从大数据相关关系趋势预测思维，增强加入大数据因果推理思维的入门学习内容分享，认清因果关系和因果效应估计，初步了解因果推理过程，最终提高大数据决策能力。

Pandas高级数据分析快速入门，包括：Python开发环境篇、基础篇、数据挖掘与统计分析篇、数据可视化篇、机器学习特征工程篇、机器学习预测分析篇。本篇为第五篇，通过机器学习方法和技术增强特征，使用线性回归算斜率、聚类数据密度算正常状态，以及相关系数等。

以大数据人工智能和Python工具视角，基于常用的特征工程和过程，系统的实践特征提取、特征选择的方法和算法。算法涵盖了统计和机器学习技术，特征提取包括时域特征、派生特征等，特征选择包括特征分析和特征选择，体现了特征工程过程就成为机器学习过程。

基于大数据人工智能和Python工具视角，简明介绍常用的特征工程和过程，在数据清洗中重点实践数据离群值及其工具PyOD，在特征预处理中使用SKlearn重点实践数据归一化与标准化，以及One-Hot编码、数据变换实践。

机器学习回归模型评价是指对回归模型的性能进行评估，以便选择最佳的回归模型。其中，MAE、MSE、RMSE 用于衡量模型预测值与真实值之间的误差大小，R² 用于衡量模型对数据的拟合程度。在实际应用中，我们可以使用这些指标来评估回归模型的性能，并对模型进行优化。例如，在工业领域，回归算法可以通过对历史数据的回归分析，预测用电负荷、发电量等生产指标。

Pandas高级数据分析快速入门，包括：Python开发环境篇、基础篇、数据挖掘与统计分析篇、数据可视化篇、机器学习特征工程篇、机器学习预测分析篇。本篇为第六篇，通过XGBoost算法系统，预测客户流失，并给出预测过程分析，特征重要图、AUC曲线等。

随着数字经济发展，迎接未来的数字化生活，做为数字经济生活的基础数据，你了解多少，你认识大数据人工智能数据分析中的数据吗？

在使用Facebook prophet过程遇到如下问题：AttributeError: 'Prophet' object has no attribute 'stan_backend'。

我们不难发现各项改革都离不开人，劳动力更迭，为员工赋能，如何才能降低变革风险，提高成功率。再提出一个非传统的锦囊妙计。首先，以人为本，职工的经验是企业宝贵财富，不能失传，解决知识、经验、手艺传承问题；二是去中心化，消除信息孤岛，打破数据强关联传统数据管理与使用，而是发挥数据驱动的大数据相关性、相似性、图谱关联性，重新像人类一样识别认知世界；基于上述两点，以大数据+知识引导为方法，重塑组织，落地超自

pymgrid是一个开源Python库，用于模拟微型电网的三级控制，允许用户创建或自行选择的微电网。并可以使用自定义的算法或pymgrid中包含的控制算法之一来控制这些微电网（基于规则的控制和模型预测控制）。pymgrid还提供了与OpenAI Gym API相对应的环境，提供了连续和离散动作空间环境，与强化学习算法一起使用，以训练控制算法。pymgrid试图提供简单、直观的API，让用户能够专注