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【视频】广义相加模型(GAM)在电力负荷预测中的应用|附代码数据

我们可以使用多项式之类的变换。下面,我使用三次多项式,因此模型适合: 。这些的组合使函数可以光滑地近似变化。这是一个很好的选择,但可能会极端波动,并可能在数据中引起相关性,从而降低拟合度。...6广义相加模型(GAM) 广义加性模型(GAM)(Hastie,1984)使用光滑函数(如样条曲线)作为回归模型中的预测因子。...我们在一天中有48个测量值,在一周中有7天,因此这将是我们用来对因变量–电力负荷进行建模的自变量。 训练我们的第一个GAM。...---- 本文摘选 《 R语言广义相加模型(GAM)在电力负荷预测中的应用 》 。...R语言用泊松Poisson回归、GAM样条曲线模型预测骑自行车者的数量 Python用广义加性模型GAM进行时间序列分析 R语言广义线性模型GLM、多项式回归和广义可加模型GAM预测泰坦尼克号幸存者

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【学习】在Python中利用Pandas库处理大数据的简单介绍

在数据分析领域,最热门的莫过于Python和R语言,此前有一篇文章《别老扯什么Hadoop了,你的数据根本不够大》指出:只有在超过5TB数据量的规模下,Hadoop才是一个合理的技术选择。...如果使用Spark提供的Python Shell,同样编写Pandas加载数据,时间会短25秒左右,看来Spark对Python的内存使用都有优化。...接下来是处理剩余行中的空值,经过测试,在 DataFrame.replace() 中使用空字符串,要比默认的空值NaN节省一些空间;但对整个CSV文件来说,空列只是多存了一个“,”,所以移除的9800万...进一步的数据清洗还是在移除无用数据和合并上。...在此已经完成了数据处理的一些基本场景。实验结果足以说明,在非“>5TB”数据的情况下,Python的表现已经能让擅长使用统计分析语言的数据分析师游刃有余。

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    【视频】LSTM神经网络架构和原理及其在Python中的预测应用|数据分享

    ---- 视频:LSTM神经网络架构和工作原理及其在Python中的预测应用 http://mpvideo.qpic.cn/0bc3daaa2aaaoeadbxyxg5rfaggdbumaadia.f10002...如果我们试图预测“云在天空”中的最后一个词,我们不需要任何进一步的上下文——很明显下一个词将是天空。在这种情况下,相关信息与所需位置之间的差距很小,RNN 可以学习使用过去的信息。...但也有我们需要更多上下文的情况。考虑尝试预测文本“我在中国长大……我说地道的中文”中的最后一个词。...所有循环神经网络都具有神经网络的重复模块链的形式。在标准 RNN 中,此重复模块将具有非常简单的结构,例如单个 tanh 层。 LSTM 也有这种链状结构,但重复模块有不同的结构。...结论 在这个例子中,你已经看到: 如何准备用于LSTM模型的数据 构建一个LSTM模型 如何测试LSTM的预测准确性 使用LSTM对不稳定的时间序列进行建模的优势 ---- 本文摘选《Python用LSTM

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    PYTHON 中的简单库存系统和源代码

    项目:Python 中的简单库存系统和源代码 – 免费下载简单库存系统项目(向下滚动) 关于项目 Simple Inventory System 项目是用 Python 编写的,使用 Tkinter for...项目文件包含一个 python 脚本 (index.py)。这是一个简单的基于 GUI 的项目,易于理解和使用。用户必须通过登录系统才能获得访问权限。...谈到系统,它包含所有必需的功能,包括添加、查看、删除和更新库存项目。在添加库存项目时,用户必须输入产品名称、数量和价格。系统以列表视图显示库存记录。并且用户也可以轻松删除任何库存项目。...为了运行该项目,您必须在您的 PC 上安装Python 。这是一个简单的基于 GUI 的系统,专为初学者编写。带有源代码的 Python 项目中的简单库存系统可免费下载。仅用于教育目的!...特征: 登录系统 添加和删除库存项目 搜索项目 使用源代码下载 Python 中的简单库存系统: https://download.code-projects.org/details/cf34e887-

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    简单聊聊Python在算法、后端、量化工作中的应用

    今天想聊聊Python在算法、后端、量化工作中的应用,该如何去学习呢?...其实我相信大部分人学习Python,并不是指望着靠Python去找工作,而是解决问题,培养自己的编程能力,作为加分项。至于哪些岗位需要python,这就是我们要聊的问题。...能够用到Python的工作有哪些? 我以我高中、大学的几个同学的经历为例,分别介绍下他们用Python的场景。...现在车企招聘比较青睐计算机背景的候选人,许多在互联网裁员大潮中全身而退的技术人去了车企做开发、做产品,其实也是个不错的选择,赶上新能源发展的机遇。...由于我不太懂Python在金融行业的应用,于是问他做量化一定要用Python吗?

