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python中的未来函数 python未来方向

IT技术模型

Python 中的函数拟合很多业务场景中python中的未来函数 ， 我们希望通过一个特定的函数来拟合业务数据python中的未来函数 ， 以此来预测未来数据的变化趋势 。(比如用户的留存变化、付费变化等)
本文主要介绍在 Python 中常用的两种曲线拟合方法：多项式拟合 和 自定义函数拟合 。
通过多项式拟合，我们只需要指定想要拟合的多项式的最高项次是多少即可 。
运行结果：
对于自定义函数拟合，不仅可以用于直线、二次曲线、三次曲线的拟合，它可以适用于任意形式的曲线的拟合，只要定义好合适的曲线方程即可 。
运行结果：
程序开发中future语句的使用？future 语句 是一种针对编译器的指令，指明某个特定模块应当使用在特定的未来某个 Python 发行版中成为标准特性的语法或语义 。
future 语句的目的是使得向在语言中引入了不兼容改变的 Python 未来版本的迁移更为容易 。它允许基于每个模块在某种新特性成为标准之前的发行版中使用该特性 。
future 语句必须在靠近模块开头的位置出现 。可以出现在 future 语句之前行只有:
模块的文档字符串（如果存在），
注释，
空行，以及
其他 future 语句 。
future 语句在编译时会被识别并做特殊对待：对核心构造语义的改变常常是通过生成不同的代码来实现 。新的特性甚至可能会引入新的不兼容语法（例如新的保留字），在这种情况下编译器可能需要以不同的方式来解析模块 。这样的决定不能推迟到运行时方才作出 。
对于任何给定的发布版本 ， 编译器要知道哪些特性名称已被定义，如果某个 future 语句包含未知的特性则会引发编译时错误 。
直接运行时的语义与任何 import 语句相同：存在一个后文将详细说明的标准模块 __future__ ， 它会在执行 future 语句时以通常的方式被导入 。
相应的运行时语义取决于 future 语句所启用的指定特性
在默认情况下，通过对Code compiled by calls to the 内置函数 exec() 和 compile() 的调用所编译的代码如果出现于一个包含有 future 语句的模块 M 之中，就会使用 future 语句所关联的语法和语义 。此行为可以通过 compile() 的可选参数加以控制 --- 请参阅该函数的文档以了解详情 。
在交互式解释器提示符中键入的 future 语句将在解释器会话此后的交互中有效 。如果一个解释器的启动使用了 -i 选项启动，并传入了一个脚本名称来执行，且该脚本包含 future 语句，它将在交互式会话开始执行脚本之后保持有效 。
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 。

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