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今天给大家推荐的是一个名叫Kaggle的网站流量预测项目,本项目采用Python语言开发,可以给大家的流量预测建模提供一些思路。 数据模型 Kaggle的训练数据集由大约14.5万套时间序列组成,每一
Python是实现RPA的工具之一,且RPA要复杂的多,远不是会Python这么简单。
自 2000 年 1 月以来的股票价格数据。我们使用的是 Microsoft 股票。
在本文中,长短期记忆网络——通常称为“LSTM”——是一种特殊的RNN递归神经网络,能够学习长期依赖关系
时代在高速的发展,本文让你快速了解人工智能领域12月1日至12月10日十大重要事件。
1、Excel的a列是年月,b列是本年月销售额。写一个Python程序,读取Excel,计算单元格某个年月后面6个月销售额累计值,用指数平滑的时间序列预测某个年月后面6个月销售额累计值。将年月、本年月销售额、后6个月销售额累计值、预测6个月销售额累计值记录到新Excel表格。
前几天在Python白银交流群【小白python爱好者】问了一个Python数据处理的问题,一起来看看吧。
本文介绍了用Python进行时间序列分解的不同方法,以及如何在Python中进行时间序列预测的一些基本方法和示例。
这个错误是因为在你的循环中,你在每次迭代时都试图将'年月'列设置为索引。然而,一旦你在第一次迭代中将'年月'列设置为索引,它就不再是数据框的一部分,所以在后续的迭代中,你不能再次将它设置为索引。
根据某面包店历史6个月的用户交易记录,通过RFM模型对用户分群,并建立模型预测用户的购买概率,实现对不同用户群不同购买概率的用户实行不同的发券策略,以此提升营销的准确率,实现ROI(收益与成本控制)的最大化。
编者按:2月23日,Facebook开源了一款基于 Python 和 R 语言的数据预测工具——“Prophet”(详细报道请看 AI 研习社此前文章 :支持Python!Facebook开源预测工具Prophet。本文则详细介绍了 Prophet 的贝叶斯推理实践,具体展示了研究人员把两个数据集用在Prophet上的运行效果。 如今,市面上已经许多 Python 和 R 语言可适用的时间序列预测模型了,那么 Facehook 的 Prophet 在这一领域又有什么优势呢? Prophet 在进行预测,其后
当数据科学或者机器学习工程师使用Scikit-learn、Tensorflow、Keras 、PyTorch等框架部署机器学习模型时,最终的目的都是使其投入生产。通常,我们在做机器学习项目的过程中,将注意力集中在数据分析,特征工程,调整参数等方面。但是,我们往往会忘记主要目标,即从模型预测结果中获得实际的价值。
2、我把销售额的实际值和几种预测方法的值保存在excel表格:预测结果2023.6.2.xlsx中,表头如下:
AI科技评论按:2月23日,Facebook开源了一款基于 Python 和 R 语言的数据预测工具——“Prophet”(。本文则详细介绍了Prophet的贝叶斯推理实践,具体展示了研究人员把两个数据集用在Prophet上的运行效果。 如今,市面上已经许多Python 和 R 语言可适用的时间序列预测模型了,那么Facehook的Prophet在这一领域又有什么优势呢? Prophet在进行预测,其后端系统是一个概率程序语言Stan,这代表Prophet能发挥出很多贝叶斯算法的优势,比如说: 使模型
大数据文摘作品 编译:张南星、王梦泽、元元、Yawei Xia 如果要评选2017三大流行金酸梅奖,毫无疑问,获奖的肯定是指尖陀螺、人工智能以及加密货币。加密货币是一项颠覆性的技术,它背后的原理引人注目,我十分看好它未来的发展。 实际上,我并没有持有任何加密货币,但说起凭借深度学习、机器学习以及人工智能成功预测加密货币的价格,我觉得自己还算是个老司机。 一开始,我认为把深度学习和加密货币结合在一起研究是个非常新颖独特的想法,但是当我在准备这篇文章时,我发现了一篇类似的文章。那篇文章只谈到比特币。我在这篇文章
