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沙龙
1
回答
对
数据
集
进行
归一化
以
查找
季节性
和
平均
python
熊猫
、
、
、
、
使用
数据
集
,我想使用
熊猫
在中心日期周围重新索引以下内容。例如,在第一个
数据
集
上,我想在12/22/2009左右生成一个索引,并将它的值设置为0,之前的值是-1、-2、-3、-4等等,之后的值是1、2、3、4、5。有没有人有什么建议可以动态地管理重建索引?我预计必须使用df.merge(how = 'outer')将
数据
集合并在一起,并添加一个额外的列来
对
这些值
进行
平均
。 ? 重新索引到下
浏览 60
提问于2021-08-14
得票数 1
回答已采纳
1
回答
需要在Pandas中使用一种方法来执行健壮的标准差
、
我需要pandas来计算一个健壮的标准差 今天,我在
python
中
对
电气测量执行异常值分析,并在pandas环境中重构代码。我遇到的一个问题是计算标准差。在我的原始
python
代码中,我编写了稳健的均值
和
标准差函数,
以
返回到更正常的总体,以便计算异常值限制。请注意,我还使用此
归一化
总体来计算偏度
和
峰度,因为它们受异常值的影响很大。我一直在研究的是通过使用
数据
集
的95%分位数来
归一化
总体,并从那里计算异常值限制。有没有
浏览 22
提问于2019-04-10
得票数 0
2
回答
时间序列
数据
季节性
的算法提取
、
假设您正在尝试度量特定事件流的
季节性
是否一致,即时间序列中的事件或多或少发生在模式上,如时尚。如何通过算法度量
和
提取
季节性
? 目前,我正在使用自相关来查看明显的
季节性
(月)
数据
事件。我很难找到如何编写一个算法来测试一个月是否有
季节性
的东西。下图显示了pacf函数在statsmodels.tsa.stattools库中的结果。从图中可以清楚地看出,如何使用数组来确定
季节性
?
浏览 0
提问于2019-12-05
得票数 1
2
回答
TypeError: seasonal_decompose()得到了一个意外的关键字参数‘句号’
、
、
、
我试图用日期时间索引来消化时间序列
数据
。我打算在我的项目中使用句点,但是它给了我一个错误,说没有一个参数叫做句点。我什么也找不到。
浏览 18
提问于2022-05-21
得票数 1
3
回答
Python
时间序列预测(销售量)
、
、
过去3年,我每天都有现金流入
和
现金流出,通货膨胀率,国定假日日期
和
商店数量。已经
和
熊猫
一起处理了
数据
。 哪些
Python
工具(库、算法)最适合于预测?
浏览 0
提问于2018-04-30
得票数 1
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1
回答
生产
数据
规范化
、
在训练模型时,我们将
数据
集
分成训练
集
和
测试
集
。如果需要对任何列
进行
规范化/标准化,则
对
培训
集
和
测试
集
分别
进行
此过程,以防止
数据
泄漏。
对
训练
集
的参数
进行
了
归一化
处理。MinMaxScaler()test = scaler.tran
浏览 0
提问于2021-06-29
得票数 1
1
回答
如何在scikit-learn的高斯过程回归中重新调整
归一化
标准差?
、
、
、
、
我正在使用scikit-learn
进行
高斯过程回归建模。我的
数据
没有标准化。模型总是返回0到1之间的标准差值,这与我的
数据
不一致。有没有人知道如何重新调整标准差值
以
获得实际标准差?
浏览 9
提问于2021-01-30
得票数 0
2
回答
Python
:按多个参数分组
、
当使用
Python
2.7的xarray包时,是否可以像在
熊猫
中那样
对
多个参数
进行
分组?从本质上说,这是一项行动,如:如果您想获取
数据
集
的每个年
和
一个月的
平均
值。
浏览 5
提问于2016-05-03
得票数 7
回答已采纳
1
回答
Spark:处理从文本文件加载的
数据
集
的列
、
、
我是Spark
和
Scala的新手,正在尝试理解什么是操作从csv加载的表的最佳方法。假设我有csv格式的要素
数据
集
,并且需要按列
归一化
值。我从下面的代码开始textFile按行对
数据
进行
切片。如何将所有列值导入reducer
以
计算
平均
值、计数、最大值、最小值
和
归一化
值?如何生成
浏览 0
提问于2015-05-29
得票数 0
1
回答
在批量标准化中,不应该使用DropConnect损害测试的准确性吗?
、
在我
对
批
归一化
的理解中,计算出整个批的均值
和
方差,然后添加到总体
平均
值中。然后将该
平均
值应用于测试
集
,
以
估计整个测试
集
的均值
和
方差。该模型通过缺少通常一半连接的网络计算批处理统计
数据
。在测试时,将使用所有连接。这难道不应该影响总体
和
/或测试
集
的均值
和
方差,抛开估计的均值
和
方差,还是网络会随着时间的推移稳定自己?
