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- 2024-10-22时间序列分析
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- 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
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- 2024-10-10机器学习 10大算法
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- 2024-08-31Jax 快速上工指南——实现一个 Jax.fit
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- 2024-08-23基础组件:图片
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- 2024-08-20深度学习--时间序列预测方法总结
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- 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
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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
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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
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麻雀算法加上bp网络importnumpyasnpimporttensorflowastffromtensorflow.keras.datasetsimportmnistfromtensorflow.keras.utilsimportto_categoricalfromtensorflow.keras.modelsimportModelfromtensorflow.keras.layersimportInput,Conv2D,MaxPoolin
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