时序数据预测ARIMA模型学习代码

时序数据预测MA模型测试数据集

pymysql源码包，python第三方包

结合用户使用掌厅的行为数据，建模预测用户下个月是否继续使用掌厅，撰写报告，描述并解释整个建模过程，以及模型达到的效果。

游戏客户洞察

VGGNet模型

PyTorch_YOLOv4

对应博客地址：https://blog.csdn.net/andrew_extra/article/details/124888185 本项目利用网络爬虫技术从国外某电影网站和国内某电影评论网站采集电影数据，并对电影数据进行可视化分析，实现电影的检索、热门电影排行和电影的分类推荐，同时对电影的评论进行关键词抽取和情感分析。 目录 1. 项目简介 2. 功能组成 3. 基于python的电影数据可视化分析与推荐系统 3.1 系统注册登录 3.2 全球电影数据爬虫 3.3 全球电影数据可视化分析 电影出品的年份和制作语言分布情况 不同制作国家或地区的电影数目分布情况 不同类型电影的数目分布情况 不同类型电影的时长分布箱型图 不同类型电影的拍摄预算与票房收入的分布箱型图 不同类型电影的评分分布箱型图 不同电影风格的受欢迎程度分布箱型图 电影评分对票房的影响 3.4 国内电影网站的 TOP 电影分析 3.5 电影分类推荐 3.6 电影评论分析 4. 总结 本项目利用网络爬虫技术从国外某电影网站和国内某电影评论网站采集电影数据，并对电影数据进行可视化分析，实现电影的检索、热门电影排行和电影

主要技术：Python / jieba / TF-IDF / MultinomialNB / KMeans / editdistance / TopN 项目简介：通过分析不同机构发布的文章，判断是否有文章抄袭的情况，并找到原文和抄袭的文章，以及具体相似的句子。可以应用于毕业论文查重，IP作品及文本抄袭检测。 主要工作：对采集的文档进行数据清洗，采用TF-IDF提取文本特征，使用朴素贝叶斯分类器进行写作风格分类，并针对模仿自己写作风格的文章进行抄袭检测。先采用聚类算法对文档进行聚类降维，针对预测写作风格一致的作品，进行相似度检测及编辑距离检测。

实现决策树对鸢尾花进行分类，决策树进行了可视化，分别使用了图片和pdf进行显示，相关代码下载即可运行。