分析神经时间序列 2021年1月更新:我将清理现有文件,更新为python3,并在有时间的时候完成其余章节。 要求:Python> = 3.6,numpy> = 1.15,scipy> = 1.5,matplotlib> = 3.2,scikit-image> = 0.17 分析神经时间序列(2012)的Python(Jupyter笔记本)实现。 迈克·科恩(Mike Cohen)撰写的《分析神经时间序列》是一本很棒的书,专为处理连续神经数据的神经科学家撰写。 尽管看起来这本书主要是为脑电图分析而写的,但我发现书中的主题很容易翻译成需要连续数据信号处理的任何领域。 每章介绍一种新技术,重点放在概念而不是严格的数学上,甚至在每章末尾都有摘要,并在本文的“方法”部分中介绍了如何描述分析的技巧。 如果有什么问题,请告诉我。 去做: 第6章清理 第9章清理 第10章清理 第11章清
2022-06-21 22:29:57 17.95MB python timeseries jupyter analysis
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Anders Møller and Michael I. Schwartzbach February 10, 2022 这是最新的程序分析技术资料,2022年的。
radon:Python代码的各种代码指标
2022-06-20 13:05:15 2.03MB python cli static-analysis code-analysis
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[英语学习]For coal enterprise marketing strategy analysis
2022-06-19 19:04:42 178KB 文档资料
内容 AIRBNB数据集分析 我们的研究 纽约市AirBnb租赁数据于2017年10月包含有关airbnb列表的信息。 它的位置由纬度和经度以及附近的自治市镇决定。 它也有其每晚的价格,数量的卧室,浴室等。 我们研究的目的是探索由Airbnb列表产生的数据,并寻找可能导致Airbnb成功的因素。 此外,找出是否可以找到任何模式并预测清单的位置和价格。 根据我们的预测,我们构建了机器学习模型,以帮助正在考虑租房的人们更好地了解挂牌价格。 技术栈 在此分析中,我们使用python作为主要的编程语言,因为它具有丰富的工具组合,这些工具使数据分析变得异常困难。 我们使用的一些软件包是 图书馆 描述 Matplotlib是功能极为丰富的工具库,用于生成易于解释和定制的交互式图。 Numpy是一个流行的库,用于数组操作和向量运算。 它广泛用于需要科学计算的python项目中。 Pamdas是另一个
2022-06-19 14:11:10 18.3MB JupyterNotebook
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Olist电子商务初始数据分析 拉尔斯·廷内费尔德( Lars Tinnefeld) ,2020-11-23 表中的内容 关于奥利斯特 Olist适用于“想要销售更多更好的产品”和“想要吸引新客户”的每个人。 作为电子商务领域的企业,Olist是面向小型企业的在线销售平台。 在Olist的注册页面上,列出了一系列适合业务模型的店主个人资料。 重点是通过扩大市场占有率吸引更多客户。 用户满意度报告有助于解决关注的领域。 因此,Olist充当服务提供商,负责管理店主的销售流程。 Olist不拥有任何提供的产品,并且也不管理运输或库存。 商业目标 分析的目的是提取支持Olist业务目标的信息。 这些目标是:通过扩大服务范围吸引更多的店主,并通过更广泛的产品范围和更高的满意度吸引更多的最终客户。 该分析是业务案例的一部分,该业务案例正在寻求将Olist的服务扩展到还包括物流和仓储,这是Olist目
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elasticsearch-analysis-ik是一个很厉害的中文分词器:ik分词器,这里推荐给大家
2022-06-18 00:56:57 3.98MB elasticsearch
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标准建模语言UML与Java实现:USE CASE ANALYSIS CASE STUDY.ppt
2022-06-16 17:00:13 246KB 计算机 互联网 文档
计算机组成与结构:DS and AL_Lecture1-2_Algorithms Analysis .ppt
2022-06-14 14:00:57 800KB 计算机 互联网 文档