其实这个案例主要目的是为了展示这些异常值的无监督算法怎么使用的，本文是一个无监督算法的总结大全。只是恰巧有同学需要做这个内幕交易的数据，因此才使用这个数据作为展示异常时监测算法的使...

本文案例主要是构建一个lda模型，使用的是股吧的评论数据，对文本进行情感分析，主题分析，聚类分组聚合，最后得到的主题结果自己不会分析，可以让AI来分析，它们找文本词汇之间的关联性，并且...

好久没更新了，出一些常见的案例吧，本次带来的事可视化聚类分析，使用使用 KMeans, DBSCAN, 其他的 clustring 方法去对一个客户的数据进行无监督聚类。客户聚类分析有助于识别客户群体中的不同...

SARIMAX模型在预测AQI方面显示出前景。但是，不显著系数的存在表明可以简化模型。仅使用显著系数（移除ma.L1、ar.S.L12、ma.S.L12、ma.S.L24）重新运行模型可能会提高模型的简约性和预测精度。...

tushare能获取金融数据的接口，他有资产负债表，利润表，现金流量表三个表全部的指标，每一年的年报基本都有，数据变量总共124多个，非常全面，什么净利润，营业收入，资产，负债，所有者权益，...

本次使用中国的上证指数，深证成指和沪深300，还有美股的道琼斯，标普500以及纳斯达克的指数作为对比。用这些指数的价格进行定投，并且每天定投1块钱来计算每年的年化回报率以及到期之后的总资...

在欺诈识别这个二分类任务中，三种神经网络模型各有特点。GCN模型的准确率、召回率和 F1 分数分别为 0.835509、0.835509、0.847082，在这三个指标上表现均衡且整体较优，能较好地识别欺诈情况，...

这篇文章可以说是基于 现代的一些神经网络的方法去做时间序列预测的一个介绍科普，也可以说是一个各种模型对比的案例，但也会谈一谈自己做了这么久关于神经网络的时间序列预测的论文，其中一些...

学习pandas之前，我们要了解一下Python的基础数据结构，还有pandas的底层库numpy的数据结构（数组矩阵之类的），然后才是pandas的两种基础数据结构，Series和DataFrame。Python基础数据结构 数...

推荐系统本质上是一种旨在向用户推荐相关项目的系统/模型/算法。它可以是电影、音乐等等。一般来说，当涉及到用户与服务提供商或买家与电子商务之间的关系时，就非常需要推荐。最终良好的推荐将...