时间序列预测基础教程(统计学)

springboot基本框架搭建零基础教程，对新手极为友好！

Idea创建springboot项目（使用MySQL数据库）打开Idea软件。点击NewProject创建一个新的项目选择SpringInitializr创建springboot项目，其中需要选择jdk（JavaDevelopmentToolKit,是Java语言开发工具包）的版本，其余的选项默认。点击next。点击next会出现这个界面，Group为项目域，Artifact为项目名。例如，图示中
前程有光·2023-12-27 03:40

生存分析序章1——解析生存分析：探寻时间与事件的奥秘

写在开头生存分析，作为统计学和生物学交汇的领域，旨在探究时间与事件之间的奥秘。这一领域的深入研究不仅在医学和生物学领域有着广泛的应用，同时在数据分析和数据挖掘中也发挥着关键作用。
theskylife·2023-12-27 02:59

维基百科词条EDA_时间序列

本篇文章主要写的是维基百科词条EDA在时间序列预测前需要对数据集进行观察，是否需要维度拆分等。不拆分维度可能对于时间序列预测的结果趋势有很大的影响。
想哭的我戴上了喵的面具·2023-12-27 02:21

〖Python网络爬虫实战㊸〗- 极验滑块介绍（五）

免费阶段订阅量1000+python项目实战Python编程基础教程系列（零基础小白搬砖逆袭)说明：本专栏持续更新中，订阅本专栏前必读关于专栏〖Python网络爬虫实战〗转为付费专栏的订阅说明作者：爱吃饼干的小白鼠
爱吃饼干的小白鼠·2023-12-26 21:19

〖Python网络爬虫实战㊹〗- JavaScript Hook 的用法

免费阶段订阅量1000+python项目实战Python编程基础教程系列（零基础小白搬砖逆袭)说明：本专栏持续更新中，订阅本专栏前必读关于专栏〖Python网络爬虫实战〗转为付费专栏的订阅说明作者：爱吃饼干的小白鼠
爱吃饼干的小白鼠·2023-12-26 21:48

退款的启发

上个周末一直在统计学生校服的事情，有些家长买的比较晚，我还特意打电话给他们说一定要给孩子准备一套呀，以免孩子到时候因为穿不一样的校服，觉得自己不在
蒲洱·2023-12-26 16:37

统计学习方法（一）生成模型与判别模型

1定义监督学习方法分为生成方法（generativeapproach）和判别方法（discriminativeapproach），所学到的模型分别为生成模型和判别模型。生成方法由数据学习联合概率分布，然后求出条件概率分布作为预测模型，即生成模型：这样的方法之所以被称为生成方法，是因为模型表示了给定输入产生输出的生成关系。典型的生成模型有：朴素贝叶斯和隐马尔科夫模型。判别方法由数据直接学习决策函数或
shijiatongxue·2023-12-26 16:23

生信步骤｜MAFFT结合HMMER进行多序列比对和基于隐马模型的基因搜索

而后根据统计学模型，将显著性较高的蛋白序列预测为同一类基因家族蛋白。随着蛋白质数据库的日趋完善，使用蛋白质结构域进行序列比对相比起传统的序列全长比对更具优势。
学术程稻属·2023-12-26 15:49

1 监督学习-概述

1.1统计学习统计学习包括监督学习、非监督学习、半监督学习及强化学习。
奋斗的喵儿·2023-12-26 14:36

videoleap全套视频教程

1、【基础教程】videoleap基本操作界面介绍2、【基础教程】videoleap拆分工具的使用3、【基础教程】videoleap混合器工具的使用4、【基础教程】videoleap关键帧工具的使用5、
B站哈景观·2023-12-26 13:37

时序预测 | Matlab实现SSA-CNN-BiLSTM麻雀算法优化卷积双向长短期记忆神经网络时间序列预测

时序预测|Matlab实现SSA-CNN-BiLSTM麻雀算法优化卷积双向长短期记忆神经网络时间序列预测目录时序预测|Matlab实现SSA-CNN-BiLSTM麻雀算法优化卷积双向长短期记忆神经网络时间序列预测预测效果基本介绍程序设计参考资料预测效果基本介绍
机器学习之心·2023-12-26 13:42

不同领域环境中的“组分分析”

