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內(nèi)容簡(jiǎn)介

　　Python 是一種面向?qū)ο蟮哪_本語(yǔ)言，其代碼簡(jiǎn)潔優(yōu)美，類庫(kù)豐富，開發(fā)效率也很高，得到越來(lái)越多開發(fā)者的喜愛(ài)，廣泛應(yīng)用于Web 開發(fā)、網(wǎng)絡(luò)編程、爬蟲開發(fā)、自動(dòng)化運(yùn)維、云計(jì)算、人工智能、科學(xué)計(jì)算等領(lǐng)域。預(yù)測(cè)技術(shù)在當(dāng)今智能分析及其應(yīng)用領(lǐng)域中發(fā)揮著重要作用，也是大數(shù)據(jù)時(shí)代的核心價(jià)值所在。隨著AI 技術(shù)的進(jìn)一步深化，預(yù)測(cè)技術(shù)將更好地支撐復(fù)雜場(chǎng)景下的預(yù)測(cè)需求，其商業(yè)價(jià)值不言而喻。基于Python 來(lái)做預(yù)測(cè)，不僅能夠在業(yè)務(wù)上快速落地，還讓代碼維護(hù)更加方便。對(duì)預(yù)測(cè)原理的深度剖析和算法的細(xì)致解讀，是本書的一大亮點(diǎn)。本書共分為3 篇。第1 篇介紹預(yù)測(cè)基礎(chǔ)，主要包括預(yù)測(cè)概念理解、預(yù)測(cè)方法論、分析方法、特征技術(shù)、模型優(yōu)化及評(píng)價(jià)，讀者通過(guò)這部分內(nèi)容的學(xué)習(xí)，可以掌握預(yù)測(cè)的基本步驟和方法思路。第2 篇介紹預(yù)測(cè)算法，該部分包含多元回歸分析、復(fù)雜回歸分析、時(shí)間序列及進(jìn)階算法，內(nèi)容比較有難度，需要細(xì)心品味。第3 篇介紹預(yù)測(cè)案例，包括短期日負(fù)荷曲線預(yù)測(cè)和股票價(jià)格預(yù)測(cè)兩個(gè)實(shí)例，讀者可以了解到實(shí)施預(yù)測(cè)時(shí)需要關(guān)注的技術(shù)細(xì)節(jié)。希望讀者在看完本書后，能夠?qū)⒈緯木跁?huì)貫通，進(jìn)一步在工作和學(xué)習(xí)實(shí)踐中提煉價(jià)值。

作者簡(jiǎn)介

　　高級(jí)數(shù)據(jù)分析師，在互聯(lián)網(wǎng)/電信/電力領(lǐng)域具有豐富的數(shù)據(jù)分析與挖掘建模經(jīng)驗(yàn)。曾服務(wù)于華為技術(shù)軟件有限公司、深圳市康拓普信息技術(shù)有限公司、深圳市數(shù)聚能源科技有限公司等企業(yè)，期間曾在小象學(xué)院兼職R語(yǔ)言數(shù)據(jù)挖掘講師。

