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1.遇见神器！cufflinks：一款美不胜收的 Python 可视化工具包！
2.当前有哪些可用的AutoML平台？
3.使用Prophet预言家进行时间序列预测
遇见神器！cufflinks：一款美不胜收的 Python 可视化工具包！
遇见神器！cufflinks：一款美不胜收的找源码加密 Python 可视化工具包！
近几年以来，Python 可视化库丰富多样，应用广泛。cufflinks 库作为新秀，以其简单易用、图形美观、代码量小的特色脱颖而出。只需一两行代码，就能生成精美的图表。以下是使用方法和示例。
1.用法简单
cufflinks 主要与 dataFrame 数据结合使用，绘图函数是 dataFrame.iplot。记住这个函数即可。iplot 函数参数丰富，如 kind、商城首页模板源码title、xTitle、yTitle等。
2.少量代码画出漂亮图形
cufflinks 提供多种主题样式，包括 polar、pearl、henanigans、solar、ggplot、space 和 white。折线图、散点图、气泡图、子图、箱形图、直方图和 3D 图等均可轻松生成。
3.丰富的绘图功能
cufflinks 库功能丰富，更多细节和学习资源请访问 Github 链接：github.com/santosjorge/...
以下是部分图表示例代码：
折线图代码：df.iplot(kind='lines')
散点图代码：df.iplot(kind='scatter')
气泡图代码：df.iplot(kind='bubble')
子图代码：df.iplot(kind='subplots')
箱形图代码：df.iplot(kind='box')
直方图代码：df.iplot(kind='hist')
3D图代码：df.iplot(kind='3d')
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当前有哪些可用的AutoML平台？
当前，AutoML平台正逐渐成为数据科学家和开发者的得力助手，为自动化模型构建开辟了新的纪元。让我们一起来探索一下市面上那些备受瞩目的AutoML平台，它们各自具备哪些独特优势和功能：1. Google Cloud AutoML
作为AutoML领域的先驱，Google Cloud AutoML以其全面性和成熟度傲视群雄，涵盖了图像分类、文本分类和机器翻译等核心领域。它还推出了视频服务的测试版，支持迁移学习和模型结构、超参数的智能搜索。使用云AutoML，只需三步简单操作，就能将你的想法转化为高效的模型：上传到Google Cloud Storage，创建标签CSV，然后利用AutoML Vision进行数据格式化、训练和部署。2. 百度EasyDL
作为国内AI技术的领军者，百度的EasyDL提供了经典版、专业版和零售版，律师个人网站源码涵盖了图像分类、物体检测、文本分类等丰富任务。EasyDL的四步流程包括数据上传与标注、任务配置调参、模型评估与部署，尽管PaddlePaddle面临挑战，但EasyDL依然展现出强大的潜力。3. 阿里云PAI
阿里巴巴的PAI平台提供一站式的机器学习服务，包括PAI-STUDIO、PAI-DSW和PAI-EAS，覆盖从数据处理到预测的全流程，适用于文本分类、金融风控等多行业应用。4. Azure Machine Learning
微软Azure的AutoML平台支持模型结构和超参数搜索，结合丰富的开发工具，为开发者提供便利。Azure Machine Learning支持众多深度学习框架，适合专业人士的高效使用。 此外，创业公司如H2O Driverless AI和r2.ai，以及国内的第四范式AI Prophet AutoML等，也在AutoML领域崭露头角，尽管与大厂相比可能存在一些差距，但它们的创新和进步不容忽视。 对于那些寻求更开放源代码的探索者，GitHub上有许多AutoML项目可供挖掘，如Tensorflow的adanet、keras-team的autokeras等，为自定义和扩展提供了丰富的资源。 尽管AutoML带来了巨大的潜力，但商业化应用仍处于早期阶段。它的核心价值在于降低人工模型设计的成本，通过自动学习和配置，为机器学习和深度学习领域的专业人士提供了更高的效率和创新可能性。 继续深入学习AutoML，了解如何利用AutoML进行归一化、自动选择激活函数、数据增强、优化方法的搜索、损失函数的选择，以及强化学习在模型剪枝和量化中的应用，你将能更好地驾驭这一前沿技术。这里有一些深入学习资源供你参考：AutoML专栏
自动归一化和配置方法
自动选择激活函数的策略
数据增强操作的选择指南
优化方法的自动搜索实践
损失函数的自动优化路径
强化学习驱动的模型优化
强化学习在模型量化中的应用
每一个AutoML平台都有其独特之处，选择适合你的工具，你将踏上一场智能模型构建的创新之旅。使用Prophet预言家进行时间序列预测
prophet是年由Facebook开源的一个高效时间序列预测工具。
其名源于英文单词“prophet”，意为先知或预言家，暗示其预测未来的能力。
Prophet采用简洁的单层回归模型，非常适合用于预测具有明确季节性周期性的时间序列，同时具有出色的解释性。
接下来，我们将简要介绍Prophet的算法原理，并利用一个开源的能源消耗时间序列数据预测案例，展示Prophet的使用方法和其强大功能。
notebook源码位置：
预测效果展示：
〇，Prophet原理概述
1，prophet的优点：
1， 拟合能力强。能够拟合时间序列数据中的趋势、周期以及节假日和特殊事件的影响，并能提供置信区间作为预测结果。
2，对噪声鲁棒。引入了changepoints的概念，参数量远小于深度学习模型如LSTM，不易过拟合，收敛速度较快。
3，模型解释性好。提供了强大的可视化分析工具，便于分析趋势、周期、节假日/特殊事件等因素的贡献。
2，prophet的缺点：
1，不适用协变多维序列。Prophet只能对单个时间序列建模，不能同时建模多个协变序列（如沪深支股票走势）。
2，无法进行自动化复杂特征抽取。受模型假设空间限制，它无法对输入特征进行交叉组合变换等自动化抽取操作。
3，prophet的原理：
Prophet是一个加法模型，将时间序列分解为趋势项、周期项、节假日项/特殊事件影响以及残差项的组合。
注：根据需求，周期项和节假日项/特殊事件影响也可设置为乘数而非加数
1，其中趋势项被拟合成分段线性函数（默认）或分段logistic函数（适用于存在上下限的情况，如虫口模型、病毒传播等）。
2，周期项使用有限阶（通常为3到8阶）的傅里叶级数进行拟合，有效减少参数量，避免对噪声数据过拟合。
3，节假日项/特殊事件项可以作为点特征或区间特征引入，支持自定义不同类型的节假日或事件，还可通过add_regressor引入其他已知序列作为特征，具有很高的灵活性。
一，准备数据
我们使用的数据集是美国能源消耗数据集，包含了美国一家能源公司数十年的能源消耗小时级数据。
1，读取数据
2，数据EDA
我们设计了一些时间日期特征来观察数据的趋势。
3，数据分割
二，定义模型
三，训练模型
四，使用模型
五，评估模型
六，保存模型
