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- 每熹 奚
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1 基于机器学习方法对销售 预测的研究 唐新春 百分点信息科技有限公司数据科学家
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4 基于机器学习方法对销售 预测的研究 唐新春 百分点信息科技有限公司数据科学家
5 C O N TENTS 销售预测现状与痛点销售预测四大步骤销售预测基本方法销售预测效果评估方法与指标 05 某电商网站销售预测案例分享
6 销售预测的现状与痛点 销售预测是完善客户需求管理 指导运营 以提高企业利润为最终目的商业问题 而预测的精确性是销售预测的核心痛点 销售预测全景图 销售预测的痛点 供货链条送货时间 送货地点 是否包邮等 物流 生成和采购合理安排生成和采购的时间节点, 优化库存 库存 商业环境因素众多, 变 化极快, 难以及时把握 和分析 供应链整体水平低, 导致货物积压严重 市场营销 促销方案商品减价 商品促销 组合销售等 财务管理 财务和会计实时反馈公司财务报表, 监控公司资金流动管理 产品定价 商品服务的单一性, 导致企业竞争力小
7 预测的基本思想 预测是通过历史数据或其他外部因素构建模型 学习其变化 模式, 利用该 模式 对未来事 物进行预测的一个过程 特点 : 短期预测的精度要远远高于长期预测 业务理论 变化模式 数据量 假设 销售预测体系框架
8 C O N TENTS 销售预测现状与痛点销售预测四大步骤销售预测基本方法销售预测效果评估方法与指标 05 某电商网站销售预测案例分享
9 预测的基本步骤 需求探索开发完善 RMSE MAPE 等定量评价指标 AIC BIC 等模型评价指标 算法的选择 确定预测对象 预测目标和需求 ; 预测周期 : 短 中和长期 需求与预测精度的权衡 收集数据 整理指标体系 数据描述与数据探索 数据预处理 模型的训练与预测 过拟合问题的处理 建立建模 评价指标 准确性与可解释性的权衡 收集数据 预测目标
10 预测目标 预测对象 : 性质 结构 业务场景等 预测时间 : 短期预测 中期预测和长期预测等 业务目标 : 准确性和模型可解释性的匹配度 数据量 中期预测 长期预测 精确性 可解释性 短期预测 少于 5 天 介于两者之间 大于 4 周或 1 个月 时间
11 收集数据或理解数据 数据搜集 数据探索 数据预处理 目标数据 ( 内部数据 外部数据 ) 对数据检查和理解 : 比如库存量为负值 星期数大于 8 等 中心化和标准化 额外数据 : 天气 经纬度 节假日 CPI 指数等 对结果变量的分析 : 包括分布 趋势性 周期性等 对预测变量的分析 : 包括变量筛选 多重共线性 相关性 缺失值处理 : 邻近插补 多重插补 线性插补等 数据转换 : 取对数 Box-Cox 变换 离群点处理 数据降维和特征选择 : PCA AIC/BIC 等
12 收集数据或理解数据 数据预处理的缺失值部分 处理缺失值的两大类方法 : (1) 直接删除缺失的预测变量 (2) 利用不同的方法对预测变量的缺失值进行插补, 插补方法有 : 均值插补 多重插补 随机插补 K 近邻插补 线性插补等 注意 : 一般对于带有时间戳的时序变量, 考虑到变量的时效性和经济因素, 通常采用邻近插补法或者线性插补 时期 变量 时期 变量 NA NA 处理之前 处理之后
13 收集数据或理解数据 数据预处理的数据变换部分 一个需要进行数据变换的原因是去除分布的偏度 一个无偏分布是大致对称的分布, 这意味着随机变量落入分布均值两侧的概率大体一致 数据变换一般有两种方法 : (1) 对数据做变换, 如取对数 平方根或倒数 (2) Box-Cox 变换
14 C O N TENTS 销售预测现状与痛点销售预测四大步骤销售预测基本方法销售预测效果评估方法与指标 05 某电商网站销售预测案例分享
15 销售预测的基本方法 主观预测时间序列机器学习 专家法 指数平滑法 自回归移动模型 线性回归决策树随机森林 xgboost 神经网络支持向量回归
16 专家法 专家预测法 : 由专家根据他们的经验和判断能力对待定产品的未来销售进行判断和预测, 通常有三种不同的形式 : (1) 个别专家意见汇集法 (2) 专家小组法 (3) 德尔菲法 优点 : 简单 快速缺点 : 准确率低 受人的主观影响大 销量 根据过去经验 销量 时间 时间
