程序员一一涤生

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用python做时间序列预测九:ARIMA模型简介

c是常数项,εt是随机误差项。 对于一个AR(1)模型而言: 当 ϕ1=0 时,yt 相当于白噪声; 当 ϕ1=1 并且 c=0 时,yt 相当于随机游走...

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用python做时间序列预测十:时间序列实践-航司乘客数预测

陆陆续续写了10篇时间序列相关的文章了,本系列主要是应用为主,包括初识概念、时间序列数据可视化、时间序列分解、平稳/非平稳时间序列、时间序列缺失值处理、相关函数...

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用python做时间序列预测八:Granger causality test(格兰杰因果检验)

python的statsmodel包的grangercausalitytests函数中提供了很好的实现。

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用python做时间序列预测七:时间序列复杂度量化

Sample Entropy是Approximate Entropy(近似熵)的改进,用于评价波形前后部分之间的混乱程度, 熵越大,乱七八糟的波动越多,越不适...

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用python做时间序列预测五:时间序列缺失值处理

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用python做时间序列预测六:相关函数图、偏相关函数图、滞后图

对于白噪声序列,按理说不会有任何自相关性,我们期望的自相关性为0,但是由于随机扰动的存在,自相关性不会为0,而通常假设随机扰动符合标准正态分布(均值为0,标准差...

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用python做时间序列预测一:初识概念

相比朴素法,就是考虑了季节性,也就是说将同期的最后一次观测值作为本期的预测值,比如预测本周的数值,那么就将上周的周一观测值作为本周的周一预测值,上周的周二观测值...

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用python做时间序列预测二:时间序列的一般数据格式和可视化

本篇介绍了时间序列的一般数据格式和基于python的可视化方法,下一篇将介绍时间序列的分解方法,目的是通过分解出的时间序列的各个成分来进一步的了解时间序列。

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用python做时间序列预测三:时间序列分解

时间序列的各个观测值可以是以上成分相加或相乘得到: Value = Trend + Seasonality + Error Value = Trend * ...

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用python做时间序列预测四:平稳/非平稳时间序列

1、序列的均值(mean)不应该是时间的函数(意思是不应该随时间变化),而应该是一个常数。下面的左图满足这个条件,而右图的均值受时间的变化影响。

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深度学习环境搭建:window10+CUDA10.0+CUDNN+pytorch1.2.0

Visual Studio 2017 Community下载地址 安装选项:勾选“C++的桌面开发”,右边的列表再额外勾选一个SDK,这个SDK是在后续测试C...

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OAuth2.0概念以及实现思路简介

OAuth是一个授权规范,可以使A应用在受限的情况下访问B应用中用户的资源(前提是经过了该用户的授权,而A应用并不需要也无法知道用户在B应用中的账号和密码),资...

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OAuth2.0概念以及实现思路简介

OAuth是一个授权规范,可以使A应用在受限的情况下访问B应用中用户的资源(前提是经过了该用户的授权,而A应用并不需要也无法知道用户在B应用中的账号和密码),资...

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理解中台

中台不是一个新名词。然而你如果想找到它的源头,可能真不太好找。有人说来自银行的”前台-中台-后台“的组织结构,有人说来自阿里提出的“大中台,小前台”概念。

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理解CART决策树

CART全称为Classification and Regression Tree。

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理解ID3决策树

在解决分类问题的决策树中,叶子节点就表示所有的分类,比如这里的分类就有3种:无聊时阅读的邮件、需及时处理的邮件、无需阅读的邮件。

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信息熵为什么要定义成-Σp*log(p)?

信息论之父克劳德·艾尔伍德·香农(Claude Elwood Shannon )对信息量的定义如下:

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CART决策树

CART全称为Classification and Regression Tree。

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ID3决策树

在解决分类问题的决策树中,叶子节点就表示所有的分类,比如这里的分类就有3种:无聊时阅读的邮件、需及时处理的邮件、无需阅读的邮件。

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程序员一一涤生

信息熵为什么要定义成-Σp*log(p)?

信息论之父克劳德·艾尔伍德·香农(Claude Elwood Shannon )对信息量的定义如下:

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