**主成分分析（PCA）**：在统计学和机器学习领域，主成分分析是一种
LRJ-jonas·2023-12-26 12:46

被体检结果吓得半死，只因为不懂统计学

不过，最近我在读《简单统计学：如何轻松识破一本正经的胡说八道》一书的时候发现：不是医院不靠
卡拉手记·2023-12-26 10:04

OpenWrt介绍及编译基础教程

关于OpenWrtOpenWRT是一个高度模块化、高度自动化的嵌入式Linux系统，拥有强大的网络组件和扩展性，常常被用于工控设备、电话、小型机器人、智能家居、路由器以及VOIP设备中。同时，它还提供了100多个已编译好的软件，而且数量还在不断增加，而OpenWrtSDK更简化了开发软件的工序。OpenWRT不同于其他许多用于路由器的发行版，它是一个从零开始编写的、功能齐全的、容易修改的路由器操作
J.P.August·2023-12-26 10:13

112基于matlab的多输入多输出时间序列预测

基于matlab的多输入多输出时间序列预测，案例采用两输入三输出进行预测，即MIMO-MRI。程序已调通，可直接运行。112matlab多输入多输出(xiaohongshu.com)
顶呱呱程序·2023-12-26 08:48

利用数组统计学生成绩

//利用数组统计学生成绩#includemain(){longid[50];intchina[3],math[3],english[3],num,i;doubleaverage[50];printf("
精彩刚刚开始$·2023-12-26 03:09

统计学常见概率分布

1.离散型随机变量E(X)=∑i=1nxipiE(X)=\sum_{i=1}^{n}x_ip_iE(X)=i=1∑nxipiD(X)=σ2=E(X2)−[E(X)]2D(X)=\sigma^2=E(X^2)-[E(X)]^2D(X)=σ2=E(X2)−[E(X)]21.1二项分布nnn个相同试验；每次试验只有2个可能的结果；出现“成功”的概率ppp对每一次试验是相同的；试验相互独立；试验“成功”或
沉住气CD·2023-12-26 02:45

统计学习方法笔记二---感知机(Perceptron Learning Algorithm,PLA)

简介感知机（perceptron）是二分类的线性分类模型，其输入为实例的特征向量，输出为实例的类别，取+1和-1二值。感知机对应于输入空间（特征空间）中将实例划分为正负两类的分离超平面，属于判别模型，解决的问题是分类问题。目标/目的：求出将训练数据进行线性划分的分类超平面，为此导入误分类的损失函数，利用梯度下降法对损失函数进行最小化，求的感知机模型。感知机学习算法具有简单而易于实现的优点，分为原始
爱科研的徐博士·2023-12-25 23:13

统计学习笔记九----EM算法

前言EM算法是一种迭代算法，1977年由Dempster等人总结提出，用于含有隐变量（hiddenvariable）的概率模型参数的极大似然估计，或极大后验概率估计。EM算法的每次迭代由两步组成：E步，求期望（expection）；M步，求极大值（maximization），所以这一算法称为期望极大算法（exceptionmaximizationalgorithm），简称EM算法。极大似然估计极大
爱科研的徐博士·2023-12-25 23:13

147、统计学之误差思维和置信区间

对于上面这样的情况，我们都会给予其一个误差范围，在统计学中也叫置信区间。
陈容喜·2023-12-25 23:05

明明白白Linux之基础教程

Linux基础教程1、Linux的介绍Linux是一个自由和开放源代码的操作系统内核，广泛应用于各种计算设备和系统中。
代码炼金术·2023-12-25 20:00

2019.5.21（晴）

今天对学习强国进行再研究，再商量，决定采用分包办法，负责统计学习情况。了解学习动态，慢慢让所有人学习变成习惯，在学习中提高自己，丰富自己的知识结构深度和宽度。
新建记忆·2023-12-25 18:53

多维时序 | Matlab实现PSO-GCNN粒子群优化分组卷积神经网络多变量时间序列预测

多维时序|Matlab实现PSO-GCNN粒子群优化分组卷积神经网络多变量时间序列预测目录多维时序|Matlab实现PSO-GCNN粒子群优化分组卷积神经网络多变量时间序列预测预测效果基本介绍模型描述程序设计参考资料预测效果基本介绍
机器学习之心·2023-12-25 14:17

R语言绘图练习01 -- 各种类型的饼图

本系列课程要求大家有一定的R语言基础，对于完全零基础的同学，建议去听一下师兄的《生信必备技巧之——R语言基础教程》。
生信师兄·2023-12-25 13:49

Spring Cloud、K8S、Netflix OSS三者啥关系？

首先为自己打个广告，我目前在某互联网公司做架构师，已经有5年经验，每天都会写架构师系列的文章，感兴趣的朋友可以关注我和我一起探讨，关注我，免费分享Java基础教程，以及进阶的高级Java架构师教程，全部免费送
Java架构师CAT·2023-12-25 12:46

