我们在解决问题之前需要明确问题的定义和评估判别标准。在天气异常检测和预测方面，我们需要定义什么是异常，并且需要评估天气判别天气预测模型的准确性和可靠性。
本文以天气数据实时抓取和可视化展示为主题，旨在探讨如何使用Python编写程序来实现对天气数据的抓取、可视化和预测。
选自machinelearningmastery 机器之心编译 参与：朱乾树、路雪 长短期记忆循环神经网络等几乎可以完美地模拟多个输入变量的问题，这为时间序列预测带来极大益处。本文介绍了如何在 Keras 深度学习库中搭建用于多变量时间序列预测的 LSTM 模型。 诸如长短期记忆（LSTM）循环神经网络的神经神经网络几乎可以无缝建模具备多个输入变量的问题。 这为时间序列预测带来极大益处，因为经典线性方法难以适应多变量或多输入预测问题。 通过本教程，你将学会如何在 Keras 深度学习库中搭建用于多变量时间
来源：机器之心 本文长度为2527字，建议阅读5分钟 本文为你介绍如何在Keras深度学习库中搭建用于多变量时间序列预测的LSTM模型。 长短期记忆循环神经网络等几乎可以完美地模拟多个输入变量的问题，这为时间序列预测带来极大益处。本文介绍了如何在 Keras 深度学习库中搭建用于多变量时间序列预测的 LSTM 模型。 诸如长短期记忆（LSTM）循环神经网络的神经神经网络几乎可以无缝建模具备多个输入变量的问题。 这为时间序列预测带来极大益处，因为经典线性方法难以适应多变量或多输入预测问题。 通过本教程，你
实战是学习一门技术最好的方式，也是深入了解一门技术唯一的方式。因此，NLP专栏计划推出一个实战专栏，让有兴趣的同学在看文章之余也可以自己动手试一试。
随着全球气候的不断变化，对于天气数据的获取、分析和预测显得越来越重要。本文将介绍如何使用Python编写一个简单而强大的天气数据爬虫，并结合相关库实现对历史和当前天气数据进行分析以及未来趋势预测。
决策树是一种基于树形结构的算法，用于在一系列决策和结果之间建立模型。它通过对特征和目标变量之间的关系进行划分，来预测目标变量的值。
作者：笨熊 本章是使用机器学习预测天气系列教程的第一部分，使用Python和机器学习来构建模型，根据从Weather Underground收集的数据来预测天气温度。该教程将由三个不同的部分组成，涵盖的主题是： 数据收集和处理（本文） 线性回归模型（第2章） 神经网络模型（第3章） 本教程中使用的数据将从Weather Underground的免费层API服务中收集。我将使用python的requests库来调用API，得到从2015年起Lincoln, Nebraska的天气数据。 一旦收集完成，数据将需
根据已有的车祸数据信息，计算严重车祸发生率最高和最低的地区；并对车祸发生严重程度进行因素分析，判断哪些外界环境变量会影响车祸严重程度，分别有怎样的影响。
气候变化是当今世界面临的一项重大挑战。了解气候趋势对我们的社会、环境和经济至关重要。历史天气预报API提供了一个强大的工具，可以帮助研究者和决策者更好地了解过去的天气情况，并从中推断气候趋势。本文将探讨如何使用历史天气预报API来研究气候趋势，以及这些研究可能对未来的决策产生的影响。
【新智元导读】谷歌BigQuery的公共大数据集可提供训练数据和测试数据，TensorFlow开源软件库可提供机器学习模型。运用这两大谷歌开放资源，可以建立针对特定商业应用的模型，预测用户需求。 Lak Lakshmanan 是谷歌云服务团队的大数据与机器学习专业服务成员，他在谷歌云平台写了下文，以帮助用户使用谷歌云预测商业需求。 所有商业业务都会设法预测客户需求。如果你开饭馆，你需要预测明天要做多少桌饭、顾客会点哪些菜，这样你才能知道需要购买那些食材、厨房需要多少人手。如果你卖衬衫，你要提前预测，你应该从
