数据
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使用knn算法对鸢尾花数据集进行分类(数据挖掘apriori算法)
KNN算法实现鸢尾花数据集分类一、knn算法描述1.基本概述knn算法,又叫k-近邻算法。属于一个分类算法,主要思想如下:一个样本在特征空间中的k个最近邻的样本中的大多数都属于某一个类别,则该样本也属于这个类别。其中k表示最近邻居的个数。用二维的图例,说明knn算法,如下:二维空间下数据之间的距离计算:在n维空间两个数据之间:2.具体步骤:(1)计算待测试数据与各训练数据的距…
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数据库系统原理课程设计报告 图书借阅管理系统[通俗易懂]
数据库系统原理课程设计报告图书借阅管理系统第1章设计背景与需求分析1.1设计背景1.1.1图书管理的现状图书馆作为一种资源的集散地,图书和用户在借阅资料繁多,包含很多的信息管理,现在有很多的图书馆都是初步的开始使用,甚至尚未使用计算机进行资源管理,没有建立相对应的图书管理数据系统,而是使用人工计算,抄写进行,数据处理工作量大,容易出错和数据丢失。…
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详细理解HashMap数据结构,太齐全了!「建议收藏」
写在前面:小伙伴儿们,大家好!今天来学习HashMap相关内容,作为面试必问的知识点,来深入了解一波!思维导图:1,HashMap集合简介HashMap基于哈希表的Map接口实现,是以key-value存储形式存在,即主要用来存放键值对。HashMap的实现不是同步的,这意味着它不是线程安全的。它的key、value都可以为null。此外,HashMap中的映射不是有序的。JDK1.8之前的HashMap由数组+链表组成的,数组是HashMap的主体,链表则是主要为了节解决哈希碰
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python 股票历史数据(python获取股票历史数据)
因为最近需要用到股市的各种指数数据,刚开始想的是从同花顺等交易软件直接导出,结果发现要用滚轮滚到最开始的日期,这过于繁琐了,我对于这种重复性的劳动一向不耐烦,而且这种方法在以后每日更新的时候也很不方便。所以我把视线转向了网上的各种api。网上比较普遍的主要有两种,一种是新浪的api,一种是雅虎的api。新浪的api很方便,速度也很快,不过就网上的资料而言,似乎只能提取当天的数据。雅虎的api功能更齐
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股票预测 lstm(时间序列的预测步骤)
LSTM数据集实战如果对LSTM原理不懂得小伙伴可以看博主下一篇博客,因为博主水平有限,结合其他文章尽量把原理写的清楚些。数据集首先附上数据集链接:https://pan.baidu.com/s/1AKsz-ohmYHr9mBEEh76P5g提取码:6owv这个数据集是关于股票的,里面有日期,开盘价等信息。既然是时间序列预测,我们最关心的是预测值在时间维度上的走势如何,那我们只要最后一列volume和第一列date这两列就好了。实战先是导入相关包,一些常见的包就不详细说了,我们需要的Se
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❤️《画解数据结构》三张动图,画解哈希❤️「建议收藏」
O(1)的数据结构
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获取股票历史数据(网易163行情接口)[通俗易懂]
获取股票历史数据(网易163行情接口)获取股票历史数据,通过网易163接口来获取数据,可以获取指数数据,也可以获取股票数据importpandasaspd#沪市前面加0,深市前面加1,比如0000001,是上证指数,1000001是中国平安defget_daily(code,start=’19900101′,end=”):url_mod=”http://quotes.money.163.com/service/chddata.html?code=%s&start=%s
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数据分析之数据预处理、分析建模、可视化[通俗易懂]
概述:简介、思路、发展历程、应用领域、开发流程;数据类型:结构化与非结构化、定性与定量、截面数据与时间序列数据;数据来源:外部来源、内部来源;数据预处理:数据清洗、数据集成、数据规约、数据变换;数据分析模型:对比分析、漏斗分析、留存分析、A/B测试、用户行为路径分析、用户分群、用户画像分析等;数据分析方法:描述统计、假设检验、信度分析、相关分析、方差分析、回归分析、聚类分析、判别分析、主成分分析、因子分析、时间序列分析等;数据可视化:Excel、PowerBI、Tableau、Python;
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js 实现纯前端将数据导出excel两种方式,亲测有效「建议收藏」
由于项目需要,需要在不调用后台接口的情况下,将json数据导出到excel表格,参考了好多资料以及很多大佬写的博客终于实现,兼容chrome没问题,其他还没有测试过,这边介绍两种实现方式,并附上代码和gif动图,博主不才还望轻喷