OneClassSVM两个功能:异常值检测.解决极度不平衡数据 因为之前一直在做非平衡样本分类的问题,其中如果有一类比例严重失调,就可以直接用这个方式来做:OneClassSVM:OneClassSVM还有一个功能就是异常值检测. 其他我的相关博客: 1.机器学习︱非平衡数据处理方式与评估 2.RFM模型+SOM聚类︱离群值筛选问题 3.R语言︱异常值检验.离群点分析.异常值处理 台湾大学林智仁所设计和实现的库LibSVM(地址:http://www.csie.ntu.edu.tw/~cjlin

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

一.LSTM预测未来一年某航空公司的客运流量 给你一个数据集,只有一列数据,这是一个关于时间序列的数据,从这个时间序列中预测未来一年某航空公司的客运流量.数据形式: 二.实战 1)数据下载 你可以google passenger.csv文件,即可找到对应的项目数据,如果没有找到,这里提供数据的下载链接:https://pan.baidu.com/s/1a7h5ZknDyT0azW9mv5st7w 提取码:u5h3 2)jupyter notebook 桌面新建airline文件夹,passeng

sklearn 异常检测demo代码走读 # 0基础学python,读代码学习python组件api import time import numpy as np import matplotlib import matplotlib.pyplot as plt from sklearn import svm from sklearn.datasets import make_moons, make_blobs from sklearn.covariance import EllipticEnv

博主之前参与的一个科研项目是用 LSTM 结合 Attention 机制依据作物生长期内气象环境因素预测作物产量.本篇博客将介绍如何用 keras 深度学习的框架搭建 LSTM 模型对时间序列做预测.所用项目和数据集来自:真实业界数据的时间序列预测挑战. 1 项目简单介绍 1.1 背景介绍 本项目的目标是建立内部与外部特征结合的多时序协同预测系统.数据集采用来自业界多组相关时间序列(约40组)与外部特征时间序列(约5组).课题通过进行数据探索,特征工程,传统时序模型探索,机器学习模型探索,深度学

https://blog.csdn.net/flying_sfeng/article/details/78852816 版权声明:本文为博主原创文章,未经博主允许不得转载. https://blog.csdn.net/Flying_sfeng/article/details/78852816 这篇文章将讲解如何使用lstm进行时间序列方面的预测,重点讲lstm的应用,原理部分可参考以下两篇文章: Understanding LSTM Networks       LSTM学习笔记 编程环境:py

https://blog.csdn.net/fuqiuai/article/details/79495865 前言sklearn想必不用我多介绍了,一句话,她是机器学习领域中最知名的python模块之一,若想要在机器学习领域有一番建树,必绕不开sklearn sklearn的官网链接http://scikit-learn.org/stable/index.html# 首先,放上一张官网上的sklearn的结构图: 目录1. 分类.回归2. 降维3. 模型评估与选择4. 数据预处理大类 小类 适用

补充:https://bmcbioinformatics.biomedcentral.com/articles/10.1186/1471-2105-15-276 如果用arima的话,还不如使用随机森林... 原文地址:https://medium.com/open-machine-learning-course/open-machine-learning-course-topic-9-time-series-analysis-in-python-a270cb05e0b3 数据集样子: y ti

这个repo 用来记录一些python技巧.书籍.学习链接等,欢迎stargithub地址sklearn是利用python进行机器学习中一个非常全面和好用的第三方库,用过的都说好.今天主要记录一下sklearn中关于交叉验证的各种用法,主要是对sklearn官方文档 Cross-validation: evaluating estimator performance进行讲解,英文水平好的建议读官方文档,里面的知识点很详细. 先导入需要的库及数据集In [1]: import numpy as n

一.简介 上一篇中我们较为详细地铺垫了关于RNN及其变种LSTM的一些基本知识,也提到了LSTM在时间序列预测上优越的性能,本篇就将对如何利用tensorflow,在实际时间序列预测任务中搭建模型来完成任务,若你对RNN及LSTM不甚了解,请移步上一篇数据科学学习手札39; 二.数据说明及预处理 2.1 数据说明 我们本文使用到的第一个数据来自R中自带的数据集AirPassengers,这个数据集记录了Box & Jenkins航空公司1949-1960年共144个观测值(对应每个月的国际航线乘

一.简介 在现实的机器学习任务中,我们往往是利用搜集到的尽可能多的样本集来输入算法进行训练,以尽可能高的精度为目标,但这里便出现一个问题,一是很多情况下我们不能说搜集到的样本集就能代表真实的全体,其分布也不一定就与真实的全体相同,但是有一点很明确,样本集数量越大则其接近真实全体的可能性也就越大:二是很多算法容易发生过拟合(overfitting),即其过度学习到训练集中一些比较特别的情况,使得其误认为训练集之外的其他集合也适用于这些规则,这使得我们训练好的算法在输入训练数据进行验证时结果非常好,

