问题:航班乘客预测 数据:1949 到 1960 一共 12 年,每年 12 个月的数据,一共 144 个数据,单位是 1000 下载地址 目标:预测国际航班未来 1 个月的乘客数 import numpy import matplotlib.pyplot as plt from pandas import read_csv import math from keras.models import Sequential from keras.layers import Dense from ke

结合CNN的可以参考:http://fcst.ceaj.org/CN/article/downloadArticleFile.do?attachType=PDF&id=1497 除了行为,其他还结合了时序的异常检测的:https://conference.hitb.org/hitbsecconf2018ams/materials/D1T2%20-%20Eugene%20Neyolov%20-%20Applying%20Machine%20Learning%20to%20User%20Behavi

摘要:本篇文章将分享循环神经网络LSTM RNN如何实现回归预测. 本文分享自华为云社区<[Python人工智能] 十四.循环神经网络LSTM RNN回归案例之sin曲线预测 丨[百变AI秀]>,作者:eastmount. 一.RNN和LSTM回顾 1.RNN (1) RNN原理 循环神经网络英文是Recurrent Neural Networks,简称RNN.假设有一组数据data0.data1.data2.data3,使用同一个神经网络预测它们,得到对应的结果.如果数据之间是有关系的,比如

学习神经网络 想拿lstm 做回归, 网上找demo 基本三种: sin拟合cos 那个, 比特币价格预测(我用相同的代码和数据没有跑成功, 我太菜了)和keras 的一个例子 我基于keras 那个实现了一个, 这里贴一下我的代码. import numpy as np np.random.seed(1337) from sklearn.model_selection import train_test_split import matplotlib.pyplot as plt import

这里的tweenjs不是依托于createjs的tewwnjs,而是一系列缓动算法集合.因为本身是算法,可以用在各个业务场景中,这也正是总结学习它的价值所在.tweenjs代码详情: /* * Tween.js * t: current time(当前时间): * b: beginning value(初始值): * c: change in value(变化量): * d: duration(持续时间). * you can visit 'http://easings.net/zh-cn' t

Python排序搜索基本算法之归并排序实例分析 本文实例讲述了Python排序搜索基本算法之归并排序.分享给大家供大家参考,具体如下: 归并排序最令人兴奋的特点是:不论输入是什么样的,它对N个元素的序列排序所用时间与NlogN成正比.代码如下: # coding:utf-8 defmergesort(seq):   iflen(seq)<=1:     returnseq   mid=int(len(seq)/2)   left=mergesort(seq[:mid])   right=merg

方法1:快速包安装 一.安装Anaconda 1.官网地址:https://www.anaconda.com/distribution/,选择其中一个版本下载即可,最好安装3.7版本,因为2.7版本2020开始就不再维护了. 2.下载完成后,将该文件放置到指定目录,进入该目录命令行窗口,执行bash Anaconda3-5.2.0-Linux-x86_64.sh 3.执行命令:sudo gedit /etc/profile ,查看环境变量是否添加. export PATH=/home/[user

前言: 在前一篇中,已经搭建好了Tensorflow环境,本文将介绍如何准备数据与预处理数据. 正文: 在机器学习中,数据是非常关键的一个环节,在模型训练前对数据进行准备也预处理是非常必要的. 一.数据准备: 一般分为三个步骤:数据导入,数据清洗,数据划分. 1.数据导入: 数据存放在原始格式多种多样,具体取决于用于导入数据的机制和数据的来源.比如:有*.csv,*.txt,*xls,*.json等. 2.数据清洗: 数据清洗主要发现并纠正数据中的错误,包含检查数据的一致性,数据的无效值,以及缺

python 排序算法总结及实例详解 这篇文章主要介绍了python排序算法总结及实例详解的相关资料,需要的朋友可以参考下 总结了一下常见集中排序的算法 排序算法总结及实例详解"> 归并排序 归并排序也称合并排序,是分治法的典型应用.分治思想是将每个问题分解成个个小问题,将每个小问题解决,然后合并. 具体的归并排序就是,将一组无序数按n/2递归分解成只有一个元素的子项,一个元素就是已经排好序的了.然后将这些有序的子元素进行合并. 合并的过程就是 对 两个已经排好序的子序列,先选取两个子序列

import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from sklearn import datasets,ensemble from sklearn.model_selection import train_test_split def load_data_classification(): ''' 加载用于分类问题的数据集 ''' # 使用 scikit-learn 自带的 digits 数据集 digits=datasets.load_d

动态规划(Dynamic Programming)算法与LC实例的理解 希望通过写下来自己学习历程的方式帮助自己加深对知识的理解,也帮助其他人更好地学习,少走弯路.也欢迎大家来给我的Github的Leetcode算法项目点star呀~~ 动态规划(Dynamic Programming)算法与LC实例的理解 DP是什么 基本定义 帮助理解的经典问题:硬币问题 第二个经典问题:斐波那契数列 为什么要用DP 重叠子问题 最优子结构 怎么用DP 规范化DP的思路:状态定义与状态转移方程 Leetcod

