2011年8月21日，Netscape创始人马克·安德森（Marc Andreessen, 硅谷著名投资人, 投资了Facebook、Groupon、Skype、Twitter、Zynga和LinkedIn等高科技新秀），在华尔街日报上发表《软件正在吞噬整个世界》，认为当今的软件应用无所不在，并且正在吞噬整个世界: “越来越多的大型企业及行业将离不开软件，网络服务将无所不在，从电影、农业到国防。许

本文的目的是提供代码示例，并解释使用python和TensorFlow建模时间序列数据的思路。本文展示了如何进行多步预测并在模型中使用多个特征。本文的简单版本是，使用过去48小时的数据和对未来1小时的预测(一步)，我获得了温度误差的平均绝对误差0.48(中值0.34)度。利用过去168小时的数据并提前24小时进行预测，平均绝对误差为摄氏温度1.69度(中值1.27)。所使用的特征是过去每小时的温度

Pandas是一个python数据分析库。它提供了许多函数和方法来加快数据分析过程。pandas之所以如此普遍，是因为它具有强大的功能，以及他简单的语法和灵活性。在这篇文章中，我将举例来解释20个常用的pandas函数。有些是很常见的，我敢肯定你以前用过。有些对你来说可能是新的。所有函数都将为你的数据分析过程增加价值。import numpy as npimport pandas as pd1.q

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一. 介绍异常检测（Anomaly detection）是目前时序数据分析最成熟的应用之一，定义是从正常的时间序列中识别不正常的事件或行为的过程。有效的异常检测被广泛用于现实世界的很多领域，例如量化交易，网络安全检测、自动驾驶汽车和大型工业设备的日常维护。基础上，将会呈现之前提及的一些深度/传统机器学习算法模型基于KDD99以及NSL_KDD数据集的性能表现，并结合具体数据情况给出各个模型的评估结

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1.线性回归 (Linear Regression)2.逻辑回归 (Logistic Regression)3.决策树 (Decision Tree)4.支持向量机（SVM）5.朴素贝叶斯 (Naive Bayes)6.K邻近算法（KNN）7.K-均值算法（K-means）8.随机森林 (Random Forest)9.降低维度算法（Dimensionality Reduction Algorit

数据集纳斯达克100模型原理模型代码class Attention(Layer):def __init__(self, step_dim,W_regularizer=None, b_regularizer=None,W_constraint=None, b_constraint=None,bias=True, **kwargs):self.suppor...