Python实现时间序列分析马尔可夫切换自回归模型(MarkovAutoregression算法)项目实战
胖哥真不错
机器学习pythonpython机器学习时间序列分析马尔可夫切换自回归模型项目实战
说明:这是一个机器学习实战项目(附带数据+代码+文档+视频讲解),如需数据+代码+文档+视频讲解可以直接到文章最后获取。1.项目背景时间序列分析中的马尔可夫切换自回归模型(MarkovSwitchingAutoregressionModel,简称MSAR或MarkovAutoregression算法)是一种混合了自回归模型(AutoregressiveModel,AR)和马尔可夫链(MarkovC
Python实现时间序列分析马尔可夫切换动态回归模型(MarkovRegression算法)项目实战
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机器学习pythonpython机器学习时间序列分析马尔可夫切换动态回归模型项目实战
说明:这是一个机器学习实战项目(附带数据+代码+文档+视频讲解),如需数据+代码+文档+视频讲解可以直接到文章最后获取。1.项目背景时间序列分析中的马尔可夫切换动态回归模型(MarkovSwitchingDynamicRegressionModel,MSDRM或简称为MarkovRegression算法)是一种用于处理具有非平稳性和隐藏状态依赖性的时序数据的方法。在该模型中,数据生成过程被认为是在
Python实现时间序列分析季节性自回归综合移动平均外生回归模型(SARIMAX算法)项目实战
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机器学习pythonpython时间序列分析季节性自回归综合移动平均外生回归模型SARIMAX项目实战
说明:这是一个机器学习实战项目(附带数据+代码+文档+视频讲解),如需数据+代码+文档+视频讲解可以直接到文章最后获取。1.项目背景时间序列分析中的季节性自回归综合移动平均外生回归模型(SeasonalAutoregressiveIntegratedMovingAveragewitheXogenousregressors,SARIMAX)是一种统计建模技术,用于分析和预测具有季节性、趋势以及可能受
Python实现时间序列分析AR定阶自回归模型(ar_select_order算法)项目实战
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机器学习pythonpython机器学习时间序列分析AR定阶自回归模型ar_select_order项目实战
说明:这是一个机器学习实战项目(附带数据+代码+文档+视频讲解),如需数据+代码+文档+视频讲解可以直接到文章最后获取。1.项目背景时间序列分析中,AR定阶自回归模型(ARorderselection)是指确定自回归模型(AutoRegressiveModel,AR模型)的阶数p的过程。在AR(p)模型中,当前的时间序列值被表示为过去p个时期的线性组合加上一个误差项。ar_select_order
python机器学习实战|机器学习入门笔记3-Pandas基础知识
小赵同学871
机器学习实战入门笔记python机器学习pandas
文章目录1.Pandas介绍2.案例知识点2.1创建DataFrame2.2创建日期3.DataFrame介绍3.1DataFrame属性3.2DataFrame设置索引3.3基本数据操作3.4DataFrame运算1.Pandas介绍开源的数据挖掘库,用于数据探索,封装了matplotlib,numpy2.案例知识点2.1创建DataFramepd.DataFrame(ndarray,index
Python实现离散选择概率模型(Probit算法)项目实战
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机器学习pythonpython离散选择概率模型Probit算法机器学习项目实战
说明:这是一个机器学习实战项目(附带数据+代码+文档+视频讲解),如需数据+代码+文档+视频讲解可以直接到文章最后获取。1.项目背景Probit模型是经过Logit模型的形式经过变形后得到的,Probit模型假设与标准正态分布的概率分布函数相似。本项目通过Probit算法来构建概率模型。2.数据获取本次建模数据来源于网络(本项目撰写人整理而成),数据项统计如下:编号变量名称描述1x12x23x34
机器学习实战 K-近邻算法
今昔何夕丶
K-近邻算法优点:精度高、对异常值不敏感、无数据输入假定缺点:计算复杂高、空间复杂度高适用数据范围:数值型和标称型一般流程收集数据:可以使用任何方法准备数据:距离计算所需要的数值,最好是结构化的数据结构分析数据:可以使用任何方法训练算法:此步骤不适用于K-近邻算法测试算法:计算错误率使用算法:首先需要输入样本数据和结构化的输出结果,然后运行K-近邻算法判定输入数据分别属于哪个分类,最后应用对计算出
Python实现稳健线性回归模型(rlm算法)项目实战