为解决城市交通拥堵问题，本文提出了一种基于 Matlab决策树的交通预测方法，我们通过采集上海地区的空气质量数据和温度数据，帮助客户在 Matlab中实现决策树建模，利用所提取的天气和温度特征建立决策树，对未来的出行时间、出行路线等进行预测。结果表明：该方法可实现交通时间、出行路线的预测，并能在未来三天进行有效预测时间长度与空气质量、温度相关。
变量以及数据类型 一、变量的定义 对于重复使用，并且经常需要修改的数据，可以定义为变量，来提高编程效率。
还和Anaconda达成了合作。各种常见Python库都能直接用，如Matplotlib、Seaborn等。
Traffic事故是非常普遍的。如果生活在一个广阔的大都市中，那么很有可能听说，见证甚至参与其中。由于交通事故的发生频率，交通事故是造成全球死亡的主要原因，每年缩短数百万人的生命。因此，可以预测交通事故或容易发生事故的区域的系统可以潜在地挽救生命。
机器学习是什么？ 以它最原始的形式来说，机器学习是实践近似函数的艺术，或者说是做出有根据的推测。它与专业人士有相似的概念，比如一名资深管道工会拥有根据查看到的房屋中漏水情况，快速准确地判断造成漏水原因
原本想着做一下天气预测分析，从爬虫入手做天气预测，一直找不到合适的数据源，后来找到了懒症又犯上了，还是一点点拷贝的好，花了不到一小时把数据拷贝下来；原本想用python写个数据清洗，结果懒症又犯上了，还是用excel处理数据快，通过交叉表把缺失值找到，把异常值找到，补全了；再后来想想还是先做个天气分析吧，结果懒症又犯上了，还是用excel表分析的快，而且可视化也不差，结果正经事儿丢到了九霄云外。。。
笔者是一名软件工程在读研究生，同样是机器学习的爱好者，希望我所总结的内容能以简单直白的方式帮助读者们理解机器学习并了解如何利用Python来做机器学习。不需要走很多弯路，只需要准备好python的JupyterNotebook或Pycharm等，做好笔记。我很快带你入门。
这是本系列文章中的第一部分，我们将探索一个用例和几个不同的机器学习平台，看看我们如何构建一个模型，一个可以帮助预测航班取消的平台。在第一部分中，我们将讨论用例，为什么限制场景，以及我们收集的数据以启动
在我们看来，计算机就是一台严丝合缝、精密运转的机器，严格按照程序员下达的指令工作。虽然产品上线之后经常碰到迷之问题，但我们通常会检讨程序设计得不够完美，而不会认为这是理所当然。因为我们相信只要程序设计严谨，将各种意外情况考虑在内，就会消除这种不确定问题。
随着我国工业农业的发展和城市化进程的推进，颗粒物污染已不仅仅是一个环境问题。大范围、长期、高浓度的颗粒物污染更为频繁，不仅影响人类健康，也影响着经济生产。而PM10是主要污染物之一，对其浓度进行及时、准确地预测具有实际的研究意义和价值。近年来，运用深度学习技术对大气污染物进行预报已经成为一种趋势。本研究基于长短期记忆人工神经网络模型（LSTM），研究单一城市PM10次日的变化趋势，为提高PM10浓度预测的精度提供了一种可能性。
所有的机器学习算法中，决策树应该是最友好的了。它呢，在整个运行机制上可以很容易地被翻译成人们能看懂的语言，也因此被归为“白盒模型”。
随着大数据、人工智能、区块链、物联网、移动互联网等的发展，学科的界限变得比较模糊，各学科交叉融合的趋势在增强，数学的重要性在提升。未来的大学教育不在局限在哪个专业，打破专业的思维局限自己的发展成为趋势。
在农业、自动驾驶、航空或能源领域，预测和了解天气是十分重要的。例如，天气条件对航空和物流公司在规划最快和最安全的航线方面起着重要作用，可再生能源公司也需要根据天气预测他们在给定的一天将生产多少能源。因此，各种天气模型被开发出来并正在世界各地应用。但是这些模型通常需要关于大气和确切条件的高度具体的信息，这样使得模型对数据的需求变得非常复杂。