官方对PySpark的释义为:“PySpark is the Python API for Spark”。 也就是说pyspark为Spark提供的Python编程接口。 Spark使用py4j来实现python与java的互操作,从而实现使用python编写Spark程序。Spark也同样提供了pyspark,一个Spark的python shell,可以以交互式的方式使用Python编写Spark程序。
电力系统源源不断向各用户提供持续稳定的电能,本文通过对数据的提取,帮助客户分别对不同客户端日,月,年的用电负荷情况进行分析,并通过模型对单户负荷情况进行预测。
代码补全(code AutoCompletion)就是在写代码的时候,IDE能够预测出下一段要写的代码,也是写代码时候选择使用IDE的重要原因。
时间序列是按照时间顺序排列的一系列随时间变化而变化的数据点或观测值。时间序列可以是离散的,例如每月的销售数据,也可以是连续的,例如气温和股票价格等。时间序列常用于预测和分析未来的趋势,例如经济增长、股票走势、天气变化等。
顾名思义,时间序列数据是一种随时间变化的数据类型。例如,24小时内的温度,一个月内各种产品的价格,一年中特定公司的股票价格。诸如长期短期记忆网络(LSTM)之类的高级深度学习模型能够捕获时间序列数据中的模式,因此可用于对数据的未来趋势进行预测。在本文中,您将看到如何使用LSTM算法使用时间序列数据进行将来的预测。
人们很容易被丰富的数据和各种免费开源工具所吸引。在研究了quandl financial library和prophet modeling library之后,我打算试着探究简单的股票数据。我花了几天
作为一种技术手段,预测在金融、证券领域的应用非常广泛,尤其是对股票价格的预测。我们介绍一下获得股票数据的方法,并基于此对数据进行预处理,接着使用数据分析方法,建立基础特征,进一步构建预测模型,且基于新数据验证模型效果。拟使用VAR及LSTM两种算法建立预测模型。 获取股票数据 股票数据通常可从新浪股票、雅虎股票等网页上获取,此外还有一些炒股软件,如同花顺、通达信等都提供了非常清楚的股票数据展示和图表呈现。如果要获得实时的股票数据,可以考虑使用新浪股票提供的接口获取数据。以大秦铁路(股票代码:601006)为
本文提供了一个经济案例。着重于原油市场的例子。简要地提供了在经济学中使用模型平均和贝叶斯方法的论据,使用了动态模型平均法(DMA),并与ARIMA、TVP等方法进行比较
在本文中,长短期记忆网络——通常称为“LSTM”——是一种特殊的RNN递归神经网络,能够学习长期依赖关系 。 最近我们被客户要求撰写关于LSTM的研究报告,包括一些图形和统计输出。
频频登上Github Trending和Paperswithcode 日榜月榜第一,
1、用了多种方法预测未来6个月的销售额,并计算了算法的标准差、平均值、与1绝对值求和等验证指标。
假设要解决一个时序问题:根据过往两年的数据(2012 年 8 月至 2014 年 8月),需要用这些数据预测接下来 7 个月的乘客数量。
Python代码如下: # -*- coding: utf-8 -*- """ Created on Fri Jan 13 11:20:10 2017 @author: DaiPuWei """ ''' 时间序列简单平移法:以预测12月份的销售收入为例 ''' import math def Forecast(profit,N,month): ''' 预测函数:profit为销售收入数据 N为预测周期,month为需要预测的月份 '''
Python 是不是越来越火了?答案是肯定的。 在这个问题下(为什么 Python 现在越来越火了?),很多答主轻描淡写的说,题主感觉 Python 火了是因为题主关注它,Python 火是被吵起来
今年的双十一,规则发生了很大的变化,从 10 月 21 日就开始预售,11 月 1 日到 3 日启动第一波销售。面对越来越复杂的规则,许多消费者都感觉「智商不够用了」,而那些没时间研究规则的人,将付出更高的价格,形成一种「价格歧视」,这就是经典的商业策略。
Python 可以做任何事情。无论是从入门级选手到专业级数据挖掘、科学计算、图像处理、人工智能,Python 都可以胜任。或许是因为这种万能属性,周围好更多的小伙伴都开始学习 Python。 那Python 现在到底有多热呢?微软开启了一个针对 Excel 功能的话题,用以收集用户的反馈。随后有用户提议让 Python 成为 Excel 的一种脚本语言,不仅可以作为 VBA 的替代品,而且也可以作为字段函数(= SUM(A1:A2))的替代方案。该提议得到了众多用户的支持,得票支持率高于排名第二的提议的