最近参加了天池的一个机场航空人流量预测大赛,需要用时间序列来预测,因此开始使用python的pandas库 发现pandas库功能的确很强大,因此在这记录我的pandas学习之路. # -*- coding: utf-8 -*- # 统计未来3小时将要起飞的人数 import os import pandas as pd import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from sklearn.preprocessing import Min

一.需求背景 我们福禄网络致力于为广大用户提供智能化充值服务,包括各类通信充值卡(比如移动.联通.电信的话费及流量充值).游戏类充值卡(比如王者荣耀.吃鸡类点券.AppleStore充值.Q币.斗鱼币等).生活服务类(比如肯德基.小鹿茶等),网娱类(比如QQ各类钻等),作为一个服务提供商,商品质量的稳定.持续及充值过程的便捷一直是我们在业内的口碑. 在整个商品流通过程中,如何做好库存的管理,以充分提高库存运转周期和资金使用效率,一直是个难题.基于此,我们提出了智能化的库存管理服务,根据订单数据及

1 简介 数据挖掘的五大流程: 1. 获取数据 2. 数据预处理 数据预处理是从数据中检测,纠正或删除损坏,不准确或不适用于模型的记录的过程 可能面对的问题有:数据类型不同,比如有的是文字,有的是数字,有的含时间序列,有的连续,有的间断.也可能,数据的质量不行,有噪声,有异常,有缺失,数据出错,量纲不一,有重复,数据是偏态,数据量太大或太小 数据预处理的目的:让数据适应模型,匹配模型的需求 3. 特征工程: 特征工程是将原始数据转换为更能代表预测模型的潜在问题的特征的过程,可以通过挑选最相关的特

GMM计算更新∑k时,转置符号T应该放在倒数第二项(这样计算出来结果才是一个协方差矩阵) from sklearn.mixture import GMM    GMM中score_samples函数第一列是对数似然(负数,需要加负号变正),越小代表越好.(其他列不明白什么意思),验证score函数也输出对数似然

目录 前言 实现方法 总结 一.前言        今天要介绍的绝对是华丽的干货.比如我们从互联网上下载到了一系列(每天或者月平均等)的MODIS数据,我们怎么能够对比同一区域不同时间的数据情况,采用传统的方法可能只能将所有要参考的数据用ArcGIS等打开,然后费劲的一一对比等,不仅操作繁琐,搞不好日期等还会对应错.本文就是介绍使用Geotrellis动态加载时间序列数据,使我们能够自由选择日期浏览或者像动画一样循环展示一系列数据.直接进入干货. 二.实现方法 2.1 前台界面        前

生成数据集方法:sklearn.datasets.make_blobs(n_samples,n_featurs,centers)可以生成数据集,n_samples表示个数,n_features表示特征个数,centers表示y的种类数 make_blobs函数是为聚类产生数据集 产生一个数据集和相应的标签 n_samples:表示数据样本点个数,默认值100 n_features:表示数据的维度,默认值是2 centers:产生数据的中心点,默认值3 cluster_std:数据集的标准差,浮点

sklearn包对于SVM可输出支持向量,以及其系数和数目: print '支持向量的数目: ', clf.n_support_ print '支持向量的系数: ', clf.dual_coef_ print '支持向量:', clf.support_  处理不平衡数据常用方法:将少数类的数据权值加重 sklearn中的SVM分类问题加入权重可以通过class_weight属性clfs = [svm.SVC(C=1, kernel='linear', decision_function_shap

目录 1 特征工程是什么?2 数据预处理 2.1 无量纲化 2.1.1 标准化 2.1.2 区间缩放法 2.1.3 标准化与归一化的区别 2.2 对定量特征二值化 2.3 对定性特征哑编码 2.4 缺失值计算 2.5 数据变换 2.6 回顾3 特征选择 3.1 Filter 3.1.1 方差选择法 3.1.2 相关系数法 3.1.3 卡方检验 3.1.4 互信息法 3.2 Wrapper 3.2.1 递归特征消除法 3.3 Embedded 3.3.1 基于惩罚项的特征选择法 3.3.2 基于树

系列 <使用sklearn进行集成学习——理论> <使用sklearn进行集成学习——实践> 目录 1 Random Forest和Gradient Tree Boosting参数详解2 如何调参? 2.1 调参的目标:偏差和方差的协调 2.2 参数对整体模型性能的影响 2.3 一个朴实的方案:贪心的坐标下降法 2.3.1 Random Forest调参案例:Digit Recognizer 2.3.1.1 调整过程影响类参数 2.3.1.2 调整子模型影响类参数 2.3.2 Gr