上回咱们介绍了《关于移动游戏运营数据指标,这里有一份简单说明,请查收》,不少朋友们看完后留言希望出一期关于LTV的计算和预估科普贴,刚好最近才哥也在做这方面的数据处理。
最近几天,朋友圈和微博被《哪吒之魔童降世》刷屏了。不少看过的朋友都成为“自来水”,力荐此片。
首先是statsmodels,根据官网介绍,这是python里一个用于estimate statistical models 和 explore statistical data 的模块,经常做数据分析的小伙伴应该都不陌生
价值:根据当前数据,对比历史数据,结合市场规律对具体业务问题进行纠正,指导以及预测。
天猫官方公布了今年的双11成交额为2684亿元,成功刷新了自己创下的商业纪录。按理说大家已经习惯了逐年增长,没想到
数据拟合又称曲线拟合,俗称拉曲线,是一种把现有数据透过数学方法来代入一条数式的表示方式。
团队需要分析一个来自在线零售商的数据。该数据集包含了78周的购买历史。该数据文件中的每条记录包括四个字段。 客户的ID(从1到2357不等),交易日期,购买的书籍数量,以及价值。 我们被要求建立一个模型来预测消费者每周的购买频率、书籍的购买单位和购买价值。
编者按:本书节选自图书《Python与机器学习实战》 文末评论赠送本书,欢迎留言! “机器学习”在最近虽可能不至于到人尽皆知的程度,却也是非常火热的词汇。机器学习是英文单词“Machine Learning”(简称ML)的直译,从字面上便说明了这门技术是让机器进行“学习”的技术。然而我们知道机器终究是死的,所谓的“学习”归根结底亦只是人类“赋予”机器的一系列运算。这个“赋予”的过程可以有很多种实现,而Python正是其中相对容易上手、同时性能又相当不错的一门语言。本文打算先谈谈机器学习相关的一些比较宽泛的知
编者按:本书节选自图书《Python与机器学习实战》,Python本身带有许多机器学习的第三方库,但本书在绝大多数情况下只会用到Numpy这个基础的科学计算库来进行算法代码的实现。这样做的目的是希望读者能够从实现的过程中更好地理解机器学习算法的细节,以及了解Numpy的各种应用。不过作为补充,本书会在适当的时候应用scikit-learn这个成熟的第三方库中的模型。 “机器学习”在最近虽可能不至于到人尽皆知的程度,却也是非常火热的词汇。机器学习是英文单词“Machine Learning”(简称ML)的
本文引自电子工业出版社《Python与机器学习实战》 本书算法与代码兼顾,理论与实践结合。很丰富:7种算法,50段实现,55个实例,总代码量5295行,全面而不冗余;很扎实:对经典有效的机器学习算法的核心内容进行了相当详细的推导;很应用:将理论实打实地用Python代码写出来,可以解决一定的任务;很前沿:叙述了TensorFlow框架、Inception-v3from Google、迁移学习等前沿技术 “机器学习”在最近虽可能不至于到人尽皆知的程度,却也是非常火热的词汇。机器学习是英文单词“Machi
捕食者和被捕食者模型(Predator-Prey Model),这是生态学中非常经典的一个模型。
若是你对深度学习只有比较浅的认识,想知道深度学习是什么?深度学习的来龙去脉?为什么会出现深度学习这个说法和技术?作者在第一章做了回答。
随机森林是一个非常灵活的机器学习方法,从市场营销到医疗保险有着众多的应用。它可以用于市场营销对客户获取和存留建模或预测病人的疾病风险和易感性。
http://blog.yhat.com/posts/python-random-forest.html
数据分析师近几年在国内互联网圈越来越火,很多开发都因为薪资和发展前景,希望转行到数据分析岗。今天,我们就来聊聊面试数据分析师的那些事。 其实,数据分析能力是每个互联网人的必备技能,哪怕你没有转行数据分析师的计划,也推荐你看看这个专题,提升你的数据能力。
机器学习算法按照目标变量的类型,分为标称型数据和连续型数据。标称型数据类似于标签型的数据,而对于它的预测方法称为分类,连续型数据类似于预测的结果为一定范围内的连续值,对于它的预测方法称为回归。 “回归”一词比较晦涩,下面说一下这个词的来源: “回归”一词是由达尔文的表兄弟Francis Galton发明的。Galton于1877年完成了第一次回归预测,目的是根据上一代豌豆种子(双亲)的尺寸来预测下一代豌豆种子(孩子)的尺寸。 Galton在大量对象上应用了回归分析,甚至包括人的身高预测。他注意到,如果双亲
本文介绍利用Python和Python的机器学习库scikit-learn完成一个端到端的机器学习项目。 俗话说,“师傅领进门,修行在个人”。本文就是扮演领进门这种角色,至于各位看官能够修行到什么境界,全凭自己。 1 设置环境 2 导入所需库和模块 3 加载数据集 4 数据集划分为训练集和测试集 5 数据预处理 6 参数调优 7 模型优化(交叉验证) 8 全数据拟合 9 模型评估 10 模型保存 1 设置环境 检查电脑是否安装了Python以及相应库numpy/pandas/scikit-learn。 若是
我们本章介绍 CART(Classification And Regression Trees, 分类回归树) 的树构建算法。该算法既可以用于分类还可以用于回归。
图像是猫还是狗?情感是正还是负?贷还是不贷?这些问题,该如何使用合适的机器学习模型来解决呢?