该模型假定一个变量的未来的值线性地取决于其过去的值,以及过去(随机)影响的值。ARIMAX模型是ARIMA模型的一个扩展版本。它还包括其他独立(预测)变量。该模型也被称为向量ARIMA或动态回归模型。
前 言 截至 11 月 22 日,比特币的价格再创历史新高(约 1 比特币兑 8120 美元),在惊讶于虚拟货币「不可战胜」的同时,我们或许能可以从这一波热潮中学到些什么。本文中,博士毕业于伦敦大学学院(UCL)的 David Sheehan 为我们介绍了使用 Keras 基于 LSTM 预测比特币价格走势的详细方法。在测试中,这个机器学习预测法似乎有着不错的准确度。 如果要列出 2017 年最为荒谬的三样事物,则一定是指尖陀螺、人工智能,当然,还有加密虚拟货币(cryptocurrency)。以上是玩笑
长短期记忆网络——通常称为“LSTM”——是一种特殊的RNN递归神经网络,能够学习长期依赖关系。
解决痛点:“还有一个月就春节了,老板希望预测春节的订单量,该如何预测呢?”本文以预测的价值为出发点,和大家分享不同场景所适用的预测方式,并着重介绍一种容易理解且精准度较高的预测模型 - Prophet。
作为一种技术手段,预测在金融、证券领域的应用非常广泛,尤其是对股票价格的预测。我们介绍一下获得股票数据的方法,并基于此对数据进行预处理,接着使用数据分析方法,建立基础特征,进一步构建预测模型,且基于新数据验证模型效果。拟使用VAR及LSTM两种算法建立预测模型。
追求信贷规模的扩张,往往会导致贷款逾期率的不断增加,如何在当今社会运用数据识别用户特征进行风险管控成为了银行放贷的重点依据(点击文末“阅读原文”获取完整数据)。
这篇文章纯粹是心血来潮,原因是去年上传到github的参赛代码(文末点击阅读原文直达),前几天又有两个人star和fork了。
微软研究院的全球项目:强化学习开放源代码节(RL Open Source Fest),目前已经开始面向全球接受申请。
整理 | 阿司匹林 出品 | 人工智能头条(公众号ID:AI_Thinker) 近日,Google AI 宣布第二届 YouTube-8M 视频理解挑战赛正式开启,目前已经有 20 支队伍报名参赛。 YouTube-8M 是 Google 在 2016 年发布的大规模视频数据集,它包含 8,000,000 万个 YouTube 视频链接,并进行了视频层级(video-level) 的标注。 去年 2 月,谷歌对 YouTube-8M 进行了更新,新的数据集除了标签升级,还包含了预计算的音频特征,音频和视觉
公司里有一些开发的同事老是吐槽工作忙,天天加班,我想很大可能是没利用好轮子和AI工具,总是自己瞎写耽误时间。
本文介绍了如何用XGBoost做时间序列预测,包括将时间序列转化为有监督学习的预测问题,使用前向验证来做模型评估,并给出了可操作的代码示例。
2018年1月26/1月12日 📷 NVIDIA 深度学习学院 带你快速进入火热的DL领域 正文共2929个字,17张图,预计阅读时间:8分钟。 近年来,机器学习变得愈加火热,中国选手柯洁与AlphaGo的人机大战更是引起热议。目前,在图像识别和视觉分析研究中,卷积神经网络(CNN)技术的使用越来越多。Tensorflow 是由 Google 团队开发的神经网络模块,短短几年间, 就已经有很多次版本的更新。最近我也在自学Tensorflow,想通过卷积神经网络快速识别整块验证码(不分割字符)。期间也碰到许多
近日,Google AI 宣布第二届 YouTube-8M 视频理解挑战赛正式开启,目前已经有 20 支队伍报名参赛。
根据郑州市某年8-11月各地铁闸机刷卡数据来预测12月1-7日的地铁客流量。通过对数据进行分析和清理后我们发现该问题为时序模型问题,因此我们在建立模型时分析并去除了异常的时间点,再应用构建的时序模型预测出相应的客流量。
时间序列为预测未来数据提供了方法。根据先前的值,时间序列可用于预测经济,天气的趋势。时间序列数据的特定属性意味着通常需要专门的统计方法
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