最近有个项目需要开发个气象信息API,可以通过经纬度查找未来几天的气象信息. 经过几天的研究,现在简单总结一下. 1.数据来源数据来源采自美国国家环境预报中心的GFS(全球预报系统),该系统每天发布4次全球范围的气象数据,分辨率最高可达到0.25° x 0.25°,精度还是比较可观的. 2.数据下载GFS数据提供FTP下载方式:http://www.ftp.ncep.noaa.gov/data/nccf/com/gfs/prod/ 每次发布的数据保存在命名为gfs.YYYYMMDDHH的文件夹中

编者按:Hadoop于2006年1月28日诞生,至今已有10年,它改变了企业对数据的存储.处理和分析的过程,加速了大数据的发展,形成了自己的极其火爆的技术生态圈,并受到非常广泛的应用.在2016年Hadoop十岁生日之际,InfoQ策划了一个Hadoop热点系列文章,为大家梳理Hadoop这十年的变化,技术圈的生态状况,回顾以前,激励以后.本文是Cloudera资深工程师讲解Hadoop,让您一篇文章就能了解Hadoop的过去和未来. “昔我十年前,与君始相识.” ——白居易,<酬元九对新栽竹有

from:https://zhuanlan.zhihu.com/p/30461746 本项目需解决的问题 本项目通过利用信用卡的历史交易数据,进行机器学习,构建信用卡反欺诈预测模型,提前发现客户信用卡被盗刷的事件. 建模思路 项目背景 数据集包含由欧洲持卡人于2013年9月使用信用卡进行交的数据.此数据集显示两天内发生的交易,其中284,807笔交易中有492笔被盗刷.数据集非常不平衡,积极的类(被盗刷)占所有交易的0.172%. 它只包含作为PCA转换结果的数字输入变量.不幸的是,由于保密问题

英雄联盟想必大多数读者不会陌生,这是一款来自拳头,由腾讯代理的大型网络游戏,现在一进网吧,你就能发现一大片玩英雄联盟的人.在2017年中国战队无缘鸟巢的世界总决赛后,一大片人选择了弃游,只是终究没躲过“真香定理”,在2018年的中旬,又有大批战友又回到熟悉的召唤师峡谷战场,时至今日,英雄联盟已经不仅仅是一款游戏,一个电竞项目了,它已经成为了我们生活的快乐源泉了. 问君能有几多愁,辅助闪现抢人头:问君能有几多愁,卡牌千里送人头.问君能有几多愁,皇子开大关队友:清明时节雨纷纷,各种队友各种坑.别人笑

第8章 预测数值型数据:回归 <script type="text/javascript" src="http://cdn.mathjax.org/mathjax/latest/MathJax.js?config=default"></script> 回归(Regression) 概述 我们前边提到的分类的目标变量是标称型数据,而回归则是对连续型的数据做出处理,回归的目的是预测数值型数据的目标值. 回归 场景 回归的目的是预测数值型的目标值.

很久以前就有想过使用深度学习模型来对dota2的对局数据进行建模分析,以便在英雄选择,出装方面有所指导,帮助自己提升天梯等级,但苦于找不到数据源,该计划搁置了很长时间.直到前些日子,看到社区有老哥提到说OpenDota网站(https://www.opendota.com/)提供有一整套的接口可以获取dota数据.通过浏览该网站,发现数据比较齐全,满足建模分析的需求,那就二话不说,开始干活. 这篇文章分为两大部分,第一部分为数据获取,第二部分为建模预测.   Part 1,数据获取 1.接口分析

作者:韩信子@ShowMeAI 深度学习实战系列:https://www.showmeai.tech/tutorials/42 TensorFlow 实战系列:https://www.showmeai.tech/tutorials/43 本文地址:https://www.showmeai.tech/article-detail/327 声明:版权所有,转载请联系平台与作者并注明出处 收藏ShowMeAI查看更多精彩内容 股票价格数据是一个时间序列形态的数据,诚然,股市的涨落和各种利好利空消息更相

决策树在商品购买能力预测案例中的算法实现 作者:白宁超 2016年12月24日22:05:42 摘要:随着机器学习和深度学习的热潮,各种图书层出不穷.然而多数是基础理论知识介绍,缺乏实现的深入理解.本系列文章是作者结合视频学习和书籍基础的笔记所得.本系列文章将采用理论结合实践方式编写.首先介绍机器学习和深度学习的范畴,然后介绍关于训练集.测试集等介绍.接着分别介绍机器学习常用算法,分别是监督学习之分类(决策树.临近取样.支持向量机.神经网络算法)监督学习之回归(线性回归.非线性回归)非监督学习(

2119: 股市的预测 Time Limit: 10 Sec  Memory Limit: 259 MBSubmit: 331  Solved: 153[Submit][Status][Discuss] Description 墨墨的妈妈热爱炒股,她要求墨墨为她编写一个软件,预测某只股票未来的走势.股票折线图是研究股票的必备工具,它通过一张时间与股票的价位的函数图像清晰地展示了股票的走势情况.经过长时间的观测,墨墨发现很多股票都有如下的规律:之前的走势很可能在短时间内重现!如图可以看到这只股票A

2119: 股市的预测 Time Limit: 10 Sec  Memory Limit: 259 MBSubmit: 334  Solved: 154[Submit][Status][Discuss] Description 墨墨的妈妈热爱炒股,她要求墨墨为她编写一个软件,预测某只股票未来的走势.股票折线图是研究股票的必备工具,它通过一张时间与股票的价位的函数图像清晰地展示了股票的走势情况.经过长时间的观测,墨墨发现很多股票都有如下的规律:之前的走势很可能在短时间内重现!如图可以看到这只股票A

