Python代做:CSC411 Digit Classification
In this assignment, you will compare the characteristics and performance of different classifiers,
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用Python的一个优势便是十分适合Text processing,由于Python内建了许多函数,对于文字、字符的处理十分便捷
高大上的Elections,特别是在大选中,投票往往会采用电子选箱,也就是智能选举系统。
Tic-tac-toe is a two-player game that children often play to pass the time.
案例数据集是在线零售业务的交易数据,采用Python为编程语言,采用Hadoop存储数据,采用Spark对数据进行处理分析,并使用Echarts做数据可视化。
Twitter是一家美国社交网络及微博客服务的网站,致力于服务公众对话。
预测股票价格,并在合适的时间产生交易策略实现收益,一直是一个热门的问题,到现在为止也提出了很多预测方法。
本文包含一些直观的示例来说明 copula 理论的核心概念。
时序数据的聚类方法
支持向量回归(SVR)是一种回归算法,它应用支持向量机(SVM)的类似技术进行回归分析。
最近我们被客户要求撰写关于量化交易的研究报告。
这篇文章讨论了自回归综合移动平均模型 (ARIMA) 和自回归条件异方差模型 (GARCH) 及其在股票市场预测中的应用。
在这篇文章中,我们讨论了基于gensim 包来可视化主题模型 (LDA) 的输出和结果的技术 。
在量化金融中,我们学习了各种时间序列分析技术以及如何使用它们。
在这篇文章中,我将扩展从数据推断概率的示例,考虑 0 和 1之间的所有(连续)值,而不是考虑一组离散的候选概率。
T-distributed Stochastic Neighbor Embedding (T-SNE) 是一种可视化高维数据的工具。
关联规则学习 在机器学习中用于发现变量之间的有趣关系。
时间序列是以固定时间_区间_记录的观察序列。
本文描述了训练支持向量回归模型的过程,该模型用于预测基于几个天气变量、一天中的某个小时、以及这一天是周末/假日/在家工作日还是普通工作日的用电量。
本文探索Python中的长短期记忆(LSTM)网络,以及如何使用它们来进行股市预测。
简单地说,copulas是具有均匀边际的联合分布函数。
我们可以很容易地用Keras序列模型拟合回归数据并预测测试数据。
最近我们被客户要求撰写关于使用长短期记忆网络(LSTM)来拟合一个不稳定的时间序列的研究报告。
回归算法最小角回归(LARS)通过高维数据的线性组合提供变量。
基本的Prophet模型是一个可分解的单变量时间序列模型,结合了趋势、季节性和节假日效应。
本文学习创建时间序列预测的步骤,关注Dickey-Fuller检验、指数加权平均(EWMA)和ARIMA(自回归移动平均)模型,从理论上学习这些概念以及它们在python和R中的实现。
最近我们被客户要求撰写关于预测销量时间序列的研究报告。指数平滑模型是基于对数据趋势和季节性的描述,而ARIMA模型则是为了描述数据的自相关性。
时间序列 被定义为一系列按时间顺序索引的数据点。时间顺序可以是每天,每月或每年。
预测股价已经受到了投资者,政府,企业和学者广泛的关注。然而,数据的非线性和非平稳性使得开发预测模型成为一项复杂而具有挑战性的任务。
时间序列为预测未来数据提供了方法。根据先前的值,时间序列可用于预测经济,天气的趋势。
假设我们期望因变量由潜在协变量子集的线性组合确定。
最近我们被客户要求撰写关于时间序列预测的研究报告。时间序列预测问题是预测建模问题中的一种困难类型。
模型表现差异很大的可能原因是什么?换句话说,为什么在别人评估我们的模型时会失去稳定性?
风险价值(VaR)用于尝试量化指定时间范围内公司或投资组合中的财务风险水平。VaR提供了一段时间内投资组合的最大损失的估计,您可以在各种置信度水平上进行计算。
在数据科学学习之旅中,我经常处理日常工作中的时间序列数据集,并据此做出预测。
深度学习的预测建模是现代开发人员需要了解的一项技能。
在本教程中,我们将讨论一种非常强大的优化(或自动化)算法,即网格搜索算法。
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我想研究如何使用pymc3在贝叶斯框架内进行线性回归。根据从数据中学到的知识进行推断。
在强化学习中,我们有兴趣确定一种最大化获取奖励的策略。假设环境是马尔可夫决策过程 (MDP)的理想模型 ,我们可以应用动态编程方法来解决强化学习问题。
用户和产品的潜在特征编写推荐系统矩阵分解工作原理使用潜在表征来找到类似的产品。
最近我们被客户要求撰写关于决策树分类的研究报告。将使用著名的iris数据集,该数据集对各种不同的iris类型进行各种测量。
特征提取。但是这里我们需要更深入的数据清理。数据清理是在数据集,表格,文本等上完成的。如何在图像上完成?
最近我们被客户要求撰写关于开发具有多个输出的文本分类模型的研究报告。
从网站提取数据的方法称为网络抓取。
深度学习无处不在。在本文中,我们将使用Keras进行文本分类。
在Python中自然语言处理生成词云WordCloud
在本文中,您将看到如何在Python中执行对象检测。
在本文中,我们将研究FastText,它是用于单词嵌入和文本分类的另一个极其有用的模块。
时间序列预测是指我们必须根据时间相关的输入来预测结果的问题类型。
深度学习技术已用于各种文本生成任务,例如写作诗歌,生成电影脚本甚至创作音乐。
在本文中,您将看到如何使用Python的Numpy库解决线性方程组。
在本文中,我们将看到如何创建语言翻译模型,这也是神经机器翻译的非常著名的应用。
如今,几乎我们使用的每个应用程序中都有大量数据- 听音乐, 浏览朋友的图像,或者 观看新的预告片
随着Web应用程序的发展和使用的增加,用例也变得多样化。
诸如长期短期记忆网络(LSTM)之类的高级深度学习模型能够捕获时间序列数据中的模式,因此可用于对数据的未来趋势进行预测。
R、Python、Open Refine采集pdf数据,清理数据和格式化数据
数据科学Apriori算法是一种数据挖掘技术,用于挖掘频繁项集和相关的关联规则。
使用R和Python进行分析的主要好处之一是,它们充满活力的开源生态系统中总是有新的和免费提供的服务。
用Prophet在Python中进行时间序列预测
本文讲解了使用PyMC3进行基本的贝叶斯统计分析过程。
python算法对音频信号处理Sonification :Gauss-Seidel迭代算法
以下是创建图表,检测其中的社区,然后在少于10行的python中使用由其社区着色的节点进行可视化的方法:
python研究汽车传感器数据统计可视化分析
二十多年来,自动发现裸体图片一直是计算机视觉中的中心问题,并且由于其悠久的历史和直接的目标,它成为该领域如何发展的一个很好的例子。
python暗网市场关联规则学习菜篮子分析
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