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  • python中,整数的下限是多少?
    2021-02-10 05:28:01

    Is there a lower bound? Or does it literally starts from 1 byte and grows according to integer size?

    int是一个对象。它肯定不能只有1字节长。在

    下界可以用sys.getsizeof(0)得到

    在我的机器上:>>> sys.getsizeof(0)

    24

    >>> sys.getsizeof(10000000000000000000000)

    36

    >>> sys.getsizeof(1<<31)

    32

    >>> sys.getsizeof(10000000000000000000000000000000000000000000)

    44

    在Python2中,int使用本机整数,直到无法使用为止,然后使用long。在python3中,所有东西都是long,因此值24与版本和机器相关(32/64位),但是是一个下限。在Can a lower bound or any bound for that matter of fact be applied to integer variables in python?

    是的,只要你有足够的内存上限就行了。如上所示,整数越大,整数对象就越大。在

    如果你知道你的整数的最大值,那么有一个上界。在If I have an array of integers is it likely that each index has different number of bytes depending on the integer it is holding? or Does python guarantee uniform size in arrays?

    与C数组不同,该数组包含整数的引用。所以数组大小本身是很容易预测的。在

    ^{pr2}$

    看看存储在里面的值是如何影响结果的,而只影响数组的大小?在

    这是因为您必须考虑每个int对象的大小,正如上面所示,它是可变的,这是预测问题的核心。在

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  • 我们将使用整数规划来做出最佳决策整数规划(IP)问题是所有变量都被限制为整数的优化问题(指规划中的变量(全部或部分)限制为整数,若在线性模型中,变量限制为整数,则称为整数线性规划)。IP问题是有关于如何最好地...

    我们将使用整数规划来做出最佳决策

    整数规划(IP)问题是所有变量都被限制为整数的优化问题(指规划中的变量(全部或部分)限制为整数,若在线性模型中,变量限制为整数,则称为整数线性规划)。IP问题是有关于如何最好地分配资源的有用数学模型。

    假设你正在组织针对政治候选人的营销活动,并且你正在决定向哪些组成部分发送营销材料。你可以向每个组织发送一张吸引人的传单,一份详细的解释你的日程表的小册子,或一张保险杠贴纸(或三者的组合)。如果你有办法根据收到的营销材料来衡量某人投票给候选人的可能性,你如何决定发送哪些材料,同时不超过你的供应量?

    传统的优化算法假定变量可以采用浮点值,但在我们的例子中,向某人发送一半保险杠贴纸或四分之三小册是不合理的。我们将使用一个名为cvxpy的特殊python包来解决我们的问题,这样解决方案才有意义。

    这里将向你展示如何使用cvxpy解决政治候选人问题,首先会从一个简单的问题开始,称为背包问题,然后展示cvxpy语法的工作原理。

    背包问题

    让我们假装你正在进行徒步旅行,并且正在计划你可以携带的物品。你想把所有的东西都拿走,但是你的背包只能携带P磅。假设你可以取一个物体,目标是最大限度地提高实用性,而不会超出重量限制。

    一个cvxpy问题有三个部分:

    1.创建变量:我们将用1和0的向量在数学上表示我们的选择。 1意味着我们选择了这个对象,而0意味着我们将它留在家中。我们用cvxpy.Bool对象构造一个只能取1和0的变量。

    2.指定约束条件:我们只需确保我们的对象总和不超过重量限制P。我们可以用选择向量和权向量的点积来计算我们对象的总重量。cvxpy会重载*运算符以执行矩阵乘法。

    3.制定目标函数:我们希望最大化选择的效用。任何给定选择的效用都是选择向量和效用向量的点积。

    完整的背包问题的cvxpy代码

    一旦我们有成本函数和约束,我们将它们传递给cvxpy 问题对象。在这种情况下,cvxpy要试图通过cvxpy.Maximize最大化实用程序。为了解决这个问题,我们只需要运行问题对象的求解方法。之后,我们可以通过查看它的值属性来检查我们选择向量的最优值。

    我们选择了前四项和第六项。这是有道理的,因为这些具有很高的效用与重量的比例,但又不会过重。

    营销问题

    现在我们已经介绍了基本的cvxpy语法,我们可以为我们的政治候选人解决营销优化问题。假设我们有一个模型,它接受一个组成部分的属性,并预测他们将为我们的候选人投票给我们发送的每个营销材料组合的概率。我在这里使用假数据,让我们假装模型输出以下概率:

