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python3 metaclass--创
之前学python的时候就看见过metaclass的文章,没看懂,那篇博客后面说到,metaclass是python的黑魔法99%不会用到。 于是果断放弃。 不过最近看flask-wtform组建的源码,一开始就是metaclass。 没办法,硬着头皮重新看metaclass。 基本了解,现在总结如下:一、metaclass干嘛的? metaclass是指定类由谁创建。 能够...

Python数据科学:线性回归
向前法就是不断加入变量去构建回归方程,向后法则是不断去除变量去构建回归方程,逐步法是两者的结合,又加入又删除的。 三种方法都是基于aic准则(最小信息准则),其中aic值越小说明模型效果越好,越简洁。 使用aic准则能够避免变量的增加成为残差平方和减小的主要原因情况的发生,防止模型复杂度的增加。 本次采用...
python 爬取51cto首页
usrbinenvpython#coding=utf-8针对51cto首页进行爬取importrequestsfrombs4importbeautifulsoupimportreimportjsonimportsysreload(sys)sys.setdefaultencoding(utf-8) classhtmldownload(object):定义页面爬取类:接收url,返回页面内容为了防止页面中文乱码,我们针对不同页面的编码选择utf-8或者gbkdef__init...

Python数据分析与实战挖掘
基础篇书推荐:《用python做科学计算》? 扩展库 简介numpy数组支持,以及相应的高效处理函数scipy矩阵支持,以及相应的矩阵数值计算模块matplotlib强大的...y2给出arima模型报告、aicbichqic计算arima模型的指标值、forecast预测、acorr_ljungbox检验白噪声离群点检测成因:数据源不同、自然变异、测量和收集误差...

Python数据科学:Logistic回归
links.logit)).fit().aic # 得到自变量的aic解释力度列表aic_with_candidates.append((aic, candidates)) # 对解释力度列表从大到小排序aic_with...logistic回归预测的是事件的概率,使用最大似然估计对概率进行参数估计。 02 python实现惯例,继续使用书中提供的数据。 一份汽车违约贷款数据集...

Python 3中使用ARIMA进行时间
sarimax(1, 1, 1)x(1, 0, 0, 12) - aic:576.8647112294245sarimax(1, 1, 1)x(1, 0, 1, 12) - aic:327.9049123596742sarimax(1, 1, 1)x(1, 1, 0, 12) - aic...要了解有关时间序列预处理的更多信息,请参阅“ 使用python 3进行时间序列可视化的指南 ”,其中上面的步骤将更详细地描述。 现在我们已经转换和探索了...
python生态系统中的线性回归
简而言之,通过该模型拟合的模型已经提供了有关该模型的丰富统计信息,例如与所有自变量,r平方和调整后的r平方,aic和bic等相对应的t统计量和p值...像这样在基于python的数据科学学习中很常见:通常,关于正则化,偏差方差折衷或可伸缩性(学习和复杂度曲线)图有很多讨论。 但是,围绕以下图解和列表...
Python机器学习——线性模型
最近断断续续地在接触一些python的东西。 按照我的习惯,首先从应用层面搞起,尽快入门,后续再细化一 些技术细节。 找了一些资料,基本语法和数据结构搞定之后,目光便转到了scikit-learn这个包。 这个包是基于scipy的统计学习包。 里面所涵盖 的算法接口非常全面。 更令人振奋的是,其用户手册写得非常好。 1...

当 Python 遇到了你的微信好友
python 3.6 (虚拟环境的管理为pipenv)pycharm主要使用到的包有:itchatpyechartsbaidu-aipphotomosaicpillow对pipenv这个虚拟环境管理工具不熟悉的可以去看我之前的文章:《python 管理哪家强?》,里面对于 pipenv 这个虚拟环境管理工具有一些介绍。 itchat是一个开源的微信个人号接口,可以让我们使用python来...

卧槽,我学会了用Python预测股票价格
▊ var模型定阶接下来就是为var模型定阶,可以让阶数从1逐渐增加,当aic值尽量小时,可以确定最大滞后期。 我们使用最小二乘法,求解每个方程的系数,并通过逐渐增加阶数,为模型定阶,python代码如下: 1# 模型阶数从1开始逐一增加 2rows,cols = subdata_diff1.shape 3aiclist = 5 6for p in range(1,11)...

