所有的图像和句子都基于冗余进行了严格过滤，在确保数据质量的同时，引入基于簇的语义平衡采样策略，构建了可满足多样工作需求的三种规模大小的数据集：15M、30M、100M。

原文链接：[链接] 本文将通过视频讲解，展示如何用Xgboost、ARIMA 和 Prophet对国际牛肉市场市场份额数据时间序列预测，并结合一个Python# ARIMA、XGBOOST、PROPHET和LSTM预测比特币价格实例的代码数据，为读者提供一套完整的实践数据分析流程。

使用 Anderson-Darling 检验对 10 只股票的组合数据进行正态性检验，并使用 Block Maxima 和 Peak-Over-Threshold 的 EVT 方法估计 VaR/CvaR。最后，使用条件异向性 (GARCH) 处理的广义自回归来预测未来 20 天后指数的未来值。本文将确定计算风险因素的不同方法对模型结果的影响。

导读当人类从不同角度评估不同类型的图像时，偏好结果会有所不同。因此，为了学习多维的人类偏好，我们提出人类多元偏好模型（MPS），这是第一个评估文本生成图像的多维评分模型。MPS在3个公开数据集上表现出色，同时也在4个偏好维度上优于现有的评分方法，使其成为评估和改进文生图模型的核心指标。该模型和数据集已经...

使用 Anderson-Darling 检验对 10 只股票的组合数据进行正态性检验，并使用 Block Maxima 和 Peak-Over-Threshold 的 EVT 方法估计 VaR/CvaR。最后，使用条件异向性 (GARCH) 处理的广义自回归来预测未来 20 天后指数的未来值。本文将确定计算风险因素的不同方法对模型结果的影响。

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视觉语言预训练提高了许多下游视觉语言任务的性能，例如：图文检索、基于图片的问答或推理。有朋友要问了，除了在公开的学术任务上使用更大的模型/更多的数据/技巧把指标刷得很高，多模态预训练模型有什么实际应用呢？

为此，来自伦敦大学学院和Adobe Research的研究人员提出了一个新方法——Im2Vec，只需利用栅格训练图像进行间接监督，就可以生成复杂的矢量图形。

近年来人工神经网络被学者们应用十分广泛，预测领域随着神经网络的引入得到了很大的发展。本文认为单一神经网络模型对序列所包含的线性信息和非线性信息的挖掘是有限的，因此本文为了进一步的提高对这两类数据的预测效果，将神经网络与传统的时间序列模型ARIMA模型相结合建立混合模型，并提供了数据和代码应用于预测股票...

近日，由阿里云计算平台大数据基础工程技术团队主导，与南京大学、宾夕法尼亚州立大学、清华大学等高校合作，解释时间序列预测模型的论文《Explaining Time Series via Contrastive and Locally Sparse Perturbations》被机器学习领域顶会ICLR 2024接收。该论文提出了一种创新的基于扰动技术的时间序列解释框架ContraLSP...

近年来随着电商行业从增量市场逐步成长到了存量市场，不少店家的规模已经达到一定水平，营收的增长也开始放缓，这时候对电商渠道的供应链管理就开始被大家所关注到。

近期，在国际顶级图学习基准评测榜单OGB(Open Graph Benchmark)中，微信支付与微信看一看Embedding联合团队凭借在边性质预测任务方面的出色表现，在学者合作网络、药物反应网络以及学术引用网络三个数据集的边预测竞赛中分列第一名、第一名和第二名。边预测算法主要是基于观测到的图结构，预测未来会出现或未观测到的边...

在深度学习领域，长短期记忆网络（LSTM）以其出色的处理序列数据能力而备受瞩目。而深度LSTM作为LSTM的扩展形式，与普通LSTM在训练和效果上存在着一些显著的不同。

问题来源：现在书上和网上的都是把一堆已知预测结果的数据集分为测试集和训练集，然后看预测结果和真实值之间的准确率，报告什么的。。。。弱弱的问下，我有数据集，现在要对没有结果的数据做结果预测。问题来了：请问怎么操作，待预测的数据要和训练集、测试集一起进行特征工程，怎么进行呢。也就是说如何把不带预测结...

在机器学习领域，特征工程是提升模型性能的关键步骤。它涉及选择、创建和转换输入变量，以构建最能代表底层问题结构的特征集。然而，在许多实际应用中，仅仅依靠统计相关性进行特征选择可能导致误导性的结果，特别是在我们需要理解因果关系的场景中。

日志会记录下每分钟某api被访问了多少次，即一个api每天会有1440条记录（1440分钟），将每天的数据连起来观察，有点类似于股票走势的意思。

近日，由阿里云计算平台大数据基础工程技术团队主导，与南京大学、宾夕法尼亚州立大学、清华大学等高校合作，解释时间序列预测模型的论文《Explaining Time Series via Contrastive and Locally Sparse Perturbations》被机器学习领域顶会ICLR 2024接收。该论文提出了一种创新的基于扰动技术的时间序列解释框架ContraLSP...