17 指数平滑法 指数平滑遵循 重近轻远 原则, 对全 部历史数据采用逐步衰减的不等加权办法 进行数据处理的一种预测方法 基本公式 : y t+1 = a y t + (1 a)y t 1 其中,y t 是时间 t 的时间值 ; a 是平滑常数, 其取值范围为 [0, 1] 优点 : 简单 适合趋势预测 模糊预测 缺点 : 准确率不高 需要趋势性较好的数据
18 自回归移动模型 (ARIMA) ARIMA 模型是指将非平稳时间序列转化为平稳时间序列, 然后将结果变量做自回归 (AR) 和自平移 (MA)
19 机器学习的实现流程 使用机器学习的有监督学习对进行销量变化进行建模, 依据建模结果来预测未来销量值 其实现流程如下 : Y X 样本数据 销售量 影响销售量的因素 训练集 (X,Y) 特征筛选 机器学习算法 测试集 预测 Y 值 模型参数 真实 Y 值 模型评估
20 特征筛选 特征筛选是一类预测变量变换的方法, 通过这种方式, 能够用更具有信息量的变量来构建 模型, 排除无信息量的变量的噪声干扰, 提高模型稳健性 常用的特征筛选方法 : (1) 相关性等统计 [ 阈值过滤 ] (2) 信息增益 信息增益率 基尼系数等 [ 阈值过滤 ] (3) 向前 向后和逐步选择法, 如 AIC/BIC 准则 [ 最小值 ] (4) 模型选择, 如随机森林 LASSO 等 [ 模型输出 ] x 1 x 2 x 3 x 4 x 1 x 3 x 5 x 4 x 6 x 6 x 5
21 线性回归模型 : 广义线性模型 线性模型 随机分布 > 指数分布 泊松分布等 线性回归 原理简介 : 通过结果变量与预测变量直接建立线性关系 数值型回归优点 : 模型可解释性强缺点 : 只适用于线性规律 >Y = θ 0 + θ 1 X 1 + θ 2 X θ N X N Y 为销量值,X 为预测变量,N 为预测变量个数,θ 为参数 激活函数 > 激活函数 :sigmod, log 函数等 逻辑回归
![决策树 ( 回归树 ) 妹纸评分 :[0,10] 是 好 是否有钱 是 身材 否 五官端正否 3 不好 5 原理简介 : 通过训练数据, 形成 if-then 规则集合](/docs-images/50/27162205/images/22-0.png "由根节点到叶节点的每一条路径构成规则 对结果变量有主要解释作用的特征会先分裂形成规则 回归树用平方误差最小化准则, 节结点为单元内数值的平均值优点 : 可拟合非线性规律, 计算复杂度较低缺点")
22 决策树 ( 回归树 ) 妹纸评分 :[0,10] 是 好 是否有钱 是 身材 否 五官端正否 3 不好 5 原理简介 : 通过训练数据, 形成 if-then 规则集合 由根节点到叶节点的每一条路径构成规则 对结果变量有主要解释作用的特征会先分裂形成规则 回归树用平方误差最小化准则, 节结点为单元内数值的平均值优点 : 可拟合非线性规律, 计算复杂度较低缺点 : 容易出现过拟合 9 7
23 随机森林 原理简介 : 是包含多个回归树的组合器 输出的数值是由个别树输出的数值的平均而定优点 : 准确度高 训练速度快 容易做出并行算法 可处理大量变量并评估变量重要性缺点 : 在噪声较大的数据上会有过拟合问题
24 xgboost
25 xgboost
26 xgboost 目标函数去掉常数项 : n Obj (t) = g i f t x i h if 2 t x i + Ω(f t ) i=1 找到那颗树 f t, 使得目标函数达到最优即可 原理简介 : 是基于传统的 GBDT 上做了一些优化的开源工具包, 目前有 python,r,java 版 优点 : 高速准确 可移植, 可以自己定义假设函数 可容错
27 神经网络 Y = f(x) ( 非线性映射 ) 原理简介 : 是利用一系列非线性回归, 将预测变量映射到结果变量的一种方法 优点 : 准确度高 训练速度快 并行处理能力强缺点 : 需要大量的参数 不能观察学习的过程, 对结果难以解释
28 支持向量回归 (SVR) 原理简介 : 是通过寻求结构化风险最小来提高学习泛化能力, 实现经验风险和置信范围最小化, 从而达到获得良好统计规律的目的优点 : 可以解决小样本情况下的机器学习问题 可以解决高维 非线性问题缺点 : 对非线性问题没有通用解决方案, 对核函数的选择非常敏感 SVR 最本质与 SVM 类似, 都有一个 margin, 只不过 SVM 的 margin 是把两种类型分开, 而 SVR 的 margin 是指里面的数据不会对回归有任何帮助
