小洛写在前面：很多同学目前所做的业务分析工作，徒手分析即可cover业务需求，较少用到一些高阶的统计模型和机器学习上面的东西。渐渐的便会产生一种感觉，即数据分析满足业务需求即可，不需要会机器学习。但我认为 1、目前的工作不需要，不代表之后的工作不需要，我们应该着眼于我们整个数据分析生涯 ；2、掌握一些模型可以高效做一些定量分析，较徒手分析效率更高，更准 ；3、我们觉得
# Python模型建立简介
Python是一种简单易学、功能强大的编程语言，被广泛应用于数据科学和机器学习领域。在Python中，我们可以使用各种库和框架来构建和训练各种机器学习模型。本文将介绍如何使用Python建立一个简单的线性回归模型。
## 什么是线性回归模型？
线性回归是一种用于建立连续数值预测模型的方法。它通过寻找最佳拟合线来建立自变量（输入）和因变量（输出）之间的关系。线性回
原创
2023-08-01 17:08:27
85阅读
# 初学者指南：如何用Python建立模型
作为一名刚入行的开发者，你可能对如何使用Python建立模型感到困惑。别担心，这篇文章将带你一步步了解整个过程。我们将从基本的流程开始，然后详细解释每一步需要做什么，以及需要使用的每一条代码。
## 流程概览
首先，让我们通过一个表格来了解整个流程：
| 步骤 | 描述 |
| --- | --- |
| 1 | 确定问题和目标 |
| 2 |
墨墨导读：数据库建模是在软件设计当中必不可少的环节，数据库建得怎么样，关系到以后整个系统的扩展、性能方面的优化以及后期的维护 。正确而连贯的数据流可以对商业用户做出快速、灵活的决策起到决定性的作用。所以，建立正确的数据流和数据结构才能保证最好的结果。我们总结了12款数据库的建模工具，希望可以对数据库从业者提供一些帮助！ 数据建模业界的领头羊-PowerDesigner
需求模型：数据流程图概念模型：E-R图逻辑模型：UML类图
原创
2022-07-28 22:44:47
92阅读
文章目录六、自回归模型前置准备1.推移算子2.常系数线性差分方程及其解3.差分方程解的一些性质回顾总结 六、自回归模型前置准备1.推移算子自回归模型是时间序列分析中一种基础模型，在引入这个模型之前，先引入一些便捷表达会让我们的讨论更加轻松。首先是推移算子，这是一个很好理解的概念，作用于某个时间序列中的随机变量上，相当于将其时间指标向前移动一位，即，自然有。推移算子是作用于时间序列的时间指标的，如
导航VaR模型案例：AAPL历史模拟法参数模型分析法非参数bootstrapMonte-Carlo模拟计算参考资料 VaR模型在险价值Value-at-risk的定义为，在一定时期内，一定的置信水平下某种资产组合面临的最大损失，公式为 在持有组合时期内，给定置信水平下，该组合的最大损失不会超过VaR，使用VaR进行风险衡量时，需要给定持有期和置信水平，巴塞尔协会规定持有期标准为10天，置信水平为
深度学习框架搭建模版 文章目录深度学习框架搭建模版一、框架搭建四部曲1.导入包2.定义类和函数3.定义网络层4.实例化网络二、完整代码三、运行结果 一、框架搭建四部曲1.导入包首先是导入包因为使用的是pytorch框架所以倒入torch相关包，summary是可以获得自己搭建模型的参数、各层特征图大小、以及各层的参数所占内存的包作用效果如p2；安装方法：pip install torchsumma
转载
2023-09-14 23:50:07
124阅读
一、什么是模块？Python 模块(Module)，是一个 Python 文件，以 .py 结尾，包含了 Python 对象定义和Python语句。（模块能定义函数，类和变量，模块里也能包含可执行的代码。）简单的说：模块就是包含函数（对象）的文件。二、为什么要创建模块？首先，直接回答这个问题，为什么要创建和使用模块？———为了更好的共享代码，即为了代码的重用。当然我们可以在代码基中需要的地方通过复
转载
2023-08-09 15:46:08
132阅读
https://wenku.baidu.com/view/dd87148ecf2f0066f5335a8102d276a20029608a.html
转载
2019-02-26 16:52:41
1086阅读
# 用Python建立LSTM模型
在深度学习领域，长短期记忆网络（LSTM）是一种非常流行的神经网络结构，它能够处理时间序列数据，并且能够捕捉到数据中的长期依赖关系。在本文中，我们将介绍如何使用Python语言来建立LSTM模型。
