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搜索资源列表

  1. mlcourse_dubai:迪拜机器学习课程的资料库-源码

  2. 迪拜的开放式机器学习课程 该库包含2020年Spring在迪拜举行的ML课程的所有考试材料。该课程在开放数据科学社区的支持下成立。该课程于2月19日开始。该活动将由霍特国际商学院举办。所有讲座将由具有Reactor,FICO,Deloitte,VISA,沙迦美国大学的实践经验的导师讲授。 讲座时间表 简介,2020年2月19日 熊猫探索性数据分析,2020年3月25日 使用Python进行可视数据分析,2020年1月4日 决策树,2020年4月4日 Logistic回归,2020年4月15日 合
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2021-03-21
    • 文件大小:96mb
    • 提供者:weixin_42159267
  1. covid-19-growth:Johns Hopkins和《纽约时报》 Covid-19数据的工具包。 熊猫,解析的CSV和JSON,Jupyter,Firebase-源码

  2. covid-19增长 这是什么? 这是您的“我希望其他人已经为此建立了坚实的ETL管道”存储库,用于Covid-19病例和死亡率,并添加了多分辨率人口和地理空间数据。 和每天提供Covid-19病例和死亡数据,并且正在对现有数据进行临时修订。 该管道: 导入NYT和JHU数据 在需要的地方执行类型转换 在所有来源中对所有属性应用一致的snake_case命名,保持对原始含义的保真度 对于美国而言,有利于在区域,次区域,州和县级进行汇总,并增加县级人口和经/纬度 将结果数据结构输出为一组长格式
  3. 所属分类:其它

  1. DSC时序系列ONL01-DTSC-PT-052620-源码

  2. 时间序列简介 介绍 从股票价格到气候数据,时间序列数据在各个领域中都有发现,并且能够有效地使用此类数据对于数据科学家而言越来越重要。 在本讲座中,将向您介绍一些用于导入,清除和操作时间序列数据的常用技术。 此外,您还将学习如何在Python中有效地可视化时间序列数据。 目标 你将能够: 使用Pandas加载时间序列数据并执行时间序列索引 对时间序列数据执行数据清理操作 更改时间序列的粒度 描述熊猫的时间戳和日期时间数据类型 用线图探索时间序列的时间结构 构造和解释时间序列直方图和密度图 创建
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2021-02-25
    • 文件大小:502kb
    • 提供者:weixin_42164702
  1. 时间序列:使用熊猫的时间序列-源码

  2. 时间序列:使用熊猫的时间序列
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2021-02-22
    • 文件大小:266kb
    • 提供者:weixin_42165490
  1. skforecast:使用scikit-learn模型进行时间序列预测-源码

  2. skforecast 使用scikit-learn回归器进行时间序列预测。 安装 $ pip install git+https://github.com/JoaquinAmatRodrigo/skforecast#master 依存关系 python> = 3.7.1 numpy的> = 1.20.1 熊猫> = 1.2.2 tqdm> = 4.57.0 scikit学习> = 0.24 特征 从任何scikit学习回归器创建自回归预测器。 网格搜索以
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2021-02-21
    • 文件大小:641kb
    • 提供者:weixin_42134234
  1. 时间序列:方便处理时间序列的对象-源码

  2. Python的时间序列 一系列有助于使用时间序列的对象,意思是对应于特定瞬间的值。 请注意,与熊猫或其他面向数据的程序包不同,时间序列不是用datetime对象编码的,而是用对应于时间单位(秒,小时等)的简单浮点矢量编码的
  3. 所属分类:其它

  1. opengeo:使用Python,QGIS,PostgreSQL和PostGIS进行开源地理时空数据处理-源码

  2. Opengeo - :construction:正在施工:construction:! 文件夹将逐步填充... 使用Python,QGIS,PostgreSQL和PostGIS进行开源地理时空数据处理 geo0800:DWD气候数据中心数据档案简介 介绍了官方的政府机构德国气象局(Deutscher Wetterdienst,DWD)。 解释了DWD气候数据中心观测数据档案的部分内容。 geo0810:通过导入CSV文件从DWD站信息创建QGIS矢量层。 将DWD存档中的站点信息文件(.tx
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2021-02-14
    • 文件大小:187kb
    • 提供者:weixin_42135753
  1. freecodecamp-time-series-visualizer:使用Python项目进行数据分析-页面视图时间序列可视化器-源码