29 C O N TENTS 销售预测现状与痛点销售预测四大步骤销售预测基本方法销售预测效果评估方法与指标 05 某电商网站销售预测案例分享
30 模型评估方法 :k 折交叉验证法 K 折交叉验证法 在 k- 折交叉验证中, 初试数据被划分成 k 个互不相交的子集或 折, 每个折的大小大致相等 训练和测试 k 次 在第 i 次迭代中, 第 i 折用作测试集, 其余的子集都用于训练分类法 准确率估计是 k 次迭代正确分类数除以初始数据中的样本总数 S1 测试集 S2 数据 Sk 训练集 导出回归法 评估精度
31 模型评估方法 :k 折交叉验证法 K 折交叉验证法 在 k- 折交叉验证中, 初试数据被划分成 k 个互不相交的子集或 折, 每个折的大小大致相等 训练和测试 k 次 在第 i 次迭代中, 第 i 折用作测试集, 其余的子集都用于训练分类法 准确率估计是 k 次迭代正确分类数除以初始数据中的样本总数 S1 测试集 S2 数据 Sk 训练集 导出回归法 评估精度
32 模型评估方法 :k 折交叉验证法 K 折交叉验证法 在 k- 折交叉验证中, 初试数据被划分成 k 个互不相交的子集或 折, 每个折的大小大致相等 训练和测试 k 次 在第 i 次迭代中, 第 i 折用作测试集, 其余的子集都用于训练分类法 准确率估计是 k 次迭代正确分类数除以初始数据中的样本总数 S1 测试集 S2 数据 Sk 训练集 导出回归法 评估精度
33 模型评估指标 : RMSE( 均方根误差 ) RMSE 与分类模型不同, 回归模型是对连续的因变量进行预测, 因此判断回归模型的准确率需要考虑的是预测值与真实值之间差异的大小 RMSE = i=1 n (y i y i ) 2 n 其中,y i 为第 i 个样本的真实值, y i 为第 i 个样本的预测值,n 为样本量 有时也用 MSE = i=1 n (yi y i ) 2 来评估回归模型的准确率, 与 RMSE 效果相同 n
34 模型评估指标 : AIC & BIC AIC 准则是评估统计模型的复杂度和衡量统计模型拟合优度的一种标准 : AIC = 2ln L + 2p 其中 L 是在相应模型下的最大似然估计值,p 是模型的变量个数 增加变量的数目提高了拟合的优良性, 但可能造成过度拟合的情况 AIC 鼓励数据拟合的优良性但是尽量避免出现过度拟合 (overfitting) 的情况 BIC 准则是依贝叶斯理论提出的一种模型选择准则 BIC = 2ln L + ln(n)p 其中 L 是在相应模型下的最大似然估计值,n 是样本量,p 是模型的变量个数 BIC 值越小, 模型越好 AIC 准则倾向于过拟合,BIC 准则倾向于欠拟合,BIC 选出的模型相对于 AIC 的更为精简 AIC 值越小, 模型越好 AIC 准则是寻找可以 最好地解释数据但包含最少自由参数的模型
35 C O N TENTS 销售预测现状与痛点销售预测四大步骤销售预测基本方法销售预测效果评估方法与指标 05 某电商网站销售预测案例分享
36 销售预测的企业案例分析 项目背景 某电商平台主营海外代购业务, 由于海外代购物流时间长 发货时间慢等因素导致该电商平台存在大量库存积压情况, 想通过销售预测模型改善安排进货 提高发货速度以及优化库存 预测目标 收集数据 应用模型 评价指标 预测某类销量排行 Top20 某单品未来 7 天的销量情况 1. 收集数据 : ~18 个月数据, 样本 513, 指标 数据探索 : 与销量的变量分析 3. 数据预处理 : 缺失值 Box-Cox 变换 stepbic 等 时间序列方法机器学习算法 评估指标可视化展示
37 收集数据 : 采集影响商品销量指标维度 商品信息 (10 个 ) 季节特征 (1 个 ) 商品产地 商品税率 商品销量 节假日消费等级 商品供货 商品库存 商品物流 商品品牌 2 1 商品质量 (13 个 ) 价格变化 (13 个 ) 商品换货 商品复购 零售价格 交易税率 商品退款 用户评价 交易价格 商品退货 营销推广 (14 个 ) 用户行为 (21 个 ) 6 商品优惠商品促销商品分销 商品抢购首页广告 6 维度 72 指标 浏览行为咨询行为收藏行为 购物车行为下单行为支付行为 商品销量指标体系
38 数据探索 : 节假日与销量关系 节假日变量对销量的影响明显
39 数据探索 : 预测变量之间的多重共线性 结论 : 订单数 订单金额和订单用户数之间相关性较高! 需要过滤多重共线性!