这两天,天猫双十一交易额造假的事情持续发酵,因为曲线过于完美,所以受到了很多人的质疑。甚至有些人还用 Python 进行了拟合运算,最终的拟合结果和天猫发布的数据非常吻合,进而甚至已经预测出了明年双十一的预期交易金额,这可真的是出其不意,天外飞瓜啊!
深度学习可能存在着数据 过拟合 问题,即存在 高方差。常见的解决方法有两个:一个是 正则化;另一个是 更多数据,更多数据 是一个非常可靠的方法,但是可能无法时时刻刻准备足够多的训练数据,或者获取更多训练数据的成本很高,正则化 则没有这些问题,它通常有助于避免过拟合或减少网络误差。
本文从非线性数据进行建模,带你用简便并且稳健的方法来快速实现使用Python进行机器学习。
图像风格迁移(Style Transfer)是一种计算机视觉技术,旨在将一幅图像的风格应用到另一幅图像上,从而生成一幅新图像,该新图像结合了两幅原始图像的特点,目的是达到一种风格化叠加的效果,本次我们使用Stable-Diffusion结合ControlNet来实现图像风格迁移效果。
小编邀请您,先思考: 1 随机森林算法的原理? 2 随机森林算法的应用? 前言: 随机森林是一个非常灵活的机器学习方法,从市场营销到医疗保险有着众多的应用。它可以用于市场营销对客户获取和存留建模或预测病人的疾病风险和易感性。 随机森林能够用于分类和回归问题,可以处理大量特征,并能够帮助估计用于建模数据变量的重要性。 这篇文章是关于如何使用Python构建随机森林模型。 1 什么是随机森林 随机森林可以用于几乎任何一种预测问题(包括非线性问题)。它是一个相对较新的机器学习策略(90年代诞生于贝尔实验室)可以用
本文引自图灵教育《机器学习系统设计》的第一章——Python机器学习入门。 如果你只想学习基础理论,那么这本书或许并不适合你。它并没有深入机器学习背后的数学细节,而是通过Python这样一种广泛应用的脚本语言,从数据处理,到特征工程,再到模型选择,把机器学习解决实际问题的过程一一呈现在你的面前。这本书的最大特点在于:易上手、实践性强、贴近应用。它可以让你在很短的时间内了解机器学习的基本原理,掌握机器学习工具,然后去解决实际问题。从文字、声音到图像,从主题模型、情感分析到推荐技术,本书所教给你的都是最实
AI 科技评论按:文章的作者 Georgios Drakos 是一名数据科学家,通过本文作者向我们介绍了交叉验证的基本概念、作用以及如何使用。AI 科技评论根据原文进行了编译。
在使用打印机或扫描仪扫描文档时,由于摆放位置差异难免造成扫描文档的倾斜。本文将使用OpenCV将倾斜的文档矫正水平并去除黑边。
后台回复“批量”可以获取批量重采样、批量掩膜、批量坡度提取和批量分区统计的代码,不过你们懂得。
本文介绍了如何利用深度学习实现图像分类和物体检测。首先介绍了深度学习的基本原理,然后详细讲解了如何构建一个图像分类的深度学习模型,包括选择合适的模型、训练模型、使用测试数据集进行模型性能评估等。同时,还介绍了一种基于深度学习的目标检测模型,以及如何使用深度学习模型进行目标检测。
要拟合两个高斯分布并可视化它们的密度函数,您可以使用Python中的scipy.stats模块来拟合分布,并使用matplotlib来绘制密度函数。下面我将演示了如何拟合两个高斯分布并绘制它们的密度函数:
还有,诸如SPTool(用于一般信号可视化和过滤)或FDATool(用于数字滤波器设计)的GUI工具用于高质量的专业级信号处理和控制系统设计。
通俗的说就是用一个函数去逼近这个真实值,那又有人问了,线性回归不是用来做预测吗?是的,通过大量的数据我们是可以预测到真实值的。如果还是不明白,大家可以加一下我的微信:wei15693176 进行讨论。
2018年努力成为一名数据科学家 1 一个数据科学家是比软件工作者更擅长统计学,比统计工作者更擅长软件工程。 2 一个数据科学家是研究和解决有价值的数据问题,他(她)遨游于数据的海洋中,从数据中学习
前面写过一篇图像处理的文章,最近一直在处理图像,昏了头。表格识别是基于同事的代码上做个小结吧。
