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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...
今天给大家分享如何基于机器学习建模全能包scikit-learn进行特征工程feature-engineering。
下图展示了传统机器学习算法与深度学习技术在数据量方面的性能比较。从图表中可以明显看出,随着数据量的增加,深度学习算法的性能也随之提升。
在Python中有两个重要的符号:*和**,本文通过实际案例来详细讲解它们的用法。
https://rasbt.github.io/mlxtend/user_guide/classifier/LogisticRegression/
本文是UCI数据集建模的第3篇,第一篇是数据的探索性分析EDA部分,第二篇是基于LightGBM模型的baseline。
Plotly是一个用于创建交互式图表的Python库,它支持多种图表类型,如折线图、散点图、饼图、热力图等。Plotly的特点如下:
层级聚类(Hierarchical Clustering)是一种基于树形结构的聚类算法,通过将数据点逐步合并成簇,最终形成一棵树形的聚类结构。层级聚类算法可以分...
本篇文章分享一些日常工作中最常用的聚类算法做介绍,全文较长,全文较长,欢迎点赞收藏。
工作的原因,最近开始涉及到很多图像处理的工作,所以决定开辟一个新专栏:OpenCV入门教程系列。
今天给大家介绍7种插值方法:线性插值、抛物插值、多项式插值、样条插值、拉格朗日插值、牛顿插值、Hermite插值,并提供Python实现案例。
今天给大家介绍基于seaborn的4份内置数据集绘制24个精美图形,代码复制即可运行。
DBSCAN(Density-Based Spatial Clustering of Applications with Noise,基于密度的带有噪声的空间聚...
Python禅(The Zen of Python)是Python编程语言的设计哲学,它包含了一组简洁而富有智慧的格言,旨在指导Python开发者编写高质量的代...
mlxtend(machine learning extensions,机器学习扩展)是一个用于日常数据分析、机器学习建模的有用Python库。mlxtend可...
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