如果你采用监督学习的话，那就手动打标签
或者可以了解一下非监督学习
首先，制作一个包含多波段的影像，每个波段作为随机森林分类器的一个feature输入，提升feature的丰富度以保证分类精度。
1、对landsat5用的云掩膜函数：
2、构建正向指标和反指标
3、选取我们的影像数据源，这里用的是landsat5，如果更换数据源的话云掩膜函数和指标计算也要一并调整。影像源代码如下：
4、开始合成季节影像。 这里我做的分类是1990年的，但是因为landsat的重返周期太长了，尺度稍微大点的话会碰上很多云，掩膜的话又都掩膜没了，所以我使用1989到1991三年的合成，其中冬是12月1日到3月1日、春是3月1日到6月1日、夏是6月1日到9月1日、秋是9月1日到12月1日，可以根据自己的需求调整。另外，为了避免云掩膜出现的孔洞，所以我用unmask函数把孔洞赋值为0以填补出现的孔洞。具体代码如下：
5、为了确保分类成功率，我引入GEE中现成的几个产品。 这些产品可以根据需要灵活调整，这里就不多介绍了。依然地，使用unmask函数填补掩膜孔洞，代码如下：
6、之前合成了landsat5季节影像，别忘记上面我们写下了各种指数 这里就要使用这些合成影像计算指数生成各指数的波段，并进行命名，代码如下：
7、上面的指数是作为波段的形式。然后我们把引用的产品中的波段也提出并进行重命名，代码如下：
8、然后，我们从每幅季节合成影像中提取波段1-7，并且加入同一幅影像，代码如下：
上面我们合成了一个含有51波段的影像，我们现在就需要选取我们分类器需要输入的波段了，代码如下：
用merge函数把各分类合成一整个集合，然后它们的波段是value，然后把训练集和测试集按90%和10%分开。代码如下：
得到一个分类后的影像
光有分类结果不行，还需要知道分类精度。把测试集也分类一下，然后用GEE自带的函数求转移矩阵并且计算overall accuracy和kappa，这些会打印在console里，代码如下：
最后，当然要显示季节影像和分类后的影像，RGB波段组合还是色带什么的可以根据需要自行调整。如果选择手点的话，可以先随便点几个点，然后再根据显示的季节影像和分类影像再增加数据集，慢慢达到精度，代码如下：
最后是保存在云盘里，下载
我们知道,java通过启动项jdwp开启一个监听端口,我们就可以idea去远程连接该端口,并对线上代码进行在线调式,那么python web服务,比如一个已经部署的django应用我们是否也可以通过ide工具进行在线调式呢,当然是可以的.通过pycharm对远端已部署的django应用进行在线调式1,点击编辑器File选择Settings2,选择Project, ==>python Inte
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话虽如此，我们的模型以非常高的精度生成，因此我们可以相当舒服地使用我们的模型对整个景观进行预测。基是很好的。
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Prophet 是一个基于加性模型和非线性趋势的时间序列预测库。在使用 Prophet 进行预测时，需要设置一些参数来控制模型的行为。以下是 Prophet 中常用的一些参数：growth：确定时间序列的增长趋势，可以选择线性或非线性。默认是线性趋势。seasonality_mode：控制季节性组件的建模方式，可以选择加性或乘性。默认是加性。changepoint_prior_scale：控制变化
这三种方法都是监督学习中的参数估计方法，假定已知data的分布形式（比如第二章里介绍的各种分布），但是需要确定参数。1 最大似然估计Maximize Likelihood Estimation等价于曲线拟合中的最小二乘法，MLE把待估的参数看作是确定性的量，只是其取值未知，缺点：容易导致过拟合。最大似然估计提供了一种给定观察数据来评估模型参数的方法，即：“模型已定，参数未知”。MLE一个非常重要的
得到时间序列图后就可以进行季节分解了通常情况下进行季节因素分解，将季节变动因素从原时间序列中去除，生成由剩余三种因素构成序列满足后续分析需求。对时间序列预测时，应考虑将上述四种因素分解出来。分解之后，能够克服其他因素的影响
