我正在使用Redis作为时间序列数据库。我正在通过以分数和值的格式重组数据将mysql数据导入Redis，以便将数据放入排序集中。我有26个表，在某个时间点数据，每个表可以扩展到1亿条记录。像Redis将数据存储在内存中那样，将那么多数据存储到Redis中是否可以？Redis有可能崩溃吗？如果是，它多久会崩溃一次？我的任务可以使用Redis吗？ 最佳答案 您应该问问自己打算如何查询数据。您会访问单个值还是进行扫描？根据您的回答，更专业的解决方案可能更适合您的问题:Warp10(免责声明:我帮助构建它)Influx数据库Kairos数
我们有一个MySQL数据库，我们在其中添加了时间序列值。-------------------------------------|ColA|ColB|Timestamp|-------------------------------------|1.23|4.48|2013-09-0310:45:27|-------------------------------------|1.23|4.48|2013-09-0310:46:27|-------------------------------------|1.23|4.48|2013-09-0310:47:27|---------
我从单变量线性梯度下降的简单实现开始，但不知道如何将其扩展到多变量随机梯度下降算法？单变量线性回归importtensorflowastfimportnumpyasnp#createrandomdatax_data=np.random.rand(100).astype(np.float32)y_data=x_data*0.5#FindvaluesforWthatcomputey_data=W*x_dataW=tf.Variable(tf.random_uniform([1],-1.0,1.0))y=W*x_data#Minimizethemeansquarederrors.loss=t
我正在使用在scipyCookbook下载的ols.py代码(下载在第一段中，带有粗体OLS)但我需要理解而不是使用ols函数的随机数据来进行多元线性回归。我有一个特定的因变量y和三个解释变量。每次我尝试用我的变量代替随机变量时，它都会给我错误:TypeError:thisconstructortakesnoarguments.有人可以帮忙吗？这可能吗？这是我尝试使用的ols代码的副本以及我尝试输入的变量from__future__importdivisionfromscipyimportc_,ones,dot,stats,difffromscipy.linalgimportinv,s
数据:https://courses.edx.org/c4x/MITx/15.071x_2/asset/NBA_train.csv我知道如何使用statsmodels.formula.api将这些数据拟合到多元线性回归模型中:importpandasaspdNBA=pd.read_csv("NBA_train.csv")importstatsmodels.formula.apiassmfmodel=smf.ols(formula="W~PTS+oppPTS",data=NBA).fit()model.summary()但是，我发现这种类似R的公式表示法很笨拙，我想使用通常的pandas
我正在尝试使用scipy.optimize最小化以下函数:这是它的梯度:(对于那些感兴趣的人，这是用于成对比较的Bradley-Terry-Luce模型的似然函数。与逻辑回归密切相关。)很明显，向所有参数添加常量不会改变函数的值。因此，我让\theta_1=0。以下是目标函数和梯度在python中的实现(theta在这里变为x):defobjective(x):x=np.insert(x,0,0.0)tiles=np.tile(x,(len(x),1))combs=tiles.T-tilesexps=np.dstack((zeros,combs))returnnp.sum(cijs*s
我想使用Tensorflow构建多元线性回归模型。数据集:Portlandhousingprices一个数据例子:2104,3,399900(前两个是特征，最后一个是房价，我们有47个例子)代码如下:importnumpyasnpimporttensorflowastfimportmatplotlib.pyplotasplt#modelparametersasexternalflagsflags=tf.app.flagsFLAGS=flags.FLAGSflags.DEFINE_float('learning_rate',1.0,'Initiallearningrate.')flags
我想用python计算多元线性回归。我找到了这个用于简单线性回归的代码importnumpyasnpfrommatplotlib.pyplotimport*x=np.array([1,2,3,4,5])y=np.array([2,3,4,4,5])n=np.max(x.shape)X=np.vstack([np.ones(n),x]).Ta=np.linalg.lstsq(X,y)[0]那么，a是系数，但我不明白[0]是什么意思？如何更改代码以获得多元线性回归？ 最佳答案 要使用python实现多元线性回归，您可以使用以下任何选项:
我需要编写一些代码来处理多变量多项式的生成和操作。我将用一个简化的例子来概述我的任务。假设我得到了三个表达式:2x^2、3y+1和1z。然后我需要将它们相乘，得到6x^2yz+2x^2z。然后我想找到这个表达式关于x、y和z的偏导数。这将给我12xyz+4xz、6x^2z和6x^2y+2x^2。我的问题涉及对包含数千个变量的表达式进行像这样的简单操作，我需要一种简单的方法来系统地执行此操作。我真的很想使用python，因为我已经使用numpy/scipy/matplotlib完成了许多与项目相关的功能，但是如果有其他语言的强大工具箱，我也愿意使用它。我正在做大学研究，所以我也愿意使用M
我需要拟合多元高斯分布，即为python中给定的音频特征数据集获取最近的多元高斯分布的均值向量和协方差矩阵。音频特征(MFCC系数)是一个NX13矩阵，其中N约为4K。有人可以在python中概述适合高斯数据的包和技术吗？ 最佳答案 使用numpy包。numpy.mean和numpy.cov会给你高斯参数估计。假设您有13个属性，N是观察次数，您需要在调用numpy.cov时设置rowvar=0Nx13矩阵(或将矩阵的转置作为函数参数传递)。如果你的数据在numpy数组data中:mean=np.mean(data,axis=0)c
