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
LeetCode[Math] - #66 Plus One
Cwind
javaLeetCode题解AlgorithmMath
原题链接:#66 Plus One
要求:
给定一个用数字数组表示的非负整数,如num1 = {1, 2, 3, 9}, num2 = {9, 9}等,给这个数加上1。
注意:
1. 数字的较高位存在数组的头上,即num1表示数字1239
2. 每一位(数组中的每个元素)的取值范围为0~9
难度:简单
分析:
题目比较简单,只须从数组
JQuery中$.ajax()方法参数详解
AILIKES
JavaScriptjsonpjqueryAjaxjson
url: 要求为String类型的参数,(默认为当前页地址)发送请求的地址。
type: 要求为String类型的参数,请求方式(post或get)默认为get。注意其他http请求方法,例如put和 delete也可以使用,但仅部分浏览器支持。
timeout: 要求为Number类型的参数,设置请求超时时间(毫秒)。此设置将覆盖$.ajaxSetup()方法的全局
JConsole & JVisualVM远程监视Webphere服务器JVM
Kai_Ge
JVisualVMJConsoleWebphere
JConsole是JDK里自带的一个工具,可以监测Java程序运行时所有对象的申请、释放等动作,将内存管理的所有信息进行统计、分析、可视化。我们可以根据这些信息判断程序是否有内存泄漏问题。
使用JConsole工具来分析WAS的JVM问题,需要进行相关的配置。
首先我们看WAS服务器端的配置.
1、登录was控制台https://10.4.119.18
自定义annotation
120153216
annotation
Java annotation 自定义注释@interface的用法 一、什么是注释
说起注释,得先提一提什么是元数据(metadata)。所谓元数据就是数据的数据。也就是说,元数据是描述数据的。就象数据表中的字段一样,每个字段描述了这个字段下的数据的含义。而J2SE5.0中提供的注释就是java源代码的元数据,也就是说注释是描述java源
CentOS 5/6.X 使用 EPEL YUM源
2002wmj
centos
CentOS 6.X 安装使用EPEL YUM源1. 查看操作系统版本[root@node1 ~]# uname -a Linux node1.test.com 2.6.32-358.el6.x86_64 #1 SMP Fri Feb 22 00:31:26 UTC 2013 x86_64 x86_64 x86_64 GNU/Linux [root@node1 ~]#
在SQLSERVER中查找缺失和无用的索引SQL
357029540
SQL Server
--缺失的索引
SELECT avg_total_user_cost * avg_user_impact * ( user_scans + user_seeks ) AS PossibleImprovement ,
last_user_seek ,
 
Spring3 MVC 笔记(二) —json+rest优化
7454103
Spring3 MVC
接上次的 spring mvc 注解的一些详细信息!
其实也是一些个人的学习笔记 呵呵!
替换“\”的时候报错Unexpected internal error near index 1 \ ^
adminjun
java“\替换”
发现还是有些东西没有刻子脑子里,,过段时间就没什么概念了,所以贴出来...以免再忘...
