- 利用时间序列自相关函数与滑动平均(MA)模型参数的关系，采用快速傅里叶变换(FFT)算法实现MA模型参数的快速估计，所得到的MA模型具有最小相位性质。MA模型也是现代谱估计中常用的模型，m阶滑动平均模型的自相关系数是m阶截尾的，偏相关系数是拖尾的。根据MA模型可计算信号功率谱密度。对于非平稳时间序列一般采用差分法得到想要的平稳序列。 利用时间序列自相关函数与滑动平均(MA)模型参数的关系，采用快速傅里叶变换(FFT)算法实现MA模型参数的快速估计，所得到的MA模型具有最小相位性质。MA模型也是现代谱估计中常用的模型，m阶滑动平均模型的自相关系数是m阶截尾的，偏相关系数是拖尾的。根据MA模型可计算信号功率谱密度。对于非平稳时间序列一般采用差分法得到想要的平稳序列。
- 一元线性回归用以解释一个自变量与因变量之间的线性关系，用y=ax+b来描述因变量y与一个自变量x的线性依存关系。由于事物之间的相互联系往往是多方面的，需要用线性方程来描述和分析一个因变量和多个自变量的数量关系，这就是多元线性回归。使用一组自变量和因变量的观测值，在误差平方和为最小的前提下，采用最小二乘法求解出线性回归系数，并考察回归方程的优劣以及变量的取舍。 一元线性回归用以解释一个自变量与因变量之间的线性关系，用y=ax+b来描述因变量y与一个自变量x的线性依存关系。由于事物之间的相互联系往往是多方面的，需要用线性方程来描述和分析一个因变量和多个自变量的数量关系，这就是多元线性回归。使用一组自变量和因变量的观测值，在误差平方和为最小的前提下，采用最小二乘法求解出线性回归系数，并考察回归方程的优劣以及变量的取舍。
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- 数据清洗 第二章：数据清洗及特征处理 数据清洗简述我们拿到的数据通常是不干净的，所谓的不干净，就是数据中有缺失值，有一些异常点等，需要经过一定的处理才能继续做后面的分析或建模，所以拿到数据的第一步是进行数据清洗，本章我们将学习缺失值、重复值、字符串和数据转换等操作，将数据清洗成可以分析或建模的样子。 2.1 缺失值观察与处理我们拿到的数据经常会有很多缺失值，比如我们可以看到Cabin列存在... 数据清洗 第二章：数据清洗及特征处理 数据清洗简述我们拿到的数据通常是不干净的，所谓的不干净，就是数据中有缺失值，有一些异常点等，需要经过一定的处理才能继续做后面的分析或建模，所以拿到数据的第一步是进行数据清洗，本章我们将学习缺失值、重复值、字符串和数据转换等操作，将数据清洗成可以分析或建模的样子。 2.1 缺失值观察与处理我们拿到的数据经常会有很多缺失值，比如我们可以看到Cabin列存在...
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- 传统上我们使用图来解决一些数学问题。比如图论起源于著名的柯尼斯堡七桥问题, 该问题被欧拉推广为：怎样判断是否存在着一个恰好包含了所有边，且没有重复的路径。即一笔画问题。当然了，图并非只能解决这类图论经典问题(如 四色问题，马的遍历问题，邮递员问题, 网络流问题 )，只要能够将研究对象表示为图结构，就能利用图的特点来解决问题，甚至大部分情况下，并不需要使用到多么高深的算法。 传统上我们使用图来解决一些数学问题。比如图论起源于著名的柯尼斯堡七桥问题, 该问题被欧拉推广为：怎样判断是否存在着一个恰好包含了所有边，且没有重复的路径。即一笔画问题。当然了，图并非只能解决这类图论经典问题(如 四色问题，马的遍历问题，邮递员问题, 网络流问题 )，只要能够将研究对象表示为图结构，就能利用图的特点来解决问题，甚至大部分情况下，并不需要使用到多么高深的算法。
- 无论是数据分析还是数据建模，数据集的探索性分析都是基本操作。python为此提供了不少很有效的工具，可以通过几行代码就实现数据的探索性分析。1. pandas_profiling首先安装包pip install pandas_profiling然后只需要5行代码就可以实现数据的探索性分析import pandas as pdfrom pandas_profiling import Profi... 无论是数据分析还是数据建模，数据集的探索性分析都是基本操作。python为此提供了不少很有效的工具，可以通过几行代码就实现数据的探索性分析。1. pandas_profiling首先安装包pip install pandas_profiling然后只需要5行代码就可以实现数据的探索性分析import pandas as pdfrom pandas_profiling import Profi...
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