۴ مطلب با کلمه‌ی کلیدی «پایتون در GIS» ثبت شده است

11 روش کلاسیک پیش بینی سری زمانی در پایتون - بخش دوم

۱۴ بهمن ۹۹ ، ۱۶:۴۷ نويسنده: بهزاد سرهادی

از روش های یادگیری ماشین می توان برای طبقه بندی و پیش بینی مسائل سری زمانی استفاده کرد. قبل از کاوش در روشهای یادگیری ماشین برای سری های زمانی، بهتر است اطمینان حاصل کنید که آموزش روشهای پیش بینی سری زمانی خطی کلاسیک را به اتمام رسانده اید. روش های کلاسیک پیش بینی سری زمانی ممکن است بر روی روابط خطی متمرکز شده باشند، با این وجود، این روش ها پیچیده هستند و در طیف گسترده ای از مسائل عملکرد خوبی دارند، با این فرض که داده های شما به درستی آماده شده و روش به خوبی پیکربندی شده است.

پیش بینی سری زمانی در پایتون - قسمت 4

۰۹ بهمن ۹۹ ، ۱۵:۵۰ نويسنده: بهزاد سرهادی

مدل های چند مرحله ای

هر دو مدل تک خروجی و چند خروجی در بخشهای قبلی، پیش بینی های مرحله یک زمانه را برای 1 ساعت در آینده انجام دادند.

این بخش به چگونگی گسترش این مدل ها برای پیش بینی گام های زمانی متعدد می پردازد.

فهرست آموزش - پیش بینی سری زمانی در پایتون

۱۸ دی ۹۹ ، ۲۱:۱۲ نويسنده: بهزاد سرهادی

پایتون یک زبان برنامه نویسی ساده و قدرتمند است. از بکارگیری واژه ساده، منظورم این است که آن را بسیار منعطف تر از زبان هایی مانند C می یابید اگر چه کند است. و از واژه قدرتمند، منظورم این است که می توان بسیاری از کدهای موجود را که در C، C++، Fortran و غیره نوشته شده است، به آن چسباند. جامعه کاربر این زبان رو به رشد است که بسیاری از ابزار را به راحتی در دسترس می کند. شاخص پایتون، که یک میزبان بزرگ از کد پایتون است، در حال حاضر دارای بیش از چند ده هزار بسته است، که در مورد محبوبیت آن صحبت می کنند. استفاده از پایتون در جامعه هیدرولوژی نسبت به سایر زمینه ها خیلی سریع نیست، اما امروزه بسیاری از بسته های هیدرولوژیکی جدید در حال توسعه هستند. پایتون دسترسی به ترکیب خوبی از ابزارهای GIS، ریاضیات، و آمار و غیره را فراهم می کند، که باعث می شود یک زبان مفید برای هیدرولوژیست باشد.

آموزش پایتون: رگرسیون - یادگیری ماشین و آزمون

۰۴ مهر ۹۶ ، ۲۲:۲۲ نويسنده: بهزاد سرهادی

خوش آمدید به بخش چهارم از آموزش ماشین با سری آموزش Python. در آموزش های قبلی، داده های اولیه را به دست آوردیم، ما آن را به صورت دلخواهی تغییر دادیم و دستکاری و اصلاح کردیم، و سپس شروع به تعریف ویژگی هایمان کردیم. Scikit-Learn اساسا نیازی به کار با Pandas و فریم های داده ندارد، من فقط ترجیح می دهم اطلاعات مربوط به آن را مدیریت کنم، زیرا سریع و کارآمد است. در عوض، Scikit-learn اساسا نیاز به آرایه های numpy دارد. داده های فرعی پانداها به راحتی می توانند به آرایه های NumPy تبدیل شوند، بنابراین فقط برای انجام کار برای ما صورت می پذیرد.