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机器学习pythonpython机器学习稳健线性回归模型rlm算法项目实战
说明:这是一个机器学习实战项目(附带数据+代码+文档+视频讲解),如需数据+代码+文档+视频讲解可以直接到文章最后获取。1.项目背景稳健回归可以用在任何使用最小二乘回归的情况下。在拟合最小二乘回归时,我们可能会发现一些异常值或高杠杆数据点。已经确定这些数据点不是数据输入错误,也不是来自另一个群落。所以我们没有令人信服的理由将它们排除在分析之外。稳健回归可能是一种好的策略,它是在将这些点完全从分析中
机器学习实战学习记录(github)
monkeyhlj
学习
机器学习实战学习记录(github)可见我的github:https://github.com/monkeyhlj/machine_learning_bymyself刚刚建好,后面的学习记录会一直在这个仓库里面更新。推荐参考资料:https://www.zhihu.com/column/c_1242508311053963264
【机器学习实战】决策树
吵吵人
算法思路在构造决策树时,第一个需要解决的问题就是,如何确定出哪个特征在划分数据分类是起决定性作用,或者说使用哪个特征分类能实现最好的分类效果。这样,为了找到决定性的特征,划分得到最好的结果,我们就需要评估每个特征。当找到最优特征后,依此特征,数据集就被划分为几个数据子集,这些数据自己会分布在该决策点的所有分支中。此时,如果某个分支下的数据属于同一类型,则该分支下的数据分类已经完成,无需进行下一步的
Python实现基于多元线性回归模型进行统计学相互作用和方差分析(anova算法)项目实战
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机器学习python线性回归人工智能机器学习python相互作用方差分析anova算法
说明:这是一个机器学习实战项目(附带数据+代码+文档+视频讲解),如需数据+代码+文档+视频讲解可以直接到文章最后获取。1.项目背景多元线性回归模型(MultipleLinearRegressionModel)是一种统计学方法,用于研究一个或多个自变量(predictors)与因变量(dependentvariable)之间的关系。在模型中,因变量的值通过一个线性函数来预测,该函数包含了自变量的系
Python实现基于广义线性回归模型进行Meta分析(meta_analysis算法)项目实战
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机器学习python线性回归python机器学习广义线性回归模型Meta分析meta_analysis算法项目实战
说明:这是一个机器学习实战项目(附带数据+代码+文档+视频讲解),如需数据+代码+文档+视频讲解可以直接到文章最后获取。1.项目背景对于广义线性回归模型在Meta分析中的应用概念,可能是将其用于处理非正态分布或非线性关系的数据,例如:1.当原始研究的结果数据不是连续型且服从正态分布,而是二项分布(如成功率)、泊松分布(如发病率)或其他分布时,可以通过GLM设定适当的链接函数和分布族来适应。2.在进
Python实现GEE嵌套协方差结构仿真模型(GEE算法)项目实战
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机器学习pythonpython机器学习GEE嵌套协方差结构仿真模型GEE算法项目实战
说明:这是一个机器学习实战项目(附带数据+代码+文档+视频讲解),如需数据+代码+文档+视频讲解可以直接到文章最后获取。1.项目背景广义估计方程(GeneralizedEstimatingEquations,GEE)是一种用于分析具有重复测量或者集群数据的统计方法。在社会学、医学、生物学等多个领域,研究对象的数据往往存在嵌套或群聚结构,即个体的数据不是独立的,而是隶属于某个群体或层级结构中。GEE
Python实现M-Estimators稳健线性回归模型(RLM算法)项目实战
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机器学习pythonpython机器学习M-Estimators稳健线性回归模型RLM算法
说明:这是一个机器学习实战项目(附带数据+代码+文档+视频讲解),如需数据+代码+文档+视频讲解可以直接到文章最后获取。1.项目背景M-Estimators是稳健统计估计中的一个重要概念,它们在处理含有异常值、离群点或者影响点的数据时特别有用。在稳健线性回归(RobustLinearRegression,RLM)模型中,M-Estimators用于替代普通最小二乘法(OLS),以减少这些极端观测值
机器学习——python训练RNN模型实战(傻瓜式教学,小学生都可以学会)代码开源
苏苏不是叔
机器学习pythonrnn
