使用Python简化时间序列
darts是一个python库，可轻松操纵和预测时间序列。 它包含各种模型，从ARIMA等经典模型到神经网络。 可以使用fit()和predict()函数以相同方式使用所有模型，类似于scikit-learn。 该库还使对模型的回测变得容易，并结合了多个模型的预测和外部回归。 Dart支持单变量和多变量时间序列和模型，神经网络可以训练多个时间序列。
文献资料
高级介绍
安装
我们建议先安装一个干净的Python环境为您的项目至少有Python3.6使用自己喜欢的工具（ ， ， 有或没有 ）。
设置好环境后，您可以使用pip安装Dart：
pip install 'u8darts[all]'
有关更详细的安装说明，请参阅此页面末尾的安装指南。
用法示例
从Pandas DataFrame创建一个TimeSeries对象，并将其拆分为训练/验证系列：
import pandas as pd
from darts import TimeSeries
df = pd . read_csv ( 'AirPassengers.csv' , delimiter
2021-10-04 14:45:50
4.32MB
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诸如TorchIO之类的工具是使用深度学习技术的医学AI研究成熟的征兆。
政策总监Jack Clark（）。
包
文件
建立
覆盖范围
码
笔记本电脑
社会的
原版的
（参加）
TorchIO是一个Python软件包，其中包含一组工具，可在用编写的深度学习应用程序中有效读取，预处理，采样，增强和写入3D医学图像，包括用于数据增强和预处理的强度和空间变换。 变换包括典型的计算机视觉操作，例如随机仿射变换，以及特定领域的操作，例如，由于或像而引起的强度伪像的仿真。
该软件包受到NiftyNet的极大启发，NiftyNet。
学分
如果您喜欢此存储库，请单击“星号”！
如果您使用此软件包进行研究，请引用以下文章：
BibTeX条目：
@article { perez-garcia_torchio_2020 ,
title = { {TorchIO}: a {Python} library for efficient loading, preprocessing, augmentation and patch-based sampling of medi
2021-10-04 13:59:46
33.06MB
1
Start here! Predict survival on the Titanic and get familiar with ML basics
2021-10-03 12:52:08
33KB
1
Machine Learning With Go 英文无水印pdf
pdf所有页面使用FoxitReader和PDF-XChangeViewer测试都可以打开
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2021-10-02 15:31:35
4.99MB
1
压缩包包含Machine Learning in Action数据的中英文版本及书籍配套源代码，让我们一起走进ML的世界。
2021-10-01 17:35:19
64.13MB
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[机器学习.汤姆·米切尔].McGrawHill,.Tom.Mitchell.-.Machine.Learning
2021-10-01 06:14:54
2.05MB
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使用机器学习和Python进行贷款预测：使用xgboost和表决汇总技术设计预测模型，并使用pandas，seaborn和matplotlib从数据中提取见解
2021-09-30 15:21:42
352KB
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量子计算
我将在此存储库中实现各种量子算法。 该存储库使用Cirq和Tensorflow Quantum。 如果有时间，我将在其中的每一个上制作视频，当我这样做时，链接将在此处：
实施算法
TensorFlow-Quantum（TFQ）和Cirq
用于不同TFQ实验的代码。 包括原始代码和教程（以及从pennylane到tfq的翻译教程）。 有关以下内容的视频讨论： :
目前包括：
单Qubit分类器
用QML解决XOR
复制“用量子变分电路进行强化学习”
TFQ中的量子近似优化算法（QAOA）
TFQ中的变分量子本征求解器（VQE）：包括1个和2个量子位哈密顿量和的复制
用于TFQ中VQE的Rotosolve优化器：来自
VQE用于Cirq中的任意多个量子位
自定义ParameterShift和Adam优化与TFQ的比较
潘妮兰
Pennylane实验的代码（主要来自黑客
2021-09-30 07:53:04
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Python Machine Learning(2nd) 英文azw3 第2版
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2021-09-29 17:40:36
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