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python实现声音波形FIR滤波 FIR示例数据与高通、低通滤波参数

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使用wxpython开发的类似Spy++的工具

比较完整地给出了数据预处理，缺失值补全，特征分析过程以及训练和交叉验证的注意事项，适合数据挖掘新人找到解题思路，全程没有调参，没有模型融合，只凭一手简单的特征和xgboost。 preprocess.py: 数据预处理（类型转换，缺失值处理，特征提取） xgbosst.py: 训练模型和交叉验证 根据题目给出的信息, 除了路本身的信息外, 训练数据基本上只有旅行时间, 而我们要预测的也是未来的平均旅行时间, 而且根据我们的常识, 现在的路况跟过去一段时间的路况是很有关系的, 因此该问题应该是一个自回归问题, 用过去几个时刻的交通状况去预测未来时刻的交通状况

1.持久性模型 2.快速检查自相关_corr() 3.快速检查自相关_lag_plot() 4.数据集线图 5.自回归模型 6.自回归模型 (2) 7.自相关图_autocorrelation_plot() 8.自相关图_plot_acf()

基于ARIMA自回归模型对法国香槟的月销售额预测python实现完整源码+数据+详细注释 包含 1.如何训练Embidding层 2.在Embidding层使用已训练好的词向量_glove 3.数据的初步 可视化分析；4.手动配置ARIMA参数；5.手动配置差分参数；6.网格搜索配置ARIMA参数；7.残差后自相关检测；8.残差修正；9.检查残差预测误差；10.验证模型；11.进行预测；12.数据集分割等

时间序列预测的基线预测_python实现完整源码+数据 数据一览图

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