机器学习实战目录第一章python训练线性模型实战第二章python训练决策树模型实战第三章python训练神经网络模型实战第四章python训练支持向量机模型实战第五章python训练贝叶斯分类器模型实战第六章python训练集成学习模型实战第七章python训练聚类模型实战第八章python训练KNN模型实战第九章python训练CNN模型实战第十章python训练RNN模型实战......(
机器学习——python训练决策树模型实战(傻瓜式教学,小学生都可以学会)
苏苏不是叔
机器学习python决策树
机器学习——python训练决策树模型实战目录机器学习——python训练决策树模型实战机器学习实战目录训练一个决策树模型需要经过以下步骤:1.下载数据集2.数据预处理3.加载数据集4.准备训练数据5.创建模型6.训练模型7.测试模型参考资料机器学习实战目录第一章python训练线性模型实战第二章python训练决策树模型实战第三章python训练神经网络模型实战第四章python训练支持向量机模
Maven
Array_06
eclipsejdkmaven
Maven
Maven是基于项目对象模型(POM), 信息来管理项目的构建,报告和文档的软件项目管理工具。
Maven 除了以程序构建能力为特色之外,还提供高级项目管理工具。由于 Maven 的缺省构建规则有较高的可重用性,所以常常用两三行 Maven 构建脚本就可以构建简单的项目。由于 Maven 的面向项目的方法,许多 Apache Jakarta 项目发文时使用 Maven,而且公司
ibatis的queyrForList和queryForMap区别
bijian1013
javaibatis
一.说明
iBatis的返回值参数类型也有种:resultMap与resultClass,这两种类型的选择可以用两句话说明之:
1.当结果集列名和类的属性名完全相对应的时候,则可直接用resultClass直接指定查询结果类
LeetCode[位运算] - #191 计算汉明权重
Cwind
java位运算LeetCodeAlgorithm题解
原题链接:#191 Number of 1 Bits
要求:
写一个函数,以一个无符号整数为参数,返回其汉明权重。例如,‘11’的二进制表示为'00000000000000000000000000001011', 故函数应当返回3。
汉明权重:指一个字符串中非零字符的个数;对于二进制串,即其中‘1’的个数。
难度:简单
分析:
将十进制参数转换为二进制,然后计算其中1的个数即可。
“
浅谈java类与对象
15700786134
java
java是一门面向对象的编程语言,类与对象是其最基本的概念。所谓对象,就是一个个具体的物体,一个人,一台电脑,都是对象。而类,就是对象的一种抽象,是多个对象具有的共性的一种集合,其中包含了属性与方法,就是属于该类的对象所具有的共性。当一个类创建了对象,这个对象就拥有了该类全部的属性,方法。相比于结构化的编程思路,面向对象更适用于人的思维
linux下双网卡同一个IP
被触发
linux
转自:
http://q2482696735.blog.163.com/blog/static/250606077201569029441/
由于需要一台机器有两个网卡,开始时设置在同一个网段的IP,发现数据总是从一个网卡发出,而另一个网卡上没有数据流动。网上找了下,发现相同的问题不少:
一、
关于双网卡设置同一网段IP然后连接交换机的时候出现的奇怪现象。当时没有怎么思考、以为是生成树
安卓按主页键隐藏程序之后无法再次打开
肆无忌惮_
安卓
遇到一个奇怪的问题,当SplashActivity跳转到MainActivity之后,按主页键,再去打开程序,程序没法再打开(闪一下),结束任务再开也是这样,只能卸载了再重装。而且每次在Log里都打印了这句话"进入主程序"。后来发现是必须跳转之后再finish掉SplashActivity
本来代码:
// 销毁这个Activity
fin
通过cookie保存并读取用户登录信息实例
知了ing
JavaScripthtml
通过cookie的getCookies()方法可获取所有cookie对象的集合;通过getName()方法可以获取指定的名称的cookie;通过getValue()方法获取到cookie对象的值。另外,将一个cookie对象发送到客户端,使用response对象的addCookie()方法。
下面通过cookie保存并读取用户登录信息的例子加深一下理解。
(1)创建index.jsp文件。在改
JAVA 对象池
矮蛋蛋
javaObjectPool
原文地址:
http://www.blogjava.net/baoyaer/articles/218460.html
Jakarta对象池
☆为什么使用对象池
恰当地使用对象池化技术,可以有效地减少对象生成和初始化时的消耗,提高系统的运行效率。Jakarta Commons Pool组件提供了一整套用于实现对象池化
ArrayList根据条件+for循环批量删除的方法
alleni123
java
场景如下:
ArrayList<Obj> list
Obj-> createTime, sid.
