本教程提供预测模型的练手数据，供您在谷歌平台上操作。
Actionscript 30 次浏览
通过示例展示如何使用Python实现灰色预测模型。示例序列：[600, 1200, 1800, 2400, 3000]，预测未来三个数据点。根据需要调整输入和输出格式。
Python 28 次浏览
-多元线性回归-多元多项式回归-增加L2正则化项-10折交叉验证并生成报告
Python 18 次浏览
import pandas #读取数据，指定日期为索引列data = pandas.read_csv( 'D:\\DATA\\pycase\\number2\\9.3\\Data.csv' , index_col='日期' ) #绘图过程中import matplotlib.pyplot as pl
Python 20 次浏览
基于C语言的灰色预测模型，旨在应用灰色系统理论进行预测。灰色系统是介于完全已知和完全未知之间的系统，常见于社会、经济、生态等领域。例如，物价系统中，因素繁多，信息不完全，因此灰色预测方法可用于预测物价趋势。
C 21 次浏览
基于机器学习的房价预测模型是一种通过机器学习算法对房价进行预测的方法。该方法利用历史房价数据训练机器学习模型，以学习房价与影响因素之间的关系。训练完成后，该模型可以用于预测新房价或对现有房价进行评估。
Python 20 次浏览
支持空集合操作NON EMPTY。 dimension properties子句可用于获取维度成员的属性。 自引用属性可以使用SELF关键字。
Java 64 次浏览
灰色系统理论作为一种专门处理信息不完备系统的新兴横断学科，为解决数据匮乏和信息不确定性问题提供了有效工具。其核心是通过对已有数据的挖掘和分析，揭示系统内部的运行规律，并对未来趋势进行预测。灰色系统模型以其对数据量要求低、预测精度高等优点，在众多领域得到广泛应用。 主要模型： 灰色关联度分析: 用
Python 30 次浏览