原文链接https://www.cnblogs.com/zhouzhendong/p/9069171.html　　给定一个股票连续$n$个时间点的价位，问有多少段股票走势在间隔$m$单位时间之后重现？　　$nleq5imes10^4,mleq10$　　和 http://www.cnblogs.com/zhou...

importpandasaspddata_path='/Users/chenyi/Documents/housing.csv'housing=pd.read_csv(data_path)housing.info()housing.head()housing.describe()housing.hist(bins=50,...

    实验设备与软件环境硬件环境：内存ddr34G及以上的x86架构主机一部系统环境：windows软件环境：Anaconda2(64位)，python3.5，jupyter内核版本：window10.0实验内容和原理（1）实验内容：使用k近邻算法改进约会网站的配对效果。海伦使...

importnumpyasnpimporttensorflowastfimportmatplotlib.pyplotasplt#定义RNN的参数。HIDDEN_SIZE=30#LSTM中隐藏节点的个数。NUM_LAYERS=2#LSTM的层数。TIMESTEPS=10#循环神经网络的训练序列长度。TRAINING_ST...

      ，除了部分指标主观和难以测量外，该数据还存在一个问题，数据集中有30%的值是缺失的。下面将首先介绍如何处理数据集中的数据缺失问题，然后再利用Logistic回归和随机梯度上升算法来预测病马的生死。准备数据：处理被据中的缺失值因为有时候数据相当昂贵，...

解决策树如何预测患者需要佩戴的隐形眼镜类型。使用小数据集，我们就可以利用决策树学到很多知识：眼科医生是如何判断患者需要佩戴的镜片类型；一旦理解了决策树的工作原理，我们甚至也可以帮助人们判断需要佩戴的镜片类型。    隐形眼镜数据集是非常著名的数据集，它包含很多患者眼部状况的观察条...

通常数据库可以生成唯一的ID，最多的就是数字序列，也有像MongoDB这样产生组合序列的，不过这种形式的ID由于是序列，是可以预测的。如果想得到不可预测且唯一的ID，方法还是有的。下面主要以Node.js的环境为例。Github上有个 node-uuid 项目，它可以快速地生成符合 RFC...

1.  kaggle泰坦尼克数据titanic完整下载，原作者良心分享https://download.csdn.net/download/lansui7312/9936840 2.缺失值处理#-*-coding:utf-importpandasaspdimportnumpyasnpfro...

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定性预测方法是一种依靠人的主观判断预测未来的方法。这种方法不可能提供有关事件的确切的定量的概念，而只能定性的估计某一事件的发展趋势、优劣程度和发生的概率。预测是否准确完全取决于预测者的知识和经验。进行定性预测时，虽然为了汇总个人意见和综合的说明问题，也需将定性的资料进行量化，但并不改变这种方法的性质。定性预测一般用于对...

本文结构：时间序列分析？什么是ARIMA？ARIMA数学模型？input，output是什么？怎么用？－代码实例常见问题？时间序列分析？时间序列，就是按时间顺序排列的，随时间变化的数据序列。生活中各领域各行业太多时间序列的数据了，销售额，顾客数，访问量，股价，油价，GDP，气温。。。随机过程的特征有均值、方差、协方差等...

DNA、RNA和蛋白三个层面的可逆修饰示意图（Fuetal.NatureReviewsGenetics,2014）DNA和蛋白存在各种修饰，RNA也不例外，目前已知的RNA修饰已经超过上百种。RNA根据编码性可分为编码RNA（protein-codingRNA）和非编码RNA（noncodingRNA）两大类，这些RN...

基于估计的无约束预测控制1.引言    基本上这两个部分都是在线性理论的框架下，利用状态空间法来建模、求解控制律。状态空间模型在理论分析上具有很强的优越性，但实际应用中能直接准确且经济地获取系统状态并不容易。有些状态，尤其是温度(如火箭喷口温度等)只能间接估计，因此我们可以使用状...

通过对原始数据的处理挖掘系统变动规律，建立相应微分方程，从而预测事物未来发展状况。 优点：对于不确定因素的复杂系统预测效果较好，且所需样本数据较小； 缺点：基于指数率的预测没有考虑系统的随机性，中长期预测精度较差。灰色预测模型在多种因素共同影响且内部因素难以全部划定，因素间关系复杂隐蔽，可利用的数据...

神经网络解决多类分类问题的本质是把原分类问题分解为一类对其他类（one-vs-all）的二类分类问题在二分类中要把标签设置为（0，1），在多分类问题中要把标签设置为ont-hot标签，也就是（0，0，1，0）此类的格式，1表示属于某个类。分类和回归的损失函数：分类二分类采用binary_crossentropy,最后一...