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Python: Advanced Predictive Analytics: Gain practical insights by exploiting data in your business to build advanced predictive modeling applications Python: Advanced Predictive Analytics: Gain practical insights by exploiting data in your business to build advanced predictive modeling applications By 作者: Ashish Kumar – Joseph Babcock ISBN-10 书号: 1788992369 ISBN-13 书号: 9781788992367 Release 出版日期: 2017-12-27 pages 页数: (660 ) $99.99 Python: Advanced Predictive Analytics: Gain practical insights by exploiting data in your business to build advanced predictive modeling applications Gain practical insights by exploiting data in your business to build advanced predictive modeling applications Social Media and the Internet of Things have resulted in an avalanche of data. Data is powerful but not in its raw form; it needs to be processed and modeled, and Python is one of the most robust tools out there to do so. It has an array of packages for predictive modeling and a suite of IDEs to choose from. Using the Python programming language, analysts can use these sophisticated methods to build scalable analytic applications. This book is your guide to getting started with predictive analytics using Python. You’ll balance both statistical and mathematical concepts, and implement them in Python using libraries such as pandas, scikit-learn, and NumPy. Through case studies and code examples using popular open-source Python libraries, this book illustrates the complete development process for analytic applications. Covering a wide range of algorithms for classification, regression, clustering, as well as cutting-edge techniques such as deep learning, this book illustrates explains how these methods work. You will learn to choose the right approach for your problem and how to develop engaging visualizations to bring to life the insights of predictive modeling. Finally, you will learn best practices in predictive modeling, as well as the different applications of predictive modeling in the modern world. The course provides you with highly practical content from the following Packt books: Learning Predictive Analytics with Python Mastering Predictive Analytics with Python What You Will Learn Understand the statistical and mathematical concepts behind predictive analytics algorithms and implement them using Python libraries Get to know various methods for importing, cleaning, sub-setting, merging, joining, concatenating, exploring, grouping, and plotting data with pandas and NumPy Master the use of Python notebooks for exploratory data analysis and rapid prototyping Get to grips with applying regression, classification, clustering, and deep learning algorithms Discover advanced methods to analyze structured and unstructured data Visualize the performance of models and the insights they produce Ensure the robustness of your analytic applications by mastering the best practices of predictive analysis

“迟到”了一个月的高考终于要来了。 正好我得到了一份山东新高考模拟考的成绩和山东考试院公布的一分一段表，以及过去三年的普通高考本科普通批首次志愿录取情况统计。2020年是山东新高考改革的元年，全新的录取模式以及选考科目要求都给考生带来了非常大的挑战。 我正好就本次山东模拟考的成绩进行深入数据分析，用python可视化带大家模拟一下2020高考分数和录取情况。 （代码较长，故只展示部分，完整数据+源码下载见文末） 不同考生的成绩分布图 首先对山东新高考模拟考的成绩进行总体描述： fig = make_subplots(rows=4,cols=2, #4行2列 subplo

python预测中国GDP超过美国时期概率分布，中国多久能超过美国？哪一年的概率高？

主要介绍了使用python进行广告点击率的预测的实现，文中通过示例代码介绍的非常详细，对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值，需要的朋友们下面随着小编来一起学习学习吧

模糊C均值聚类的Python算法，新数据的类别预测

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分类(Classification)与回归(Regression)都属于监督学习，他们的区别在于： 分类：用于预测有限的离散值，如是否得了癌症（０，１），或手写数字的判断，是0,1,2,3,4,5,6,7,8还是9等。分类中，预测的可能的结果是有限的，且提前给定的。 回归：用于预测实数值，如给定了房子的面积，地段，和房间数，预测房子的价格。 LinearRegression 拟合一个带有系数 w = (w1, …, wp) 的线性模型，使得数据集实际观测数据和预测数据（估计值）之间的残差平方和最小。 其数学表达式为: 进行预测前查看一下数据集 https://scikit-learn.org

电机缺陷检测仪 细节 目标操作系统： Ubuntu * 16.04 LTS 程式语言 Python 完成时间： 30分钟 它能做什么 制造设备的监视对于任何工业过程都是至关重要的。 有时至关重要的是，必须实时监视设备的故障和异常，以防止损坏并将设备行为故障与生产线问题相关联。 故障检测是预测性维护的先兆。 本参考实现涵盖FFT，逻辑回归，K均值聚类，GMM的基本实现。 它还显示了FFT在机器振动数据特征工程中的帮助。 这个怎么运作 从最基本的（FFT）到最复杂的（高斯混合模型），有几种方法不需要训练神经网络就能检测到故障。 它们的优点是可以在不同的数据流上进行较小的修改就可以重复使用，并且不需要大量已知的先前分类的数据（与神经网络不同）。 实际上，其中一些方法可用于对数据进行分类，以训练DNN。 要求 硬体需求 经过测试 软件需求 Ubuntu * 16.04 带有以下库的Py

预测库存价格 概述 股市交易是我做过的最迷人的尝试之一。 仅仅通过思考来赚钱的追求确实是一次令人振奋的旅程。 股票市场不再是华尔街市场穿着西装和领带的人所从事的冒险活动。 现在，任何能够使用电话或计算机的人都可以在市场上交易。 这种计算机化的交易将更多的人带入市场，并导致算法交易的丰富性。 实际上，在美国发生的所有交易中，有70％由计算机系统处理。[1] 交易者/投资者在市场上想要的是优势（一件事情比另一件事情发生的可能性更高）。 他们使用自己过去的经验，阅读当前的市场状况以及对图表和价格模式进行技术分析来做到这一点。 由于机器可以更快地处理更多数据，因此它们绝对可以帮助交易者/投资者做出更好的交易/投资决策。 在这个项目中，我将尝试使用一个称为“长期短期记忆（LSTM）”的人工递归神经网络来预测公司的收盘价。 我还将尝试使用DecisionTreeRegressor和LinearRegr