让我们开始吧。 有监督机器学习 大多数实际机器学习问题都是有监督学习。 有监督式学习是给定输入变量（X）和输出变量（y）之后，使用算法学习从输入到输出的映射函数的过程。...X, y 5, 0.9 4, 0.8 5, 1.0 3, 0.7 4, 0.9 它被称为监督学习，因为从训练数据集中进行算法学习的过程可以看作是老师在监督学生的学习过程。...免费参加我的7天e-mail课程，学习数据预处理，模型建立和更多相关知识（含示例代码）。 点击注册，并获得本课程免费的PDF教程。 现在开始你的免费迷你课程！...在统计和时间序列分析中，这被称为滞后或滞后方法。 预测时所利用的先前时间节点数被称为窗口宽度或滞后时长。 滑动窗口是我们将任何时间序列数据集变成有监督学习问题的基础。...相关Python代码，请参阅文章： 如何将时间序列问题转换为Python中的监督学习问题 总结 在这篇文章中，您了解了如何将时间序列预测问题重新组织为有监督学习问题，从而利用机器学习方法来解决。
值得注意的是，从第 7 名到第 15 名的模型，它们的表现相差无几，都非常接近。从另一个角度看，Elo 评分系统确实具有显著的区分能力，这意味着各模型在性能上存在着明显的层次差异。...我们还可以利用 Elo 分数来预测模型两两之间的胜率。在一定的区间内，Elo 分数每相差 10 分，胜率就会有大约 1.5% 的变化。...图文多模态模型 随着大规模语言模型在自然语言处理领域的大放光彩，越来越多的研究开始探索如何将这些模型与多模态信息融合。在本节中，我们将探讨并评估近期一些图文多模态大语言模型在常见基准上的性能。...科学领域模型 如何将 AI 技术与科学研究相结合是研究的热点之一。...如上表所示，我们使用相同的模型在其他科学领域的数据集上也进行了评估。在 MedMCQA 数据集中，LLaMA 2-13B 和 Vicuna (FastChat)-13B 的表现超过了其他模型。
每一个时间序列可以分为三个部分：趋势、季节性和残差，残差是将前两部分从序列中去除后剩下的部分，使用这种分割方法之后： 显然，该序列具有上升趋势，在每一年的年底到年初之间达到峰值，在4月和9月之间达到最低值...接下来，我将演示如何将序列转换为平稳状态。 02 将序列转换为平稳状态 1. 差分 差分法用来移除趋势信号，也可以用来减少方差，它只是 T 周期的值与前一个 T-1 周期值的差值。...为了让序列平稳，我将基于当前值使用巴西 IPCA 索引（巴西的 CPI 指数）调整整个序列，从训练区间的结尾（2016年4月）到研究的开始，数据的来源是 IBGE 网站。...，在第 26 个滞后(半年)左右具有负相关的季节效应。...在这个例子中，第一个滞后与当前周期具有高度相关性，因为前一周的价格历史上没有显著变化，在相同的情况下，第 26 个滞后呈现负相关，表明与当前时期相反的趋势，可能原因是一年内不同时期供需不同。