    每个组织有八个总概率,因为我们可以向个人发送八种材料的总组合。以下是每个1 x 8向量表示的条目:

    [1份传单、1本小册子、1份保险杠贴纸、传单和小册子、传单和保险杠贴纸、小册子和保险杠贴纸、全部三种]。

    例如,如果我们的候选人收到传单或小册子,那么第一个成员对我们的候选人的投票概率为0.0001,但是如果我们给他发了一个保险杠贴纸,我们的候选人有0.3的概率投票。

    在我们开始使用cvxpy代码之前,我们将通过采用negative log将这些概率转化为成本。这使得数学工作变得更好,并且它有一个很好的解释:如果概率接近1,negative log将接近于0,这意味着将该材料的特定组合发送到该组成部分几乎没有成本,因为我们肯定会导致他们投票给我们的候选人。反之亦然,如果概率接近于0。

    最后,假设我们不能发送超过150张传单,80张小册子和25张保险杠贴纸。

    现在我们已经完成了所有的设置,发现一些有趣的部分:

    1.创建变量:我们将再次使用cvxpy.Bool对象,因为我们只能在这里创建二进制选项。我们将指定它必须与我们的概率矩阵形状相同:

    2.指定约束条件:我们的选择变量只会告诉我们为每个组成部分选择了8个选项中的哪一个,但它不会告诉我们已决定发送给他们的总共多少材料。我们需要一种方法将我们的1 x 8选择向量转换为1 x 3向量。我们可以通过乘以选择向量乘以下面的矩阵来实现:

    如果这部分有点令人困惑,那么请看下面的例子:

    我们的决策向量的第四个条目表示向组件发送传单和小册子,乘以变压器告诉我们!所以我们会让cvxpy乘以变压器的选择矩阵不能超过我们的供应:

    这里用cvxpy.sum_entries对行进行总结,以汇总我们发送到所有组成部分的材料总数。

    我们还需要确保每个组成部分的选择都是正确的,否则求解者可以通过不发送任何东西来实现零成本。

    3.制定目标函数:我们的任务总成本将是我们为每个成员承担的成本的总和。我们将使用cvxpy.mul_elemwise函数将我们的选择矩阵与成本矩阵相乘,这将选择每个成分的成本,并且cvxpy.sum_elemwise函数将通过累计单个成本来计算总成本。

    最后一步是创建cvxpy.Problem并解决它。

    就是这样!以下是我们最终作业的截图。我们决定不向第一个组织发送任何材料。这是有道理的,因为他们为我们的候选人投票的可能性是0.3,不管我们给他们发一张保险杠贴纸还是什么都不发。

    它也证明,最优的分配方案会耗尽我们的小册子和保险杠贴纸的供应,但其实只使用了150传单中的83张。我们应该告诉我们的候选人她的传单并没有她想象的那么有说服力。

    以下是所有打包在一起的代码:

    结束语

    希望这篇整数规划问题以及如何用Python解决它们能够对你有作用。我们已经覆盖了大约80%的cvxpy知识,你需要去解决你自己的优化问题。当然,可以阅读官方文件,从而了解剩下的20%。 CVXPY不仅可以解决IP问题,还可以查看他们的教程页面,查看cvxpy可以解决的其他问题。

    要安装cvxpy,请按照其网站上的指示进行操作。我还会安装cvxopt,以确保所有使用cvxpy打包的求解器都可以在你的机器上运行。

    我们已经指定cvxpy应该在解决方法中使用GLPK_MI求解器。这是专为解决IP问题而设计的解决方案。在你解决你自己的问题之前,请参考这个表格,看看哪个预包装的cvpxy求解器最适合你。

    展开全文
  • 大数据预测是大数据最核心的应用,是它将传统意义的预测拓展到“现测”。大数据预测的优势体现在,它把一个非常困难的预测问题,转化为一个相对简单的描述问题,而这是传统小数据集根本无法企及的。从预测的角度看,...