  2. 任务 对于此项目,您将使用折线图,条形图和箱形图可视化时间序列数据。 您将使用Pandas,Matplotlib和Seaborn在2016年5月9日至2019年12月3日的freeCodeCamp.org论坛上可视化包含每日页面浏览量的数据集。 数据可视化将帮助您了解访问的方式,并确定每年和每月的增长。 使用数据来完成以下任务: 使用熊猫从“ fcc-forum-pageviews.csv”导入数据。 将索引设置为“日期”列。 通过过滤掉页面浏览量位于数据集前2.5%或数据集后2.5%的天
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    • 发布日期:2021-02-14
    • 文件大小:526kb
    • 提供者:weixin_42131705
  1. calplot:来自熊猫时间序列数据的日历热图-源码

  2. 熊猫时间序列数据中的日历热图 Calplot根据熊猫时间序列数据创建热图。 使用绘制每个日历年在热图中按天采样的时间序列数据,类似于GitHub的贡献图。 安装 要使用pip通过PyPI安装最新版本: pip install calplot 用法 有关此库的详细用法,请参阅。 以下示例在中运行。 import calplot import numpy as np ; np . random . seed ( sum ( map ( ord , 'calplot' ))) import p
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2021-02-14
    • 文件大小:112kb
    • 提供者:weixin_42131628
  1. Data_Visualization_Basics:Python(熊猫)基础知识:时间序列(BTC)-源码

  2. 使用Python进行数据可视化 Pandas和Numpy的Python学习基础
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2021-02-14
    • 文件大小:296kb
    • 提供者:weixin_42166626
  1. 数据科学-源码

  2. 数据科学 数据科学之路 程式设计 • • •Excel •可以轻松使用终端,Git中的版本控制以及使用GitHub • • • : 访问数据库,CSV和JSON数据 使用熊猫进行数据清理和转换 可视化 仪表板 机器学习: 特征工程 回归算法 分类算法 决策树学习 支持向量机 无监督学习 降维 推荐系统 文字分析 基于内容的协作过滤 评估推荐系统。 DCG,nDCG 合奏方法 引导,装袋和提升 AdaBoost 随机森林 大数据工程基础 Hadoop和MapReduce编程 NoSQL数据
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  1. loren_frank_data_processing:用于从Loren Frank的实验室读取数据的Python工具-源码

  2. loren_frank_data_processing loren_frank_data_processing包使用处理的Matlab数据导入为友好的python格式。 为了使用,数据必须遵循此的格式。 产品特点 利用pandas DataFrame ,表达标签数据格式以及关联的数据操作和对齐工具的优势。 时间被编码为熊猫Timedelta ,通过将时间序列表示为浮点数来避免有趣的事情。 方便的实用程序,用于重塑相对于感兴趣事件的时间序列( reshape_to_segments )
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  1. 高级_职业化-源码

  2. 图表师可视化 描述 该项目致力于通过chartist.js演示动态绘制数据的用法。 所有数据都是由包含两个路由的后端提供的: 用于获取索引页面的索引路径 时间序列路线以获取适当的时间序列数据 后端由烧瓶和熊猫构建并提供动力。 (python 3.7.3) 目标与愿景 演示如何使用chartist.js通过Web应用程序动态绘制数据 将我的数据科学,前端网络和后端网络技能联系在一起。 如何安装/运行 手动地 首先,请下载此存储库并使用以下命令安装所有pip要求: pip install -r
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  1. vectorbt:Python库,用于大规模回测和分析交易策略-源码