40 模型效果 : 真实值与预测值对比图 xgboost 和随机森林的预测效果较佳, 线性回归和 ARIMA 效果较差
41 应用模型 :xgboost 红色点线 : 某商品的真实销量绿色点线 : 某商品的预测销量 RMSE( 均方根误差 ):
42 模型评估 :RMSE 算法名称 RMSE 性能 ARIMA 5.32 速度较慢,2.5min 线性回归 4.28 速度快,< 1min 决策树 5.02 速度快, < 1 min 随机森林 2.85 速度快, < 1 min xgboost 3.68 速度适中, 1.5min 神经网络 4.99 速度快, < 1 min 支持向量回归 3.27 速度快, < 1 min 随机森林 : 采取的是重抽样, 具有自动选择重要特征的功能, 无需做特征筛选, 在一定程度上避免了过拟合 xgboost: kaggle 比赛上表现卓越的算法之一, 从本质上分析是一个集成的决策树, 但是可以让弱回归树集成成强回归树因此, 它们可以在本案例中能够取得的好预测效果 而其他算法 : 处于数据的局限性或模型的参数未达到最优, 会存在一定的过拟合, 导致预测效果相对较差
43 模型总结 算法名称预处理变量选择可解释性准确性 ARIMA 缺失值 / 变量筛选 stepbic 低低 线性回归 缺失值 / 标准化 / 变量筛选 stepbic 高低 决策树缺失值 / 标准化信息增益率高低 随机森林缺失值 / 标准化模型选择高高 xgboost 神经网络 支持向量回归 缺失值 / 标准化 / 变量筛选 缺失值 / 标准化 / 变量筛选 缺失值 / 标准化 / 变量筛选 stepbic 低高 stepbic 低低 stepbic 低高
44 基于机器学习的销售预测总结 机器学习 是场景局限性, 机器学习不是万能的 ; 研究的是相关关系, 而不是因果关系 数据 是核心, 无数据或数据质量低, 会影响模型预测效果 ; 是模型选择的先决条件, 先数据, 后模型 效果 评估需要参考业务对接 预测精度 模型可解释性和产业链整体能力等因素综合考虑 ; 不能简单作为企业利润增加的唯一标准 业务 对建模提供业务理论基础 ; 算法问题要回归到业务问题
45 基于机器学习的销售预测展望 可以尝试使用更复杂的模型来做销售预测, 如 HMM, 深度学习 (Long Short-Term Memory 网络 ) 等, 同时, 也需要考虑到模型的可解释性 模型的可落地性和可扩展 性 避免 黑箱 预测 ; 可以尝试采用混合的机器学习模型, 比如 GLM+SVR,ARIMA + NNET 等 ; 销售预测几乎是商业智能研究的终极问题, 要解决终极问题还有一段路要走
46 践行于大数据最前沿
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张海峰 姚先国 张俊森 借鉴 的有效教育概念 本文利用 年间的中国省级面板数据估计了平均教育年限 教育数量 和平均师生比率 教育质量 对地区 劳动生产率的影响 本文的实证分析结果表明 以师生比率衡量的教育质量对劳动生产 率有显著且稳健的正效应 在均值处师生比率每上升一个标准差 有助于提高地区劳动生产率约 教育数量对劳动生产率的影响大小部分取决于教育质量的高低 教育质量越高教育数量对劳动生产率的促进效应越大
ChinaBI企业会员服务- BI企业
商业智能 (BI) 开源工具 Pentaho BisDemo 介绍及操作说明 联系人 : 杜号权苏州百咨信息技术有限公司电话 : 0512-62861389 手机 :18616571230 QQ:37971343 E-mail:du.haoquan@bizintelsolutions.com 权限控制管理 : 权限控制管理包括 : 浏览权限和数据权限 ( 权限部分两个角色 :ceo,usa; 两个用户
SVM :C C RBF [15-21] SVR (3) C g [15] SVR JRC f(xx i )=exp(-g x-x i 2 )g >0 (3) JRC SVR (PSO) [16] SVM SVR ( [17-19] [20] MSE) PSO SVR [21] S