    大数据预测是大数据最核心的应用,是它将传统意义的预测拓展到“现测”。大数据预测的优势体现在,它把一个非常困难的预测问题,转化为一个相对简单的描述问题,而这是传统小数据集根本无法企及的。从预测的角度看,大数据预测所得出的结果不仅仅是用于处理现实业务的简单、客观的结论,更是能用于帮助企业经营的决策。

    在过去,人们的决策主要是依赖 20% 的结构化数据,而大数据预测则可以利用另外 80% 的非结构化数据来做决策。大数据预测具有更多的数据维度,更快的数据频度和更广的数据宽度。与小数据时代相比,大数据预测的思维具有 3 大改变:实样而非抽样;预测效率而非精确;相关关系而非因果关系。

    而今天我们就将利用python制作可视化的大数据预测部分集成工具,其中数据在这里使用一个实验中的数据。普遍性的应用则直接从文件读取即可。其中的效果图如下:

    实验前的准备

    首先我们使用的python版本是3.6.5所用到的模块如下:

    sklearn模块用来创建整个模型训练和保存调用以及算法的搭建框架等等。

    numpy模块用来处理数据矩阵运算。

    matplotlib模块用来可视化拟合模型效果。

    Pillow库用来加载图片至GUI界面。

    Pandas模块用来读取csv数据文件。

    Tkinter用来创建GUI窗口程序。

    数据的训练和训练的GUI窗口

    经过算法比较,发现这里我们选择使用sklearn简单的多元回归进行拟合数据可以达到比较好的效果。

    (1)首先是是数据的读取,通过设定选定文件夹函数来读取文件,加载数据的效果:

    '''选择文件功能'''

    def selectPath():

    # 选择文件path_接收文件地址

    path_ =tkinter.filedialog.askopenfilename()

    # 通过replace函数替换绝对文件地址中的/来使文件可被程序读取

    # 注意:\\转义后为\,所以\\\\转义后为\\

    path_ =path_.replace("/", "\\\\")

    # path设置path_的值

    path.set(path_)

    return path

    # 得到的DataFrame读入所有数据

    data = pd.read_excel(FILENAME, header=0, usecols="A,B,C,D,E,F,G,H,I")

    # DataFrame转化为array

    DataArray = data.values

    # 读取已使用年限作为标签

    Y = DataArray[:, 8]

    # 读取其他参数作为自变量,影响因素

    X = DataArray[:, 0:8]

    # 字符串转变为整数

    for i in range(len(Y)):

    Y[i] = int(Y[i].replace("年", ""))

    X = np.array(X) # 转化为array

    Y = np.array(Y) # 转化为array

    root = Tk()

    root.geometry("+500+260")

    # 背景图设置

    canvas = tk.Canvas(root, width=600, height=200, bd=0, highlightthickness=0)

    imgpath = '1.jpg'

    img = Image.open(imgpath)

    photo = ImageTk.PhotoImage(img)

    #背景图大小设置

    canvas.create_image(700, 400, image=photo)

    canvas.pack()

    path = StringVar()

    #标签名称位置

    label1=tk.Label(text = "目标路径:")

    label1.pack()

    e1=tk.Entry( textvariable = path)

    e1.pack()

    bn1=tk.Button(text = "路径选择", command = selectPath)

    bn1.pack()

    bn2=tk.Button(text = "模型训练", command = train)

    bn2.pack()

    bn3=tk.Button(text = "模型预测", command = test)

    bn3.pack()

    #标签按钮等放在背景图上

    canvas.create_window(50, 50, width=150, height=30,

    window=label1)

    canvas.create_window(280, 50, width=300, height=30,

    window=e1)

    canvas.create_window(510, 50, width=150, height=30,

    window=bn1)

    canvas.create_window(50, 100, width=150, height=30,

    window=bn2)

    canvas.create_window(510, 100, width=150, height=30,

    window=bn3)

    root.mainloop()

    效果如下可见:

    (2)然后是数据的拟合和可视化模型效果:

    # 模型拟合

    reg = LinearRegression()

    reg.fit(X, Y)

    # 预测效果

    predict = reg.predict(np.array([X[0]]))

    Y_predict = reg.predict(X)

    print(Y_predict)

    # 横坐标

    x_label = []

    for i in range(len(Y)):

    x_label.append(i)

    # 绘图

    fig, ax = plt.subplots()

    # 真实值分布散点图

    plt.scatter(x_label, Y)

    # 预测值分布散点图

    plt.scatter(x_label, Y_predict)

    # 预测值拟合直线图

    plt.plot(x_label, Y_predict)

    # 横纵坐标

    ax.set_xlabel('预测值与真实值模型拟合效果图')

    ax.set_ylabel('蓝色为真实值,黄色为预测值')

    # 将绘制的图形显示到tkinter:创建属于root的canvas画布,并将图f置于画布上

    canvas = FigureCanvasTkAgg(fig, master=root)

    canvas.draw() # 注意show方法已经过时了,这里改用draw

    canvas.get_tk_widget().pack()

    # matplotlib的导航工具栏显示上来(默认是不会显示它的)

    toolbar = NavigationToolbar2Tk(canvas, root)

    toolbar.update()

    canvas._tkcanvas.pack()

    #弹窗显示

    messagebox.showinfo(title='模型情况', message="模型训练完成!")

