最近看NBA被篮网队所吸引，有进攻有防守而且观赏性很强，所以特此使用深度学习算法来分析一下篮网队赢球的关键因素有哪些，同时也简单预测一下下一场比赛的结果，仅供参考。数据来源：布鲁克林篮网队20-21赛季数据http://slamdunk.sports.sina.com.cn/team/stats?tid=583ec9d6-fb46-11e1-82cb-f4ce4684ea4c1.数据预处理下载好的

最近再研究MapReduce对数据进行分析处理，意外发现了中文无法对词进行分析的问题。固选择使用Python的 jieba包来进行中文分词。安装jieba包：pip install jiebajieba的三种模式：import jiebaseg_str = "好好学习，天天向上。"print("/".join(jieba.lcut(seg_str)))# 精简模式，返回一个列表类型的结果print

1.引入数据import csvimport numpy as npfrom sklearn.preprocessing import StandardScalerfrom sklearn.model_selection import train_test_splitimport matplotlib.pyplot as pltfrom datetime import datetimefrom s

本实验使用环境为Anaconda3 Jupyter，调用Sklearn包、Keras包，请提前准备好。只提供数据格式而不提供数据，本人是代码缝合怪小白，望大牛指点。1.导包主要包含pandas、numpy、绘图包、日期格式、数学计算、pyhht 、标准化、验证函数等包。有一些包可能没啥用…忘了什么时候导入的了。import csvimport numpy as npimport timefrom

最近在做一个物联网项目，需求是将传感器数据在无网络的环境下收集到服务器。思前想后，决定走DTU通信。前提：1.DTU相关配置请自行百度，本项目使用的是原子云4G DTU，需要准备4G物联网卡。相关配置参考：原子云初体验——ESP8266连接原子云 - it610.com2.需要下载RXTXcomm.jar，网址：http://fizzed.com/oss/rxtx-for-java，拷贝动态库到对

本实验使用环境为Anaconda3 Jupyter，调用Sklearn包，调用keras包,请提前准备好。1.引入一些常见包主要有keras包、numpy包、metrics包、pandas包等。import csvimport numpy as npimport timefrom sklearn.preprocessing import StandardScalerfrom sklearn.mod

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本实验使用环境为Anaconda3 Jupyter，调用Sklearn包，调用keras包,请提前准备好。1.引入一些常见包主要有keras包、numpy包、metrics包、pandas包等。import csvimport numpy as npimport timefrom sklearn.preprocessing import StandardScalerfrom sklearn.mod

之前做的实验都是基于历史数据进行实施预测并验证结果，今天写一篇文章来进行分步预测未来变化，其实和之前没有太大不同。1.数据预处理我这里有篮网队的得分