所以我们加上了判断语句，当然细心的小伙伴应该可以看到我们这里还会构造出2019年的链接，这个错误链接我们在后面获取数据的时候会进行处理，若链接是没用的，我们选择不处理，直接pass。
MAchinE Learning for Scalable meTeoROlogy and climate (MAELSTROM) 项目由EuroHPC Joint Undertaking资助，并由ECMWF协调。该项目为期三年，于2021年4月1日启动，旨在帮助天气和气候社区为大规模机器学习应用做好准备。
本文描述了训练支持向量回归模型的过程，该模型用于预测基于几个天气变量、一天中的某个小时、以及这一天是周末/假日/在家工作日还是普通工作日的用电量
在处理预测相关的建模问题时你会发现朴素贝叶斯是一个简单而又强大的算法。
通过阅读这篇文章，你将学会用Python创建一个天气警报系统，当它预测未来几小时内天空将下雨/下雪时，它会向多个收件人发送一封电子邮件通知。电子邮件通知包含其他信息，如预测的温度和湿度。
这篇博客中，主要用到了pandas的数据清洗和分析工作，同时也用到了sklearn中回归预测的知识，非常的简单，但是产生了较好的预测效果。所有的数据都是可以下载的，重复这些代码也是能够完全重现以上的这些结果的，如果你有疑问，那么可以参考英文原博客[blog1] [blog2]，和原作者的github可以下载完整的代码和数据， 原文： https://jakevdp.github.io/blog/2014/06/10/is-seattle-really-seeing-an-uptick-in-cycling/
程序中: 在 Python 里为了应对不同的业务需求，也把数据分为不同的类型。 如下图所示：
这篇博客中，主要用到了pandas的数据清洗和分析工作，同时也用到了sklearn中回归预测的知识，非常的简单，但是产生了较好的预测效果。所有的数据都是可以下载的，重复这些代码也是能够完全重现以上的这些结果的，如果你有疑问，那么可以参考英文原博客[blog1] [blog2]，和原作者的github可以下载完整的代码和数据， 原文： https://jakevdp.github.io/blog/2014/06/10/is-seattle-really-seeing-an-uptick-in-cycli
天气预报是指对未来一段时间内天气情况进行预测和预报。它通常由气象部门或媒体发布，以提醒人们如何安排生活和工作，避免可能的不利天气影响。
"Hello, World!" 是一种传统的编程入门示例，通常是程序员学习一门新编程语言时编写的第一个程序。这个程序的目标非常简单：在屏幕上输出 "Hello, World!" 这个字符串。尽管它非常简单，但具有重要的象征意义和实际价值。
最近天气好闷啊。今天想推荐的这个，就是和天气有点关系，不知道大家平时看天气是从哪里查看，反正自从有了小程序，佳爷的天气预报都是从小程序里面翻阅的，上次看github，居然发现一款可以在终端显示天气预报的装逼神器，着实忍不住体验了下。
神经网络诸如长短期记忆（LSTM）递归神经网络，可以很轻松地对多变量输入问题进行建模。
AI，机器学习/深度学习技术（包括深层神经网络，DNN）在许多领域和应用中取得了很大的进展，包括医药、自动驾驶、社交媒体、金融工业等。在私有领域，人工智能的准确性和可用性方面的惊人增长具有显著意义。人工智能在气象学和海洋学领域也取得了显著的进展。然而，直到最近，在环境科学领域只有很少的AI应用开发工作。 令人鼓舞的是，AI在这些领域的应用在不断增加，而且取得了令人鼓舞的结果，其中包括预测技能。随着卫星数据的不断增加以及社会依赖的增加，将会持续改善预报准确率和精度。来自高分辨率卫星和传感器，一系列新传感器，以及物联网背景下新观测设备的数据不断增加。这些数据的增加将给这些数据的应用带来极大的挑战，AI已经成为潜在的解决技术。
