前言：之前做了好多爬虫例子，就是为了获取大量数据，然后，就没有然后了，说好的数据挖掘了？思路： 使用爬虫爬取某日头条所有关于java的文章资料文本信息 对文本进行分词处理，计算词频 使echarts作可视化报告结果： 144篇头条文章文本 共计65405个字符 排名前20的高频词汇： 1—:java_3804 2—:开发_1808 3—:我们_1317 4—:学习_1076
最近一直断断续续的做这个泰坦尼克生存预测模型的练习，这个kaggle的竞赛题，网上有很多人都分享过，而且都很成熟，也有些写的非常详细，我主要是在牛人们的基础上，按照数据挖掘流程梳理思路，然后通过练习每一步来熟悉应用python进行数据挖掘的方式。 数据挖掘的一般过程是：数据预览——>数据预处理（缺失值、离散值等）——>变量转换
目录前言一、DAU预估 with Python1、数据准备2、DAU预估模型3、预估算法二、续费系数计算 with Excel1、概念及公式2、续费系数计算（1）计算公式（2）计算说明三、LT720的算法 with SQL理论总结前言实际业务场景中，数据分析师经常会被要求作出数据预估，已满足各式各样的需求，根据我的实际经验，本文结合案例介绍三种常用方法。一、DAU预估 
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2023-11-09 04:22:54
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一、预测类指通过分析已有的数据或者现象，找出其内在发展规律，然后对未来情形做出预测的过程。·根据已知条件和求解目的，往往将预测类问题分为:小样本内部预测，大样本内部预测，小样本未来预测，大样本随机因素或周期特征的未来预测，大样本的未来预测。解决预测类赛题的一般步骤:确定预测目标;收集、分析资料;选择合适的预测方法进行预测;分析评价预测方法及其结果;修正预测结果;给出预测结果。方法:插值与拟合方法:
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2023-10-27 11:14:44
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学习数据结构的重要性程序＝数据结构 + 算法，算法很重要，数据结构也很重要，只有掌握了这两者，我们才等于掌握了写程序的本领，才是合格的程序员哦。算法复杂度比较在网上看到的一篇总结，这个要背的。数据结构重点：排序算法比较这是我学数据结构的时候做的一个总结：为什么要综合比较见下图，这是一道排序算法的面试题（要求：稳定，快速），我在做这道题的时候，根据我总结的内容，很快便锁定了算法，首先，算法要求一个稳
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2023-08-24 08:20:19
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4、iBatis
简单敏捷因此强大的数据计算层。和Hibernate不同，它鼓励写SQL，所以学习成本最低。同时它用最小的代价实现了计算脚本和JAVA代码的解耦，只用20%的代价就实现了hibernate 80%的功能,没实现的20%是计算脚本和数据库的解耦。
复杂计算环境是它的弱项，比如：分布式计算、复杂计算、非数据库计算、跨库计算。
成熟度
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2023-07-28 08:16:39
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表1-1列出了此篇论文所用的数据集，所用名字与论文中的一致。此表还展示了针对每个数据集做预测时使用了多少属性（特征）以及正例所占的百分比。1.“An Empirical Comparison of Supervised LearningAlgorithms, ” Rich Caruana, Alexandru Niculescu-Mizi。2.“An Empirical Evaluation of
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2023-08-10 18:09:13
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一、项目简介：回归树用于分类预测 1、项目集数据介绍 使用randomForest包和party包来创建随机森林的区别：randomForest包无法处理包含缺失值或者拥有超过32个等级水平的分类变量。本例子是在内存受限的情况下简历一个预测模型。由于训练集太大而不能直接通过R构建决策树，所以需要先从训练集中通过随机抽样的方式抽取多个子集，并分别对每一个子集构建决策树，只选取决策树中存在的
当前探究的是快递件量预测基本过程一、预测基本过程1.底盘数据(RawData)2.特征工程3.特征评估4.模型组件5.模型提升二、各过程解释1.数据底盘 从最原始的数据表或者excel中，通过sql或者hive手段，初步处理数据，形成底层数据，dwd明细或者dws轻汇包含：运单特征、客户特征、运力特征、运营数据特征、预算指标特征、节假日特征、营销活动特征、平峰高峰特征、区域特征(全网/业
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2023-11-29 05:58:37
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（记录下自己第一次独立解决一个问题，至于结果嘛，呵呵呵） 本文的目的是用统计学的方法预测一组数据 经过对数据简单的观察与分析及查阅多方资料，最终选用SARIMAX模型进行预测。（过程还算艰辛吧，这个问题一共做了不到半个月?。） step1:准备数据 关于数据这个问题呢，我一直就觉得没啥好说的。原因在于既然是想做数据的预测，就说明手里是有一份数据的，是想通过这份数据得出一些东西。至于想找一堆数据来验
数学建模预测算法大全为什么我们需要学习预测类算法:概括性的预测类模型与算法:具体的预测类模型与算法:线性回归模型：时间序列模型：非线性回归模型：机器学习算法： 为什么我们需要学习预测类算法:当涉及到数学建模时，常常需要我们预测未来事件或趋势的发展，这就用到了预测模型和算法。下面我将介绍一些常见的数学建模预测类模型和算法。概括性的预测类模型与算法:线性回归模型 线性回归是最基本的回归方法之一，它是
