Пожертвування 15 вересня 2024 – 1 жовтня 2024
Про збір коштів
пошук книг
книги
Пожертвування:
21.6% досягнуто
Увійти
Увійти
авторизованим користувачам доступні:
персональні рекомедації
Telegram бот
історія завантажувань
надіслати на Email чи Kindle
управління добірками
зберігання у вибране
Особисте
Запити на книги
Вивчення
Z-Recommend
Перелік книг
Найпопулярніші
Категорії
Участь
Підтримати
Завантаження
Litera Library
Пожертвувати паперові книги
Додати паперові книги
Search paper books
Відкрити LITERA Point
Пошук ключових слів
Main
Пошук ключових слів
search
1
Introduction to Time Series Forecasting with Python - How to Prepare Data and Develop Models to Predict the Future. Code
Machine Learning Mastery
Jason Brownlee
import
read_csv
pandas
header
dataframe
index_col
parse_dates
yhat
dataset
range
predictions
rmse
pyplot.show
arima
matplotlib
pyplot
train_size
daily
series.values
residuals
sqrt
mean_squared_error
obs
random
pyplot.plot
diff
values
concat
pyplot.subplot
dataset.csv
temperatures.csv
model_fit
births.csv
total
difference
interval
model.fit
float32
statsmodels.tsa.arima_model
calculate
validation
coef
expected
numpy
predictions.append
evaluate
disp
history.append
sklearn.metrics
split
Рік:
2020
Мова:
english
Файл:
ZIP, 227 KB
Ваші теги:
0
/
0
english, 2020
2
Naive Bayes (ML)
GRSSB
feature
vector
spam
likelihood
prior
posterior
probability
bayes
likelihoods
naive
calculate
features
range
count
np.log10
predictions
accuracy
classification
element
estimation
input
relative
argmaxk
split
algorithm
attributes
correct
elif
examples
float
item
posteriors
spambase
absent
axis
classifier
classify
datafile
easier
emails
evaluate
frequencies
frequency
import
keyword
keywords
labels
maximum
np.mean
probabilities
Мова:
english
Файл:
PDF, 115 KB
Ваші теги:
1.0
/
3.0
english
1
Перейдіть за
цим посиланням
або знайдіть бот "@BotFather" в Telegram
2
Надішліть команду /newbot
3
Вкажіть ім'я для вашого боту
4
Вкажіть ім'я користувача боту
5
Скопіюйте останнє повідомлення від BotFather та вставте його сюди
×
×