  2. 向量 vectorbt是一个针对类固醇的回测库-它完全在熊猫和NumPy对象上运行,并由加速以快速,大规模地分析交易策略 :fire: 与传统库相反,vectorbt将交易数据表示为nd-arrays。 这样可以使用NumPy的矢量化运算和Numba的非矢量化但编译运算实现超快速计算。 它还集成了和以在Jupyter笔记本中显示类似于Tableau的复杂图表和仪表板。 由于具有高性能,即使没有GPU和并行化(两者都在进行中),vectorbt仍能够处理大量数据,并且使用户能够与需要大量数据的
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    • 发布日期:2021-02-05
    • 文件大小:60mb
    • 提供者:weixin_42157188
  1. 比特币价格预测:在该项目中,RNN变异在数据集上进行了测试,该数据集不仅包含比特币历史价格,还包括其他影响因素,例如宏观经济指数,市场情绪等。-源码

  2. 使用神经网络预测时间序列 :blue_circle: 联系人:对于Bitcoin的学习材料组织列表,请点击此 ,这等 介绍 不管比特币价格上的投机泡沫如何,该项目的目的都是暗示该加密货币的未来收盘价。 根据我的分析考虑了几个比特币指标,收集了情绪数据以及区块链,历史价格和金融指数数据以预测收盘价。 环境设定 要运行预测模型,应安装以下内容: Python 3+ Tensorflow = 1.10.1 Keras = 2.2.2 熊猫= 0.23.4 脾气暴躁= 1.15.1 Mat
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    • 发布日期:2021-02-04
    • 文件大小:134mb
    • 提供者:weixin_42132352
  1. fecon235:金融经济学笔记本。 关键字:Jupyter笔记本熊猫美联储FRED Ferbus GDP CPI PCE通货膨胀失业工资​​收入债务Case-Shiller住房资产投资组合股票SPX债券TIPS汇率货币FX欧元EUR US

  2. fecon235 ::金融经济学笔记本 / / 通知:我们的研究笔记本使用的模块和功能已重构到另一个存储库。 Jupyter笔记本的存放地将保留在nb目录的中。 这个仓库是做什么用的? fecon235提供了金融经济学与Python生态系统的接口,尤其是用于数学,统计,科学,工程和数据分析的软件包。 诸如numpy,pandas,statsmodels,scipy和matplotlib之类的复杂程序包与各种数据主机的API进行了高级无缝集成,以实现: 正确处理烦人的底层陷阱的基本命令
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  1. 比特币价值预测器:[不维护]使用时间序列分析和比特币上推文的情绪分析来预测比特币价格-源码

  2. 比特币价值预测器 抽象: 该项目试图通过识别社交媒体情绪与市场情绪之间的相关性来预测比特币的未来价值。 我们将通过收集来自Twitter,Facebook和linkedin等社交媒体的用户供稿来实现这一目标。 有了语料库后,我们将使用IBM Watson的自然语言理解API来映射它们的关联情绪。 在将情感映射到我们的语料库时,我们尝试捕获粒度级别的类别,即欢乐,愤怒,幸福等。我们将这些类别用作ML / DL算法的特征向量。 然后,我们比较不同算法的结果,并选择精度最高的算法。 技术: 编程语
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    • 发布日期:2021-01-30
    • 文件大小:455kb
    • 提供者:weixin_42127748
  1. Rushikesh_Portfolio-源码

  2. 一个。 输血可以挽救生命-从在大手术或严重伤害中补充失血以治疗各种疾病和血液疾病。 确保随时需要有足够的血液供应对卫生专业人员来说是一个严峻的挑战。 根据WebMD的说法,“每年约有500万美国人需要输血”。 b。 我们的数据集来自台湾的移动式无偿献血车。 输血服务中心会驱车前往不同的大学,并在输血过程中收集血液。 我们要预测下一次车辆驶入校园时捐献者是否会献血。 C。 用于图书馆: -熊猫- numpy的- Scikit学习- TPOT d。 执行的操作:-建议将Logistic回归作为
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