1.乘法季节性默认情况下，Prophet 适合加法季节性，即可以将季节性的影响添加到趋势项中。但有的情况下，时间序列有一个明显的年周期，但是预测的季节性波动较大，可能在时间序列开始时太大而结束时太小。 于是在这种情况下，季节性并不是 Prophet 中假设的恒定附加因素，而是随趋势增长。这就体现了乘法季节性。导入数据集，完成初始化设置import pystanimport fbpropheti
一、关于季节调整：之前是一直在用 Eviews 做 X-12 的季节调整，但是调整选项和 Stata 的相比确实有点少了，影响精度。 另外，做 BigData 的模型动则 几千个 个体不可能一个个在 Eviews 里手动调整，有人提到过用 Eviews 命令行批量执行，但是控制选项又很困难（我也没试过，命令行能不能跑起来也是个问题），总的来说用 Stata 季节调整是最优的。二、问题：用 Stat
在本教程中，您将了解如何使用Python预测法国香槟的月销售额。完成本教程将为您提供一个框架，用于完成您自己的时间序列预测问题的步骤和工具。完成本教程后，您将了解：如何确认您的Python环境并仔细定义时间序列预测问题。如何创建测试工具来评估模型，开发基线预测，并使用时间序列分析工具更好地理解您的问题。如何开发自回归集成移动平均模型，将其保存到文件中，然后加载它以对新时间步骤进行预测。  
时间序列预测一直是预测问题中的难点，人们很难找到一个适用场景丰富的通用模型，这是因为现实中每个预测问题的背景知识，例如数据的产生过程，往往是不同的，即使是同一类问题，影响这些预测值的因素与程度也往往不同，再加上预测问题往往需要大量专业的统计知识，这又给分析人员带来了难度，这些都使得时间序列预测问题变得尤其复杂。传统的时间序列预测方法通常有如下缺
所谓分解就是将时序数据分离成不同的成分，分解有：长期趋势Trend、季节性seasonality和随机残差residualsstatsmodels使用的X-11分解过程，它主要将时序数据分离成长期趋势、季节趋势和随机成分。 与其它统计软件一样，statsmodels也支持两类分解模型，加法模型和乘法模型，model的参数设置为"additive"（加法模型）和"multiplicative"（乘法
文章目录数据流程流程分割1 画图2 季节项和周期项的去除3 平稳性检验4 白噪声检验5 模型拟合6 模型定阶AIC/ BIC 准则7 检查残差是否通过检验7.1 若通过检验7.2 若未通过检验8 模型的预测9 模型的评价画图均方差等总的代码参考 数据数据网站：National Aeronautics and Space Administration Goddard Institute for S
前面我们了解了时间序列的三种模式：趋势，季节性和周期。 在将时间序列分解为各个组成部分时，通常将趋势和周期组合为单个趋势周期组成部分（也称为趋势）。故我们认为时间序列包含3个部分：趋势周期部分，季节性部分和余下部分（包含时间序列中的任何其他内容）7.1 time series components 如果我们假设加法分解，那么我们可以写为： ，这里yt是数据，St是季节性因素，Tt是趋势周期部分，R
% 月份缩写 mon = {‘Jan’;‘Feb’;‘Mar’;‘Apr’;‘May’;‘Jun’;‘Jul’;‘Aug’;‘Sep’;‘Oct’;‘Nov’;‘Dec’};几个年份：日历年：当年1-12月水文年：10月1日-次年9月30日 USGS station气候年：4月1日-次年3月31日按照季度划分时间段% 在气候研究中春季spring 3-5月 夏季summer 6-8月 秋季autu
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一、核心代码实现 %% 参数设置 Nt = 64; % 发射天线数 Nr = 16; % 接收天线数 K = 8; % 用户数 SNR = 20;% 信噪比(dB) iter = 50;% 迭代次数 %% 信道生成（毫米波簇状信道） H = zeros(Nr, Nt); for k = 1:K Ao ...