jù)分析，在第一次拿到數(shù)據(jù)集的時(shí)候，一般會(huì)用統(tǒng)計(jì)學(xué)或可視化方法來(lái)了解原始數(shù)據(jù)。 了解列數(shù)、行數(shù)、取值分布、缺失值、列之間的相關(guān)關(guān)系等等，這個(gè)過(guò)程叫做 EDA（Explo...
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【實(shí)戰(zhàn)篇】隨機(jī)森林預(yù)測(cè)氣溫（三）
本篇文章是隨機(jī)森林氣溫預(yù)測(cè)任務(wù)的最后一篇文章啦，本文我們的主要內(nèi)容就是 調(diào)參。前面在介紹隨機(jī)森林算法的時(shí)候，我們知道在建立樹(shù)模型的時(shí)候，我們通常會(huì)使用預(yù)剪枝策略，邊建立決策樹(shù)...
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最簡(jiǎn)單的回歸模型-線性回歸及其變體_chapter6一、在建立線性回歸模型之前需要考慮的： 1、數(shù)據(jù)預(yù)處理：線性回歸是最簡(jiǎn)單的回歸模型，模型具有很好的可解釋性，因而廣泛應(yīng)用于醫(yī)學(xué)統(tǒng)計(jì)建模領(lǐng)域。但由于其應(yīng)用條件的限制，使得應(yīng)用此...
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一文詳解RNN及股票預(yù)測(cè)實(shí)戰(zhàn)(Python)！循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（RNN）是基于序列數(shù)據(jù)（如語(yǔ)言、語(yǔ)音、時(shí)間序列）的遞歸性質(zhì)而設(shè)計(jì)的，是一種反饋類型的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，其結(jié)構(gòu)包含環(huán)和自重復(fù)，因此被稱為“循環(huán)”。它專門(mén)用于處理序列數(shù)據(jù)，...
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方差分析（analysis of variance）基本概念一、基本概念 方差分析（analysis of variance）用于研究一個(gè)或多個(gè)分類型自變量與一個(gè)數(shù)值型因變量的關(guān)系。方差分析通過(guò)檢驗(yàn)多個(gè)總體的均值是否相等來(lái)判斷一個(gè)或多...
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人能弘道，非道弘人。
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Seaborn 回歸分析繪圖在正式開(kāi)始任務(wù)前，我們先來(lái)導(dǎo)入工具包，并執(zhí)行魔法指令： 今天使用的數(shù)據(jù)集是關(guān)于顧客小費(fèi)的記錄，可以直接使用 Pandas 讀取該內(nèi)置數(shù)據(jù)集： 讀取結(jié)果： 假設(shè)，我們現(xiàn)在需要研...
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數(shù)據(jù)歸一化轉(zhuǎn)化方法
一、特征二值化 二、特征歸一化 （一）、總和標(biāo)準(zhǔn)化 （二）、標(biāo)準(zhǔn)差標(biāo)準(zhǔn)化 （三）、極大值標(biāo)準(zhǔn)化 （四）、極差標(biāo)準(zhǔn)化（區(qū)間放縮法，0-1標(biāo)準(zhǔn)化） 三、連續(xù)特征變換 四、定性特征...
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數(shù)據(jù)分析：數(shù)據(jù)預(yù)處理--標(biāo)準(zhǔn)化方法優(yōu)劣了解（二）前言 上一篇數(shù)據(jù)分析：數(shù)據(jù)預(yù)處理--標(biāo)準(zhǔn)化初解釋（一）[http://www.itdecent.cn/p/f3619f5d9a80]是在R中初步實(shí)現(xiàn)計(jì)算各類標(biāo)準(zhǔn)化的方法，沒(méi)...
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week18 單隱層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)擬合sinx我已經(jīng)忘了秋天，最凄美的時(shí)節(jié)，含著眼淚我與你分別不想顧忌太多，冬天已經(jīng)來(lái)了，凜冬的湖面望不見(jiàn)春色時(shí)間是星星的眼睛，忘穿我的困惑 11.4 入門(mén)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 介紹了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的四要...
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人生沒(méi)有早知道，只有當(dāng)下酒，眼前人
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Python 中的函數(shù)擬合
很多業(yè)務(wù)場(chǎng)景中，我們希望通過(guò)一個(gè)特定的函數(shù)來(lái)擬合業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)，以此來(lái)預(yù)測(cè)未來(lái)數(shù)據(jù)的變化趨勢(shì)。(比如用戶的留存變化、付費(fèi)變化等)本文主要介紹在 Python 中常用的兩種曲線擬合方...
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用ropls進(jìn)行代謝組PCA, PLS, PLS-DA, OPLS, or OPLS-DA分析簡(jiǎn)介 主成分分析(PCA)和偏最小二乘法(PLS)是對(duì)變量數(shù)超過(guò)樣本數(shù)量或變量之間存在多重共線性的組學(xué)數(shù)據(jù)進(jìn)行可視化、回歸、分類和特征選擇的常用方法。 PLS和正交偏最小二乘...
