Python
前面的2篇文章中，一篇介绍了KNN的原理，另外一篇主要讲解的是如何使用sklearn进行KNN分类，今天主要学 最近邻(KNN)是一种非常简单、易于理解、通用性强的机器学习算法，广泛应用于金融、医疗、政治、手写检测、图像识 什么是K-近邻算法？ K近邻法(k-nearest neighbor, k-NN)是1967年由Cover T Prophet是Facebook开源的预测工具，相比ARIMA模型，Prophet真的是非常的简单。只要读入两 时间序列简介 在数学上，随机过程被定义为一族时间随机变量，即{x(t),t∈T},其中T表示时间t的变动范围。 在先前的使用Python创建季节性ARIMA模型中，出现了SARIMAX模型。在上一篇的文章中并没有讲清楚SA 这篇文章主要是用于复习ARIMA，针对一些可能存在的问题进行进一步的理清。对预测的整个流程再做一次清晰的回顾。 在先前学习的使用ARIMA预测时间序列的文章中，对于如何确定参数p、d、q还是存在一些疑问，今天学习的这篇文章 前几篇的时间序列预测的文章中，都用到了自相关（ACF）和偏自相关（PACF）图，但是理解起来还是存在一些问题。 此文与先前的 时间序列预测初学者指南（Python）的内容类似，只不过中间多了一个季节性的的内容，在学习前， 在使用matplotlib默认情况会出现乱码问题，原则上matplotlib是支持中文的，只是在配置信息里没有 前几篇文章介绍了使用时间序列进行预测的大致思路及流程，今天又找到一篇使用ARIMA进行时间序列的文章，处理的流 