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    干货:逻辑回归构建申请信用评级案例

    作者 常国珍、吕鸿福 概述: 本文基于 R 语言,通过一个逻辑回归构建汽车贷款申请信用评级的案例,来为大家简单介绍信用风险模型及建模流程、R 语言实现、及中间需要注意的一些问题。...行为评分)模型 Ø 通过现有客户过往行为表现,预测客户在接下来一段时间发生违约/逾期等的统计概率 Ø 多用于信用产品的额度调整等 n Collection(催收评分)模型 Ø 通过已经逾期客户过往行为表现...大家可以体会信用风险模型在实际生活、工作中的应用场景。...本案例中,我们构建申请信用评级模型的数据变量如下: 图2....,是因为我们在模型粗筛环节只挑选出5个最重要的变量进行建模;如若,在粗筛环节选择较多的变量,我们在下面流程可以进行变量细筛,如根据KS及IV值进行变量选择。

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    Python中的ARIMA模型、SARIMA模型和SARIMAX模型对时间序列预测|附代码数据

    为什么要预测? 因为预测时间序列(如需求和销售)通常具有巨大的商业价值。 在大多数制造公司中,它驱动基本的业务计划,采购和生产活动。预测中的任何错误都会扩散到整个供应链或与此相关的任何业务环境中。...使用外生变量的唯一要求是您还需要在预测期内知道变量的值。 为了演示,我将对最近36个月的数据使用经典季节性分解中的季节性指数  。 为什么要季节性指数?SARIMA是否已经在模拟季节性? 你是对的。...而且,我想看看如果我们将最近的季节性模式强加到训练和预测中,模型将如何显示。 其次,这是一个很好的演示目的变量。因此,你可以将其用作模板,并将任何变量插入代码中。...使用神经网络进行简单文本分类分析新闻组数据 用PyTorch机器学习神经网络分类预测银行客户流失模型 PYTHON用LSTM长短期记忆神经网络的参数优化方法预测时间序列洗发水销售数据 Python用Keras...模型对时间序列预测|附代码数据Python中的ARIMA模型、SARIMA模型和SARIMAX模型对时间序列预测|附代码数据

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    Python中的ARIMA模型、SARIMA模型和SARIMAX模型对时间序列预测|附代码数据

    为什么要预测? 因为预测时间序列(如需求和销售)通常具有巨大的商业价值。 在大多数制造公司中,它驱动基本的业务计划,采购和生产活动。预测中的任何错误都会扩散到整个供应链或与此相关的任何业务环境中。...使用外生变量的唯一要求是您还需要在预测期内知道变量的值。 为了演示,我将对最近36个月的数据使用经典季节性分解中的季节性指数  。 为什么要季节性指数?SARIMA是否已经在模拟季节性? 你是对的。...而且,我想看看如果我们将最近的季节性模式强加到训练和预测中,模型将如何显示。 其次,这是一个很好的演示目的变量。因此,你可以将其用作模板,并将任何变量插入代码中。...使用神经网络进行简单文本分类分析新闻组数据 用PyTorch机器学习神经网络分类预测银行客户流失模型 PYTHON用LSTM长短期记忆神经网络的参数优化方法预测时间序列洗发水销售数据 Python用Keras...模型对时间序列预测|附代码数据Python中的ARIMA模型、SARIMA模型和SARIMAX模型对时间序列预测|附代码数据

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    20分钟,我用简单的Python代码创建了一个完整的区块链!想学吗?

    接下来,我将用不超过50行的 Python 代码创建一个简单的区块链,并给它取了一个名字叫SnakeCoin。以此帮助大家理解区块链。 一起动手创建一个极简的区块链 首先,我们先对区块链进行定义。...在区块链中,每个区块上都有一个时间戳,有时还会有一个索引。在SnakeCoin 中,我们两个都有。同时,为了保证整个区块链的完整性,每一个区块都有一个唯一的哈希值,用于自我标识。...今天的的例子中我们通过Python列表来创建区块链,其中最重要的部分是创世区块(当然,还需要其他区块)。...工作证明算法本质上是生成一种难以创建但易于验证的算法。就像字面意思一样,它就是证明一个节点(计算机)完成了多少工作量。 在SnakeCoin中,我们要创建的是一个简单的PoW算法。...运行完snakecoin的代码后,在终端里运行以下命令(假设你用的是cURL)。 1. 创建一个交易。

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    使用 Errbot 在 Python 中构建一个简单的聊天机器人

    errbot 最重要的功能是它可以连接到您想要的任何聊天服务器,并具有一系列功能。它甚至可以连接到您的松弛和不和谐频道并与用户互动。 现在您知道我们正在处理什么,让我们开始吧。...pip install errbot 请注意,errbot 仅适用于 Python 3.6+,因此请确保您安装了正确版本的 Python。...好了,现在您已经安装了 errbot,是时候在目录中设置所需的所有文件了。 让我们首先创建一个目录。 mkdir chatbot 现在,让我们进入目录。...errbot 在 Python 中构建和设置聊天机器人的基础知识。...结论 Errbot中还有大量其他功能可供开发人员和管理员使用。它们中的每一个都以结构方式记录在 Errbot 的官方文档页面中。

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    100行JavaScript代码在React中优雅的实现简单组件keep-Alive