在拆分字符串时遇到通过 \ 来拆分,可是用所以想通过转义 \\ 来拆分的时候会报异常
public class Main {
/*
POJ 1035 Spell checker(哈希表)
aijuans
暴力求解--哈希表
/*
题意:输入字典,然后输入单词,判断字典中是否出现过该单词,或者是否进行删除、添加、替换操作,如果是,则输出对应的字典中的单词
要求按照输入时候的排名输出
题解:建立两个哈希表。一个存储字典和输入字典中单词的排名,一个进行最后输出的判重
*/
#include <iostream>
//#define
using namespace std;
const int HASH =
通过原型实现javascript Array的去重、最大值和最小值
ayaoxinchao
JavaScriptarrayprototype
用原型函数(prototype)可以定义一些很方便的自定义函数,实现各种自定义功能。本次主要是实现了Array的去重、获取最大值和最小值。
实现代码如下:
<script type="text/javascript">
Array.prototype.unique = function() {
var a = {};
var le
UIWebView实现https双向认证请求
bewithme
UIWebViewhttpsObjective-C
什么是HTTPS双向认证我已在先前的博文 ASIHTTPRequest实现https双向认证请求
中有讲述,不理解的读者可以先复习一下。本文是用UIWebView来实现对需要客户端证书验证的服务请求,网上有些文章中有涉及到此内容,但都只言片语,没有讲完全,更没有完整的代码,让人困扰不已。但是此知
NoSQL数据库之Redis数据库管理(Redis高级应用之事务处理、持久化操作、pub_sub、虚拟内存)
bijian1013
redis数据库NoSQL
3.事务处理
Redis对事务的支持目前不比较简单。Redis只能保证一个client发起的事务中的命令可以连续的执行,而中间不会插入其他client的命令。当一个client在一个连接中发出multi命令时,这个连接会进入一个事务上下文,该连接后续的命令不会立即执行,而是先放到一个队列中,当执行exec命令时,redis会顺序的执行队列中
各数据库分页sql备忘
bingyingao
oraclesql分页
ORACLE
下面这个效率很低
SELECT * FROM ( SELECT A.*, ROWNUM RN FROM (SELECT * FROM IPAY_RCD_FS_RETURN order by id desc) A ) WHERE RN <20;
下面这个效率很高
SELECT A.*, ROWNUM RN FROM (SELECT * FROM IPAY_RCD_
【Scala七】Scala核心一:函数
bit1129
scala
1. 如果函数体只有一行代码,则可以不用写{},比如
def print(x: Int) = println(x)
一行上的多条语句用分号隔开,则只有第一句属于方法体,例如
def printWithValue(x: Int) : String= println(x); "ABC"
上面的代码报错,因为,printWithValue的方法
了解GHC的factorial编译过程
bookjovi
haskell
GHC相对其他主流语言的编译器或解释器还是比较复杂的,一部分原因是haskell本身的设计就不易于实现compiler,如lazy特性,static typed,类型推导等。
关于GHC的内部实现有篇文章说的挺好,这里,文中在RTS一节中详细说了haskell的concurrent实现,里面提到了green thread,如果熟悉Go语言的话就会发现,ghc的concurrent实现和Go有点类
Java-Collections Framework学习与总结-LinkedHashMap
BrokenDreams
LinkedHashMap
前面总结了java.util.HashMap,了解了其内部由散列表实现,每个桶内是一个单向链表。那有没有双向链表的实现呢?双向链表的实现会具备什么特性呢?来看一下HashMap的一个子类——java.util.LinkedHashMap。
读《研磨设计模式》-代码笔记-抽象工厂模式-Abstract Factory
bylijinnan
abstract
声明: 本文只为方便我个人查阅和理解,详细的分析以及源代码请移步 原作者的博客http://chjavach.iteye.com/
package design.pattern;
/*
* Abstract Factory Pattern
* 抽象工厂模式的目的是:
* 通过在抽象工厂里面定义一组产品接口,方便地切换“产品簇”
* 这些接口是相关或者相依赖的
压暗面部高光
cherishLC
PS
方法一、压暗高光&重新着色
当皮肤很油又使用闪光灯时,很容易在面部形成高光区域。
下面讲一下我今天处理高光区域的心得:
皮肤可以分为纹理和色彩两个属性。其中纹理主要由亮度通道(Lab模式的L通道)决定,色彩则由a、b通道确定。
处理思路为在保持高光区域纹理的情况下,对高光区域着色。具体步骤为:降低高光区域的整体的亮度,再进行着色。
如果想简化步骤,可以只进行着色(参看下面的步骤1
Java VisualVM监控远程JVM
crabdave
visualvm
Java VisualVM监控远程JVM
JDK1.6开始自带的VisualVM就是不错的监控工具.
这个工具就在JAVA_HOME\bin\目录下的jvisualvm.exe, 双击这个文件就能看到界面
通过JMX连接远程机器, 需要经过下面的配置:
1. 修改远程机器JDK配置文件 (我这里远程机器是linux).
