练习生Tony的博客

[LSTM]时间序列预测存在的问题--滑动窗口是一把双刃剑【持续更新】

问题探究：【真实数据，不是经过加工和改造的，也不是人为生成的】my task：根据历史数据进行时间序列建模，并且进行未来

深度学习

时间序列

python

LSTM

数据

置顶原创精选 2022-11-25 01:33:09 5153 阅读

时间序列深度学习模型AAAI 2021论文之一Informer的主要代码解读、项目运作、自定义数据集使用

一、前言本文章是对informer开源代码进行自定义数据集（就是如何修改代码以跑通自己的数据集，毕竟原代码仓库没有注释

深度学习

python

pytorch

Informer

时间序列

原创 2022-11-25 01:33:06 4769 阅读

Python多线程和多进程：初步了解

计算机有5大基本组成部分，运算器，控制器，存储器，输入和输出。运算器和控制器封装到一起，加上寄存器组和cpu内部总线构成中央处理器（CPU）。

python

java

jvm

数据

多线程

原创 2022-11-25 01:31:38 207 阅读

时间序列学习经典案例（3）离散傅里叶变换DFT(案例：时序去噪)

将时域转成频域，然后处理频域中的数据，例如：去除噪声波。之后，可以使用逆向傅里叶将频域数据转换回时域波。

python

时间序列

特征选择

机器学习

傅里叶变换

原创 2022-11-25 01:30:18 3714 阅读 1收藏

时间序列工具库学习（1） tsfresh特征提取、特征选择

1. 更新清单：2022.01.07：初次更新文章2. 了解、安装tsfreshtsfresh 可以自动计算大量的时间序列特性，包含许多特征提取方法和强大的特征选择算法。

python

时间序列

特征选择

tsfresh

数据

原创精选 2022-11-25 01:29:45 5299 阅读 1收藏

机器学习基础理论学习笔记（8）特征选择（feature selection）（一）

1.特征工程特征选择是特征工程里的一个重要问题，其目标是寻找最优特征子集。

机器学习

sklearn

python

特征选择

方差

原创 2022-11-25 01:28:17 792 阅读

机器学习基础理论学习笔记（5）缺失值处理

1.缺失值产生的原因失值的产生的原因多种多样，主要分为机械原因和人为原因。机械原因是由于机械原因导致的数据收集或保存的失败造成的数据缺失

机器学习

python

数据挖掘

数据

缺失值

原创 2022-11-25 01:27:49 235 阅读

机器学习基础理论学习笔记（6）异常值检测和处理

1.异常值定义异常值是指样本中的个别值，其数值明显偏离它所属样本集的其余观测值。

机器学习

人工智能

概率论

数据

标准差

原创 2022-11-25 01:27:42 1311 阅读

机器学习基础理论学习笔记（4）AutoML知识

1.什么是AutoML?自动机器学习（AutoML）是将机器学习应用于现实问题的端到端流程自动化的过程。

机器学习

数据挖掘

人工智能

特征工程

数据科学家

原创 2022-11-25 01:26:55 204 阅读 1收藏

机器学习经典算法原理-学习总结（1）

学习地址：点进去一、分类与回归分类和回归的区别在于输出变量的类型。定量输出称为回归，或者说是连续变量

机器学习

算法

人工智能

损失函数

代价函数

转载 2022-11-25 01:26:35 174 阅读

关于时间数据类型的可视化(pyecharts0.5.x)以及pyecharts基本使用--超级详细

要使用pyecharts0.5.x之前，再次强调pyecharts0.5.x和pyecharts1.x的使用区别。pyecharts0.5.x 中以图例为主体

echarts

python

flask

数据

图例

原创 2022-11-25 01:25:47 1261 阅读

spark ML第一篇_hello Vectors

从官网可以知道的是 MLib是针对RDD数据集的，而ML是针对Dataframe格式的。 ML是对MLib的高级封装，目前来说，MLib已经不再进行功能更新了

spark

数据

机器学习

原创 2022-11-25 01:23:09 199 阅读

记录一次pyecharts新版本的可视化

pyecharts 是一个用于生成 Echarts 图表的类库。Echarts 是百度开源的一个数据可视化 JS 库。

echarts

python

github

数据

html

原创 2022-11-25 01:21:57 113 阅读

深度学习笔记-收录

1. 训练误差和泛化误差对于机器学习模型在训练数据集和测试数据集上的表现。如果你改变过实验中的模型结构或者超参数

数据集

迭代

过拟合

转载 2022-11-25 01:20:55 183 阅读

滑动平均如何改善神经网络？

滑动平均(影子值)滑动平均(影子值)：记录了每个参数一段时间内过往值得平均，增加了模型得泛化性。针对所有参数

数据

迭代

取值

原创 2022-11-25 01:20:38 253 阅读 1收藏

XGBoost算法原理以及实现

XGBoost算法是由GBDT算法演变出来的，GBDT算法在求解最优化问题的时候应用了一阶导技术，而XGBoost则使用损失函数的一阶导和二阶导

算法

qt

损失函数

数据

数据集

原创 2022-11-25 01:20:30 789 阅读 1收藏

豆瓣电影简单评分模型-从收集数据到建模分析

思路：从豆瓣上抓取数据【主要是评分，只是那个人数的百分比和最终评分，不过够用了】

深度学习

python

pytorch

数据

html

原创 2022-11-25 01:20:09 616 阅读

已解决：conda常见报错以及解决方法【持续更新conda的其它报错以及解决方法。】

今晚使用conda创建虚拟环境失败。报错如下：Collecting package metadata (current_repodata.json): failedCondaHTTPError: HTTP 000 CONNECTION FA

