锐客网

  1. 首页 > 睿知 > it技术 > >

python预测函数 用python做预测模型

IT技术process

如何利用python机器学习预测分析核心算法您好
基于以下三个原因，我们选择Python作为实现机器学习算法的编程语言：(1) Python的语法清晰；(2) 易于操作纯文本文件；(3) 使用广泛，存在大量的开发文档 。
可执行伪代码
Python具有清晰的语法结构，大家也把它称作可执行伪代码（executable pseudo-code） 。默认安装的Python开发环境已经附带了很多高级数据类型，如列表、元组、字典、集合、队列等，无需进一步编程就可以使用这些数据类型的操作 。使用这些数据类型使得实现抽象的数学概念非常简单 。此外，读者还可以使用自己熟悉的编程风格，如面向对象编程、面向过程编程、或者函数式编程 。不熟悉Python的读者可以参阅附录A ， 该附录详细介绍了Python语言、Python使用的数据类型以及安装指南 。
Python语言处理和操作文本文件非常简单，非常易于处理非数值型数据 。Python语言提供了丰富的正则表达式函数以及很多访问Web页面的函数库，使得从HTML中提取数据变得非常简单直观 。
Python比较流行
Python语言使用广泛 ， 代码范例也很多，便于读者快速学习和掌握 。此外，在开发实际应用程序时，也可以利用丰富的模块库缩短开发周期 。
在科学和金融领域，Python语言得到了广泛应用 。SciPy和NumPy等许多科学函数库都实现了向量和矩阵操作，这些函数库增加了代码的可读性 ， 学过线性代数的人都可以看懂代码的实际功能 。另外，科学函数库SciPy和NumPy使用底层语言（C和Fortran）编写，提高了相关应用程序的计算性能 。本书将大量使用Python的NumPy 。
Python的科学工具可以与绘图工具Matplotlib协同工作 。Matplotlib可以绘制2D、3D图形，也可以处理科学研究中经常使用到的图形 ， 所以本书也将大量使用Matplotlib 。
Python开发环境还提供了交互式shell环境，允许用户开发程序时查看和检测程序内容 。
Python开发环境将来还会集成Pylab模块 ， 它将NumPy、SciPy和Matplotlib合并为一个开发环境 。在本书写作时，Pylab还没有并入Python环境，但是不远的将来我们肯定可以在Python开发环境找到它 。
如何在Python中用LSTM网络进行时间序列预测时间序列模型
时间序列预测分析就是利用过去一段时间内某事件时间的特征来预测未来一段时间内该事件的特征 。这是一类相对比较复杂的预测建模问题，和回归分析模型的预测不同，时间序列模型是依赖于事件发生的先后顺序的 ， 同样大小的值改变顺序后输入模型产生的结果是不同的 。
举个栗子：根据过去两年某股票的每天的股价数据推测之后一周的股价变化；根据过去2年某店铺每周想消费人数预测下周来店消费的人数等等
RNN 和 LSTM 模型
时间序列模型最常用最强大的的工具就是递归神经网络（recurrent neural network, RNN） 。相比与普通神经网络的各计算结果之间相互独立的特点 ， RNN的每一次隐含层的计算结果都与当前输入以及上一次的隐含层结果相关 。通过这种方法 ， RNN的计算结果便具备了记忆之前几次结果的特点 。
典型的RNN网路结构如下：
右侧为计算时便于理解记忆而产开的结构 。简单说 ， x为输入层 ， o为输出层，s为隐含层，而t指第几次的计算；V,W,U为权重，其中计算第t次的隐含层状态时为St = f(U*Xt + W*St-1)，实现当前输入结果与之前的计算挂钩的目的 。对RNN想要更深入的了解可以戳这里 。
RNN的局限：
由于RNN模型如果需要实现长期记忆的话需要将当前的隐含态的计算与前n次的计算挂钩，即St = f(U*Xt + W1*St-1 + W2*St-2 + ... + Wn*St-n)，那样的话计算量会呈指数式增长，导致模型训练的时间大幅增加，因此RNN模型一般直接用来进行长期记忆计算 。

推荐阅读


上一篇：腾讯net开发规范，net 腾讯

下一篇：大神棋牌娱乐游戏首页，大神棋牌正式版