    其中的效果如下可见:

    其中的效果如下可见:

    模型的预测和使用

    其中模型的预测主要通过两种方式进行预测,分别是:手动输入单个数据进行预测和读取文件进行预测。

    其中手动输入数据进行预测需要设置更多的GUI按钮,其中代码如下:

    #子窗口

    LOVE = Toplevel(root)

    LOVE.geometry("+100+260")

    LOVE.title = "模型测试"

    #子窗口各标签名

    label = ["上升沿斜率(v/us)", "下降沿斜率(v/us)", "脉宽(ns)", "低状态电平(mv)", "低电平方差(mv2)x10-3", "高状态电平(v)", "高电平方差(v2)", "信号质量因子"]

    Label(LOVE, text="1、输入参数预测", font=("微软雅黑", 20)).grid(row=0, column=0)

    #标签名称,字体位置

    Label(LOVE, text=label[0], font=("微软雅黑",10)).grid(row=1, column=0)

    Label(LOVE, text=label[1], font=("微软雅黑", 10)).grid(row=1, column=1)

    Label(LOVE, text=label[2], font=("微软雅黑", 10)).grid(row=1, column=2)

    Label(LOVE, text=label[3], font=("微软雅黑", 10)).grid(row=1, column=3)

    Label(LOVE, text=label[4], font=("微软雅黑", 10)).grid(row=1, column=4)

    Label(LOVE, text=label[5], font=("微软雅黑", 10)).grid(row=1, column=5)

    Label(LOVE, text=label[6], font=("微软雅黑", 10)).grid(row=1, column=6)

    Label(LOVE, text=label[7], font=("微软雅黑", 10)).grid(row=1, column=7)

    #编辑框位置和字体

    en1=tk.Entry(LOVE, font=("微软雅黑", 8))

    en1.grid(row=2, column=0)

    en2=tk.Entry(LOVE, font=("微软雅黑", 8))

    en2.grid(row=2, column=1)

    en3=tk.Entry(LOVE, font=("微软雅黑", 8))

    en3.grid(row=2, column=2)

    en4=tk.Entry(LOVE, font=("微软雅黑", 8))

    en4.grid(row=2, column=3)

    en5=tk.Entry(LOVE, font=("微软雅黑", 8))

    en5.grid(row=2, column=4)

    en6=tk.Entry(LOVE, font=("微软雅黑", 8))

    en6.grid(row=2, column=5)

    en7=tk.Entry(LOVE, font=("微软雅黑", 8))

    en7.grid(row=2, column=6)

    en8=tk.Entry(LOVE, font=("微软雅黑", 8))

    en8.grid(row=2, column=7)

    Label(LOVE, text="", font=("微软雅黑", 10)).grid(row=3, column=0)

    #测试输入框预测

    def pp():

    x=np.array([int(en1.get()),int(en2.get()),int(en3.get()),int(en4.get()),int(en5.get()),int(en6.get()),int(en7.get()),int(en8.get())])

    # 预测效果

    predict = reg.predict(np.array([x]))

    Label(LOVE, text="预测结果已使用年数为:"+str(predict[0])+"年", font=("微软雅黑", 10)).grid(row=4, column=3)

    print(predict)

    Button(LOVE, text="预测:", font=("微软雅黑", 15),command=pp).grid(row=4, column=0)

    Label(LOVE, text="2、选择文件预测", font=("微软雅黑", 20)).grid(row=5, column=0)

    path1 = StringVar()

    label1 = tk.Label(LOVE,text="目标路径:", font=("微软雅黑", 10))

    label1.grid(row=6, column=0)

    e1 = tk.Entry(LOVE,textvariable=path1, font=("微软雅黑", 10))

    e1.grid(row=6, column=2)

    label = ["上升沿斜率(v/us)", "下降沿斜率(v/us)", "脉宽(ns)", "低状态电平(mv)", "低电平方差(mv2)x10-3", "高状态电平(v)", "高电平方差(v2)",

    "信号质量因子"]

    n = 0

    for i in predict_value:

    print(str(label) + "分别为" + str(X[n]) + "预测出来的结果为:" + str(i) + "年" + "\n")

    f = open("预测结果.txt", "a")

    f.write(str(label) + "分别为" + str(X[n]) + "预测出来的结果为:" + str(i) + "年" + "\n")

    f.close()

    f = open("result.txt", "a")

    f.write(str(i) + "\n")

    f.close()

    n += 1

    messagebox.showinfo(title='模型情况', message="预测结果保存在当前文件夹下的TXT文件中!")