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2023-09-04 14:53:12
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直接上代码：public class ProductionFormula {
char left;
char[] right;
public char getLeft() {
return left;
}
public void setLeft(char left) {
this.left = left;
}
public char[] getRight() {
return right;
}
p
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2023-07-31 18:16:33
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# Java大数据预测入门指南
在当今的数据驱动世界中，大数据预测正日益成为一项重要技能。对于刚入行的小白来说，理解如何在Java中实现大数据预测至关重要。本文将引导你完成整个过程，从理解工作流程，到实现代码的基本步骤。最终目标是让你能独立进行简单的大数据预测。
## 流程概述
在开始之前，了解大数据预测的整体流程是非常重要的。我们可以将这个过程分为以下几个步骤：
| 步骤 | 描述
1. 赛题分析比赛要求参赛选手根据给定的数据集，建立模型，预测房屋租金。 数据集中的数据类别包括租赁房源、小区、二手房、配套、新房、土地、人口、客户、真实租金等。 这是典型的回归预测。预测指标回归结果评价标准采用R-SquareR2（R-Square）的公式为： 残差平方和： 总平均值:其中表示的平均值 得到表达式为：用于度量因变量的变异中可由自变量解释部分所占的比例，取值范围是 0~1，越接近1
今天为大家介绍一篇CIKM 2022中比较有意思的时间序列预测论文。这篇论文的独特之处在于，在其他论文都在卷深度学习时序预测模型结构时，这篇文章从检索引入相关数据的角度解决时序预测问题。论文标题：Retrieval Based Time Series Forecasting下载地址：https://arxiv.org/pdf/2209.13525.pdf历史相关文章12篇顶会论文，深度学习时间序列
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2024-01-17 08:40:41
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前言对时间序列数据预测模型做个简单的分类，方便日后对其进一步研究，理清楚技术更新发展方向。 时间序列预测分析就是利用过去一段时间内某事件时间的特征来预测未来一段时间内该事件的特征。预测场景单步预测
单步单变量预测 ：在时间序列预测中的标准做法是使用前一个的观测值，作为输入变量来预测当前的时间的观测值。多步单变量预测 ： 前几个观测值，预测下一个观测值多步预测
单变量多步预测：前几个观测
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2023-10-08 11:26:13
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如今，大数据已成为营销行业的重大改变者。其最新的应用之一是预测分析。预测分析是使用历史数据来预测未来事件的科学。在理论上，它对于市场营销非常有用。如果企业可以预测客户的未来行为，就可以进行更有效的营销活动。预测分析的模型如何在现实世界中实际工作?预测分析实际上有利于营销吗?其答案是肯定的。预测分析可以帮助企业预测未来的客户行为。以下有几个案例研究：Cardinal Path公司使用店内和交易数据创
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2023-12-16 16:54:09
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股价预测、零售时间序列预测1.什么是时间序列预测时间序列（time series）是一组按照时间发生先后顺序进行排列的数据时间序列（time series forecaing，简称时序预测、预估、forecasting）指预测未来时间点的数值要预测的对象称为观测值通常基于历史的观测值预测未来有些时间序列的预测还需要考虑其他会影响观测值的变量，即外部因素（external regressor），如是
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2023-11-16 19:12:48
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预测模型建模时序数据的预测通常建模为利用历史数据值预测未来的数据走势。简单的数学表示： x => S => x^‘ 其中： x = {x_1,x_2,…,x_t} 表示历史数据， S 表示预测系统， x^‘ 表示预测结果。预测可分为短期预测（单步预测）和长期预测（多步预测）短期预测的数学表示： x_{t+1}^‘ = f(x_1,x_2,…,x_t) 其中 x_{t+1}^‘ 是 t+
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2023-12-26 17:07:02
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近年来，Internet迅猛发展，人们在享用Internet带来的各种便利的同时，却又被如何从浩如烟海的网上大量数据资源中，如何快速、高效的查找自己的信息所困扰，典型的主要需求有信息分类、信息提取、自动问答、基于内容的快速信息检索、基于个性的信息推送，数字化图书馆和信息网格等。 大数据分析相比于传统的数据仓库应用，具有数据量大、查询分析复杂等特点。“大数据”是需要新处理模式才能具有更强的决策
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2024-01-12 07:07:47
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