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数据分析——时间序列分析模型(AR,MA,ARMA,ARIMA)

1.概述时间序列是某个时间段或者某些时间点对应的不同数值的数值对,这些数值对只有两个具体数据:时间要素、数值要素。时间要素可以是某一个时间段或者某一个时刻。例如一个杂货铺一周(七天)的销售额为时间段的时间要素,而一天二十四小时每个整点所对应的气温为时间点的时间要素。这些时间序列都直接或者间接的反应者某种事物的发展变化趋势与状态,也就是时间序列变化的背后必然蕴藏着非直观的某种变换规律,通过对这些..

#数据分析
机器人控制算法

机器人的算法大方向可以分为感知算法与控制算法,感知算法一般是环境感知、路径规划,而控制算法一般分为决策算法、运动控制算法。环境感知算法获取环境各种数据,通常指以机器人的视觉所见的图像识别等,当然还有定位机器人的方位——slam,对于不同的机器人而言所处的环境各有千秋。其实我们常见的扫地机器人就是一种定位机器人(slam算法控制的),扫地机器人的行为决策和控制算法都是极其简单的,当遇到阻挡物时调整运

#机器人
机器人控制算法

机器人的算法大方向可以分为感知算法与控制算法,感知算法一般是环境感知、路径规划,而控制算法一般分为决策算法、运动控制算法。环境感知算法获取环境各种数据,通常指以机器人的视觉所见的图像识别等,当然还有定位机器人的方位——slam,对于不同的机器人而言所处的环境各有千秋。其实我们常见的扫地机器人就是一种定位机器人(slam算法控制的),扫地机器人的行为决策和控制算法都是极其简单的,当遇到阻挡物时调整运

#机器人
机器人控制算法

机器人的算法大方向可以分为感知算法与控制算法,感知算法一般是环境感知、路径规划,而控制算法一般分为决策算法、运动控制算法。环境感知算法获取环境各种数据,通常指以机器人的视觉所见的图像识别等,当然还有定位机器人的方位——slam,对于不同的机器人而言所处的环境各有千秋。其实我们常见的扫地机器人就是一种定位机器人(slam算法控制的),扫地机器人的行为决策和控制算法都是极其简单的,当遇到阻挡物时调整运

#机器人
机器人控制算法

机器人的算法大方向可以分为感知算法与控制算法,感知算法一般是环境感知、路径规划,而控制算法一般分为决策算法、运动控制算法。环境感知算法获取环境各种数据,通常指以机器人的视觉所见的图像识别等,当然还有定位机器人的方位——slam,对于不同的机器人而言所处的环境各有千秋。其实我们常见的扫地机器人就是一种定位机器人(slam算法控制的),扫地机器人的行为决策和控制算法都是极其简单的,当遇到阻挡物时调整运

#机器人
神经网络中的激活函数与偏置项(activation function & bias)

神经元结构的输出为所有输入的加权和,故导致了整个神经网络其实为一个线性模型。如下图所示:当前节点输出为,这即为线性模型当前神经元的输出结果。不同于以上情况,如果将每一个神经元(即为神经网络中的节点)的输出通过一个非线性函数,那么整个神经网络的模型也就不再是线性模型了,这个非线性函数就是所谓的激活函数(activation function)。则非线性模型当前神经元的输出为,其实对于线性模...

多种机器学习模型对比可视化

【代码】多中机器学习模型对比可视化。

Pyecharts数据可视化时importError:cannot import ‘Pie‘ pyecharts

直接pip安装pyechartspip install pyecharts显示版本为1.8.1pycurl7.43.0.2pyecharts1.8.1pyflakes2.1.1Pygments2.3.1当调用模块时很多人使用的语句是from pyechart...

经典数据分析方法——移动平均法在时序数据分析中的应用分析

移动平均法移动平均法是指上是对变量值进行平均的方法而已,即对原时间序列数据进行修正,从而消除季节变动和个别不规则变动对整体数据的影响。根据时序数据的特性不同移动平均法可分为三类:简单移动平均直接上例子 移动项数k即为从第一项开始k每隔k项相加,然后相加所得的值除以k就得到了新的时间序列,22=5+7+10得到三项移动的平均值为7.33。有以上例子可以看出,简单的移动平均可以消除...

#数据分析
产品售前解决方案结构

      产品方案注重体现产品的亮点与应用场景,让客户知道本产品的利用价值以及哪些应用场景能契合到客户的需求,其实客户很少关心底层实现方式或者实现原理或者产品整体架构。另一方面,客户会需要一些现代化的、有质感的冠名词,比如云计算、人工智能、大数据、数据挖掘代替以往的自动化、电子化、流程化、便捷等词汇,很好的抓住客户痛点并且把客户痛点与其所想要冠名词结合在一起能极大化吸引客户。       能..

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