参考： 语音识别系列︱用python进行音频解析（一） 语音识别系列︱paddlehub的开源语音识别模型测试（二）
本文正文内容翻译自 ECMWF 网站 2020 年 10 月 26 日新闻《Python developments enable easier access to weather and climate data》，版权归原作者所有。翻译底稿来自 Google 翻译。
ECMWF第四个天气代码夏令营(ESoWC)于2021年9月29日结束，并进行了为期一天的在线活动展示了9个开源项目的成果。
时空预测学习是一种学习范式，它使得模型能够通过在无监督的情况下从给定的过去帧预测未来帧，从而学习空间和时间的模式。尽管近年来取得了显著的进展，但由于不同的设置、复杂的实现和难以复现性，对其缺乏系统性的理解。我们提出了OpenSTL，这是一个全面的时空预测学习基准，将常见的方法分为recurrent-based和recurrent-free的模型两大类。OpenSTL提供了一个模块化和可扩展的框架，实现了各种最先进的方法。我们对包括「合成移动物体轨迹、人体动作、驾驶场景、交通流量和天气预测」等不同领域的数据集进行了标准评估。我们提供了详尽的标准评估结果和可视化样例，并发布了对应的模型权重和log记录文件。
这是一种基于贝叶斯定理的分类技术，假设预测变量之间具有独立性。简而言之，朴素贝叶斯分类器假定类中某个特定特征的存在与任何其他特征的存在无关。例如，如果水果是红色，圆形且直径约3英寸，则可以将其视为苹果。即使这些特征相互依赖或依赖于其他特征的存在，朴素的贝叶斯分类器也会考虑所有这些特征，以独立地促成该果实是苹果的可能性。
#写在前面 老习惯，正文之前瞎扯一通。HMM学了很久，最初是在《统计学自然语言处理》里面就学到了相关内容，并且知道HMM CRF一直都是NLP比较底层比较基础且较为有效的算法模型（虽然感觉还是挺难的），之前仅仅局限在了解前向算法和维特比算法上。也没有去写代码，只知道个大概思路。最近从52nlpHMM系列讲解再次入手，结合多篇博客、github项目以及李航的《统计学习方法》比较全面的对HMM做了一次学习，要求对自己强制输出，所以在整体公式推导没有什么大问题之后，昨天花了一天完善了代码，今天来做一个全面的讲解，为人为己。 本文还是坚持自己的风格，讲解和公式穿插进行，数学公式永远是最精炼的语言 ^_^
关于人类活动对大气中温室气体浓度和气候系统的影响，已有大量的科学出版发表并进行了解释。目前超过97%的地球系统科学界已经接受了这样的结论——人为温室气体排放需要在几十年内大幅度减少，以避免气候灾难。由于目前自然灾害在全球范围内的影响异常惊人，对极端天气（比如热带气旋的数量和强度、热浪和干旱同时发生的可能性）的准确预测面临非常大的压力。2010-2019年是记录以来损失最严重的十年，经济损失达到2.98万亿美元，相比于2000-2009年高出1.19万亿美元。极端天气以及未能应对的气候变化都是对我们未来造成影响的主要风险。
自行车共享系统是新一代的传统自行车租赁，从会员，租赁到归还的整个过程已经自动化。通过这些系统，用户可以轻松地从特定位置租用自行车，然后在另一个位置返回。目前，全球约有500多个自行车共享计划，其中包括500多万辆自行车。今天，由于这些系统在交通、环境和健康问题中的重要作用，人们对它们产生了极大的兴趣。
天气的影响因素，除了湿润度、风速、地形、温度还有很多维度，传统的天气预报是连续分析不同时刻的天气图，判断天气系统的移动方向和速度，进而做出未来天气状况的判断，而这也就很难预测出短时间内的天气变化了。
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
云服务器
ICP备案
实时音视频
即时通信 IM
对象存储