圖書目錄

第1 篇預(yù)測(cè)入門
第1 章認(rèn)識(shí)預(yù)測(cè) ． 2
1．1 什么是預(yù)測(cè) ． 2
1．1．1 占卜術(shù) ． 3
1．1．2 神秘的地動(dòng)儀． 3
1．1．3 科學(xué)預(yù)測(cè) ． 5
1．1．4 預(yù)測(cè)的原則． 7
1．2 前沿技術(shù) ． 9
1．2．1 大數(shù)據(jù)與預(yù)測(cè) ． 10
1．2．2 大數(shù)據(jù)預(yù)測(cè)的特點(diǎn) 11
1．2．3 人工智能與預(yù)測(cè) ． 15
1．2．4 人工智能預(yù)測(cè)的特點(diǎn) ． 17
1．2．5 典型預(yù)測(cè)案例． 18
1．3 Python 預(yù)測(cè)初步． 26
1．3．1 數(shù)據(jù)預(yù)處理． 27
1．3．2 建立模型． 31
1．3．3 預(yù)測(cè)及誤差分析． 34
第2 章預(yù)測(cè)方法論． 37
2．1 預(yù)測(cè)流程． 37
2．1．1 確定主題． 38
2．1．2 收集數(shù)據(jù) ． 40
2．1．3 選擇方法． 42
2．1．4 分析規(guī)律． 43
2．1．5 建立模型． 48
2．1．6 評(píng)估效果． 51
2．1．7 發(fā)布模型． 52
2．2 指導(dǎo)原則． 53
2．2．1 界定問(wèn)題． 53
2．2．2 判斷預(yù)測(cè)法． 55
2．2．3 外推預(yù)測(cè)法． 56
2．2．4 因果預(yù)測(cè)法． 58
2．3 團(tuán)隊(duì)構(gòu)成． 59
2．3．1 成員分類． 59
2．3．2 數(shù)據(jù)氛圍． 61
2．3．3 團(tuán)隊(duì)合作． 63
第3 章探索規(guī)律． 65
3．1 相關(guān)分析． 65
3．1．1 自相關(guān)分析． 65
3．1．2 偏相關(guān)分析． 68
3．1．3 簡(jiǎn)單相關(guān)分析． 69
3．1．4 互相關(guān)分析． 80
3．1．5 典型相關(guān)分析． 82
3．2 因果分析． 87
3．2．1 什么是因果推斷． 87
3．2．2 因果推斷的方法． 90
3．2．3 時(shí)序因果推斷． 93
3．3 聚類分析． 98
3．3．1 K-Means 算法． 98
3．3．2 系統(tǒng)聚類算法． 102
3．4 關(guān)聯(lián)分析 110
3．4．1 關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘 110
3．4．2 Apriori 算法． 111
3．4．3 Eclat 算法 120
3．4．4 序列模式挖掘． 123
3．4．5 SPADE 算法 124
第4 章特征工程． 136
4．1 特征變換． 136
4．1．1 概念分層． 137
4．1．2 標(biāo)準(zhǔn)化． 138
4．1．3 離散化． 141
4．1．4 函數(shù)變換． 143
4．1．5 深入表達(dá) ． 144
4．2 特征組合． 145
4．2．1 基于經(jīng)驗(yàn) ． 145
4．2．2 二元組合． 146
4．2．3 高階多項(xiàng)式． 148
4．3 特征評(píng)價(jià) ． 151
4．3．1 特征初選． 151
4．3．2 影響評(píng)價(jià) ． 152
4．3．3 模型法． 167
4．4 特征學(xué)習(xí) ． 172
4．4．1 基本思路． 173
4．4．2 特征表達(dá)式． 174
4．4．3 初始種群． 183
4．4．4 適應(yīng)度． 185
4．4．5 遺傳行為． 187
4．4．6 實(shí)例分析． 192
第2 篇預(yù)測(cè)算法
第5 章參數(shù)優(yōu)化． 199
5．1 交叉驗(yàn)證． 199
5．2 網(wǎng)格搜索． 201
5．3 遺傳算法． 203
5．3．1 基本概念． 203
5．3．2 遺傳算法算例． 204
5．3．3 遺傳算法實(shí)現(xiàn)步驟． 209
5．3．4 遺傳算法Python 實(shí)現(xiàn) 210
5．4 粒子群優(yōu)化． 213
5．4．1 基本概念及原理． 213
5．4．2 粒子群算法的實(shí)現(xiàn)步驟． 214
5．4．3 用Python 實(shí)現(xiàn)粒子群算法 215
5．5 模擬退火． 220
5．5．1 基本概念及原理． 220
5．5．2 模擬退火算法的實(shí)現(xiàn)步驟． 221
5．5．3 模擬退火算法Python 實(shí)現(xiàn) 222
第6 章線性回歸及其優(yōu)化 226
6．1 多元線性回歸． 226
6．1．1 回歸模型與基本假定． 226
6．1．2 最小二乘估計(jì) ． 227
6．1．3 回歸方程和回歸系數(shù)的顯著性檢驗(yàn) ． 228
6．1．4 多重共線性． 229
6．2 Ridge 回歸 233
6．2．1 基本概念． 233
6．2．2 嶺跡曲線． 233
6．2．3 基于GCV 準(zhǔn)則確定嶺參數(shù) ． 235
6．2．4 Ridge 回歸的Python 實(shí)現(xiàn) ． 237
6．3 Lasso 回歸． 237
6．3．1 基本概念． 237
6．3．2 使用LAR 算法求解Lasso ． 238
6．3．3 Lasso 算法的Python 實(shí)現(xiàn) ． 240
6．4 分位數(shù)回歸． 242
6．4．1 基本概念． 242
6．4．2 分位數(shù)回歸的計(jì)算． 245