![SVM :C C RBF [15-21] SVR (3) C g [15] SVR JRC f(xx i )=exp(-g x-x i 2 )g >0 (3) JRC SVR (PSO) [16] SVM SVR ( [17-19] [20] MSE) PSO SVR [21] S](/thumbs/91/107056684.jpg "SVM :C C RBF [15-21] SVR (3) C g [15] SVR JRC f(xx i )=exp(-g x-x i 2 )g >0 (3) JRC SVR (PSO) [16] SVM SVR ( [17-19] [20] MSE) PSO SVR [21] S")
37 5 2018 9 GeologicalScienceandTechnologyInformation Vol.37 No.5 Sep. 2018 doi:10.19509/j.cnki.dzkq.2018.0538. [J]. 201837(5):275-280. 1 1 2 2 2 2 (1. 550002;2. ( ) 430074) : (SVR) SVR 3 - (PSO-SVR) BP
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:?? * 张军高远傅勇张弘 : 本文在中国的政治经济体制的框架内解释了改革以来, 尤其是上世纪 年代以来中国在建设和改善物质基础设施上所取得的显著成就 文章依据现有的文献和 省级面板数据, 不仅度量了改革以来中国的基础设施的存量变化和地区差距, 而且运用 方法检验了可解释基础设施投资支出变动模式的重要变量 本文发现, 在控制了经 济发展水平 金融深化改革以及其他因素之后, 地方政府之间在 招商引资
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大数据时代的挑战 产品定位 体系架构 功能特点 大数据处理平台 行业大数据应用 IT 基础设施 数据源 Hadoop Yarn 终端 统一管理和监控中心(Deploy,Configure,monitor,Manage) Master Servers TRS CRYSTAL MPP Flat Files Applications&DBs ETL&DI Products 技术指标 1 TRS
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66 随机变量的函数.5 随机变量的函数的分布 设 是一随机变量, 是 的函数, g(, 则 也是一个随机变量. 本节的任务 : 当 取值 x 时, 取值 y g 67 ( 一 离散型随机变量的函数 设 是离散型随机变量, 其分布律为 或 P { x } p (,, x x, P p p, x p 已知随机变量 的分布, 并且已知 g 要求随机变量 的分布. (, 是 的函数 : g(, 则 也是离散型随机变
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内部明电
2018 2019 4 2018 8 31 4 2018 2018 44 2018 4 63945 56800 2019 6 2 2018 2018 44 2018 2019 120400 56455 4 63945 63945 56800 3 4 105 3154 2653 5444 4864 7678 6932 3784 3313 674 166 964 684 3208 3101 7849 6335
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a. 数据挖掘概要 (2%) b. 数据挖掘方法和原理 (7%) c. 数据挖掘技术基础 (5%) d. 数据挖掘技术进阶 (6%) PART 2 数据预处理 ( 占比 25%) a. 字段选择 (2%) b. 数据清洗 (8%) c. 字段扩充 (2%) d. 数据编码 (8%) e. 特征提取技
CDA LEVELⅡ 建模分析师考试大纲 CERTIFIED DATA ANALYST LEVEL Ⅱ EXAMINATION OUTLINE 一 总则 CDA 数据分析师人才行业标准 是面向全行业数据分析及大数据相关岗位的一套科学化 专业化 正规化 系统化的人才技能准则 经管之家 CDA 数据分析师认证考试是评判 标准化人才 的唯一考核路径 CDA 考试大纲规定并明确了数据分析师认证考试的具体范围
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实现政治问责的三条道路 马 骏 建立一个对人民负责的政府是现代国家治理的核心问题 实现这一目标 需要解决两个最基本的问题 谁来使用权力 如何使用权力 选举制度是解决前一问题相对较好的制度 而预算制度是解决第二个问题最好的制度 通过历史比较分析 可以总结出三条实现政治问责的道路 世纪的欧洲道路 从建国到进步时代改革的美国道路以及雏形初现的中国道路 这意味着 西方经验并不是唯一的实现政治问责的道路 相对于西方经验来说
