LSTM 网络是一种循环神经网络 (RNN)，它通过循环时间步长和更新网络状态来处理输入数据。网络状态包含在所有先前时间步长中记住的信息。您可以使用 LSTM 网络使用先前的时间步长作为输入来预测时间序列或序列的后续值。要训练 LSTM 网络进行时间序列预测，请训练具有序列输出的回归 LSTM 网络，其中响应（目标）是训练序...

在监督学习中，已知样本 $(x_1, y_1),(x_2, y_2),...,(x_n, y_n)$，要求拟合出一个模型（函数）$\hat{f}$，其预测值$\hat{f}(x)$与样本实际值$y$的误差最小。

本文提出了一个针对真实图像的盲卷积去噪网络，增强了深度去噪模型的鲁棒性和实用性。 摘要 作者提出了一个 CBD-Net，由噪声估计子网络和去噪子网络两部分组成。 作者设计了一个更加真实的噪声模型，同时考虑了信号依赖的噪声和相机内部处理的噪声。 基于真实噪声模型合成的图片和真实的噪声图片被联合在一起对网络进行...

LSTM 网络是一种循环神经网络 (RNN)，它通过循环时间步长和更新网络状态来处理输入数据。网络状态包含在所有先前时间步长中记住的信息。您可以使用 LSTM 网络使用先前的时间步长作为输入来预测时间序列或序列的后续值。要训练 LSTM 网络进行时间序列预测，请训练具有序列输出的回归 LSTM 网络，其中响应（目标）是训练序...

在数字化转型浪潮中，用户行为轨迹的时空预测成为智慧服务领域的核心命题。从智能交通的流量调控到商业场景的客群分析，精准捕捉用户签到模式的技术需求日益迫切。本文改编自某咨询项目的落地实践，聚焦基于序列到序列（Seq2Seq）模型的用户轨迹预测方案，结合真实数据集探讨技术落地的关键环节。

LSTM 网络是一种循环神经网络 (RNN)，它通过循环时间步长和更新网络状态来处理输入数据。网络状态包含在所有先前时间步长中记住的信息。您可以使用 LSTM 网络使用先前的时间步长作为输入来预测时间序列或序列的后续值。要训练 LSTM 网络进行时间序列预测，请训练具有序列输出的回归 LSTM 网络，其中响应（目标）是训练序...

当我们讨论预测模型时，预测误差可以分解为两个主要部分：由“偏倚”引起的误差，以及由“方差”引起的误差。模型最小化偏倚和方差的能力之间存在着权衡。理解这两种类型的错误可以帮助我们诊断模型结果，避免过拟合或欠拟合。

人们每时每刻都离不开氧，并通过吸入空气而获得氧。一个成年人每天需要吸入空气达6500升以获得足够的氧气，因此，被污染了的空气对人体健康有直接的影响，空气品质对人的影响更是至关重要。每出现一次AQI指数数值过大，可以肯定它都会引起我们足够的重视，提醒我们要保护我们生存的环境，尽可能地减少对环境的破坏与污染...

本文旨在探讨如何利用TensorFlow和Keras中的LSTM神经网络来预测和检验股市价格时间序列数据，并通过Python编程语言和可视化技术来展示预测结果和异常检验的效果。具体而言，本文将首先介绍LSTM神经网络的基本原理和TensorFlow、Keras框架的使用方法，然后通过实例详细阐述如何构建和训练LSTM神经网络模型，以及如何进行...

在数据驱动决策的时代，时间序列预测作为数据科学的核心应用之一，始终是各行业探索未来趋势的关键工具。无论是金融市场的黄金价格波动，还是能源领域的能耗变化，精准的预测都能为企业和决策者带来巨大的价值提升。作为数据科学家，我们在协助客户完成的咨询项目中，深入探索了贝叶斯优化算法与长短期记忆网络（LSTM）...

作为数据科学团队，我们在电力能源领域深耕多年，曾为多地电网公司提供负荷预测咨询服务，本文内容正是基于过往某省级电网预测优化项目的技术沉淀改编而来。当前我国电力市场化改革深入推进，市场交易电量占比超50%，而风电、光伏等新能源装机年均增速超20%，电动汽车等新业态又让用户侧负荷波动加剧，传统ARIMA模型在温...

随着国内房地产市场进入精细化发展阶段，二手房交易已成为楼市流通的核心组成部分，购房者、投资者及行业从业者对市场动态与价格趋势的精准把握需求日益迫切。作为数据科学家，我们始终相信“数据驱动决策”的核心价值——从海量房产信息中挖掘规律，既能为普通购房者提供理性参考，也能为行业调控提供数据支撑。 本文内容改...

真实标签的不完美性是机器学习领域一个不可避免的挑战。从科学测量数据到深度学习模型训练中的人工标注，真实标签总是包含一定比例的错误。即使像ImageNet这样精心策划的图像数据集，其人工标注的错误率仍达0.3%。在这种情况下，如何准确评估预测模型的性能就成为一个关键问题。本文将深入探讨如何在考虑测试数据标签错...

在数据科学的序列建模领域，LSTM 曾凭借门控机制突破 RNN 的短期记忆局限，却在动态存储修正、并行计算扩展、深层网络训练中渐显疲态 —— 这正是我们为客户定制序列建模咨询项目时的核心痛点。本视频凝聚项目实战智慧，以Python为工具，系统解码 LSTM 基础逻辑→xLSTM 架构革新（sLSTM 标量精细调控、mLSTM 矩阵并行增强、...

近年来，单目深度估计方法的发展使得单视图图像的高质量深度估计成为可能，但无法实现跨帧一致的视频深度估计。最新工作通过应用视频扩散模型(video diffusion model)生成基于输入视频的视频深度来解决该问题，但训练成本高且只能产生尺度不变的深度值，且无法估计相机位姿。本文提出了一种新颖的视频深度估计方法Align3...

本研究以太阳黑子活动数据为研究对象，旨在帮助客户探索其未来走势并提供预测分析。首先，通过对数据的清洗和处理，包括离群值的识别与处理以及时间序列的建立，确保了数据的质量和可靠性。

1. 卡尔曼滤波器介绍 卡尔曼滤波器的介绍， 见 Wiki 这篇文章主要是翻译了 Understanding the Basis of the Kalman Filter Via a Simple and Intuitive Derivation 感谢原作者。 如果叙述有误，欢迎指正！ 2. 基本模型 2.1 系统模型 卡尔曼滤波模型假设k时刻的真实状态是从(k − 1)时刻的状态演化而来，符合下式： (1) Fk...

连续分级概率评分（Continuous Ranked Probability Score, CRPS）或“连续概率排位分数”是一个函数或统计量，可以将分布预测与真实值进行比较。

KMV Sketch是Theta Sketch算法的一种，简单来说，KMV Sketch是用来估算大数据中不重复元素的个数，例如某个网站的唯一身份访客数。本文简单翻译自datasketches的文档，用以说明该算法是如何进行估算的。

首先要介绍混淆矩阵的概念。在二分类中，我们用TP（true positive），FP（false positive），TN（true negative），FN（false negative）分别表示真实值为正且预测为正，真实值为负且预测为正，真实值为负且预测为负，真实值为正且预测值为负，详见下表。