    os.system("result.txt")

    os.system("预测结果.txt")

    Button(LOVE, text="预测:", font=("微软雅黑", 15), command=ppt).grid(row=7, column=0)

    效果如下可见:

    选择文件进行读取预测和模型训练数据的读取类似,代码如下:

    #选择文件预测

    def selectPath1():

    # 选择文件path_接收文件地址

    path_ =tkinter.filedialog.askopenfilename()

    # 通过replace函数替换绝对文件地址中的/来使文件可被程序读取

    # 注意:\\转义后为\,所以\\\\转义后为\\

    path_ =path_.replace("/", "\\\\")

    # path设置path_的值

    path1.set(path_)

    return path

    bn1 = tk.Button(LOVE,text="路径选择", font=("微软雅黑", 10), command=selectPath1)

    bn1.grid(row=6, column=6)

    def ppt():

    try:

    os.remove("预测结果.txt")

    os.remove("result.txt")

    except:

    pass

    # 文件的名字

    FILENAME =path1.get()

    # 禁用科学计数法

    pd.set_option('float_format', lambda x: '%.3f' % x)

    np.set_printoptions(threshold=np.inf)

    # 得到的DataFrame读入所有数据

    data =pd.read_excel(FILENAME, header=0, usecols="A,B,C,D,E,F,G,H")

    # DataFrame转化为array

    DataArray =data.values

    # 读取其他参数作为自变量,影响因素

    X = DataArray[:,0:8]

    predict_value = reg.predict(X)

    print(predict_value)

    效果如下:

    由于读取文件进行预测的话,数据较多故直接存储在TXT中方便查看

    以上就是Python制作数据预测集成工具(值得收藏)的详细内容,更多关于python 数据预测的资料请关注随便开发网其它相关文章!

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    Python3不再区分整数和长整数,统一为()类型

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    1948年美国总统特使马歇尔被调回美国,接替他职务的是华来士。当时南京某报纸的标题为“马歇尔歇马,华来士来华”,所使用的修辞是()A:离合B:镶嵌C:联边D:回文

    半径为R的钢球与周围环境间的表面传热系数为h,自身导热系数为,则可以采用集中参数法分析钢球非稳态温度场变化的是()。A:B:C:D:

    由稳定性、疲劳强度或刚度控制设计的构件采用下面哪种钢材较为合适()。A:Q420B:Q390C:Q235D:Q345

    知礼懂礼是我们老祖宗留给我们的一笔丰富的文化遗产。A:错B:对

    轻钢龙骨吊顶的吊杆、龙骨不得固定在()上。A:房梁B:通风管道C:墙面D:柱子

    串联负反馈使输入电阻增加,并联负反馈使输入电阻减小。(&nbA:对B:错

    因为踝关节内侧只有一条三角韧带,但外侧有三条韧带,因此极易造成踝关节过度内翻。A:对B:错

    原核和真核生物的基因都具有A:操纵元件B:内含子C:顺式作用元件D:RNA聚合酶结合位点E:反式作用因子

    二级筛查是面向所有儿童进行筛查,一般是在社区医院的常规体检时进行。A:错B:对

    由反应Fe(s)+2Ag+(aq)=Fe2+(aq)+2Ag(s)组成的原电池,若将Ag+浓度增大到原来浓度的10倍,则电池电动势的变化为()。A:增加0.118VB:增加0.0592VC:降低0.118VD:降低0.0592V

    在Windows7中,选择多个连续的文件或文件夹,应首先选定第一个文件或文件夹,然后按()键不放,再单击最后一个文件或文件夹。A:AltB:CtrlC:TabD:Shift

    我国住院小儿死亡原因占第一位的是?A:乙脑B:肺结核C:肺炎D:白血病E:腹泻

    在以下几种螺纹中,_____________传动效率最高。A:锯齿形螺纹B:梯形螺纹C:矩形螺纹D:三角形螺纹

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  • 利用Python编写一个数据预测工具发布时间:2020-11-07 17:12:20来源:亿速云阅读:96这篇文章运用简单易懂的例子给大家介绍利用Python编写一个数据预测工具,内容非常详细,感兴趣的小伙伴们可以参考借鉴,希望对...
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  • 使用python求解混合整数规划问题