石油与天然气地质 杨少春 信荃麟 断块油藏测井解释模型的建立 资料的处理及储层评价应始终考虑地质因素的影响 不同类型储层 不同沉积相带以及不同开发时期的测井响应 岩性 物性 韵律性 电性及含水率等均不相同 根据这些差异和特点 分别建立了孔隙度 渗透率和含油饱和度等参数的解释模型和计算模型 提高了解释精度 勘探和开发阶段测井资料的处理除应考虑岩性 沉积相带 注水后储层结构变化外 还应考虑断块的复杂性及断块之间的联系
汇集全球21位医生的经验和智慧，总结出最实用的专业建议，这些都是最值得你牢记的健康提醒
彙 集 全 球 21 位 醫 生 的 經 驗 和 智 慧, 總 結 出 最 實 用 的 專 業 建 議, 這 些 都 是 最 值 得 你 牢 記 的 健 康 提 醒 top1. 不 是 每 個 人 都 適 合 做 近 視 矯 行 手 術, 除 非 你 在 手 術 前 已 經 持 續 穩 定 地 佩 戴 了 一 年 以 上 的 近 視 眼 鏡 或 者 隱 形 眼 鏡 如 果 你 時 摘 時 戴 眼 鏡,
1 行 业 发 展 不 平 衡 我 国 房 地 产 中 介 服 务 业 起 步 较 晚, 专 业 分 工 程 度 和 国 外 发 达 国 家 相 比 还 有 很 大 差 距 房 地 产 中 介 服 务 行 业 的 发 展 水 平 与 房 地 产 开 发 行 业 的 市 场 化 水 平 密 切 相 关
房 地 产 中 介 服 务 : 仍 处 于 成 长 期, 市 场 空 间 巨 大 作 者 : 庞 增 华 房 地 产 中 介 服 务 业 内 的 企 业 包 括 依 法 设 立 并 具 备 房 地 产 中 介 资 格 的 房 地 产 顾 问 策 划 房 地 产 代 理 销 售 房 地 产 评 估 房 地 产 经 纪 等 中 介 服 务 机 构, 是 房 地 产 开 发 价 值 链 中 不 可 或 缺
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例15
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人和人工智能 狼来了
机器学习基础 赵永红 四川师范大学物理系 人和人工智能 狼来了 李开复 困难 人工 机器 深度 智能 学习 学习 机器如何学习 人类如何学习 机器学习 The Niche for Machine Learning:1997 数据挖掘 从过去的数据预言未来 处理难以手动编程的事情 新闻过滤 TF-IDF 为什么需要 学习 程序员是否万能 人脸识别 物体识别和语言理解均难以通过手动编 程实现 机器学习程序
入 学 考 试 重 点 考 查 学 生 的 基 础 专 业 知 识 基 本 实 验 操 作 技 能 独 立 思 考 和 动 手 能 力 笔 试 和 面 试 的 试 题 都 有 足 够 的 难 度, 以 利 择 优 录 取 新 录 取 的 研 究 生 第 一 次 见 面, 池 先 生 会 作 一 次
严 师 慈 母 池 际 尚 院 士 培 养 研 究 生 记 实 叶 德 隆 叶 德 隆, 男,1936 年 12 月 初 生 中 国 地 质 大 学 ( 武 汉 ) 地 球 科 学 学 院 教 授 1960 年 北 京 地 质 学 院 岩 石 矿 物 学 专 业 毕 业 并 留 校 任 教,1962 年 北 京 地 质 学 院 研 究 生 毕 业 主 要 从 事 岩 浆 岩 岩 石 学 晶 体 光
國家圖書館典藏電子全文
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相关与回归分析
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Fig1 Theforceappliedtothetrainwhenrunning :w = w j +w q (3) :w = w = w 0 +w j (4) w i 121 基本阻力 w r = 600 R ( N/kN) (8) :R : [2] w s [3] w s =0
