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《Python预测之美-数据分析与算法实战》代码维护

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本人新书《Python预测之美 : 数据分析与算法实战》已于2020年7月1日印刷出版,欢迎关注。

京东链接:点击打开

《Python预测之美-数据分析与算法实战》简介

Python 是一种面向对象的脚本语言,其代码简洁优美,类库丰富,开发效率也很高,得到越来越多开发者的喜爱,广泛应用于Web 开发、网络编程、爬虫开发、自动化运维、云计算、人工智能、科学计算等领域。预测技术在当今智能分析及其应用领域中发挥着重要作用,也是大数据时代的核心价值所在。随着AI 技术的进一步深化,预测技术将更好地支撑复杂场景下的预测需求,其商业价值不言而喻。基于Python 来做预测,不仅能够在业务上快速落地,还让代码维护更加方便。对预测原理的深度剖析和算法的细致解读,是本书的一大亮点。

本书共分为3 篇。第1 篇介绍预测基础,主要包括预测概念理解、预测方法论、分析方法、特征技术、模型优化及评价,读者通过这部分内容的学习,可以掌握预测的基本步骤和方法思路。第2 篇介绍预测算法,该部分包含多元回归分析、复杂回归分析、时间序列及进阶算法,内容比较有难度,需要细心品味。第3 篇介绍预测案例,包括短期日负荷曲线预测和股票价格预测两个实例,读者可以了解到实施预测时需要关注的技术细节。希望读者在看完本书后,能够将本书的精要融会贯通,进一步在工作和学习实践中提炼价值。

如何搭建环境

第一步,安装Anaconda

您可参考官网说明来安装 Anaconda,地址为:

https://www.anaconda.com/products/individual#download-section

直接下载的链接地址:

  • Windows 64-Bit Graphical Installer (457 MB), 下载
  • Windows 32-Bit Graphical Installer (403 MB), 下载
  • MacOS 64-Bit Graphical Installer (435 MB), 下载
  • MacOS 64-Bit Command Line Installer (428 MB), 下载
  • Linux 64-Bit (x86) Installer (529 MB), 下载
  • Linux 64-Bit (Power8 and Power9) Installer (279 MB), 下载

第二步,自定义Python环境

conda create -n prediction python=3.8.5

第三步,安装依赖库

pip install -r requirements.txt

在国内,如果下载慢的话,可以用以下命令

pip install -r requirements.txt -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple

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《Python预测之美-数据分析与算法实战》代码维护

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