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。

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 ...

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 ...

本文，我们将介绍如何使用 Seaborn 可视化库（https://seaborn.pydata.org/） 在 Python 中启动和运行散点图矩阵。我们将看到如何为 ...

全文共 9347 字，50幅图表截屏， 预计阅读时间 24分钟。 根据大家投票结果，还是要写 Seaborn，哎。 Seaborn 是基于 matplotlib 开发的高阶 Python 数据可视图库，用于绘制优雅、美观的统计图形。 和 NumPy, SciPy, Pandas, Matplotlib 一样，要用 Seaborn，首先引用其库并起别名为 ...

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 ...

【IT168 评论】本文介绍了如何在 Python 中利用散点图矩阵(Pairs Plots)进行数据可视化。 如何快速构建强大的探索性数据分析可视化 当你得到一个很不错的干净数据集时，下一步就是探索性数据分析(Exploratory Data Analysis，EDA)。EDA 可以帮助发现数据想告诉我们什么 ...

# Tanh是Sigmoid的变形，与 sigmoid 不同的是，tanh 是0均值的。因此，实际应用中，tanh 会比 sigmoid 更好。 return 2 * 1.0/(1+exp(-2*inX)) - 1 # 正常的处理方案 # 两个参数：第一个参数==> dataMatIn 是一个2维NumPy数组，每列分别代表每个不同的特征，每行则代表每个训练样本。