现在要根据obj的createTime来进行定期清理。(释放内存)
-------------------------
首先想到的方法就是
for(Obj o:list){
if(o.createTime-currentT>xxx){
阿里巴巴“耕地宝”大战各种宝
百合不是茶
平台战略
“耕地保”平台是阿里巴巴和安徽农民共同推出的一个 “首个互联网定制私人农场”,“耕地宝”由阿里巴巴投入一亿 ,主要是用来进行农业方面,将农民手中的散地集中起来 不仅加大农民集体在土地上面的话语权,还增加了土地的流通与 利用率,提高了土地的产量,有利于大规模的产业化的高科技农业的 发展,阿里在农业上的探索将会引起新一轮的产业调整,但是集体化之后农民的个体的话语权 将更少,国家应出台相应的法律法规保护
Spring注入有继承关系的类(1)
bijian1013
javaspring
一个类一个类的注入
1.AClass类
package com.bijian.spring.test2;
public class AClass {
String a;
String b;
public String getA() {
return a;
}
public void setA(Strin
30岁转型期你能否成为成功人士
bijian1013
成功
很多人由于年轻时走了弯路,到了30岁一事无成,这样的例子大有人在。但同样也有一些人,整个职业生涯都发展得很优秀,到了30岁已经成为职场的精英阶层。由于做猎头的原因,我们接触很多30岁左右的经理人,发现他们在职业发展道路上往往有很多致命的问题。在30岁之前,他们的职业生涯表现很优秀,但从30岁到40岁这一段,很多人
[Velocity三]基于Servlet+Velocity的web应用
bit1129
velocity
什么是VelocityViewServlet
使用org.apache.velocity.tools.view.VelocityViewServlet可以将Velocity集成到基于Servlet的web应用中,以Servlet+Velocity的方式实现web应用
Servlet + Velocity的一般步骤
1.自定义Servlet,实现VelocityViewServl
【Kafka十二】关于Kafka是一个Commit Log Service
bit1129
service
Kafka is a distributed, partitioned, replicated commit log service.这里的commit log如何理解?
A message is considered "committed" when all in sync replicas for that partition have applied i
NGINX + LUA实现复杂的控制
ronin47
lua nginx 控制
安装lua_nginx_module 模块
lua_nginx_module 可以一步步的安装,也可以直接用淘宝的OpenResty
Centos和debian的安装就简单了。。
这里说下freebsd的安装:
fetch http://www.lua.org/ftp/lua-5.1.4.tar.gz
tar zxvf lua-5.1.4.tar.gz
cd lua-5.1.4
ma
java-14.输入一个已经按升序排序过的数组和一个数字, 在数组中查找两个数,使得它们的和正好是输入的那个数字
bylijinnan
java
public class TwoElementEqualSum {
/**
* 第 14 题:
题目:输入一个已经按升序排序过的数组和一个数字,
在数组中查找两个数,使得它们的和正好是输入的那个数字。
要求时间复杂度是 O(n) 。如果有多对数字的和等于输入的数字,输出任意一对即可。
例如输入数组 1 、 2 、 4 、 7 、 11 、 15 和数字 15 。由于
Netty源码学习-HttpChunkAggregator-HttpRequestEncoder-HttpResponseDecoder
bylijinnan
javanetty
今天看Netty如何实现一个Http Server
org.jboss.netty.example.http.file.HttpStaticFileServerPipelineFactory:
pipeline.addLast("decoder", new HttpRequestDecoder());
pipeline.addLast(&quo
java敏感词过虑-基于多叉树原理
cngolon
违禁词过虑替换违禁词敏感词过虑多叉树
基于多叉树的敏感词、关键词过滤的工具包,用于java中的敏感词过滤
1、工具包自带敏感词词库,第一次调用时读入词库,故第一次调用时间可能较长,在类加载后普通pc机上html过滤5000字在80毫秒左右,纯文本35毫秒左右。
2、如需自定义词库,将jar包考入WEB-INF工程的lib目录,在WEB-INF/classes目录下建一个
utf-8的words.dict文本文件,
多线程知识
cuishikuan
多线程
T1,T2,T3三个线程工作顺序,按照T1,T2,T3依次进行
public class T1 implements Runnable{
@Override
 
spring整合activemq
dalan_123
java spring jms
整合spring和activemq需要搞清楚如下的东东1、ConnectionFactory分: a、spring管理连接到activemq服务器的管理ConnectionFactory也即是所谓产生到jms服务器的链接 b、真正产生到JMS服务器链接的ConnectionFactory还得
MySQL时间字段究竟使用INT还是DateTime?