难度：2 问题：根据sepallength列对iris数据集进行排序。 答案： 45.如何在numpy数组中找到最频繁出现的值？ 难度：1 问题：找到iris数据集中最常见的花瓣长度值（第3列）。...答案： 47.如何将所有大于给定值的值替换为给定的cutoff值？ 难度：2 问题：从数组a中，替换大于30包括30且小于10到10的所有值。...答案： 50.如何将多维数组转换为平坦的一维数组？ 难度：2 问题：将array_of_arrays转换为平坦的线性一维数组。 输入： 输出： 答案： 51.如何为numpy中的数组生成独热编码？...答案： 66.如何将numpy的datetime64对象转换为datetime的datetime对象？...难度：2 问题：创建一个长度为10的numpy数组，从5开始，在连续数字之间有一个3的步长。 答案： 69.如何填写不规则的numpy日期系列中的缺失日期？ 难度：3 问题：给定一个不连续的日期数组。
自回归是大多数单变量时间序列模型的基础。它主要分为两个步骤。 首先将(单变量)时间序列从一个值序列转换为一个矩阵。可以用用延时嵌入法（time delay embedding）来做到这一点。...第 23 行将结果与我们的数据集进行合并。 解释变量 (X) 是每个变量在每个时间步长的最后 12 个已知值（第 29 行）。...以下是它们如何查找滞后 t-1（为简洁起见省略了其他滞后值）： 目标变量在第30行中定义。这指的是未来销售的6个值: 建立模型 准备好数据之后，就可以构建模型了。...行)，得到了测试集中的预测(第14行)。...从相当数量的值开始，然后根据重要性评分或预测性能来修改这个数字，或者直接使用GridSearch进行超参数的搜索。
差分 -为了将非平稳过程转换为平稳过程，我们应用差分方法。区分时间序列意味着找出时间序列数据的连续值之间的差分。差分值形成新的时间序列数据集，可以对其进行测试以发现新的相关性或其他有趣的统计特性。...第3步：估算和预测 一旦我们确定了参数（p，d，q），我们就可以估算ARIMA模型在训练数据集上的准确性，然后使用拟合模型使用预测函数预测测试数据集的值。...从这些图中我们选择AR 阶数 = 2和MA 阶数 = 2.因此，我们的ARIMA参数将是（2,0,2）。 我们的目标是从断点开始预测整个收益序列。...我们将在R中使用For循环语句，在此循环中，我们预测测试数据集中每个数据点的收益值。 在下面给出的代码中，我们首先初始化一个序列，它将存储实际的收益，另一个系列来存储预测的收益。...，让我们从测试数据集中检查ARIMA模型的结果以获取样本数据点。
数据科学和机器学习项目的结构化方法从项目目标开始。同一组数据点可以推断出一些有意义的信息。基于我们所寻找的，我们需要关注数据的另一个方面。一旦我们明确了目标，我们就应该开始考虑我们需要的数据点。...这将使我们能够专注于最相关的信息集，而忽略可能不重要的数据集。 在现实生活中，从多个来源收集到的大多数时间数据都有空白值、打字错误和其他异常。在进行任何数据分析之前，清除数据是至关重要的。...第1步-我们将导入pandas、matplotlib、seaborn和NumPy包，我们将使用这些包进行分析。我们需要散点图、自相关图、滞后图和平行图。...滞后图（Lag） 滞后图也有助于验证数据集是随机值集还是遵循某种趋势。当绘制“tips”数据集的“total_bills”值的滞后图时，就像在自相关图中一样，滞后图表明它是随机数据，到处都有值。...在平行坐标系中，“N”等距垂直线表示数据集的“N”维度。顶点在第n个轴上的位置对应于该点的第n个坐标。 让我们考虑一个小样本数据，它有五个小部件和大尺寸小部件的五个特性。 ?
