请问用 “方法二：源码安装” 的方法安装的库怎么删除？
Python第三方库安装和卸载系统：Windows 7版本：Python 3.5 Python是一门简洁、优雅的语言，丰富的第三方库能让我们很多的编程任务变得更加简单。对于想要用Python进行数据分析，...
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@爱斯翠摩鸡 谢谢博主耐心解答。如上所述，我可以理解为一下几点么吗：1）单用1-100号店铺各自数据训练100个模型，模型多 有较多不便；2）将1-100号店铺的数据整合成一个（n1+...+n100）个大样本，大样本中的特征加入了每家店的特征信息，来训练一个模型，比多模型的方便；3）两种方式的本质是一样的都是用各自店铺的特征预测。多个模型方式，可以不用加入店铺所在区域等区别店铺的特征，一个模型方式，需要加入店铺特征。二者的区别是一个模型的方式，在训练的时候特征维数变多了，训练较耗时，但是模型能通用，多个模型的，训练时特征维数虽然少，但是模型通用性差。
机器学习与时间序列预测
前言 在所有的预测问题里面，时间序列预测最让我头疼。 做时间序列预测，传统模型最简便，比如Exponential Smoothing和ARIMA。但这些模型一次只能对一组时间...
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@爱斯翠摩鸡 楼主文章的意思我大概理解了，是采用基于滑动窗口的方式构造监督学习模型。在数据处理部分有些疑惑，文中说到 “在构建模型的时候，所有过去时间里的数据（训练集里的N维数据和Target，如2018年以前每家店的地理信息、所卖商品信息、日销售额等）”，是指把每一家店的同一时间里的数据来训练同一个模型吗？比如1号店1-12月份产生的数据，2号店1-12月份产生的数据,....，把所有店1-12月份的数据合并在一起，然后采用滑动窗口方式得到模型训练数据？
机器学习与时间序列预测
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您好，请问 "所以，如果能用机器学习算法对这“100家店”一起建模，那么整个预测过程就会高效很多"，用100家店的数据用来建立一个模型这个过程是怎样的？是对数据取均值还是用其他的方法，不同店铺之间的数据会有差异，这里不是特别理解，请博主赐教
机器学习与时间序列预测
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