时间序列概况在日常生活和专业研究中都很常见。简而言之,时间序列概况是一系列连续的数据点 y(0), y(1), ..., y(t),其中时间 t 的点依赖于时间 t-1 的前一个点(或更早的时间点)。 在许多应用中,研究者致力于预测时间序列概况的未来行为。存在各种建模方法。

银行贷款业务是银行的主要盈利方式，对于具体的贷款申请人，是否可以同意贷款申请是一件十分重要的步骤，如果贷款人在贷款后出现违约行为，这将对银行的资金流稳定性造成不利的影响。因此针对贷款人的“数据信息”进行处理和违约预测具有举足轻重的 ...

相关系数矩阵（Correlation matrix）是数据分析的基本工具。它们让我们了解不同的变量是如何相互关联的。在Python中，有很多个方法可以计算相关系数矩阵，今天我们来对这些方法进行一个总结 Pandas Pandas的DataFrame对象可以使用corr方法直接创建相关矩阵。由于数据 ...

说明：如果访问 GitHub 比较慢的话，可以关注我的知乎账号（Python-Jack），上面的“从零开始学Python”专栏（对应本项目前 20 天的内容）比较适合初学者，其他的专栏如“数据思维和统计思维”、“基于Python的数据分析”、“说走就走的AI之旅”等也在持续更新中 ...

导语：本教程的主题是：如何用Python中的scikit-learn库，建立、训练和测试你的第一个线性回归机器学习模型。 字幕组双语原文：如何在 Python 中建立和训练线性和 logistic 回归 ML 模型？ 线性回归与logistic回归，是目前最流行的两个机器学习模型。 在我的上一篇 ...

线性回归与logistic回归，是目前最流行的两个机器学习模型。 在我的上一篇教程里，你们已经学习了线性回归机器学习算法背后的历史和理论。 本教程的主题是：如何用Python中的scikit-learn库，建立、训练和测试你的第一个线性回归机器学习模型。 第1节：线性 ...

注：a. Switch_app.py 实现的是基础的learning switch的功能，包括arp mac地址学习等基础三层交换机功能。 b.normal表示此时收集的是正常流量数据，attack表示收集的是受ddos攻击的数据 （这样做了上为了收集流量特征时，打上不同的标签。） 查看ryu记录的流量信息 cd /ryu ...

提到回归树，相信大家应该都不会觉得陌生（不陌生你点进来干嘛[捂脸]），大名鼎鼎的 GBDT 算法就是用回归树组合而成的。本文就回归树的基本原理进行讲解，并手把手、肩并肩地带您实现这一算法。 我们用人话而不是大段的数学公式，来讲讲回归树是怎么一 ...