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31 4 2012 8 JournalofLanzhouJiaotongUniversity Vol31No4 Aug2012 :1001-4373(2012)04-0097-07 * 张友兵 张 波 ( 100073) : 分析了列车运行过程中的受力情况 给出了制动过程中减速度的计算方法 并采用正向 反向两种迭代方式计算列车制动曲线 两种方式计算出的制动曲线一致 证明了计算制动曲线的方法是正确的
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股份有限公司
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39 7 : ASDFieldSpec?3 2) (350~2500 : nm) 50 W, 25, 15, (root mean square error of 40cm 15cm 10,cross-validation,RMSECV) (R 2 cv) ; (350~399nm
39 7 20147 GeomaticsandInformationScienceofWuhanUniversity Vol.39No.7 July2014 DOI:10.13203/j.whugis20130202 :1671-8860(2014)07-0862-05 1 2 3 1,,430079 2,,518060 3,,430079 : 基于江苏省宜兴市 100 个土样的可见光 - 近红外高光谱反射率
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国际政治科学 ¹ º ¹ º
印度学者对中国的安全认知 司乐如 一轨 外交和 二轨 外交都是国际关系研究中值得重视的内容 前者有助于说明两国在政府外交层面的表现 对后者的研究则有助于了解在外交现象背后起作用的观念因素 本文的研究试图把社会心理学中的一些核心概念融入国际关系的研究之中 并在此基础上探讨印度学者对中国的安全认知 本文通过提供关于 认知 的更为精确的概念和理论框架 并通过术语统计和定性的案例分析 深入印度专家的视角 深化人们对中印安全互动的了解
吉林大学学报 工学版 ２４４ 第 ４ 卷 复杂 鉴于本文篇幅所限 具体公式可详见参考文 献 ７ 每帧的动力学方程建立及其解算方法如图 ３ 所示 图４ 滚转角速度与输入量 η 随时间的变化波形 Ｆｉｇ ４ Ｗａｖｅｆｏｒｍ ｏｆ ｒｏｌｌ ｒａｔｅ ａｎｄ ｉｎｐｕｔ η ｗｉｔｈ ｔｉｍｅ ｃｈａｎｇｉｎｇ 图５ Ｆｉｇ ５ 滚转角随时间的变化波形 Ｗａｖｅｆｏｒｍ ｏｆ ｒｏｌｌ ａｎｇｌｅ ｗｉｔｈ
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证券研究报告 : 宏观研究 2018 年 11 月 1 日 研发部 分析师 : 程毅敏 SAC 执业证书编号 :S1340511010001 联系电话 :010-67017788 Email:chengyimin@cnpsec.com 基于机器学习的量化投资策略 系列一 : 概述 人工智能, 在金融领域已经开始逐步从探索走向应用, 从金融大数据, 到智能投顾 智能投研, 在不断取得新的应用进展 依托于计算机和数据信息的发展,
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说明 : 第一 二 三部分为客观题, 上机答题, 考试时间 90 分钟 ; 第四部分为案例操作题, 闭卷, 考试时间 120 分钟 考生自行携带电脑操作 ( 安装好带有数据挖掘功能的软件如 :SQL SPSS MODELER R PYTHON SAS WEKA 等, 进行案例操作分析 案例数据将统一提供 CSV 文件 ) 一 单选题 ( 共 60 题 ) 1 答案(D) 一般情况下, 以下哪些指标不用于分类模型中的模型评价
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第 卷第 期 年 月 东南大学学报 房建成万德钧吴秋平 东南大学仪器科学与工程系 南京 提出一种改进的强跟踪卡尔曼滤波算法 应用于 动态定位滤波中获得明显效果 首先采用描述机动载体运动的 当前 统计模型 建立了一种新的 动态定位扩展卡尔曼滤波模型及其自适应算法 然后 为了进一步提高滤波器的动态性能 改进了周东华等提出的强跟踪滤波器 大大提高了 动态定位扩展卡尔曼滤波器的跟踪能力 动态定位 卡尔曼滤波