原创 灰色預測 GM(1,1) 模型
二、GM(1,1)模型 2.1 GM(1,1)模型概述 灰色預測經常用來解決數據量較少且不能直接發現規律的數據。對於包含不確定信息的序列，灰色預測方法通過對原始數據進行處理，使之轉化爲灰色序列，並建立微分方程模型模型 GM(1,1
2020-06-16 08:20:45
原创 時間序列之AR、MA、ARMA、ARIMA模型
參考：《時間序列分析—基於R王燕 編著》 一、時間序列分析 時間序列分法主要針對動態數據進行處理。該方法是以數理統計學方法和隨機過程理論爲基礎，並對一序列隨機數據所遵從的統計規律進行研究，以方便解決實際工作中存在的問題。 實質：時
2020-06-16 08:20:45
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原创 利用python爬取博客信息並保存在Excel中
只放代碼 import re,json,requests from lxml import etree import xlwt # 分頁 # 找頁碼變化的規律 for i in range(1,6): base_url
2020-06-16 08:20:45
原创 客觀賦權法——變異係數法
一、變異係數法的概念 變異係數法是根據統計學方法計算得出系統各指標變化程度的方法，是一種客觀賦權法。 根據該方法變化差異較大的指標權重較大，變化差異較小的指標權重較小，從而根據指標的統計學規律確定其重要程度。 變異係數法是一種較爲
2020-06-16 08:20:45
原创 主觀賦權法（AHP）和客觀賦權法（熵值法）組合權重法
主觀賦權法（AHP）在根據決策者意圖確定權重方面比客觀賦權法（熵權法）具有更大的優勢，但客觀性相對較差，主觀性相對較強； 而採用客觀賦權法有着客觀優勢，但不能反映出參與決策者對不同指標重視程度，並且會有一定的權重和與實際指標相反的
2020-06-16 08:20:45
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原创 Python編程快速上手—讓繁瑣工作自動化 筆記
第2章 控制流 range for i in range(1,10,2): print(i) # 1 # 3 # 5 # 7 # 9 兩個整數之間的一個隨機整數 import random for i in
2020-05-24 22:19:41
原创 利用stylecloud製作更酷炫的詞雲圖
stylecloud是wordcloud優化改良版，操作簡單，直接調用。 可以使用 Font Awesome 提供的免費圖標更改詞雲的形狀； 通過 palettable 更改調色板以自定義風格，更改背景顏色； 添加梯度使顏色按照
2020-05-23 21:38:32
原创 python實現簡單的 knn分類
導包 # -*- coding: utf-8 -*- from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier import numpy as np import matplotlib
2020-05-22 20:24:28
原创 利用python+RemoveBg 更換圖片背景顏色
先看看效果（圖片來源於網絡） （1） 首先是要獲取API 密鑰 https://www.remove.bg/ 註冊登錄，再到郵箱中激活 獲取API 密鑰 （2） 將圖片放在指定位置 （3） 運行代碼 from r
2020-05-19 18:41:43
原创 判別分析（Discriminate Analysis）
判別分析主要是針對有監督學習的分類問題。 這裏回顧一下有監督和無監督學習 有監督學習：對具有標記的訓練樣本進行學習，以儘可能對訓練樣本集外的數據進行分類預測。（ LR,SVM,BP,RF,GBDT） 也就是說：利用一組已知類別的樣
2020-05-11 07:11:15
原创 [pyecharts學習筆記]——頁面組件 Page（順序多圖，將多個圖將彙總到一個頁面）
學習了許多 pyecharts繪製的圖形後，總想着，如果能將所有圖片集中到一個頁面就好了，這樣就可以對不同的情況進行同時交互展示 pyecharts 中的 頁面組件 Page 很好的解決的這個問題，能夠將許多張圖片，放在一起。
2020-05-11 07:11:14
原创 [pyecharts學習筆記]——Grid並行多圖、組合圖、多 X/Y 軸、
Grid並行多圖 具體請參見：Grid並行多圖 （1）水平放置 from pyecharts import options as opts from pyecharts.charts import Grid, Line, Sca
2020-05-09 07:14:00
原创 [pyecharts學習筆記]——Calendar日曆圖
基本日曆圖 import random import datetime import pyecharts.options as opts from pyecharts.charts import Calendar # 起始時間
2020-05-08 06:01:33
原创 典型相關分析（canonical correlation analysis，CCA）
一、什麼是典型相關分析 通常情況下，爲了研究兩組變量 {X=(x1,x2,⋯ ,xp)Y=(y1,y2,⋯ ,yq) \left\{ \begin{array}{l} X=\left( x_1,x_2,\cdots ,x_p \
2020-05-08 06:01:33
原创 熵值法與TOPSIS法
一、熵值法 熵值法的主要目的是對指標體系進行賦權 熵越大說明系統越混亂，攜帶的信息越少，權重越小；熵越小說明系統越有序，攜帶的信息越多，權重越大。 熵值法是一種客觀賦權方法，，借鑑了信息熵思想，它通過計算指標的信息熵，根據指標的相
2020-05-06 04:44:51