浏览 0
提问于2018-09-02
得票数 3
回答已采纳
1
回答
基于LSTM Keras网络的常量输出与预测语法
、
、
、
、
我
对
神经网络很陌生,我有两个很基本的问题。我正在建立一个通用的LSTM网络来预测序列的未来,基于多个特征。因此,我的训练
数据
是形状的(训练序列的数目,每个序列的长度,每个时间步骤的特征量)。问题: z0 = Input(shape=[None, len(dataset[0])]) z = LSTM(32, return_sequences=True, activation='softsign
浏览 4
提问于2017-10-01
得票数 7
1
回答
我的密码怎么了?
、
、
、
、
我正在做一个模型,用一周
和
一个月的一天来预测起飞时间的延迟。每个
数据
输入都是表单,前12位为月份,最后7位为一周中的最后一天。标签是整数,正整数或负整数,表示延迟的小时数。
浏览 0
提问于2019-05-04
得票数 0
1
回答
如何在输入深度神经网络节点之前对
数据
进行
标准化
、
在将
数据
提供给TensorFlow模型之前,我遇到了两种标准化方法。第一种方法是使用tf.dataset.per_image_standardization()。此函数分别计算每个图像的均值
和
stddev。我在官方的TensorFlow resnet cifar10教程中找到了这种方法。在测试阶段,每个图像都是单独标准化的。第二种方法是计算每个通道样式中整个
数据
集
的
平均
值
和
stddev。我在下面的densenet实现中找到了这种方法。在测试阶段,测试
数据
集</e
浏览 0
提问于2019-03-08
得票数 1
1
回答
产生直线预测的ARIMA模型
、
、
我在两个
数据
集中用ARIMA模型做了一些实验。美元
对
印度卢比
数据
order=(2,1,2) 但在USD vs Indian rupee data还有一个疑问,我已经读到ARIMA模型不支持带有
季节性
成分的时间序列(我们有SARIMA)。那么,为什么航空公司乘客
数据
的ARIMA模型是产生预测的周期?
浏览 1
提问于2019-07-17
得票数 4
回答已采纳
1
回答
使用Pandas返回每个列的最大值的名称
、
、
我刚开始使用
Python
,我尝试使用
熊猫
来返回名称的名称列的值,该名称具有每个数字列的最大
平均
分组值。df4 = pd.read_csv(url) 然后,按照类型1
对
代码组的下一行
进行
浏览 3
提问于2022-11-28
得票数 1
回答已采纳
1
回答
带有日期变量的回归(
python
)
、
、
、
、
我有一个时间序列(每日)
数据
集
由一个标签(整数)
和
15个特征在5年内。我不知道特征的含义,但我必须根据这些特征来预测标签。为了做到这一点,首先,我使用了来自pandas.tools.plotting的pandas.tools.plotting来确定我的标签(y)中是否有
季节性
。请参阅下图:然后,通过扫描Freq参数,使用seasonal_decompose
查找
标签(y)的季节、趋势
和
残差: 你能告诉我哪个弗雷克没
浏览 1
提问于2017-12-02
得票数 1
2
回答
趋势的ARIMA顺序
、
我有3个月的
数据
,它显示每一分钟的count(float)。我应该为arima.fit()传递哪个顺序?我需要预测每一分钟。
浏览 1
提问于2018-08-01
得票数 3
2
回答
如何使用左列的
数据
作为引用来填充do?
、
、
、
我想要在修复
熊猫
数据
中丢失的值方面寻求帮助(
python
)在这个
数据
集中,我在'Item_Weight‘列中找到了一个缺失的值。我不想删除丢失的值,因为我是通过
对
它们
进行
排序来发现的。缺少的值是编码它的人的“想念类型”。现在,我创建了一个
查找
数据
集
,以便将它们合并以填充缺失的值。 如何将它们合并或
浏览 7
提问于2022-07-06
得票数 0
回答已采纳
1
回答
是否使用批
归一化
过拟合[tensorflow]?
批量
归一化
的效果是非常积极的,超过10倍的训练速度,并大大提高了准确性。 然而,训练
和
验证/测试
集
之间的准确性差距有很大提高,接近10%。这是令人不安的。这种差距是在训练过程中慢慢形成的。BN实现使用标准TF指数移动
平均
。这似乎不是问题,因为验证
和
训练
集
共享相同的统计
数据
,并且我还尝试
对
测试
集
统计
数据
的移动
平均
值
进行
“冷预热”;此过程没有任何效果。此外,我必须关闭l2正则
浏览 0
提问于2016-06-16
得票数 1
1
回答
如何
对
列表的值
进行
缩放,使其满足标准偏差和
平均
要求?
、
、
、
、
我有一系列的值,我想要缩放,
以
满足某些标准偏差和
平均
要求。具体来说,我希望
数据
集
标准化为0,标准偏差为1,但所有值都大于0的
数据
集
除外;我希望
对
这些
数据
进行
缩放,使它们的
平均
值为1。用
Python
做这种事情的好方法是什么?
浏览 2
提问于2016-01-06
得票数 0
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