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python数据预测模型算法
残差自回归
模型
如何做
预测
以下
数据
如何做auto-regressive预测
答:
ARIMA
模型
的提出使人们对非平稳序列拟合精度大大提高,但和传统的确定性因素分解方法相比较,ARIMA模型仍然有一些缺憾,它使用养分方法提取确定性信息,差分方法的优点是对确定信息的提取比较充分,缺点是很难对模型进行直观解释。所以当序列具有非常显著的确定性趋势或者季节效应时,人们会怀念确定性因素分解...
数据
分析的具体内容有哪些?
答:
sever,这是企业大数据分析不可缺少的技能;还有Hadoop之类的分布式
数据
库,也要掌握。3.分析数据 分析数据往往需要各类统计分析模型,如关联规则、聚类、分类、
预测模型
等等。SPSS、SAS、
Python
、R等工具,多多益善。4.数据呈现 可视化工具,有开源的Tableau可用,也有一些商业BI软件,根据实际情况掌握即可。
数据
分析员需要会什么?
答:
3、撰写报告的能力 在撰写报告时,深入地思考,深入分析,逻辑严谨,结论有说服力,能提前
预测数据
趋 势,能从问题中引申出解决方案,提出有指导意义的分析建议,这些都是一名优秀的分析师所体现的特质。4、要打好扎实的 SQL 基础 SQL 基础之所以重要,是因为数据分析师分析的数据大多都是从数据库中提取...
国内有哪些比较好的
数据
挖掘工具呢?
答:
2.提供切换自如的多屏体验,他拥有移动端、普通电脑端、大屏显示等多种终端展示解决方案,让用户随时随地对关心的数据了如指掌。思迈特软件Smartbi通过深度数据建模,为企业提供
预测
能力支持文本分析、五大类
算法
和
数据预
处理,并为用户提供一站式的流程式建模、拖拽式操作和可视化配置体验。思迈特软件Smartbi...
大
数据
技术专业主要学什么?
答:
1、大数据技术专业学习的课程主要有:《程序设计基础》、《Python程序设计》、《数据分析基础》、《Linux操作系统》、《Python爬虫技术》、《
Python数据
分析》、《Java程序设计》、《Hadoop大数据框架》、《Spark技术与应用》、《HBASE分布式数据库》等。2、大数据技术专业是结合国家大数据、人工智能产业发展战略...
数学建模需要掌握哪些编程语言和技术?
答:
数学建模需要掌握MATLAB、
Python
、SAS、Lingo等编程语言。数学建模:就是通过计算得到的结果来解释实际问题,并接受实际的检验,来建立数学
模型
的全过程。当需要从定量的角度分析和研究一个实际问题时,人们就要在深入调查研究、了解对象信息、作出简化假设、分析内在规律等工作的基础上,用数学的符号和语言作...
推荐系统中的排序技术
答:
传统的LR只能在线下批量处理大量
数据
,无法有效处理大规模的在线数据流。
模型
更新可能要一天甚至更多,不够及时。而Google在2013提出了Follow The Regularized Leader(FTRL),一种在线逻辑回归
算法
。该方法对逻辑回归的目标函数进行了修改,加上各种系统工程上的调优,使得该模型的参数可以在每一个线上数据点...
数据
挖掘需要学习哪些知识?
答:
当然,我们可以直接套
模型
,R、
Python
这些工具有现成的
算法
包,可以直接套用。但如果我们想深入学习这些算法,最好去学习一些数学知识,也会让我们以后的路走得更顺畅。我们经常会用到的语言包括Python、Java、C或者C++,我自己用Python或者Java比较多。有时用MapReduce写程序,再用Hadoop或者Hyp来处理
数据
,...
卡尔曼滤波的通俗解释
答:
简单来说,卡尔曼滤波器是一个“optimal recursive data processing algorithm(最优化自回归
数据
处理
算法
)”。对于解决很大部分的问题,他是最优,效率最高甚至是最有用的。他的广泛应用已经超过30年,包括机器人导航,控制,传感器数据融合甚至在军事方面的雷达系统以及导弹追踪等等。近来更被应用于计算机图像处理,例如头脸识...
AI
模型
如何进行工程化?
答:
在一些早期系统中,模型比较简单,这时,真正在线上系统部署模型时,模型只是以
算法
的形式出现,模型参数作为算法所需要的“
数据
”,存储在内存或分布式缓存(如Redis)中。模型在推理运算时,从缓存中取出参数,再结合特征,完成
模型预测
推理运算。这样的一些集成方式,多见于一些早期的推荐系统,模型也相对...
棣栭〉
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