最后，您将学习如何管理数据库表，例如创建新表或修改现有表的结构。 第 1 节. 查询数据 主题 描述 简单查询 向您展示如何从单个表中查询数据。 列别名 了解如何为查询中的列或表达式分配临时名称。...排序 指导您如何对查询返回的结果集进行排序。 去重查询 为您提供一个删除结果集中重复行的子句。 第 2 节. 过滤数据 主题 描述 WHERE 根据指定条件过滤行。...INTERSECT 组合两个或多个查询的结果集并返回一个结果集，该结果集的行都出现在两个结果集中。 EXCEPT 返回第一个查询中未出现在第二个查询的输出中的行。 第 6 节....第 12 节. 管理表 在本节中，您将开始探索 PostgreSQL 数据类型，并向您展示如何创建新表和修改现有表的结构。 主题 描述 数据类型 涵盖最常用的 PostgreSQL 数据类型。...您可以使用它将NULL替换为一个默认值。 NULLIF 如果第一个参数等于第二个参数则返回NULL。 CAST 从一种数据类型转换为另一种数据类型，例如，从字符串转换为整数，从字符串转换为日期。
在本教程中，你将了解在NumPy数组中如何正确地操作和访问数据。 完成本教程后，你将知道： 如何将你的列表数据转换为NumPy数组。 如何使用Pythonic索引和切片访问数据。...有关示例，请参阅帖子： 如何在Python中加载机器学习的数据 本节假定你已经通过其他方式加载或生成了你的数据，现在使用Python列表表示它们。 我们来看看如何将列表中的数据转换为NumPy数组。...一维列表到数组 你可以加载或生成你的数据，并将它看作一个列表来访问。 你可以通过调用NumPy的array()函数将一维数据从列表转换为数组。...分割一整行，其中一部分用于训练模型，剩下的部分用于评估训练模型的能力。 这包括在第二维索引中指定':'来切分所有的列。从开始到分割点的所有行构成训练数据集。...(3, 2) (3, 2, 1) 概要 在本教程中，你了解了如何使用Python访问和重塑NumPy数组中的数据。 具体来说，你了解到： 如何将你的列表数据转换为NumPy数组。
完成本教程后，你获得以下这些技能： 如何将你的列表数据转换为NumPy数组。 如何使用Pythonic索引和切片操作访问数据。 如何调整数据维数以满足某些机器学习API的输入参数的维数要求。...我们来看看如何将这些列表中的数据转换为 NumPy 数组。 一维列表转换为数组 你可以通过一个列表来加载或者生成，存储并操作你的数据。...假设有一个数据表，其中每一行代表一个观察点，每一列代表一个不同属性。 也许你生成了这些数据，或者使用自己的代码加载了这个数据表，现在你有一个二维列表（列表中的每一项是一个列表）。...dataset train = data[:split, :] 测试数据集将是从分隔行开始到结束的所有行。...具体来说，你了解到： 如何将您的列表数据转换为 NumPy 数组。 如何使用 Pythonic 索引和切片访问数据。 如何调整数组维数大小以满足某些机器学习 API 的输入要求。
在本教程中，你将了解到如何将单变量和多变量时间序列预测问题转换为机器学习算法处理的监督学习问题。 完成本教程后，您将知道： 如何编写一个函数来将时间序列数据集转换为监督学习数据集。...如何变换单变量时间序列数据进行机器学习。 如何变换多变量时间序列数据进行机器学习。 让我们开始吧。...该函数返回一个值： return：为监督学习重组得到的Pandas DataFrame序列。 新的数据集将被构造为DataFrame，每一列根据变量的编号以及该列左移或右移的步长来命名。...上面的函数定义了每列的默认名，所以你可以在返回数据上直接调用，t-1 命名的列(X)可以作为输入，t 命名的列可以作为输出(y)。 该函数同时兼容Python 2和Python 3。...具体来说，你了解到： Pandas的 shift（） 函数及其如何用它自动从时间序列数据中产生监督学习数据集。 如何将单变量时间序列重构为单步和多步监督学习问题。
如何在数组的随机位置插入值？ 难度：L2 问题：在 iris_2d 数据集中的 20 个随机位置插入 np.nan 值。...如何将一个数值转换为一个类别（文本）数组？...如何将数组中所有大于给定值的数替换为给定的 cutoff 值？ 难度：L2 问题：对于数组 a，将所有大于 30 的值替换为 30，将所有小于 10 的值替换为 10。...这些数值分别代表每一行的计数数量。例如，Cell(0,2) 中有值 2，这意味着，数字 3 在第一行出现了两次。 50. 如何将 array_of_arrays 转换为平面 1 维数组？...如何从 2 维数组中减去 1 维数组，从 2 维数组的每一行分别减去 1 维数组的每一项？