 
Saiku去掉登录模块
daizj
saiku登录olapBI
1、修改applicationContext-saiku-webapp.xml
<security:intercept-url pattern="/rest/**" access="IS_AUTHENTICATED_ANONYMOUSLY" />
<security:intercept-url pattern=&qu
浅析 Flex中的Focus
dsjt
htmlFlexFlash
关键字:focus、 setFocus、 IFocusManager、KeyboardEvent
焦点、设置焦点、获得焦点、键盘事件
一、无焦点的困扰——组件监听不到键盘事件
原因:只有获得焦点的组件(确切说是InteractiveObject)才能监听到键盘事件的目标阶段;键盘事件(flash.events.KeyboardEvent)参与冒泡阶段,所以焦点组件的父项(以及它爸
Yii全局函数使用
dcj3sjt126com
yii
由于YII致力于完美的整合第三方库,它并没有定义任何全局函数。yii中的每一个应用都需要全类别和对象范围。例如,Yii::app()->user;Yii::app()->params['name'];等等。我们可以自行设定全局函数,使得代码看起来更加简洁易用。(原文地址)
我们可以保存在globals.php在protected目录下。然后,在入口脚本index.php的,我们包括在
设计模式之单例模式二(解决无序写入的问题)
come_for_dream
单例模式volatile乱序执行双重检验锁
在上篇文章中我们使用了双重检验锁的方式避免懒汉式单例模式下由于多线程造成的实例被多次创建的问题,但是因为由于JVM为了使得处理器内部的运算单元能充分利用,处理器可能会对输入代码进行乱序执行(Out Of Order Execute)优化,处理器会在计算之后将乱序执行的结果进行重组,保证该
程序员从初级到高级的蜕变
gcq511120594
框架工作PHPandroidhtml5
软件开发是一个奇怪的行业,市场远远供不应求。这是一个已经存在多年的问题,而且随着时间的流逝,愈演愈烈。
我们严重缺乏能够满足需求的人才。这个行业相当年轻。大多数软件项目是失败的。几乎所有的项目都会超出预算。我们解决问题的最佳指导方针可以归结为——“用一些通用方法去解决问题,当然这些方法常常不管用,于是,唯一能做的就是不断地尝试,逐个看看是否奏效”。
现在我们把淫浸代码时间超过3年的开发人员称为
Reverse Linked List
hcx2013
list
Reverse a singly linked list.
/**
* Definition for singly-linked list.
* public class ListNode {
* int val;
* ListNode next;
* ListNode(int x) { val = x; }
* }
*/
p
Spring4.1新特性——数据库集成测试
jinnianshilongnian
spring 4.1
目录
Spring4.1新特性——综述
Spring4.1新特性——Spring核心部分及其他
Spring4.1新特性——Spring缓存框架增强
Spring4.1新特性——异步调用和事件机制的异常处理
Spring4.1新特性——数据库集成测试脚本初始化
Spring4.1新特性——Spring MVC增强
Spring4.1新特性——页面自动化测试框架Spring MVC T
C# Ajax上传图片同时生成微缩图(附Demo)
liyonghui160com
1.Ajax无刷新上传图片,详情请阅我的这篇文章。(jquery + c# ashx)
2.C#位图处理 System.Drawing。
3.最新demo支持IE7,IE8,Fir
Java list三种遍历方法性能比较
pda158
java
从c/c++语言转向java开发,学习java语言list遍历的三种方法,顺便测试各种遍历方法的性能,测试方法为在ArrayList中插入1千万条记录,然后遍历ArrayList,发现了一个奇怪的现象,测试代码例如以下:
package com.hisense.tiger.list;
import java.util.ArrayList;
import java.util.Iterator;
300个涵盖IT各方面的免费资源(上)——商业与市场篇
shoothao
seo商业与市场IT资源免费资源
A.网站模板+logo+服务器主机+发票生成
HTML5 UP:响应式的HTML5和CSS3网站模板。
Bootswatch:免费的Bootstrap主题。
Templated:收集了845个免费的CSS和HTML5网站模板。
Wordpress.org|Wordpress.com:可免费创建你的新网站。
Strikingly:关注领域中免费无限的移动优
localStorage、sessionStorage
uule
localStorage
W3School 例子
HTML5 提供了两种在客户端存储数据的新方法:
localStorage - 没有时间限制的数据存储
sessionStorage - 针对一个 session 的数据存储
之前,这些都是由 cookie 完成的。但是 cookie 不适合大量数据的存储,因为它们由每个对服务器的请求来传递,这使得 cookie 速度很慢而且效率也不