目录 1.时间序列-重采样 1.1 重采样 1.2 降采样 1.3 升采样及插值 1.4 时期重采样 1.时间序列-重采样 将时间序列从一个频率转换为另一个频率的过程，且会有数据的结合。 降采样：高频数据 → 低频数据 ...

目录 1.时间序列的索引与切片 1.1 索引 1.2 切片 2.重复索引的时间序列 1.时间序列的索引与切片 1.1 索引 1.2 切片 2.重复索引的时间序列 ...

基于Streamlit制作的时间序列数据分析APP 1.为什么要使用Streamlit（ 官网介绍链接 ） 在数据科学领域，一方面，当我们在学习或者实践机器学习算法的时候，需要进行一些参数调整；另一方面，我们也希望将最后的成果通过一种友好的可视化效果呈现出来。 虽然可以通过Django ...

目录 一、时间序列是什么 二、时间序列的选取-时间字符串/at_time/between_time/asof 三、时间序列的生成-datetime/date_range(start,end,perios,freq) 四、时间序列的偏移量对照表-freq ...

岭回归 解决线性回归参数β可能出现的不合理的情况，当出现自变量的数量多余样本数的数量或自变量之间存在多重共线性的情况时回归系数无法按照模型公式来计算估计值实现思路就是在原来线性回归的基础之上加一个l2惩罚项(正则项) 交叉验证 让所有的数据都参与模型的构建和模型的测试(10重交叉验证 ...

回归分析概念 回归分析（regression analysis)是确定两种或两种以上变数间相互依赖的定量关系的一种统计分析方法。运用十分广泛，回归分析按照涉及的自变量的多少，可分为一元回归分析和多元回归分析；按照自变量和因变量之间的关系类型，可分为线性 ...

炼数成金数据分析课程---15、时间序列分析 一、总结 一句话总结： 大纲+实例快速学习法 主要讲时间序列分析的原理和编程实现 1、时间序列分析（Time series analysis）是什么？ 时间序列分析是一种动态数据处理的统计方法。该方法基于随机过程理论和数理统计学方法 ...

使用sklearn库的linear_model.LinearRegression()，可以非常简单的进行线性回归分析 以下为代码： ...