dcj3sjt126com
mysql
环境:Windows XPPHP Version 5.2.9MySQL Server 5.1
第一步、创建一个表date_test(非定长、int时间)
CREATE TABLE `test`.`date_test` (`id` INT NOT NULL AUTO_INCREMENT ,`start_time` INT NOT NULL ,`some_content`
Parcel: unable to marshal value
dcj3sjt126com
marshal
在两个activity直接传递List<xxInfo>时,出现Parcel: unable to marshal value异常。 在MainActivity页面(MainActivity页面向NextActivity页面传递一个List<xxInfo>): Intent intent = new Intent(this, Next
linux进程的查看上(ps)
eksliang
linux pslinux ps -llinux ps aux
ps:将某个时间点的进程运行情况选取下来
转载请出自出处:http://eksliang.iteye.com/admin/blogs/2119469
http://eksliang.iteye.com
ps 这个命令的man page 不是很好查阅,因为很多不同的Unix都使用这儿ps来查阅进程的状态,为了要符合不同版本的需求,所以这个
为什么第三方应用能早于System的app启动
gqdy365
System
Android应用的启动顺序网上有一大堆资料可以查阅了,这里就不细述了,这里不阐述ROM启动还有bootloader,软件启动的大致流程应该是启动kernel -> 运行servicemanager 把一些native的服务用命令启动起来(包括wifi, power, rild, surfaceflinger, mediaserver等等)-> 启动Dalivk中的第一个进程Zygot
App Framework发送JSONP请求(3)
hw1287789687
jsonp跨域请求发送jsonpajax请求越狱请求
App Framework 中如何发送JSONP请求呢?
使用jsonp,详情请参考:http://json-p.org/
如何发送Ajax请求呢?
(1)登录
/***
* 会员登录
* @param username
* @param password
*/
var user_login=function(username,password){
// aler
发福利,整理了一份关于“资源汇总”的汇总
justjavac
资源
觉得有用的话,可以去github关注:https://github.com/justjavac/awesome-awesomeness-zh_CN 通用
free-programming-books-zh_CN 免费的计算机编程类中文书籍
精彩博客集合 hacke2/hacke2.github.io#2
ResumeSample 程序员简历
用 Java 技术创建 RESTful Web 服务
macroli
java编程WebREST
转载:http://www.ibm.com/developerworks/cn/web/wa-jaxrs/
JAX-RS (JSR-311) 【 Java API for RESTful Web Services 】是一种 Java™ API,可使 Java Restful 服务的开发变得迅速而轻松。这个 API 提供了一种基于注释的模型来描述分布式资源。注释被用来提供资源的位
CentOS6.5-x86_64位下oracle11g的安装详细步骤及注意事项
超声波
oraclelinux
前言:
这两天项目要上线了,由我负责往服务器部署整个项目,因此首先要往服务器安装oracle,服务器本身是CentOS6.5的64位系统,安装的数据库版本是11g,在整个的安装过程中碰到很多的坑,不过最后还是通过各种途径解决并成功装上了。转别写篇博客来记录完整的安装过程以及在整个过程中的注意事项。希望对以后那些刚刚接触的菜鸟们能起到一定的帮助作用。
安装过程中可能遇到的问题(注
HttpClient 4.3 设置keeplive 和 timeout 的方法
supben
httpclient
ConnectionKeepAliveStrategy kaStrategy = new DefaultConnectionKeepAliveStrategy() {
@Override
public long getKeepAliveDuration(HttpResponse response, HttpContext context) {
long keepAlive
Spring 4.2新特性-@Import注解的升级
wiselyman
spring 4
3.1 @Import
@Import注解在4.2之前只支持导入配置类
在4.2,@Import注解支持导入普通的java类,并将其声明成一个bean
3.2 示例
演示java类
package com.wisely.spring4_2.imp;
public class DemoService {
public void doSomethin