anaconda

windows10

conda问题

报错解决

python

原创 2022-11-24 21:10:00 10000+阅读 1收藏

linux上安装jupyter notebook和win10下notebook和lab的配置

首先我已经安装好了python3环境，以及设置了软连接。我的安装信息主要在这里,点进来:我的centos7服务器安装python3.7现在开始我的艰辛历程！首先，pip3 install jupyter其次，生成jupyter notebook的配置文件以及进行配置之后，启动Jupyter。发现报错！！！不讲错的了！成功的方法如下:安装：pip3 install jupyter...

阿里云

jupyter

python

配置文件

绝对路径

原创精选 2022-11-24 21:09:49 465 阅读 1点赞 1收藏

1. NLP基础概念解析

语料，即语言材料。语料是语言学研究的内容。语料是构成语料库的基本单元。所以，人们简单地用文本作为替代，并把文本中的上 m

python

数据挖掘

人工智能

自然语言处理

词性标注

原创 2022-11-24 21:07:19 222 阅读

时间序列工具库学习（2） AutoTS模块

有一些基本的事情需要注意，这些事情通常会导致糟糕的结果： - **最新数据中的错误数据（突然下降或缺失值）是导致错误预测的最常见原因。**由于许多模型使用最新数据作为起点，最新数据点中的错误可能会对预测产生过大的影响。 - **具有代表性的交叉验证样本。**模型是根据交叉验证的性能选择的。如果验证不能准确地代表系列，则可能会选择较差的模型。选择一个好的方法和尽可能多的验证。

机器学习

python

sklearn

时间序列

数据挖掘

原创 2022-11-24 21:07:08 825 阅读

机器学习基础理论学习笔记（7）不平衡数据的改善

1.数据不平衡数据不平衡也可称作数据倾斜。在实际应用中，数据集的样本特别是分类问题上，不同标签的样本比例很可能是不均衡的。因此，如果直接使

机器学习

人工智能

深度学习

数据

数据集

原创 2022-11-24 21:06:41 596 阅读

机器学习数学基础学习笔记（5）常见统计量

1.期望离散型随机变量的一切可能的取值xi与对应的概率Pi(=xi)之积的和称为该离散型

机器学习

概率论

人工智能

标准差

方差

原创 2022-11-24 19:27:14 190 阅读

时间序列工具库学习（18）adtk模块-异常类型

1.异常类型异常是一个广义的概念，它可以指代时间序列中许多不同类型的事件。根据

python

时间序列

异常检测

异常类型

adtk模块

原创 2022-11-24 19:25:24 732 阅读

机器学习-基础

1.什么是机器学习模型？机器学习的目标是找出一个尽可能通用的函数，这个函数要尽可能对

机器学习

人工智能

算法

数据

数据集

转载 2022-11-24 19:25:08 60 阅读

数据可视化理论知识（3）pyecharts数据可视化

pyecharts分为v0.5.X和v1两个大版本，v0.5.X和v1间不兼容，v1是一个全新的版本。经

python

pyecharts

javascript

配置项

开发者

原创 2022-11-24 19:24:38 656 阅读

4.HMM和CRF的使用和应用

简单从贝叶斯定理说起，若记 P(A)、P(B) 分别表示事件 A 和事件 B 发生的概率，则 P(A|

人工智能

python

json

数据

概率分布

原创 2022-11-24 19:24:12 244 阅读

机器学习基础理论学习笔记（2）频率概率估计

1.似然函数2.极大似然估计 - MLE简述MLE含义：利用已知的样本结果信息，反推最具有

机器学习

概率论

人工智能

似然函数

极大似然估计

原创 2022-11-24 14:04:17 225 阅读

机器学习基础理论学习笔记（3）生成模型和判别模型

1.生成模型与判别模型（1）判别模型别方法由数据直接学习决策函数 f（x）或者条件概率

机器学习

概率论

人工智能

生成模型

判别模型

原创 2022-11-24 14:03:53 211 阅读

单步预测与多步预测

1.单步预测所谓单步预测，就是每—次预测的时候输入窗口只预测未来一个值。单步预

机器学习

深度学习

数据挖掘

时间序列

滑动窗口

原创 2022-11-24 14:03:26 1815 阅读

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记录一次pyecharts新版本的可视化

深度学习笔记-收录

滑动平均如何改善神经网络？

XGBoost算法原理以及实现

豆瓣电影简单评分模型-从收集数据到建模分析

已解决：conda常见报错以及解决方法【持续更新conda的其它报错以及解决方法。】

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1. NLP基础概念解析

时间序列工具库学习（2） AutoTS模块

机器学习基础理论学习笔记（7）不平衡数据的改善

机器学习数学基础学习笔记（5）常见统计量

时间序列工具库学习（18）adtk模块-异常类型

机器学习-基础

数据可视化理论知识（3）pyecharts数据可视化

4.HMM和CRF的使用和应用

机器学习基础理论学习笔记（2）频率概率估计

机器学习基础理论学习笔记（3）生成模型和判别模型

单步预测与多步预测

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