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【大数据】零基础轻松搭建一个预测模型

课程须知
课程简介: 本课程主要介绍了如何通过python搭建一个疫情预测模型,通过scipy科学计算库中的curve_fit非线性拟合函数,根据历史的疫情数据 对logistic模型进行拟合,通过最小二乘法的原理得到最优的logistic方程参数,并通过得到的最优参数确定最优的logistic方程,最终通过logistic模型预测未来疫情发展趋势。

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通过这节课可以让大家熟悉机器学习如何解决实际中的问题,也就是预测疫情的发展趋势,提高大家的学习兴趣度。并让大家学习相关的数学基础,培养大家的代码编写能力。


1 选择题:被经常用来预测人口、疫情疾病等发展趋势的模型是?(B)

A:马尔萨斯模型

B:logistic模型

C:韦吕勒模型

D:皮埃尔模型

解析:logistic模型被用来预测疾病、人口等发展趋势


2 选择题:curve_fit()非线性拟合函数,根据以下哪个思想找到最优解?(D)

A:均方误差

B:估计协方差

C:最大平方法

D:最小二乘法

解析:最小二乘法可用来找到最拟合的函数 


3 选择题:视频中预测的数据是从以下哪个选项中得到的?(A)

A:python requests get请求拿到

B:数据库中获取

C:文件读取

D:云盘中获取

解析:是通过python requests get请求拿到

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