    ,从详情页退回列表页时,需要停留在离开列表页时的浏览位置上 类似的数据或场景还有已填写但未提交的表单、管理系统中可切换和可关闭的功能标签等,这类数据随着用户交互逐渐变化或增长,这里理解为状态,在交互过程中...,会回到列表页顶部,因为列表页组件被路由卸载后重建了,状态被丢失 如何实现 React 中的状态保存 在 Vue 中,我们可以非常便捷地通过 标签实现状态的保存,该标签会缓存不活动的组件实例...,我们需要研究如何自动保存状态 最初的版本react-keep-alive image.png 1500行TypeScript代码在React中实现组件keep-alive 我的这篇文章对源码进行了解析...组件,导致数据驱动可以进行组件刷新 这又印证了那句话 在计算机的世界里,如果出现解决不了的问题,那就加一个中间层,如果还不行就加两个 --来自不知名码农Peter image.png 这里按照代码运行逻辑...,完整的解析了它的简单缓存机制实现,思路整体比较清晰,加上代码自己断点调试难度应该比较低,个人觉得这个库的设计和思想,都是不错的,值得推广,作者也是比较乐意解答问题。

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    pdb和gdb的双剑合璧,在python中调试c代码

    公众号:一点sir,关注领取python编程资料 问题背景 正常情况下,调试python代码用pdb,调试c代码用gdb,而有些python模块是用c语言来实现的,在python中调用了这个c语言实现的模块...我们以一个非常简单的例子来说明下pdb和gdb的双剑合璧的调式过程。 例子模拟 假设有一份python代码和c代码,实现一个非常简单的功能。...,也就是函数add_numbers出现了异常,那么就必须要调试一下这个接口,但是这个代码是在python中调用的,也就是入口在python当中,那么这时候就需要先通过pdb,断到出问题函数的前一行代码,...调试过程 在窗口a中执行python代码,代码在断点处停下了 [root@localhost python]# python example.py > /root/code/python/example.py...然后接可以开始调试c代码了。 以上只是举了个非常简单的例子,实际中可能遇到的情况可能比这个要复杂的多,但是万变不离其宗,基本原理都是相同的。

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    怎么在isort Python 代码中的导入语句进行排序和格式化

    isort 是什么isort,全称是 "Import Sorting",是一个 Python 工具,用来对 Python 代码中的导入语句进行排序和格式化。...如何安装或者引入 isort在Python中,为了保持代码的整洁和有序,我们通常需要对导入的模块进行排序。isort是一个非常有用的工具,它可以帮助我们自动地完成这个任务。...打开命令行工具,输入以下命令:复制代码pip install isort安装完成后,你可以在Python代码中通过导入isort模块来使用它。...这有助于提高代码的可读性和一致性,也是遵循 PEP 8 风格指南的重要一步。1. 标准库导入排序在日常开发中,我们经常需要从 Python 的标准库中导入多个模块。...自定义模块导入排序在大型项目中,通常会有多个自定义模块。isort 可以确保你的代码中自定义模块的导入顺序是一致的,这对于维护大型项目来说非常有帮助。

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    使用PYTHON中KERAS的LSTM递归神经网络进行时间序列预测|附代码数据

    相关视频:LSTM 神经网络架构和工作原理及其在Python中的预测应用拓端,赞27LSTM神经网络架构和原理及其在Python中的预测应用在本文中,您将发现如何使用Keras深度学习库在Python中开发...在进行任何操作之前,最好先设置随机数种子,以确保我们的结果可重复。# 随机种子以提高可重复性numpy.random.seed(7)我们还可以使用上一部分中的代码将数据集作为Pandas数据框加载。...我们可以更好地控制何时在Keras中清除LSTM网络的内部状态。这意味着它可以在整个训练序列中建立状态,甚至在需要进行预测时也可以保持该状态。...概要在本文中,您发现了如何使用Keras深度学习网络开发LSTM递归神经网络,在Python中进行时间序列预测。----点击文末“阅读原文”获取全文完整代码数据资料。...本文选自《使用PYTHON中KERAS的LSTM递归神经网络进行时间序列预测》。

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    python字典在统计元素出现次数中的简单应用

    如果需要统计一段文本中每个词语出现次数,需要怎么做呢? 这里就要用到字典类型了,在字典中构成“元素:出现次数”的健值对,非常适合“统计元素次数”这样的问题。...下面就用一道例题,简单学习一下: 列表 ls 中存储了我国 39 所 985 高校所对应的学校类型,请以这个列表为数据变量,完善 Python 代码,统计输出各类型的数量。...喜大普奔~~~~~ 如果word在Is里接下来取到的词不是“综合”,那就是重复以上步骤; 如果取到的词还是“综合”,因为健值对'综合':'1'已经在字典里了,所以d.get(word, 0) 的结果,就不是...通过循环操作,两行代码就生成了一个字典,里面的健值对,就是词语及其出现的次数。...农林:2 民族:1 军事:1 format()的使用这里就不说了,说简单也简单,说复杂也有点复杂,format的格式控制那些玩意儿不好整。

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