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python新冠病毒COVID-19数据分析和可视化
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新冠感染人数和死亡人数相关性分析报告
python风控模型
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2023-01-13 02:50:45
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新冠感染人数和死亡人数相关性分析报告
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数据-行业数据-截至2020年8月5日全球主要国家_地区
新冠
肺炎
感染
数量.rar
数据-行业数据-截至2020年8月5日全球主要国家_地区
新冠
肺炎
感染
数量.rar
基于LSTM神经网络和GA-BP神经网络模型的疫情发展趋势预测
基于疫情时空分布特征构建GA-BP神经网络预测模型,同时利用LSTM递归神经网络时间序列预测算法对疫情发展趋势进行预测。本研究的数据收集时间为2020年1月23日-2020年4月30日,疫情时空分布特征(温度,湿度,风向)的数据,来自中国气象数据网“中国地面气候资料日值数据集(V3.0)”。对于学习数据处理、数学建模思路、格式等具有较大的帮助。
第三节:基础的回归实战-
新冠
感染
人数
预测
例如y为32*1的张量,每一个数据都包含了一个[],形如:[[1], [2], [3], [4], ......, [32]]。squeeze(1)表示去掉一维,最后得到的结果为[1, 2, 3, 4, ..., 32]数据类包含三个函数:__init__()、__getitem__()、__len__()。现在有前两天的情况,要求估计第三天的情况。__init__()函数中定义了神经网络的方法、激活函数与参数等内容。b.模型类(Model):模型类定义了神经网络框架模型,并引入激活函数,构建全连接网络。
时间序列大作业
报告
+代码(以
新冠
新增
人数
为例)
作业要求: 1:本作业允许你下载任何数据集,并进行时间序列分析。 2:要求下载的数据集至少200个数据 3:评分标准: a:
报告
格式是否规范; b:是否涵盖所学的方法(数据预处理,平稳建模,确定性分析,随机分析等) c:数学表达式是否正确; d:结果是否进行分析;数据集是否为最新数据等。 4:本作业要求介绍你下载的数据集的背景、目的、意义,及出处。作业内容限制在 20 页左右。
python
新冠
病毒COVID-19数据分析和数据可视化
在公众号「python风控模型」里回复关键字:学习资料在全球范围内,截至2021 年 11 月 15 日欧洲中部时间下午 4:30,各国已向世卫组织
报告
了253,163,330(2.5亿)例COVID-19确诊病例,包括5,098,174(5百万)例
死亡
。截至2021 年 11 月 14 日,共接种了7,307,892,664(73亿)剂疫苗。下图是不同时间的确诊病例和
死亡
人数
通过不同颜色可视化,我们可以明显发现
新冠
病毒
感染
主要发生在美洲和欧洲。使用所有这些分类变量,将生成变量中每个标签的组合,因此总共创建
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持牌照消费金融模型专家,和中科院,中科大教授保持长期项目合作;和同盾,聚信立等外部数据源公司有项目对接。熟悉消费金融场景业务,线上线下业务,包括现金贷,商品贷,医美,反欺诈,汽车金融等等。模型项目200+,擅长Python机器学习建模,对于变量筛选,衍生变量构造,变量缺失率高,正负样本不平衡,共线性高,多算法比较,调参等疑难问题有良好解决方法。
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持牌照消费金融模型专家,和中科院,中科大教授保持长期项目合作;和同盾,聚信立等外部数据源公司有项目对接。熟悉消费金融场景业务,线上线下业务,包括现金贷,商品贷,医美,反欺诈,汽车金融等等。模型项目200+,擅长Python机器学习建模,对于变量筛选,衍生变量构造,变量缺失率高,正负样本不平衡,共线性高,多算法比较,调参等疑难问题有良好解决方法。
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