    千次阅读 2020-03-27 20:33:57
      摘要:当前使用Python求解混合整数规划问题的实例大多使用了cplex库。本文基于教材上的混合整数规划和0-1整数规划两道例题,尝试使用Python语言予以解决,得到的答案与教材上一致。现将有关求解过程及代码附上,...
  • python 数据库取值范围内

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    阿里云 MaxCompute 2020-7 月刊2020年8月5日 “MaxCompute企业级安全新能力发布”,解读SaaS模式云数据仓库MaxCompute数据的持续保护。了解发布详情>...文章晋恒2020-08-03668浏览量Python基...
  • 基于python的logistic回归建模预测

    千次阅读 2021-01-27 06:47:07
    8.2 用模型进行预测 将前面准备的预测数据特征pre_x,用模型的predict方法预测生存数据pre_y,并整理成整数型int数据: 8.3 按项目要求收集数据 第一章中下载好的三个数据集中的''gender_submission.csv''根据官网...
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    千次阅读 多人点赞 2021-01-28 23:00:56
    Python预测基金净值:LSTM神经网络搭建LSTM神经网络预测基金净值一、LSTM简述二、爬基金数据,准备作为训练集、验证集、测试集三、建模,读入数据,训练,验证四、看图总结 搭建LSTM神经网络预测基金净值 上一篇...
  • 时间序列预测是机器学习中一个经常被忽视的重要领域。时间序列在观察之间添加了显式的顺序依赖性:时间维度。这个额外的维度既是一个约束,也是一个提供额外信息来源的结构。时间序列时间序列分析使用经...
  • 我们的过程包括下面几步:1、时间序列有什么特别之处?2、在Pandas上传和加载时间序列(pandas 是基于 Numpy 构建的含有更高级数据结构和工具的数据分析包,类似于 Numpy ...5、时间序列预测。1、时间序列有什么特别...
  • 说明:本文用途只做学习记录:参考书籍:从零开始学Python数据分析与挖掘/刘顺祥著.—北京:清华大学出版社,2018首先看一下刘老师介绍的数据分析和数据挖掘的区别:1. 预览数据集,明确分析目的通过Excel工具打开...
  • 对于第一个日期上升到日期向量长度的整数,该日期将由1开始的整数表示,该日期可以根据时间序列数据而变化。当然,我们的因变量将是股票的价格。为了理解线性回归,您必须了解您可能在学校早期学到的相当基本的等式...
  • 基于LSTM的股票预测模型_python实现_超详细

    万次阅读 多人点赞 2019-07-05 22:25:13
    文章目录一、背景二、主要技术介绍1、RNN模型2、LSTM模型3、控制门工作原理四、代码实现五、案例分析...因此本文想利用现有的模型与算法,对股票价格进行预测,从而使自然人股民可以自己对股票进行预测。 理论上,...
  • 如何在Python中取整?

    2020-12-15 10:32:15
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  • 采用 Python 机器学习预测足球比赛结果

    万次阅读 多人点赞 2019-04-23 23:30:08
    本场 Chat 适合有 Python 基础的机器学习初学者,我们带你一起熟悉机器学习的开发流程,帮你快速建立起自己的英超比赛预测模型! 你将获取到如下内容: 人工智能在线建模平台介绍; 熟悉机器学习开发流程; 熟悉 ...
  • Python标准库中的random函数,可以生成随机浮点数、整数、字符串,甚至帮助你随机选择列表序列中的一个元素,打乱一组数据等。 二、random模块重要函数 1 )、random() 返回0<=n<1之间的随机实数n; 2 )、...
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  • 本文主要讲了使用神经网络模型对二手车价格进行预测的过程。包括缺失值处理、特征工程、PCA降维、模型建立等多个步骤。最后对模型进行训练,输出预测结果,并根据评价函数和数据可视化来评价模型。 一、问题描述 ...
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  • 相对于C语言,在python中对整数进行操作会有一个额外的类型信息层。 当有很多的整数并且希望进行某种批操作时,在python中往往会使用一个list,而在C中会使用某个基于缓存区的数组。 内容扩展: Python
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  • dataset = read_csv('load.csv', header=0, index_col=0) values = dataset.values # 整数编码 # encoder = LabelEncoder() # values[:,4] = encoder.fit_transform(values[:,4]) # ensure all data is float values...
  • http://www.jb51.net/article/102248.htm前言对每位程序员来说,在编程过程中...下面就来看看在Python中取整的几种方法吧。1、向下取整向下取整直接用内建的int()函数即可:2、四舍五入对数字进行四舍五入用round(...

空空如也

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