IDA PRO 0A - 交叉引用

更多c++逆向知识可以看B站的课程《C++反汇编基础教程(IDAProVisualStudio)》交叉引用IDA中的交叉引用通常简称为xref。
二手的程序员·2023-12-25 11:44

【产品】数据驱动业务——AB测试

以下使用统计学方法建立完整的AB测试计算体系，主要分为：自动化切分流量，使得切分的流量用户的特点尽可能相同。设定AB版本比较指标。确定比较AB版本哪个好的统计学方法。上述过程的自助化实现。
summer108·2023-12-25 06:34

爬虫基础教程：掌握 requests 库的各种知识

非常重要的前言非常重要的前言非常重要的前言这是爬虫专栏的第一篇文章，即PythonRequests库基础教程，也是以后我要在爬虫专栏更新内容的一个目录。
布啦啦李·2023-12-25 04:59

宋耿浩创办反赌单位，成大事不拘小节

性格温和，为人大气，从来不拘小节，信守承诺，交友广泛，重情义曾在2005年出国进修入学于加拿大国立大学，选取理学专修主修数学兼修统计学与金融工程2007年以优异的成绩获取新加坡国立大学理学学士(BachelorofScience
手动阀发·2023-12-25 02:55

碳排放预测 | 基于ARIMA和GM(1,1)的碳排放预测（Matlab）

GM(1,1)模型程序设计参考资料预测效果基本介绍基于ARIMA和GM(1,1)的碳排放预测（Matlab）基于ARIMA（自回归移动平均模型）和GM(1,1)（灰色预测模型）的碳排放预测是一种常见的时间序列预测方法
机器学习之心·2023-12-24 22:24

Revit2018复现《AUTODESK REVIT二次开发基础教程》代码09

usingSystem;usingAutodesk.Revit.UI;usingAutodesk.Revit.DB;usingAutodesk.Revit.UI.Selection;usingAutodesk.Revit.Attributes;usingSystem.Linq;usingSystem.Collections.Generic;namespaceLearnTime{//必备写法[Tra
wula1994·2023-12-24 20:57

Revit2018复现《AUTODESK REVIT二次开发基础教程》代码15

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wula1994·2023-12-24 20:57

Revit2018复现《AUTODESK REVIT二次开发基础教程》代码04

usingAutodesk.Revit.Attributes;usingAutodesk.Revit.DB;usingAutodesk.Revit.UI;usingAutodesk.Revit.UI.Selection;usingSystem;usingSystem.Collections.Generic;usingSystem.Linq;usingSystem.Text;usingSystem.
wula1994·2023-12-24 20:27

R语言：多水平统计模型

转自个人微信公粽号【易学统计】的统计学习笔记：R语言：多水平统计模型01解决何种问题同样是九年义务教育，凭什么别人那么优秀？显然这跟每个人，不同班级，不同学校有关系，究竟是什么样的关系呢？
小易学统计·2023-12-24 17:22

第4章 | 安徽某高校《统计建模与R软件》期末复习

在统计学中，参数通常用于描述总体的特征，如均值、方差等。通过参数估计，我们可以利用样本信息对这些未知参数进行推断，从而对总体进行更深入的了解。
我不是saint·2023-12-24 17:43

多维时序 | MATLAB实CNN-BiGRU-Mutilhead-Attention卷积网络结合双向门控循环单元网络融合多头注意力机制多变量时间序列预测

多维时序|MATLAB实现CNN-BiGRU-Mutilhead-Attention卷积网络结合双向门控循环单元网络融合多头注意力机制多变量时间序列预测目录多维时序|MATLAB实现CNN-BiGRU-Mutilhead-Attention
机器学习之心·2023-12-24 15:10

多维时序 | MATLAB实CNN-Mutilhead-Attention卷积神经网络融合多头注意力机制多变量时间序列预测

多维时序|MATLAB实CNN-Mutilhead-Attention卷积神经网络融合多头注意力机制多变量时间序列预测目录多维时序|MATLAB实CNN-Mutilhead-Attention卷积神经网络融合多头注意力机制多变量时间序列预测预测效果基本介绍模型描述程序设计参考资料预测效果基本介绍多维时序
机器学习之心·2023-12-24 15:08

《Python基础教程》第6章 抽象

本章介绍了抽象的基本知识以及函数。抽象：抽象是隐藏不必要细节的艺术。通过定义处理细节的函数，可让程序更抽象。函数定义：函数是使用def语句定义的。函数由语句块组成，它们从外部接受值（参数），并可能返回一个或多个值（计算结果）。参数：函数通过参数（调用函数时被设置的变量）接收所需的信息。在Python中，参数有两类：位置参数和关键字参数。通过给参数指定默认值，可使其变成可选的。作用域：变量存
班公湖里洗过脚·2023-12-24 14:09

