srcminiR的基本编程技巧
本文概述 读取文件：read.csv() 一览你的数据 R中对象的类型, 类和维 如果你想在R课程中采用我们的免费模型量化交易策略模型, 请点击此处。 读取文件：read.csv() 我们可以分析股票数据的第一步是下载并将其加载到R工作区中...
标签：数据科学
第21页R中的自相关
本文概述 计算自相关 自相关概述视频 自相关功能 可视化自相关函数 如果你想学习R课程中的时间序列分析入门, 请点击此处。 计算自相关 自相关或滞后相关用于评估时间序列是否取决于其过去。对于长度为n的时间序列x, 我们考虑n-1对观测值相隔...
将机器学习模型转换为Python中的API
本文概述 实现机器学习模型的选项 什么是API？ Flask-Python中的Web服务框架 带Flask的Scikit学习模型 保存模型：序列化和反序列化 使用Flask从机器学习模型创建API 在Postman中测试你的API 更进一步...
Python地理空间数据简介
本文概述 什么是地理空间数据？ 为什么选择地理空间数据？ 聊够了, 让我们动手吧 探索性数据分析 可视化 总结 在本教程中, 你将了解两个流行于地理空间数据的软件包：geopandas和Shapely。然后, 你将应用这两个软件包使用Pyt...
下划线(_)在Python中的作用
本文概述 1.在翻译中使用 2.忽略值 3.在循环中使用 4.分隔数字 5.使用下划线(_)命名 许多Python开发人员都不了解Python中下划线(_)的功能。它可以帮助用户高效地编写Python代码。 下划线(_)是Python中的唯...
在R中合并数据集
本文概述 连接数据集 主键和外键 联接类型 缺少键 最后的想法 在应用的设置中, 数据托管在不同的服务器上, 并且存在于许多不同的文件中。当你需要的数据来自多个来源时, 至关重要的是要知道如何汇总它们, 以使你丢失尽可能少的信息, 并根据数...
蒙特卡洛方法简介
介绍 数据分析过程中出现的两大类数字问题是优化和积分问题。并非总是能够分析性地计算与给定模型关联的估计量, 因此经常导致我们考虑数值解。避免该问题的一种方法是使用仿真。蒙特卡洛估计是指从概率分布中模拟假设抽取, 以计算该分布的大量数量。 蒙...
Python中线性回归的要点
本文概述 了解回归问题 线性回归-如何运作？ 优化线性回归模型-各种方法 最小二乘回归 梯度下降的优化 正则化 仍然值得花时间学习线性回归吗？ Python案例研究 包起来！ 数据科学领域取得了空前的进步。它将统计, 线性代数, 机器学习,...
机器学习和深度学习之间的差异
本文概述 什么是人工智能？ 机器学习 深度学习！ 深度学习与机器学习之间的比较！ 前景 总结 首先, 你将学习人工智能, 然后转向机器学习和深度学习。你将进一步学习机器学习与深度学习有何不同, 深度学习属于这两个学习领域。最后, 将向你介绍...
详细教程：R数据导入教程指南
本文概述 检查数据 准备你的R工作区 将CSV, TXT, HTML和其他常见文件读入R 将SAS, SPSS和其他数据集读入R 将数据库和其他来源读入R 这仅仅是个开始… 将数据加载到R中可能非常令人沮丧。你几乎想要进入R的每种文件类型似...