1.异常值和缺失值的处理 这绝对是数据分析时让所有人都头疼的问题。异常和缺失值会破坏数据的分布,并且干扰分析的结果,怎么处理它们是一门大学问,而我根本还没入门。 (1)异常值 3 ways to remove outliers from your data https://ocefpaf.github.io/python4oceanographers/blog/2015/03/16/outlier_detection/ 提供了关于如何对时间序列数据进行异常值检测的方法,作者认为移动中位数的方法最好,代码
解决痛点:“还有一个月就春节了,老板希望预测春节的订单量,该如何预测呢?”本文以预测的价值为出发点,和大家分享不同场景所适用的预测方式,并着重介绍一种容易理解且精准度较高的预测模型 - Prophet。
经常用到轮廓查找和多边形拟合等opencv操作,因此记录以备后续使用。本文代码中的阈值条件对图片没有实际意义,仅仅是为了测试。
深层神经网络参数调优(二)——dropout、题都消失与梯度检验 (原创内容,转载请注明来源,谢谢) 一、dropout正则化 中文是随机失活正则化,这个是一种正则化的方式,之前学过L1、L2正则化,这个则是另一种思想的正则化。dropout,主要是通过随机减少一些神经元,来实现减少w和b,实现防止过拟合的。 1、主要做法 假设一个概率阈值p,对于神经网络中的所有神经元,在每一次FP、BP的时候,都有p的概率会被保留下来。没有被保留下来的神经元,则不参与本次的运算,即不接收输入,也不输出结果。 2、具体
时序图显示,该序列既包含长期趋势又包含以年为周期的季节效应 差分平稳化 对原序列做1阶差分消去趋势,再做4步差分消去季节效应的影响,差分后序列时的时序图:
在XGBoost算法原理小结中,我们讨论了XGBoost的算法原理,这一片我们讨论如何使用XGBoost的Python类库,以及一些重要参数的意义和调参思路。
Keras中的长短期记忆(LSTM)网络支持时间步长。 这就引出这样一个问题:单变量时间序列的滞后观察是否可以用作LSTM的时间步长,这样做是否能改进预测性能。 在本教程中,我们将研究Python
三百六十行,行行不仅出状元,还出“黑话” 今天,小编为大家倾情整理“深度学习行业黑话解析” 一起show起来! (温馨提示:建议阅读时间8分钟) “学习”概念区分 人工智能:人工智能的发展依赖于计算
我的R语言小白之梯度上升和逐步回归的结合使用 今天是圣诞节,祝你圣诞节快乐啦,虽然我没有过圣诞节的习惯,昨天平安夜,也是看朋友圈才知道,原来是平安夜了,但是我昨晚跟铭仔两个人都不知道是平安夜跑去健身房玩了,给你们看下我两的练了一段时间的肌肉。 📷 📷 好了不显摆了,进入我们今天的主题通常在用sas拟合逻辑回归模型的时候,我们会使用逐步回归,最优得分统计模型的等方法去拟合模型。而在接触机器学习算法用R和python实践之后,我们会了解到梯度上升算法,和梯度下降算法。其实本质上模型在拟合的时候用的就是最大似然估
翻译 | AI科技大本营(rgznai100) 参与 | 刘畅 编辑 | 周翔 【AI科技大本营导读】最近,A股尤其是上证指数走势凌厉,让营长有种身在牛市中的错觉。然而大盘天天涨,营长账户中还是那几百万,甚至还有所缩水。夜深人静的时候,营长常常会点着一支烟,思索到底有没有一个完美的算法,可以预测股价的涨跌,这样就可以早日实现财务自由,走向人生巅峰。这时,一篇外国友人的文章成功引起了营长的注意,看完后备受启发,所以我们将其编译后,分享给大家。 友情提醒:股市有风险,投资需谨慎。 对数据科学家来说,预测证券
数据预处理是建立机器学习模型的第一步(也很可能是最重要的一步),对最终结果有决定性的作用:如果你的数据集没有完成数据清洗和预处理,那么你的模型很可能也不会有效——就是这么简单。
当使用逻辑回归处理多标签的分类问题时,如果一个样本只对应于一个标签,我们可以假设每个样本属于不同标签的概率服从于几何分布,使用多项逻辑回归(Softmax Regression)来进行分类:
PLS,即偏最小二乘(Partial Least Squares),是一种广泛使用的回归技术,用于帮助客户分析近红外光谱数据。如果您对近红外光谱学有所了解,您肯定知道近红外光谱是一种次级方法,需要将近红外数据校准到所要测量的参数的主要参考数据上。这个校准只需在第一次进行。一旦校准完成且稳健,就可以继续使用近红外数据预测感兴趣参数的值。
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