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核心数据 - 使用NSDates进行预测

核心数据是指一个系统或应用中最重要的数据，通常是关键指标或关键数据。在数据分析和预测中，核心数据是非常重要的，因为它们可以帮助我们了解系统或应用的整体状况和趋势。

使用NSDates进行预测是指使用苹果公司的NSDate类进行时间序列预测。NSDate是苹果公司的一种日期和时间类型，可以用于表示和处理日期和时间。在预测中，NSDate可以用于表示数据的时间戳，从而可以根据时间序列进行预测。

以下是一些可能的应用场景：

销售预测：根据历史销售数据，使用NSDate进行预测，以便提前准备库存和销售策略。
股票价格预测：根据历史股票价格数据，使用NSDate进行预测，以便投资者可以提前做出投资决策。
能源需求预测：根据历史能源需求数据，使用NSDate进行预测，以便能源公司可以提前做好供应计划。
天气预测：根据历史天气数据，使用NSDate进行预测，以便气象部门可以提前发布天气预报。

推荐的腾讯云相关产品和产品介绍链接地址：

腾讯云数据分析服务：https://cloud.tencent.com/product/dca
腾讯云时序数据库：https://cloud.tencent.com/product/tdts
腾讯云数据处理服务：https://cloud.tencent.com/product/dps

这些产品可以帮助用户进行数据分析和预测，并且可以使用NSDate进行时间序列处理。

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使用Python进行天气预测之获取数据

前言 Python实战之天气预测 1....爬取数据这里使用request库和正则表达式进行数据的爬取爬取网上的历史天气数据，这里我使用了成都的历史天气数据（2011-2018年）之后的天气预测也将会使用成都的历史天气数据目标网址： http...所以我们加上了判断语句，当然细心的小伙伴应该可以看到我们这里还会构造出2019年的链接，这个错误链接我们在后面获取数据的时候会进行处理，若链接是没用的，我们选择不处理，直接pass。...if response.status_code == 200: html = response.text return html else: return None 1.3 使用正则表达式提取数据...（2011-2018年）(点击可下载) 1.5 分析数据这里暂时简单分析数据，之后会有文章进行详细分析 Figure_1.png 可见数据变化趋势是非常明显的。

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LazyProphet：使用 LightGBM 进行时间序列预测

在 M4 上公开的代码中，所有标准增强树的基准测试都相当糟糕，有时甚至还达不到传统的预测方法。...代码这里使用的数据集都是开源的，并在M-competitions github上发布。数据已经被分割为训练和测试集，我们直接使用训练csv进行拟合，而测试csv用于使用SMAPE进行评估。...scale：这个很简单，只是是否对数据进行缩放。默认值为 True 。 seasonal_period：此参数控制季节性的傅立叶基函数，因为这是我们使用 52 的每周频率。...对比一下我们的结果和上面提到的目标：进行了零参数优化（针对不同的季节性稍作修改）分别拟合每个时间序列在我的本地机器上在一分钟内“懒惰地”生成了预测。 ...根据测试LazyProphet 在高频率和大量数据量上表现的更好，但是LazyProphet还是一个时间序列建模的很好选择，我们不需要花多长时间进行编码就能够测试，这点时间还是很值得。

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简读分享 | 龙文韬编辑 | 龙文韬论文题目 Motif Prediction with Graph Neural Networks 论文摘要链接预测是图挖掘的核心问题之一。...本文首先表明，现有的链接预测方案无法有效地预测基序。为了缓解这种情况，本文建立了一个一般的基序预测问题，并提出了几种启发式方法来评估特定主题出现的机会。...最后，为了获得最高精度，本文开发了一种用于基序预测的图形神经网络（GNN）架构。本文的架构提供顶点特征和采样方案，可捕获图案的丰富结构特性。...虽然我们的启发式方法速度很快，不需要任何训练，但GNN确保了预测基序的最高准确性，无论是密集的（例如，k-cliques）还是稀疏的（例如，k-stars）。...更重要的是，与基于不相关链路预测的方案相比，本文的方法的优势随着基序大小和复杂性的增加而增加。还成功地应用了本文的架构来预测更任意的聚类和社区，这说明了它超越了主题分析的在图谱挖掘之外的潜力。

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在 M4 上公开的代码中，所有标准增强树的基准测试都相当糟糕，有时甚至还达不到传统的预测方法。...代码这里使用的数据集都是开源的，并在M-competitions github上发布。数据已经被分割为训练和测试集，我们直接使用训练csv进行拟合，而测试csv用于使用SMAPE进行评估。...scale：这个很简单，只是是否对数据进行缩放。默认值为 True 。 seasonal_period：此参数控制季节性的傅立叶基函数，因为这是我们使用 52 的每周频率。...对比一下我们的结果和上面提到的目标：进行了零参数优化（针对不同的季节性稍作修改）分别拟合每个时间序列在我的本地机器上在一分钟内“懒惰地”生成了预测。...根据测试LazyProphet 在高频率和大量数据量上表现的更好，但是LazyProphet还是一个时间序列建模的很好选择，我们不需要花多长时间进行编码就能够测试，这点时间还是很值得。

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使用Pytorch Geometric 进行链接预测代码示例

在本文中我们将通过链接预测来对其进行介绍。链接预测答了一个问题:哪两个节点应该相互链接?我们将通过执行“转换分割”，为建模准备数据。为批处理准备专用的图数据加载器。...数据准备我们将使用Cora ML引文数据集。数据集可以通过Torch Geometric访问。...在归纳设置中，可以使用节点/边缘标签进行学习。本文最后有两篇论文详细讨论了这些概念，并进行了额外的形式化:([1]，[3])。...要了解更多关于这种卷积类型的信息，请查看GraphSAGE[1]的原始论文让我们检查一下模型是否可以使用准备好的数据进行预测。...图数据需要特殊处理——尤其是链接预测。PyG有一些专门的数据加载器类，它们负责正确地生成批处理。

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NetMHCpan软件用于预测肽段与MHC I型分子的亲和性，最新版本为v4.0, 基于人工神经网络算法，以180000多个定量结合数据和MS衍生的MHC洗脱配体的组合为训练集构建模型。...结合亲和力数据来自人，小鼠，猪等多个物种的MHC分子，MS洗脱的配体数据来自55个人和小鼠的HLA等位基因。...第二步选择切割肽段的方式，抗原通过抗原表位与MHC分子结合，MHC I型分子可以结合的抗原表位长度为8到11个氨基酸，对应这里的8-11mer，先将蛋白质序列切分成短的肽段之后在进行MHC分子亲和性的预测...通过该软件可以从突变之后的氨基酸序列中预测到与MHC I型分子亲和力较强的肽段，作为候选的肿瘤新抗原。...为了进一步简化分析，相关的数据分析pipeline被开发出来，只需要提供肿瘤患者的体细胞突变数据和HLA分型结果即可，软件自动提取突变氨基酸序列，并进行NetMHCpan分析，类似的软件有很多，NeoPredPipe

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【我读《Big Data》】预测---大数据的核心

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