## LSTM模型简介
LSTM模型是一种特殊的循环神经网络（RNN），它能够解决传统RNN在处理长序列数据时出现的梯度消失或梯度爆炸问题。LSTM模型通过引入
# 使用 Python 建立 SARIMA 模型的详细指南
在时间序列分析中，SARIMA（季节性自回归积分滑动平均模型）是一种强大的模型，用于预测带有季节性周期的数据。本文将带您逐步学习如何在 Python 中建立一个 SARIMA 模型。
## 整体流程
以下是建立 SARIMA 模型的基本步骤：
| 步骤 | 描述 |
|------|------|
| 1. 导入必要的库 | 准备
# 使用Python建立AIC模型的简明指南
在数据科学和机器学习的领域中，准确性、复杂性以及模型的解释性是我们进行模型选择时必须考虑的三个主要因素。AIC（赤池信息量准则，Akaike Information Criterion）提供了一种衡量统计模型的相对质量的方法。通过考虑模型的复杂性和枢纽的拟合度，AIC帮助我们选择最佳模型。
## 什么是AIC？
AIC是由日本统计学家赤池弘次提出
一. LINEST函数首先，一元线性回归的方程：y = a + bx相应的，多元线性回归方程式：y = a + b1x1 + b2x2 + … + bnxn这里：y - 因变量即预测值x - 自变量a - 截距b - 斜率LINEST的可以返回回归方程的 截距(a) 和 斜率(b) 和其他回归统计值。（1）LINEST 函数语法LINEST(known_y's, [known_
利用先验知识，寻找经验损失最小的模型。和线性回归一样，逻辑回归也是常用的算法之一，如果熟悉深度学习的话，可以发现，在很多时候，深度学习就是逻辑回归变体与进化。逻辑回归的推导问题，也是面试中最常问的问题之一。本篇文章，就详细介绍逻辑回归的两种重要思路：极大似然估计和梯度下降。从一个特殊的硬币开始 这是我曾遇到的一个面试题：假设一枚不规则的硬币，要知道它正面的概率是多少，抛了10次，其中6次正面，
# Python无法建立模型：原因、技巧与示例
在机器学习和数据科学领域，Python广泛用于建立各种模型。然而，出现“无法建立模型”的情况也时有发生，可能是由于多种原因，包括数据问题、库的使用方法不当，或模型选择错误等。本文将探讨造成这一问题的常见原因，并提供一些解决方案和示例代码。
## 一、常见的模型建立问题
### 1. 数据问题
在建立模型之前，数据是最重要的基础。数据问题通常包
GBDT(Gradient Boosting Decision Tree) 又叫 MART（Multiple Additive Regression Tree)，是一种迭代的决策树算法，该算法由多棵决策树组成，它在被提出之初就和SVM一起被认为是泛化能力（generalization)较强的算法。近些年更因为被用于各大数据竞赛而引起
一、建立数据模型以基于数据库表的数据模型建立为例，数据模型建立操作步骤如下：1、连接数据库 依次点击上方菜单栏中的“系统”–“数据源”–“新建”–“JDBC”，配置 jdbc 数据源连接池信息。最后点击“连接”，当颜色显示为粉色时，表示连接成功。 PS：当“数据库供应商”列表中没有自己的数据库类型时，选择“unknown”，手动填写驱动程序和 URL，数据库驱动 jar 放到安装目录 \commo
转载
2023-10-19 08:03:50
78阅读
摘要： 创建数据集是报表分析的基础，合理建模可以达到事半功倍的效果哦！产品核心流程第二步为创建数据集，进行数据建模，如果说数据是海，那么创建数据集并合理建模就是划船的浆，有了浆才能在数据的海洋里畅游。目前创建数据集有两种方式：（1）数据表直接创建数据集 （2）通过自定义sql创建数据集，以实现初步建模。创建数据集：（1）直接新建数据集：如下图，在数据源列表页，找到目标表，点击创建数据集按钮并选择
转载
2023-09-27 19:53:26
72阅读
import maya.cmds as pyimport osif py.window("win", exists=True): py.deleteUI("win")win=py.window("win",title="根据点的位置建立物
原创
2022-11-10 14:19:06
75阅读
