FIT
  • 2024-11-01sklearn当中fit_transform和transform方法的区别;数据标准化
    为什么要标准化?如何标准化?内容fit_transform和transform的区别这两个方法都用于对数据进行转换,但它们的适用场景和作用略有不同。1.fit_transform()作用:对数据执行拟合(fit)和转换(transform)操作。用法:用于训练数据,计算均值和标准差等统计量,并基于这些统计量对数据进行转
  • 2024-10-22时间序列分析
    以下是使用Python进行时间序列分析的十个示例代码,这些代码涵盖了不同的时间序列分析方法,包括ARIMA、季节性分解、指数平滑等。1.自回归(AR)模型fromstatsmodels.tsa.ar_modelimportAutoRegimportnumpyasnp#生成示例数据data=np.random.randn(100).cumsum()#拟合A
  • 2024-10-17PHAS0051: Data Analysis Problem
    PHAS0051:DataAnalysisProblemSheet2024/25Page1PHAS0051DataAnalysisProblemSheet2024/25Fourquestionstotalling42marksSubmissiondeadline5pm,Monday21stOctober.SoRAsubmissiondeadline5pm,Wednesday30thOctober.SubmissionviaTurnitinass
  • 2024-10-14【uniapp】video在公众号自动播放事件及使用object-fit使内容填充不留黑边
     视频组件官网:https://uniapp.dcloud.net.cn/component/video.html使用object-fit使内容填充不留黑边object-fitcontain当视频大小与video容器大小不一致时,视频的表现形式。contain:包含,fill:填充,cover:覆盖 在template中添加<template><view
  • 2024-10-10机器学习 10大算法
    目录一、算法特点1.KNN分类算法2.线性回归3.逻辑回归4.支持向量机(SVM)5.决策树6.随机森林7.朴素贝叶斯8.梯度提升(GradientBoosting)9.集成学习10.神经网络二、应用代码1.KNN分类算法2.线性回归3.逻辑回归4.支持向量机(SVM)5.决策树6.随机森林7.朴素贝叶斯8.K-均
  • 2024-09-18使用梯度下降法实现多项式回归
    使用梯度下降法实现多项式回归实验目的本实验旨在通过梯度下降法实现多项式回归,探究不同阶数的多项式模型对同一组数据的拟合效果,并分析样本数量对模型拟合结果的影响。实验材料与方法数据准备生成训练样本:我们首先生成了20个训练样本,其中自变量X服从均值为0,方差为1的标准正
  • 2024-08-31Jax 快速上工指南——实现一个 Jax.fit
    前言本文适用对象:任何接触过TensorFlow,Pytorch,Keras并且已经开始了解或尝鲜Jax的人群。如果是没有接触过任何深度学习框架的人群,这篇文章可能不适合你。在开始学习之前,你应该对PyTorch或TensorFlow有一定的了解。Jax可能是一个比较难学的库,但值得一学。为什么使用Jax
  • 2024-08-23基础组件:图片
    Flutter中,我们可以通过Image组件来加载并显示图片,Image的数据源可以是asset、文件、内存以及网络。ImageProviderImageProvider是一个抽象类,主要定义了图片数据获取的接口load(),从不同的数据源获取图片需要实现不同的ImageProvider,如AssetImage是实现了从Asset中加载图片的I
  • 2024-08-20深度学习--时间序列预测方法总结
    时间序列预测是分析和预测一系列时间顺序数据的方法。不同的时间序列预测方法在应用中根据数据特征和目标有不同的适用性。以下是时间序列预测方法的详细总结,包括概念、原理和Python实现代码。1.简单平均法(SimpleAverageMethod)概念与原理:简单平均法是最简单的时间序列
  • 2024-08-18粒子群算法初步与在求函数最值上的应用
    粒子群算法是一种优化算法,也是一种启发式算法。按照预定的策略实行搜索,在搜索过程中获取的中间信息不用来改进策略,称为盲目搜索;反之,如果利用了中间信息来改进搜索策略则称为启发式搜索。蒙特卡罗模拟用来求解优化问题就是盲目搜索,还有大家熟悉的枚举法也是盲目搜索。因为其并没有
  • 2024-08-17CSS fit-content属性:弹性布局的利器
  • 2024-08-15因果推断 uplift特征编码方式选择
    对于UpliftRandomForestClassifier模型,特别是在处理具有多个类别且分布不均匀的分类变量时,选择合适的特征编码方法非常重要。考虑到这种情况,以下是一些建议的特征编码方法:TargetEncoding(目标编码)这种方法特别适合处理高基数(多类别)的分类变量,并且能够捕捉类别与目标变量
  • 2024-08-14R 语言GJR-GARCH、GARCH-t、GARCH-ged分析金融数据波动性预测、检验、可视化
    全文链接:https://tecdat.cn/?p=37354原文出处:拓端数据部落公众号 在当今复杂多变的金融市场中,准确理解和预测股票指数的走势对于投资者和金融机构而言至关重要。GARCH模型作为一种有效的工具,能够捕捉金融时间序列数据中的波动聚集性和异方差性,为我们提供更深入的市场洞察。准
  • 2024-08-14前端可视化大屏适配方案
