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在深度学习中，有一个“损失loss”的概念，它告诉我们：模型在训练数据中表现的“多差”。
机器学习是人工智能的一个分支领域，致力于构建自动学习和自适应的系统，它利用统计模型来可视化、分析和预测数据。一个通用的机器学习模型包括一个数据集(用于训练模型)...
在机器学习和数据分析中，验证数据是否符合特定分布（如正态分布）是一个关键步骤，因为它直接影响统计方法和机器学习模型的选择。
今天给大家介绍6个Python可视化库：matplotlib、seaborn、plotly、Bokeh、altair、pygal
本文介绍如何在PyTorch中创建Tensor，这是使用PyTorch进行深度学习的第一步，也是最为基础的一步。最后介绍PyTorch中常用的数据类型，以及如何...
PyTorch是一种开源的深度学习框架，主要用于自然语言处理和图像识别等机器学习任务，由Facebook（Meta）人工智能研究院（FAIR）开发。它提供了强大...
分享PyTorch学习和使用
本文给大家带来jupyter notebook进阶使用：nbextensions（扩展工具）。
默认情况下，只有在时间序列的前80%才会推断出突变点；但是可以通过参数changepoint_range进行设置，例如，Python中的m = Prophet(...
1、https://easyai.tech/ai-definition/lstm/
默认情况下，Prophet 使用线性模型来进行预测。然而，在预测增长时，通常存在一个可达到的最大点：如总市场规模、总人口规模等。这个点被称为承载能力（carry...
在pandas中，时间戳（Timestamp，通常指的是自1970年1月1日（UTC）以来的秒数）是用于表示特定时间点的数据类型。它是pandas库中用于时间序...
在概率论和统计学中，均匀分布也被称为矩形分布。这种分布可以通过两个参数a和b来定义，它们分别是数轴上的最小值和最大值，因此通常表示为U(a, b)。
本文是PyTorch常用代码段合集，涵盖基本配置、张量处理、模型定义与操作、数据处理、模型训练与测试等5个方面，还给出了多个值得注意的Tips，内容非常全面。
Prophet是一种基于加法模型的时间序列预测工具，由Facebook的数据科学团队开发。它可以处理时间序列数据中的多种复杂性，包括趋势变化、季节性变化以及节假...
记录和分享时间序列预测的知识
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