fredmd_transformed数据集 线性回归 多项式回归 Lasso 岭回归 ElasticNet 等多种机器学习算法 预测模型 机器学习 numpy pandas sklearn 数据分析 数据挖掘 dates RPI W875RX1 DPCERA3M086SBEA CMRMTSPLx RETAILx INDPRO IPFPNSS IPFINAL IPCONGD IPDCONGD IPNCONGD IPBUSEQ IPMAT IPDMAT IPNMAT IPMANSICS IPB51222S IPFUELS CUMFNS HWI HWIURATIO CLF16OV CE16OV UNRATE UEMPMEAN UEMPLT5 UEMP5TO14 UEMP15OV UEMP15T26 UEMP27OV CLAIMSx PAYEMS USGOOD CES1021000001 USCONS MANEMP DMANEMP NDMANEMP SRVPRD USTPU USWTRADE USTRADE USFIRE USGOVT CES0600000007 AWOTMAN AWHMAN

弗雷德 快速，可扩展且轻量级的C ++Fréchet距离库，暴露于python，专注于多边形曲线的（k，l）聚类。 成分C ++后端 import Fred.backend as fred 线程数 默认情况下，Fred将自动确定要使用的线程数。如果要设置上限，请调用fred.set_maximum_number_threads(number) 。 曲线 签名： fred.Curve(np.ndarray) ， fred.Curve(np.ndarray, str name) 属性： fred.Curve.values ：曲线为np.ndarray ， fred.Curve.name ：获取曲线的名称， fred.Curve.dimensions ：曲线的尺寸， fred.Curve.complexity ：曲线的点数 曲线图 签名： fred.Curves() 方法： fred.Curv

这是在美国的普渡大学上下载到的源码，包括了FRED,SRED，BLUE三个算法 （对ARED算法也做了说明），及提供的参考出示配置（即ns-default.tcl文件，此文件最好用UE打开），如果你想在自己的ns-default.tcl中加入初始配置的话，看压缩包中的一篇说明文章即可。

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弗雷迪夫 受弗雷德·弗林特斯通（Fred Flintstone）启发的小型图书馆。 安装 将此行添加到您的应用程序的Gemfile中： gem 'fredify' 然后执行： $ bundle 或将其自己安装为： $ gem install fredify 用法 # Plain old ruby code: [ 1 , 2 , 3 ] . each { | n | puts n } # Fredified: require "fredify" Fred . yabba_dabba do [ 1 , 2 , 3 ] . each { | n | puts n } end # Lose the namespace: require "fredify" include Fred yabba_dabba do [ 1 , 2 , 3 ] . each { | n | put

fredr：美联储经济数据（FRED）API的R客户端