    最开始比较流行的三大解决方式:rem方案动态设置 HTML 根字体大小和 body 字体大小,配合百分比或者 vw/vh 实现容器宽高、字体大小、位移的动态调整vw/vh方案将像素值(px)按比例换算为视口宽度(vw)和视口高度(vh),能够实时计算图表尺寸、字体大小等scale方案根据宽高
  • 2024-08-07不用一分钟,理解css中repeat函数的auto-fill和auto-fit
    相信大家在使用grid布局时,总难免会使用到grid-template-columns:repeat(auto-fit,minmax(200px,1fr));这里的auto-fit很好理解,就是按照容器大小和元素数量,将网格自动分成多少列。比如有4个元素时:页面宽度200px,则每行有一个元素页面宽度800px,则每行有四个元素,页面宽度
  • 2024-08-05深入理解 Scikit-Learn 中的 fit, transform 和 fit_transform
    #深入理解Scikit-Learn中的fit,transform和fit_transform在使用Scikit-Learn进行数据处理和机器学习建模时,经常会遇到三个重要的方法:`fit`、`transform`和`fit_transform`。它们是Scikit-Learn中用于数据预处理、特征提取和模型训练的核心方法。本文将详细解释这
  • 2024-08-02[CSS] max-content, min-content, fit-content
    max-contenthttps://developer.mozilla.org/en-US/docs/Web/CSS/max-contentThe max-content sizingkeywordrepresentsthemaximum intrinsicsize ofthecontent.Fortextcontentthismeansthatthecontentwillnotwrapatallevenifitcausesoverflows.
  • 2024-07-31数据探索的聚宝盆:sklearn中分层特征聚类技术全解析
    数据探索的聚宝盆:sklearn中分层特征聚类技术全解析在机器学习领域,聚类是一种无监督学习方法,用于将数据集中的样本划分为若干个组或“簇”,使得同一组内的样本相似度高,而不同组间的样本相似度低。当数据集中包含分层特征时,即特征本身具有某种层次结构,传统的聚类算法可能无法
  • 2024-07-21AI - 数据处理 - fit、transform、fit_transform 区别
    总结fit_transform=fit+transform的组合,整个过程既包括了训练又包含了转换。fit_transform对数据先拟合fit,找到数据的整体指标,如均值、方差、最大值最小值等,然后对数据集进行转换transform,从而实现数据的标准化、归一化操作。如果要想在fit_transform的过程中查看数
  • 2024-07-17机器学习实战笔记2特征编码
    特征编码我们要做的就是将数据的一列目标字段编码importpandasaspddata={'size':['XL','L','M','L','M'],'color':['red','green','blue','green','red']
  • 2024-07-07【机器学习】机器学习与时间序列分析的融合应用与性能优化新探索
    文章目录引言第一章:机器学习在时间序列分析中的应用1.1数据预处理1.1.1数据清洗1.1.2数据归一化1.1.3数据增强1.2模型选择1.2.1自回归模型1.2.2移动平均模型1.2.3长短期记忆网络1.2.4卷积神经网络1.3模型训练1.3.1梯度下降1.3.2随机梯度下降1.3.3Adam优
  • 2024-06-21Python统计实战:一题搞定一元线性回归分析、模型诊断分析
    为了解决特定问题而进行的学习是提高效率的最佳途径。这种方法能够使我们专注于最相关的知识和技能,从而更快地掌握解决问题所需的能力。(以下练习题来源于《统计学—基于Python》。联系获取完整数据和Python源代码文件。)练习题下面是来自R语言的anscombeh数据集(前3行和后3行
  • 2024-06-20HCIA 15 AC+FIT AP结构WLAN基础网络
    本例配置AC+FIT,即瘦AP+AC组网。生活中家庭上网路由器是胖AP,相当于AC+FIT二合一集成到一个设备上。1.实验介绍及拓扑某企业网络需要用户通过WLAN接入网络,以满足移动办公的最基本需求。1.AC采用旁挂核心组网方式,AC与AP处于同一个二层网络。2.AC作为DHCP服务器给AP
  • 2024-06-02囚徒5.3_SSA_BP算法
    麻雀算法加上bp网络importnumpyasnpimporttensorflowastffromtensorflow.keras.datasetsimportmnistfromtensorflow.keras.utilsimportto_categoricalfromtensorflow.keras.modelsimportModelfromtensorflow.keras.layersimportInput,Conv2D,MaxPoolin
  • 2024-05-27OpenCV算法解析 - 最小二乘法&RANSAC思想
    OpenCVOpenCV是一个开源的计算机视觉库,可以从http://opencv.org获取。OpenCV库用C语言和C++语言编写,可以在Windows、Linux、MacOSX等系统运行。同时也在积极开发Python、Java、Matlab以及其他一些语言的接口,将库导入安卓和iOS中为移动设备开发应用。OpenCV设