朴素贝叶斯 朴素贝叶斯方法是一组基于贝叶斯定理的监督学习算法,其"朴素"假设是:给定类别变量的每一对特征之间条件独立.贝叶斯定理描述了如下关系: 给定类别变量\(y\)以及属性值向量\(x_1\)至\(x_n\): \(P(y \mid x_1, \dots, x_n) = \frac{P(y) P(x_1, \dots x_n \mid y)} {P(x_1, \dots, x_n)}\) 依据朴素条件独立假设可得: \(P(x_i \mid y, x_1, \dots, x_{i-

K-means是一种经典的聚类算法,是十大经典数据挖掘算法之一.K-means算法的基本思想是:以空间中k个点为中心进行聚类,对最靠近他们的对象归类.通过迭代的方法,逐次更新各聚类中心的值,直至得到最好的聚类结果. 假设要把样本集分为c个类别,算法描述如下: (1)适当选择c个类的初始中心: (2)在第k次迭代中,对任意一个样本,求其到c个中心的距离,将该样本归到距离最短的中心所在的类: (3)利用均值等方法更新该类的中心值: (4)对于所有的c个聚类中心,如果利用(2)(3)的迭代法更新后,值

继上两篇文章介绍聚类中基于划分思想的k-means算法和k-mediod算法 本文将继续介绍另外一种基于划分思想的k-mediod算法-----clara算法 clara算法可以说是对k-mediod算法的一种改进,就如同k-mediod算法对k-means算法的改进一样. clara(clustering large application)算法是应用于大规模数据的聚类.而其核心算法还是利用k-mediod算法. 只是这种算法弥补了k-mediod算法只能应用于小规模数据的缺陷. clara算

本文装载自: https://yq.aliyun.com/articles/114683 Nginx负载均衡(工作在七层"应用层")功能主要是通过upstream模块实现,Nginx负载均衡默认对后端服务器有健康检测的能力,仅限于端口检测,在后端服务器比较少的情况下负载均衡能力表现突出. Nginx的几种负载均衡算法: 轮询(默认):每个请求按时间顺序逐一分配到不同的后端服务器,如果后端某台服务器宕机,则自动剔除故障机器,使用户访问不受影响. weight:指定轮询权重,weight值

接上回, 这次做了一个多元回归 这里贴一下代码 import numpy as np np.random.seed(1337) from sklearn.model_selection import train_test_split import matplotlib.pyplot as plt import keras from keras.models import Sequential from keras.layers import Activation from keras.layer

关于问题求解,书中有一个实际的案例. 上图是一个交叉路口的模型,现在问题是,怎么安排红绿灯才可以保证相应的行驶路线互不交错. 第一步,就是把问题弄清楚. 怎么能让每一条行驶路线不冲突呢? 其实,就是给所有的行驶路线分组(这样保证了安全问题,不会撞车). 并且,所做的分组应该尽可能大一些,用以提高路口的通行效率(经济问题,如果一个组一条路线,虽然不会撞车,但是等待的时间会很长). 有了上面的最大化分组的想法.那么就进一步将问题具体化. 这个路口有13个可供行驶的方向:AB,AC,AD,BA,BC,

神经网络 模拟人类大脑神经网络结构,每个神经元和其他的神经元相互连接,当它兴奋的时候会向相连的神经元发送化学物质,从而改变神经元的电位,当神经元的电位超过阈值,它会被激活,向其他神经元发送化学物质.其实神经网络的本质就是学习从输入到输出的函数映射,因为遇到一个未知的问题,无法对问题进行函数建模,利用神经网络学习出函数模型,这个学习的结果最终其实是每一层神经元的权重. 每一个神经元都会在线性运算后的结果上(W*x+b),套上一个激活函数.激活函数的作用其实就是增强网络模型的非线性性,因为激活函数就

摘要 http://blog.codinglabs.org/articles/theory-of-mysql-index.html 本文以MySQL数据库为研究对象,讨论与数据库索引相关的一些话题.特别需要说明的是,MySQL支持诸多存储引擎,而各种存储引擎对索引的支持也各不相同,因此MySQL数据库支持多种索引类型,如BTree索引,哈希索引,全文索引等等.为了避免混乱,本文将只关注于BTree索引,因为这是平常使用MySQL时主要打交道的索引,至于哈希索引和全文索引本文暂不讨论. 文章主要内

Sklearn简介 Scikit-learn(sklearn)是机器学习中常用的第三方模块,对常用的机器学习方法进行了封装,包括回归(Regression).降维(Dimensionality Reduction).分类(Classfication).聚类(Clustering)等方法.当我们面临机器学习问题时,便可根据下图来选择相应的方法. Sklearn具有以下特点: 简单高效的数据挖掘和数据分析工具 让每个人能够在复杂环境中重复使用 建立NumPy.Scipy.MatPlotLib之上 代

sklearn.neighbors.LocalOutlierFactor¶ class sklearn.neighbors.LocalOutlierFactor(n_neighbors=20, algorithm='auto', leaf_size=30, metric='minkowski', p=2, metric_params=None, contamination='legacy', novelty=False, n_jobs=None)[source]¶ Unsupervised Ou