6．4．3 用單純形法求解分位數(shù)回歸及Python 實(shí)現(xiàn) 246
6．5 穩(wěn)健回歸． 248
6．5．1 基本概念． 249
6．5．2 M 估計(jì)法及Python 實(shí)現(xiàn) ． 250
第7 章復(fù)雜回歸分析． 254
7．1 梯度提升回歸樹（GBRT）． 254
7．1．1 Boosting 方法簡(jiǎn)介 254
7．1．2 AdaBoost 算法 255
7．1．3 提升回歸樹算法． 257
7．1．4 梯度提升． 259
7．1．5 GBRT 算法的Python 實(shí)現(xiàn) 261
7．2 深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) ． 264
7．2．1 基本概念． 264
7．2．2 從線性回歸說(shuō)起． 269
7．2．3 淺層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) ． 272
7．2．4 深層次擬合問(wèn)題． 277
7．2．5 DNN 的Python 實(shí)現(xiàn) 278
7．3 支持向量機(jī)回歸． 281
7．3．1 基本問(wèn)題． 281
7．3．2 LS-SVMR 算法． 284
7．3．3 LS-SVMR 算法的Python 實(shí)現(xiàn) ． 285
7．4 高斯過(guò)程回歸． 286
7．4．1 GPR 算法 287
7．4．2 GPR 算法的Python 實(shí)現(xiàn) ． 289
第8 章時(shí)間序列分析． 292
8．1 Box-Jenkins 方法 292
8．1．1 p 階自回歸模型 293
8．1．2 q 階移動(dòng)平均模型 295
8．1．3 自回歸移動(dòng)平均模型． 296
8．1．4 ARIMA 模型． 300
8．1．5 ARIMA 模型的Python 實(shí)現(xiàn) ． 301
8．2 門限自回歸模型． 309
8．2．1 TAR 模型的基本原理 309
8．2．2 TAR 模型的Python 實(shí)現(xiàn) ． 310
8．3 GARCH 模型族 313
8．3．1 線性ARCH 模型 313
8．3．2 GRACH 模型 315
8．3．3 EGARCH 模型． 315
8．3．4 PowerARCH 模型． 316
8．4 向量自回歸模型． 318
8．4．1 VAR 模型基本原理 318
8．4．2 VAR 模型的Python 實(shí)現(xiàn) ． 320
8．5 卡爾曼濾波． 324
8．5．1 卡爾曼濾波算法介紹． 324
8．5．2 卡爾曼濾波的Python 實(shí)現(xiàn) 326
8．6 循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) ． 328
8．6．1 RNN 的基本原理 329
8．6．2 RNN 算法的Python 實(shí)現(xiàn) 332
8．7 長(zhǎng)短期記憶網(wǎng)絡(luò) ． 335
8．7．1 LSTM 模型的基本原理． 336
8．7．2 LSTM 算法的Python 實(shí)現(xiàn) 341
第3 篇預(yù)測(cè)應(yīng)用
第9 章短期日負(fù)荷曲線預(yù)測(cè) ． 345
9．1 電力行業(yè)負(fù)荷預(yù)測(cè)介紹． 345
9．2 短期日負(fù)荷曲線預(yù)測(cè)的基本要求． 346
9．3 預(yù)測(cè)建模準(zhǔn)備． 347
9．3．1 基礎(chǔ)數(shù)據(jù)采集． 347
9．3．2 缺失數(shù)據(jù)處理． 349
9．3．3 潛在規(guī)律分析． 352
9．4 基于DNN 算法的預(yù)測(cè) 355
9．4．1 數(shù)據(jù)要求． 356
9．4．2 數(shù)據(jù)預(yù)處理． 356
9．4．3 網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì) ． 357
9．4．4 建立模型． 358
9．4．5 預(yù)測(cè)實(shí)現(xiàn) ． 359
9．4．6 效果評(píng)估． 359
9．5 基于LSTM 算法的預(yù)測(cè) 361
9．5．1 數(shù)據(jù)要求． 361
9．5．2 數(shù)據(jù)預(yù)處理． 362
9．5．3 網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì) ． 362
9．5．4 建立模型． 363
9．5．5 預(yù)測(cè)實(shí)現(xiàn) ． 364
9．5．6 效果評(píng)估． 364
第10 章股票價(jià)格預(yù)測(cè) ． 367
10．1 股票市場(chǎng)簡(jiǎn)介． 367
10．2 獲取股票數(shù)據(jù) ． 368
10．3 基于VAR 算法的預(yù)測(cè) ． 371
10．3．1 平穩(wěn)性檢驗(yàn) ． 371
10．3．2 VAR 模型定階 372
10．3．3 預(yù)測(cè)及效果驗(yàn)證． 373
10．4 基于LSTM 算法的預(yù)測(cè)． 375
10．4．1 數(shù)據(jù)要求． 375
10．4．2 數(shù)據(jù)預(yù)處理． 376
10．4．3 網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì) ． 377
10．4．4 建立模型． 377
10．4．5 預(yù)測(cè)實(shí)現(xiàn) ． 378
10．4．6 效果評(píng)估． 378
參考文獻(xiàn) ． 381