Python实现ARMA模型
print(参数错误:, param) continue aic = model.aic if aic< best_aic: best_model = model best_aic = model.aic best_param = paramresults.append()results_table = pd.dataframe(results)results_table.columns =print(最优模型, best_model.summary()) 输出:? 3.3 预测 # 先增加后几个月的时间日期...

时间序列预测全攻略(附带Python代码)
它关注基本概念和基于r语言,我将重点使用这些概念来解决python编程里面端到端的问题。 r语言存在许多关于时间序列的资源,但是很少关于python的,所以...dftest = adfuller(timeseries, autolag=aic) dfoutput =pd.series(dftest, index=) for key,value in dftest.items():dfoutput = value print dfoutput...
python3用ARIMA模型进行时间序列预测
原文链接:http:tecdat.cn? p=12260----arima模型是一种流行的且广泛使用的用于时间序列预测的统计方法。 arima是首字母缩写词,代表自动回归移动平均。 它是一类模型,可在时间序列数据中捕获一组不同的标准时间结构。 在本教程中,您将发现如何使用python开发用于时间序列数据的arima模型。 完成本教程后,您将知道...

用Python对你的微信好友进行一波骚操作
主要使用到的包有:itchatpyechartsbaidu-aipphotomosaicpillowitchat是一个开源的微信个人号接口,可以让我们使用python来调用微信 pyecharts是python+echarts的结合,用于进行数据的可视化baidu-aip是百度推出的一个nlp的包photomosaic是用来生成蒙太奇马赛克图片的大家获取到源码之后只需要将 pipfile 复制到你们...
用python做时间序列预测九:ARIMA模型简介
auto arima通过预测结果来推断模型阶数的好坏毕竟还是耗时耗力了些,一般可以通过计算aic或bic的方式来找出更好的阶数组合。 pmdarima模块的auto_arima...python实现:# plot residual errorsresiduals = pd.dataframe(model_fit.resid)fig,ax =plt.subplots(1,2)residuals.plot(title=residuals, ax=ax)...

ARIMA模型预测CO2浓度时间序列-python实现
我们将使用 aic (akaike information criterion)值,该值可通过使用拟合的arima模型方便地返回 statsmodels。 aic 在考虑模型整体复杂性的同时, 测量模型拟合数据的程度。 与使用较少特征以达到相同拟合优度的模型相比,在使用大量特征的模型将获得更大的aic得分。 因此,我们寻找产生最低aic 的模型 。 下面的...
centos7.2 更新日志
0-17.el7 python-pyudev.noarch 0.15-7.el7 python-six.noarch 1. 9.0-2.el7 python-slip-dbus.noarch 0.4. 0-2.el7 python-slip.noarch 0. 4. 0-2.el7 ...19-6.el7 aic94xx-firmware.noarch 30-6.el7 alsa-firmware.noarch 1. 0.28-2.el7 alsa-lib.x86_64 1.0. 28-2.el7 alsa-tools-firmware.x86_64 1...
centos6.5 更新日志
1-2.1.el6 python-iwlib.x86_64 0.1-1.2.el6 python-libs.x86_64 2. 6.6-51.el6 python-pycurl.x86_64 7.19. 0-8.el6 python-urlgrabber.noarch 3...10-2.1.el6 aic94xx-firmware.noarch 30-2.el6 alsa-lib.x86_64 1. 0.22-3.el6 alsa-utils.x86_64 1.0. 22-5.el6 atk.x86_64 1. 30. 0-1.el6 atmel...

如何使用Python超参数的网格搜索ARIMA模型
需要通过反复地审查诊断图和已经使用了40多年的启发式策略中训练并修正三个参数的错误。 我们可以通过使用网格搜索过程来自动化评估arima模型的大量超参数的过程。 在本教程中,您将了解如何使用python中的超参数网格搜索来调整arima模型。 完成本教程后,您将知道:您可以使用一般程序来调整arima的超参数以进行滚动...
修改媒体文件属性
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