随笔分类 - 数据算法
关于数据的算法和代码
摘要：概述 aggregate函数应该是数据处理中常用到的函数，简单说有点类似sql语言中的group by，可以按照要求把数据打组聚合，然后对聚合以后的数据进行加和、求平均等各种操作。 构造一个很简单的数据，一组人的性别、年龄和身高，可以用aggregate函数来求不同性别的平均年龄和身高 几个注意点：
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摘要：概述 这个命令表示： 1. frequency=12 表明时间单位为年，而且在每一个时间单位中有12个均匀间隔的观察值。 因此gm是月数据，在金融数据中，常用的有月收益率数据。 2. start=c(1975,1)表示开始时间为1975年1月。 3. gm应是 列数据 ，而不能是多列金融数据。而
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摘要：前情需知 指数预测模型 指数模型是用来预测时序未来值的最常用模型。这类模型相对比较简单，但是实践证明它们的短期预测能力较好。不同指数模型建模时选用的因子可能不同。比如 单指数模型（simple/single exponential model）拟合的是只有常数水平项和时间点i处随机项的时间序列，这时
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摘要：请从上到下安装 numpy importlib pytz python dateutil pandas scipy pasty statemodels backports.functools_lru_cache pyparsing cycler subprocess32 3.5.0rc1 matpl
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摘要：导入包 回归拟合的建立 创建一个线性模型，用我们的X_parameters和Y_parameter训练它。 预测
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摘要：figure的使用 设置x/y坐标轴刻度 刻度设置 以xticks为例： 获取或者设置当前刻度位置和文本的 x limits: 关键字 ，如果有其他的参数则是 Text 属性。例如，旋转长的文本标注。 Axis containers matplotlib.axis.Axis 对象负责刻度线、格网线、
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摘要：Python图表绘制：matplotlib绘图库入门 matplotlib 简介 matplotlib 是python最著名的绘图库，它提供了一整套和matlab相似的命令API，十分适合交互式地行制图。而且也可以方便地将它作为绘图控件，嵌入GUI应用程序中。 它的文档相当完备，并且Gallery页
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摘要：series Series 是pandas两大数据结构中（DataFrame，Series）的一种。 创建Series Series的定义 ：Series是一种类似于一维数组的对象，它由一组数据（各种NumPy数据类型）以及一组与之相关的数据标签（即索引）组成。 Series对象本质上是一个Nu
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摘要：mean() 1. mean() 函数定义： mean`(a, axis=None, dtype=None, out=None, keepdims=) "[source\]" Compute the arithmetic mean along the specified axis. Returns
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摘要：求 $$ \Sigma\sideset{^b_a}f(x) $$
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摘要：```scala def qSort(a:List[Int]):List[Int]={ if(a.length _)) ++ a.filter(a.head == _) ++ qSort(a.filter(a.head
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摘要：冒泡排序 将第一个数字与下一个数字比较，如果第一个数字大，交换两数 tip:先将大的数字往后面放 key:相邻的数字比较 代码块 选择排序 与冒泡排序相反，将较小的数字向前排 找出未排序数组中的最小数的下标，交换 代码块 归并排序 代码块 java public class MergeSort {
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摘要：深入浅出K Means算法 摘要： 在数据挖掘中，K Means算法是一种 cluster analysis 的算法，其主要是来计算数据聚集的算法，主要通过不断地取离种子点最近均值的算法。 K Means算法主要解决的问题如下图所示。我们可以看到，在图的左边有一些点，我们用肉眼可以看出来有四个点群，
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摘要：简介 ARIMA： AutoRegressive Integrated Moving Average ARIMA是两个算法的结合：AR和MA。其公式如下： 是白噪声，均值为0， C是常数。 ARIMA的前半部分就是Autoregressive： ， 后半部分是moving average： 。 AR
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摘要：在时间序列中，我们需要基于该时间序列当前已有的数据来预测其在之后的走势，三次指数平滑(Triple/Three Order Exponential Smoothing,Holt Winters)算法可以很好的进行时间序列的预测。 时间序列数据一般有以下几种特点：1.趋势(Trend) 2. 季节性(
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摘要：一次、二次、三次指数平滑计算思想及代码 概述 一般常用到的指数平滑法为一次指数平滑、二次指数平滑和三次指数平滑，高次指数平滑一般比较难见到，因此本文着重介绍了一次、二次和三次指数平滑的特点与不同。 一次指数平滑一般应用于直线型数据，且一次指数平滑具有滞后性，可以说明有明显的时间性、季节性。 二次指数
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