关于诊断试验

在医学统计学当中，对诊断试验的定义，统计学原理、方法都有明确的说明。这里仅对学习中发现的容易混淆和忽略的问题进行阐明。帮助我们正确的运用诊断试验这一方法，以正确的思路设计诊断试验。
朗月斋主·2023-12-24 14:41

大数据开发都要学习什么？什么是大数据平台？

大数据基础知识：有三个主要部分，分别是数学、统计学和计算机等学科。大数据基础知识往往决定了开发人员未来的成长高度，所以要重视基础知识的学习。
金光闪闪耶·2023-12-24 14:49

这是测试的

内容导航类别内容导航机器学习机器学习算法应用场景与评价指标机器学习算法—分类机器学习算法—回归机器学习算法—聚类机器学习算法—异常检测机器学习算法—时间序列数据可视化数据可视化—折线图数据可视化—箱线图数据可视化—柱状图数据可视化—饼图、环形图、雷达图统计学检验箱线图筛选异常值
数据科学知识库·2023-12-24 13:56

周记：2019年第37周（9.9—9.15）

1工作：中秋节之前的阶段性工作2学习：《统计学习方法》chapter5～6。复习了之前的几章内容，顺便看了看课后习题，自己做了一部分，然后在网上找了找习题答案核对了一下。
孙文辉已被占用·2023-12-24 10:19

内容导航目录

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数据科学知识库·2023-12-24 08:37

Linux---基础操作命令

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数据科学知识库·2023-12-24 08:35

ThreadLocal源码解析

ThreadLoal源码解析关于弱引用和内存泄漏、hash冲突的解决内容，来源于:【黑马程序员Java基础教程由浅入深全面解析threadlocal-哔哩哔哩】https://b23.tv/Q6if7GaThread
CodeYang·2023-12-24 06:34

支持向量机——核技巧

前言：《统计学习方法》讲支持向量机——核技巧的时候，开始的实例有点误导人。我在翻阅了国外的文章后，有了一个大概的了解。
madao756·2023-12-24 03:54

Python零基础教程5——无限画图学函数

画图函数搞里头引言开整盘他知识点注意知识点完整代码结尾引言最近，发现大家比较喜欢阅读短的因为生活的节奏越来越快所以我也要适时地调整符合大家的口味，毕竟大道之道在简不过，可能老夫的太长了后面简到什么地步也得看看心流状态给大家提个醒：当前这个阶段只适合投资自己，不适合做别的事否则你就会知道人心险恶，特别是在年尾年头年中或许可以考虑（6月尾）开整今天整深入点：函数没错，老夫太简单的都不讲什么变量、操作符
爱学习的爬虫者·2023-12-24 02:24

Python零基础教程4——画图装逼趣学基础语法

老夫终会回来啦引言开整控制结构第一个图：正方形学循环(for)步骤代码实现简单认识它使用它第二个图：碰到屏幕学条件语句（if）简单了解它使用它完整代码结尾aoyunwuhuan引言上节课结尾说，会以今天的Tony老师为例子，教你们画出多彩好看炫酷（装B）的图片，还让你们把循环、条件等基础语法学了！一不小心，时间就过去了，半个月，请见谅目前钻到爬虫里面去了，有兴趣的可以期待后面的爬虫教学正在朝着一种
爱学习的爬虫者·2023-12-24 02:54

Python零基础教程5.0——无限画图下装逼

正方形的脸让我迷糊引言开整完整代码1效果1完整代码2效果2完整代码3效果3结尾引言哈哈，真巧今天周末有趣的人已经开始HAPPY我只能码代码，写教程不过，锻炼使我快乐！少年的苦，中年的甘，老年的甜我却永远年轻开整完整代码1importturtle#定义一个函数，参数为颜色和边长defdraw_square(name,color,size):#设置画笔的颜色和形状name.color(color)na
爱学习的爬虫者·2023-12-24 02:21

Final Cut Pro中文基础教程 (11)磁性时间线「上」

今天我们来学习磁性时间线的认识！磁性时间线是主要故事情节。其它的情节如字幕等，依附在其身上。一般地，字幕在其上方，而音频在其下方。对于图像部分而言，其上方的图像可以盖住下方的图像（有点类似于层的概念）。此时，可以通过遮罩、融合、缩小等方式来显示。跟小编一起来学习一下如何使用磁性时间线吧！什么是磁性时间线？1、在FinalCutPro中的时间线，就是磁性时间线。选中一个片段，删除这个片段就可以发现，
麦刻贼·2023-12-24 01:33
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