二次判别分析(QDA)和Python实现
我们将在本文中介绍的模型属于称为高斯判别分析（GDA）模型的类别。 请注意，高斯判别分析模型是生成模型！尽管它的名字叫做判别模型，但是他是生成模型。给定N个输入变量x和相应的目标变量t的训练数据集，GDA模型假设类条件密度是正态分布的其中μ为类特有的均值向量，σ为类特有的协方差矩阵。利用贝...
一文速学-时间序列分析算法之移动平均模型(MA)详解+Python实例代码
前言有一段时间没有继续更新时间序列分析算法了，传统的时间序列预测算法已经快接近尾声了。按照我们系列文章的讲述顺序来看，还有四个算法没有提及：平稳时间序列预测算法都是大头，比较难以讲明白。但是这个系列文章如果从头读到尾，细细品味研究的话，会发现时间序列预测算法从始至终都在做一件事，也就是如何更好的利用...
猿创征文｜时间序列分析算法之二次指数平滑法和三次指数平滑法详解+Python代码实现
前言好久没来更时间序列分析算法了，今天把平滑法这一个常用且宽泛的时序算法给补完。这篇文章完结了就代表整个传统时序预测算法讲完了。文章内容是紧接着上篇文章：一文速学-时间序列分析算法之指数平滑法详解+Python代码实现_fanstuck的博客-CSDN博客_指数平滑法python下篇文章就是详解单变...
一文速学-时间序列分析算法之指数平滑法详解+Python代码实现
前言前两篇文章已经将时间序列分析算法的移动平均法系列讲的很详细清晰了：一文速学-时间序列分析算法之加权移动平均法详解+Python代码实现一文速学-时间序列分析算法之一次移动平均法和二次移动平均法详解+实例代码相信大家看完都有一定的计算基础以及理解时序预测算法要做的事情，计算原理无非就是根据时间滑窗...
一文速学-时间序列分析算法之加权移动平均法详解+Python代码实现
前言时间序列法并不属于机器学习而是统计分析法，供预测用的历史数据资料有的变化表现出比较强的规律性，由于它过去的变动趋势将会连续到未来，这样就可以直接利用过去的变动趋势预测未来。但多数的历史数据由于受偶然性因素的影响，其变化不太规则。利用这些资料时，要消除偶然性因素的影响，把时间序列作为随机变量序列，...
一文速学-特征数据类别分析与预处理方法详解+Python代码
前言当我们开始准备数据建模、构建机器学习模型的时候，第一时间考虑的不应该是就考虑到选择模型的种类和方法。而是首先拿到特征数据和标签数据进行研究，挖掘特征数据包含的信息以及思考如何更好的处理这些特征数据。那么数据类型本身代表的含义就需要我们进行思考，究竟是定量计算还是进行定类分析更好呢？这就是这篇文章...
AHP层次分析法Python代码：让AHP帮你选一个最符合你的礼物
前言送什么礼物才能让女人满意，男人苦不堪言。像我这种有选择恐惧症的，每当节日来临一堆东西摆在面前都不知道挑啥（bushi，确实我还没有女友，落泪）。干脆就整个AHP帮咱挑选一个适合送给对象或者自己（也要爱自己喔~）的礼物，AHP原理其实都不需要理解，咱们会实...
PCA主成分分析的可视化（Python）
在这篇教程中，你将发现如何使用PCA可视化数据，并且使用可视化来帮助确定用于降维的参数。读完这篇教程后，你会了解：如何使用PCA可视化高维数据什么是PCA中的解释性方差从高维数据PCA的结果中直观地观察解释性方差让我们一起开始吧教程概览这篇教程分成两部分，分别是：高维数据的散点图可视化解释性方差前提...
数据可视化分析除了需要编码的Python，还有更简单的方式吗？
大数据、数据分析的兴起和火爆，也带动了数据可视化的广泛应用。说起数据分析和可视化的关系，就好比你为一堆散乱的拼图写了一份说明，告诉他这个数据是什么样子，代表什么。可以说，数据可视化虽然不是必不可少的，但却是可以加快效率，为报告锦上添花的。今天，说起数据可视化，我们就不得不...
利用Scikit-Learn对数据进行逻辑回归分析的步骤是什么呢？
利用Scikit-Learn对数据进行逻辑回归分析的步骤是什么呢？
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