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时间序列预测，这玩意儿在数据分析界可是个香饽饽，尤其在电力、交通、空气质量这些领域里，预测得准，资源分配更合理，还能让相关部门提前做好准备。但深度学习这小子横空出世，开始抢传统统计学方法的风头。那么问题来了，时间序列预测非得用深度学习吗？咱们今天就来掰扯掰扯。

算法金 | 时间序列预测真的需要深度学习模型吗？是的，我需要。不，你不需要？

For 循环，老铁们在编程中经常用到的一个基本结构，特别是在处理列表、字典这类数据结构时。但是，这东西真的是个双刃剑。虽然看起来挺直白，一用就上手，但是，有时候用多了，问题也跟着来了。

算法金 | 推导式、生成器、向量化、map、filter、reduce、itertools，再见 for 循环

高斯过程回归（GPR）是一种非参数化的贝叶斯方法，用于解决回归问题。与传统的线性回归模型不同，GPR 能够通过指定的核函数捕捉复杂的非线性关系，并提供不确定性的估计。在本文中，我们将详细介绍 GPR 算法的定义、核心思想和数学基础，并通过实例展示其在实际应用中的效果。

算法金 | 一个强大的算法模型，GPR ！！

平均数，江湖人称“均值”，是一帮数字里的“老大”，它把一伙数字的总和给分了，分给每个数字一样多。就像是帮派里的老大，把抢来的金银财宝平均分给手下的兄弟们。

算法金 | 平均数、众数、中位数、极差、方差，标准差、频数、频率 一“统”江湖

在我行走江湖的行囊中，有两件利器，tableau与matplotlib，它们足以让我应对各种数据可视化的较量。tableau，乃是BI领域的名门正派，其可视化之术，与PowerBI不相上下。matplotlib，则是Python江湖中的一位侠客，以编程之力，绘制图表，既精妙又实用。

算法金 | 我最常用的两个数据可视化软件，强烈推荐

欧氏距离是两个点在 n 维空间中直线距离的度量。它是最常见的距离度量方法之一，用于计算两个向量之间的距离。欧氏距离的公式如下：

算法金 | 欧氏距离算法、余弦相似度、汉明、曼哈顿、切比雪夫、闵可夫斯基、雅卡尔指数、半正矢、Sørensen-Dice

线性回归是一种统计方法，用于研究因变量 𝑌 和一个或多个自变量 𝑋 之间的线性关系。其理论依据主要基于以下几个方面：

算法金 | 线性回归：不能忽视的五个问题

方差是统计学中用来度量一组数据分散程度的重要指标。它反映了数据点与其均值之间的偏离程度。在数据分析和机器学习中，方差常用于描述数据集的变异情况

算法金 | 协方差、方差、标准差、协方差矩阵

本文将基于 NIR soil 近红外光谱数据，运用 Python 语言进行数据处理，并通过图表直观反映预处理带来的变化。（数据集：后台回复 [ NIR soil ] 获取 ）

资深博导：我以为数据预处理是常识，直到遇到自己的学生

聚类分析（Clustering Analysis）是一种将数据对象分成多个簇（Cluster）的技术，使得同一簇内的对象具有较高的相似性，而不同簇之间的对象具有较大的差异性。这种方法在无监督学习（Unsupervised Learning）中广泛应用，常用于数据预处理、模式识别、图像处理和市场分析等领域

算法金 | K-均值、层次、DBSCAN聚类方法解析

这两者的差别主要体现在模型的目标、假设、复杂性、数据量和评估方法上，各有其应用场景和优势。

算法金 | 统计学的回归和机器学习中的回归有什么差别？

时间序列分析是数据科学中一个重要的领域。通过对时间序列数据的分析，我们可以从数据中发现规律、预测未来趋势以及做出决策。无论是股票市场的走势，还是气象数据的变化，都涉及到时间序列分析

审稿人：拜托，请把模型时间序列去趋势！！

今天我们来聊聊达叔 6 大核心算法之 —— k-means 算法。最早由斯坦福大学的 J. B. MacQueen 于 1967 年提出，后来经过许多研究者的改进和发展，成为了一种经典的聚类方法。吴恩达：机器学习的六个核心算法！

算法金 | 再见！！！K-means

高斯过程算法是一种强大的非参数机器学习方法，广泛应用于回归、分类和优化等任务中。其核心思想是利用高斯分布来描述数据的分布，通过核函数来度量数据之间的相似性。与传统的机器学习方法相比，高斯过程在处理小样本数据和不确定性估计方面具有独特的优势。

算法金 | 一个强大的算法模型，GP ！！

在许多实际场景中，简单的线性回归无法捕捉复杂的模式，这时候就该祭出我们多项式回归大法了，一种在数据分析和预测中常用的机器学习方法。

算法金 | 一个强大的算法模型，多项式回归！！

A/B Testing (A/B 测试) A/B测试是一种在线实验，通过对比测试两个版本的不同效果，来找出哪个更符合我们的需求。

算法金 | A - Z，115 个数据科学 机器学习 江湖黑话（全面）

在对象检测工作中，标注过程是最为繁琐和耗时的部分。为了简化这一过程，有人开发了一个基于半监督架构的自动注释工具。该工具利用少量标注数据训练的模型为数据集的其余部分生成新标签，从而节省大量时间。

算法金 | 自动帮你完成物体检测标注？这个工具你必须了解一下

数据可视化不仅仅是把数字变成图形那么简单，它是一种强大的工具，能够帮助我们从数据中获得洞察力，并以此做出更加明智的决策。无论是产品开发还是市场营销，一个清晰的数据可视化可以开启一扇通往更好决策的大门。

算法金 | 让数据讲故事：数据可视化的艺术与科学，几乎是每个领域都需要掌握的技能

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