在上一节的内容中，已经使用了ItemCF构建了一个baseline，并得到了一个结果。如果我们需要在baseline的基础上进一步提升，就需要对数据进行进一步的分析。

原文地址 mp.weixin.qq.com不平衡数据集是指类别分布严重偏斜的数据集，例如少数类与多数类的样本比例为 1:100 或 1:1000。训练集中的这种偏差会影响许多机器学习算法，甚至导致完全忽略少数类，容易导致模型过拟合，泛化能力差。所以，针对类别分布不均衡的数据集，一般会采取采样的方式，使得类别分布相对均衡，提升模...

原文链接：[链接]原文出处：拓端数据部落公众号 本文分析将用于制定管理客户和供应商关系的策略准则。假设：贵公司拥有用于生产和分销聚戊二酸的设施，聚戊二酸是一种用于多个行业的化合物。制造和分销过程的投入包括各种石油产品和天然气。价格波动可能非常不稳定。营运资金管理一直是一个挑战，最近汇率的走势严重影响...

学习使用TensorFlow，并以california的1990年的人口普查中的城市街区的房屋价值中位数作为预测目标，使用均方根误差（RMSE）评估模型的准确率,并通过调整超参数提高模型的准确率

本文介绍 DeepSeek-TS，该框架受到 DeepSeek 中高效的多头潜在注意力（MLA）和群组相对策略优化（GRPO）技术的启发，并将其应用于多产品时间序列预测。

使CNN非常高效的第一个秘密就是Pooling。Pooling是像卷积一样，用于对图像的每个局部区域标量变换的一种矢量。与卷积不同的是它们没有filters，也不用局部区域计算点积，而是计算平均值（Average Pooling）中的像素，或者只是选择强度最高的像素并丢弃剩余的像素（Max Pooling）。

本文章中所有内容仅供学习交流使用，不用于其他任何目的，不提供完整代码，抓包内容、敏感网址、数据接口等均已做脱敏处理，严禁用于商业用途和非法用途，否则由此产生的一切后果均与作者无关！

深度确定性策略梯度(Deep Deterministic Policy Gradient, DDPG)是受Deep Q-Network启发的无模型、非策略深度强化算法，是基于使用策略梯度的Actor-Critic，本文将使用pytorch对其进行完整的实现和讲解

【编者按】本文作者为 Peter Wayner，主要介绍13款至精至简的 Node.js 框架，帮助你简化高速网站、丰富 API 以及实时应用的开发流程。本文系国内 ITOM 管理平台 OneAPM 编译呈现，以下为正文第二部分。点此查看本文的第一部分。

LSTM（或长短期记忆人工神经网络）允许分析具有长期依赖性的有序数据。当涉及到这项任务时，传统的神经网络体现出不足，在这方面，LSTM将用于预测这种情况下的电力消耗模式。

“UCR-DTW”和“UCR-ED”模型详解 DTW(Dynamic Time Warping)及已知的优化策略 计算两个时间序列 Q和C之间的相似度，常用的度量方法是欧式距离(ED)，计算公式如下图(1-1)所示： “UCR-DTW”和“UCR-ED”模型详解 从上图可以看到欧式距离的局限性：欧式距离通过建立两个序列之间的一一对应关系，使得Q和C之间的波峰没有对齐，因此...

Knative 是在 Kubernetes 基础之上的 Serverless 计算的技术框架，可以极大简化 Kubernetes 应用的开发与运维体验。在 2022 年 3 月成为 CNCF 孵化项目。Knative 由两个主要部分组成：一个是支持 HTTP 在线应用的 Knative Serving，一个是支持 CloudEvents 和事件驱动应用的 Knative Eventing。

多项式回归有个很重要的因素就是指数（degree）。如果我们发现数据的分布大致是一条曲线，那么很可能符合多项式回归，但是我们不知道degree是多少。所以我们只能一个个去试，直到找到最拟合分布的degree。这个过程我们可以交给数据科学软件完成。需要注意的是，如果degree选择过大的话可能会导致函数过于拟合， 意味着对...

解决这个问题的一个强有力的方法是将VaR与GARCH模型结合起来考虑条件波动性。为了说明这种方法，我们将一个正态分布的GARCH（1,1）应用于股票市场指数。

pandas(Python data analysis)是一个Python数据分析的开源库。pandas两种数据结构：DataFrame和Series

数据可以帮助我们描述这个世界、阐释自己的想法和展示自己的成果，但如果只有单调乏味的文本和数字，我们却往往能难抓住观众的眼球。而很多时候，一张漂亮的可视化图表就足以胜过千言万语。

LSTM（或长短期记忆人工神经网络）允许分析具有长期依赖性的有序数据。当涉及到这项任务时，传统的神经网络体现出不足，在这方面，LSTM将用于预测这种情况下的电力消耗模式。