理论

  • 时间序列的平稳性检验方法(汇总篇)

    当有一条新的时间序列数据时,如何判断序列是否是平稳的? 时间序列平稳性检验方法,可分为三类: 图形分析方法 简单统计方法 假设检验方法 1. 图形分析方法 图形分析方法是一种最基本…

    3天前 0
  • python——因子分析

    因子分析用Python做的一个典型例子 一、实验目的 采用合适的数据分析方法对下面的题进行解答 二、实验要求 采用因子分析方法,根据48位应聘者的15项指标得分,选出6名最优秀的应…

    5天前 0
  • 利用Python简洁快速实现因子分析

    因子分析是指研究从变量群中提取共性因子的统计技术。因子分析可在许多变量中找出隐藏的具有代表性的因子。将相同本质的变量归入一个因子,可减少变量的数目,还可检验变量间关系的假设。 因子…

    5天前 0
  • Prophet模型应用篇

    Prophet 模型应用 1.0 背景描述 该案例使用的是wiki网站日访问量(数值经过log处理)的csv数据文件 描述的是美国著名橄榄球四分卫的维基页面浏览量,他是美国球员,一…

    2022年1月18日 0
  • 怎么训练出一个NB的Prophet模型

    本篇主要讲解实际运用中Prophet调参的主要步骤以及一些本人实际经验。 一 参数理解篇 class Prophet(object): def __init__( self, gr…

    2022年1月17日 0
  • Facebook 时间序列预测算法 Prophet 的研究

    Prophet 简介 Facebook 去年开源了一个时间序列预测的算法,叫做 fbprophet,它的官方网址与基本介绍来自于以下几个网站: Github:https://git…

    2022年1月17日 0
  • 这5点让你拥有数据分析思维

    很多人掌握了很多数据分析工具和技能,依然做不好数据分析。面对具体的业务问题,我们还是容易两眼一抹黑,单单会工具和技能是不够的,还必须拥有数据分析思维。 数据思维决定了你如何思考问题…

    2022年1月12日 0
  • 如何计算用户生命周期价值(CLV)

    关于作者 在用户关系管理中,常会遇到如下直击灵魂的问题: 这批用户到底价值几何? 为什么要用这种措施去干预用户,而不是另一种方式。 为什么干预这类用户,而不去干预另一类,他们的划分…

    2022年1月6日 0
  • 初识Prophet模型(一)– 理论篇

    目录 1、Prophet 简介 2、Prophet 适用场景 3、Prophet 算法的输入输出 4、Prophet 算法原理 5、Prophet 使用时可设置的参数 6、Prop…

    2021年12月24日 0
  • 数据分析:使用PYTHON做生存分析(生存曲线、COX回归)

    逻辑回归不用多说了,到处都在用。网上的生存分析大多是使用R或者SPSS。本文主要使用python进行生存分析。 生存分析的理论很多,本文不涉及,推荐写的很好的生存分析系列文章生存分…

    2021年12月19日 0
  • AutoML之自动化特征工程

    1. 引言 个人以为,机器学习是朝着更高的易用性、更低的技术门槛、更敏捷的开发成本的方向去发展,且AutoML或者AutoDL的发展无疑是最好的证明。因此花费一些时间学习了解了Au…

    2021年12月13日 0
  • 用户体系搭建之ID-Mapping

    目录 ID-Mapping简介 ID-Mapping行业内方案 阿里巴巴OneID 网易ID-Mapping 58同城 ID-Mapping 美团ID-Mapping id-map…

    2021年11月11日 0
  • Optuna-超参数优化框架 入门使用及参数可视化

    Optuna: 一个超参数优化框架 Optuna 是一个特别为机器学习设计的自动超参数优化软件框架。它具有命令式的,define-by-run 风格的 API。由于这种 API 的…

    2021年11月9日 0
  • DBSCAN聚类

    DBSCAN聚类算法 基本概念:基于密度的带有噪声点的聚类算法(Desity-Based Spatial Clustering of Applications with Noise…

    2021年10月8日 0
  • 一文全览机器学习建模流程(Python代码)

    随着人工智能时代的到来,机器学习已成为解决问题的关键工具。我们接下来会详细介绍机器学习如何应用到实际问题,并概括机器学习应用的一般流程。 1.1 明确问题 明确业务问题是机器学习的…

    2021年10月4日 0
  • Catboost 一个超级简单实用的boost算法

    据开发者所说这一boosting算法是超越Lightgbm和XGBoost的又一个神器。 catboost 简介 在笔者看来catboost有一下三个的优点: 它自动采用特殊的方式…

    2021年9月30日 0
  • Pycaret — 理想的AUTO ML 平台

    前言 对于最终客户来说,自动化的机器学习工具(AUTO ML)无疑是很有吸引力的。就像iPhone一样,很多app无需设置参数,都是傻瓜式的操作。​虽然有一些制约,但是多数情况下这…

    2021年9月18日 0
  • 使用Python+Pycaret进行异常检测

    编者荐语 异常检测提供了在数据中发现模式、偏差和异常的途径,这些模式、偏差和异常不限于模型的标准行为。随着数据呈指数级增长,分析数据并得出形成重要业务决策基础的见解已成为一种普遍趋…

    2021年9月16日 0
  • 如何使用PyCaret-低代码ML库

    以最少的代码训练,可视化,评估,解释和部署模型 阿莫尔·马夫杜鲁(Amol Mavuduru) 10分钟阅读 > Photo by Armando Arauz on Unsp…

    2021年9月15日 0
  • 5个PyCaret的常见误解

    作者|Moez Ali 编译|VK 来源|Towards Data Science PyCaret PyCaret是Python中的一个开源、低代码的机器学习库,它自动化了机器学习…

    2021年9月14日 0

联系我们

在线咨询:点击这里给我发消息

邮件:23683716@qq.com

跳至工具栏