然后，如(3)所述，我们为存储在Z中的x的每个派生基变量创建额外的滞后维度。该结构是对称的，即两个转换的顺序可以颠倒，将基函数直接应用于矩阵Q的每一列。 ...数据集来自国家发病率、死亡率和空气污染研究。 它包括5114个总体和特定病因的死亡率、天气和污染数据的每日观测。...（DLMs和DLNMs）分析时间序列数据 添加图片注释，不超过 140 字（可选） 左右滑动查看更多 添加图片注释，不超过 140 字（可选） 01 编辑切换为居中 添加图片注释，不超过...图2显示了特定滞后期（0、5、15和28）的温度和特定温度（-10.8、-2.4、26.5和31.3◦C）的滞后期的RR，大约对应于温度分布的第0.1、5、95和99.9百分位数（称为中度和极端寒冷和炎热...该图证实，如果与中度高温相比，极端高温的影响更为滞后，其显著风险分别持续10天和3天（右上角第三和第四张图）。尽管如此，只有极端高温表明可能存在收获效应，在滞后15天后开始。
记录了从2019/3/16-2019/3/22这七天的排名变化情况。先利用该数据集画一个最简单的散点图，观察大致的数据情况。...图2 可以看出虽然该数据集时间范围包含了七天，可是从20号开始点才比较密集，因此缩小时间范围，重新观察。...（函数参数正为滞后，负为超前），方便了之后两个Series之间相减，然后绘制简单的折线图，观察每五分钟，排名变化情况。...一、有几个时间段没有数据（数据缺失），造成中间间隔较大，并不是每五分钟都有数据的。二、有几个时间点速率为0，这是由于间隔点太密集造成排名无变化造成的。...，点主要集中在40-100之间。
在这个例子中，你从数据框中获取记录，并用 encircle() 来使边界显示出来。 3....下图显示了数据中各组之间最佳拟合线的差异。要禁用分组并仅为整个数据集绘制一条最佳拟合线，请从 sns.lmplot() 调用中删除 hue ='cyl' 参数。...针对每列绘制线性回归线或者，可以在其每列中显示每个组的最佳拟合线。可以通过在 sns.lmplot() 中设置 col=groupingcolumn 参数来实现，如下： 4....然而，箱线图有助于精确定位 X 和 Y 的中位数、第 25 和第 75 百分位数。 8....分布式包点图（Distributed Dot Plot） 分布式包点图显示按组分割的点的单变量分布。点数越暗，该区域的数据点集中度越高。通过对中位数进行不同着色，组的真实定位立即变得明显。 26.
在这个例子中，你从数据框中获取记录，并用 encircle() 来使边界显示出来。 ? 3....下图显示了数据中各组之间最佳拟合线的差异。要禁用分组并仅为整个数据集绘制一条最佳拟合线，请从 sns.lmplot() 调用中删除 hue ='cyl' 参数。 ?...针对每列绘制线性回归线或者，可以在其每列中显示每个组的最佳拟合线。可以通过在 sns.lmplot() 中设置 col=groupingcolumn 参数来实现，如下： ? 4....然而，箱线图有助于精确定位 X 和 Y 的中位数、第 25 和第 75 百分位数。 ? 8....分布式包点图（Distributed Dot Plot） 分布式包点图显示按组分割的点的单变量分布。点数越暗，该区域的数据点集中度越高。通过对中位数进行不同着色，组的真实定位立即变得明显。 ?
完成本教程后，您将知道： 如何将原始数据集转换为我们可用于时间序列预测的东西。 如何准备数据和并将一个LSTM模型拟合到一个多变量的时间序列预测问题上。 如何进行预测并将结果重新调整到原始单位。...下面的脚本加载原始数据集，并将日期 - 时间信息解析为Pandas DataFrame索引。“否”列被删除，然后为每列指定更清晰的名称。最后，将NA值替换为“0”值，并且将前24小时移除。...“No”列被删除，然后为每列指定更清晰的名称。最后，将NA值替换为“0”值，并且将最初的24小时移除。...我们可以使用博客文章中开发的series_to_supervised（）函数来转换数据集： 如何将时间序列转换为Python中的监督学习问题 首先，加载“ pollution.csv ”数据集。...具体来说，你了解到： 如何将原始数据集转换为我们可用于时间序列预测的东西。 如何准备数据和适合多变量时间序列预测问题的LSTM。 如何进行预测并将结果重新调整到原始单位。
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