由于本人是个足球迷,前段日子Google利用自己云平台预测世界杯八进四的比赛并取得了75%的正确率的事情让我振动不小.虽然这些年一直听说大数据的预测和看趋势能力如何如何强大,但这次的感受更加震撼,因为世界杯是很多人都在关注并尝试去预测的比赛,Google云平台在这个时候站出来预测比赛无疑很让人充满期待. 当然有件事情必须要讲的是,世界杯从来都是冷门出现在小组赛最多,而进入淘汰赛之后就越来越少,所以Google在八进四才开始预测无疑是件很讨巧的做法.不过不管怎么说,靠大数据预测小概率事件本来就非常

后端分布式系列」前面关于 HDFS 的一些文章介绍了它的整体架构和一些关键部件的设计实现要点. 我们知道 HDFS 最早是根据 GFS(Google File System)的论文概念模型来设计实现的. 然后呢,我就去把 GFS 的原始论文找出来仔细看了遍,GFS 的整体架构图如下: HDFS 参照了它所以大部分架构设计概念是类似的,比如 HDFS NameNode 相当于 GFS Master,HDFS DataNode 相当于 GFS chunkserver. 但还有些细节不同的地方,所以本

前言:彩票是一个坑,千万不要往里面跳.任何预测彩票的方法都不可能100%,都只能说比你盲目去买要多那么一些机会而已. 已经3个月没写博客了,因为业余时间一直在研究彩票,发现还是有很多乐趣,偶尔买买,娱乐一下.本文的目的是向大家分享一个经典的数学预测算法的思路以及代码.对于这个马尔可夫链模型,我本人以前也只是听说过,研究不深,如有错误,还请赐教,互相学习. 1.马尔可夫链预测模型介绍 马尔可夫链是一个能够用数学方法就能解释自然变化的一般规律模型,它是由著名的俄国数学家马尔科夫在1910年左右提出的

离去年“马尔可夫链进行彩票预测”已经一年了,同时我也计划了一个彩票数据框架的搭建,分析和预测的框架,会在今年逐步发表,拟定了一个目录,大家有什么样的意见和和问题,可以看看,留言我会在后面的文章中逐步改善:彩票数据框架与分析预测总目录.同时这篇文章也是“[彩票]彩票预测算法(一):离散型马尔可夫链模型C#实现”的兄弟篇.所以这篇文章还有一个标题,应该是:[彩票]彩票预测算法(二):朴素贝叶斯分类器在足球胜平负预测中的应用及C#实现. 以前了解比较多的是SVM,RF,特征选择和聚类分析,实际也做过一

本实例展示怎样使用cross_val_predict来可视化预测错误: # coding:utf-8 from pylab import * from sklearn import datasets from sklearn.model_selection import cross_val_predict from sklearn import linear_model lr = linear_model.LinearRegression() boston = datasets.load_bos

%% [Input]:s_train(输入样本数据,行数为样本数,列为维数):s_group(训练样本类别):s_sample(待判别数据)%% [Output]:Cla(预测类别) function Cla = fun_panbie(s_train,s_group,s_sample,index )switch index case 1%Classify %[s_train,~]=mapminmax(s_train);%标准化处理 %[s_sample,~]=mapminmax(s_sample

1.GFS介绍 GFS简要说明,它有两种: 1. Google文件系统:GFS是GOOGLE实现的是一个可扩展的分布式文件系统,用于大型的.分布式的.对大量数据进行访问的应用.它运行于廉价的普通硬件上,但可以提供容错功能.它可以给大量的用户提供总体性能较高的服务.欲了解更多,可以访问:http://baike.baidu.com/item/GFS/1813072 2. Redhat 的GFS(Global File System) GFS(Global File System)自己以本地文件系统

http://blog.csdn.net/jj12345jj198999/article/details/8951120 coursera上 web intelligence and big data 终于布置了HW7,这一次的要求是对一系列DNA序列进行预测,具体说明如下: Data Analytics Assignment (for HW7) Predict the Ethnicity of Individuals from their Genes   ===================

声明:此文转载自博客开发团队的博客,尊重原创工作.该文适合学分布式系统之前,作为背景介绍来读. 谈到分布式系统,就不得不提Google的三驾马车:Google FS[1],MapReduce[2],Bigtable[3]. 虽然Google没有公布这三个产品的源码,但是他发布了这三个产品的详细设计论文.而且,Yahoo资助的Hadoop也有按照这三篇论文的开源Java实现:Hadoop对应MapReduce, Hadoop Distributed File System (HDFS)对应Goog

1.简介 预测就是借助于对过去的探讨去推测.了解未来.灰色预测通过原始数据的处理和灰色模型的建立,发现.掌握系统发展规律,对系统的未来状态做出科学的定量预测.对于一个具体的问题,究竟选择什么样的预测模型应以充分的定性分析结论为依据.模型的选择不是一成不变的.一个模型要经过多种检验才能判定其是否合适,是否合格.只有通过检验的模型才能用来进行预测.本章将简要介绍灰数.灰色预测的概念,灰色预测模型的构造.检验.应用,最后对灾变预测的原理作了介绍. 灰色系统理论的产生和发展动态 1982邓聚龙发表第一篇

      google 公司的很多业务具有数据量巨大的特点,为此,google 公司研发了云计算技术.google 云计 算结构中的 google 文件系统是其云计算技术中的三大法宝之一.本文主要介绍了 google 公司根据自己公司应 用对文件系统的要求设计的 GFS 的体系结构,首先简单介绍了 google 云计算平台,然后介绍了 google 公司 设计的 GFS 框架,对其中的三类组件的功能.组件之间的交互和框架的特点进行了说明,接着通过介绍基于 GFS 框架构建的 google 文件