ETA：Estimated Time of Arrival，地图服务中一个十分重要核心的基础能力。高德百度的导航，美团的配送，滴滴的接送驾等等，可以说有地图的地方就有ETA。我了解到的，美团配送的ETA是树模型（应该是xgb那一套），高德百度正在基于路况预测做，滴滴在KDD2018有两篇ETA的论文（论文地址：https://www.kdd.org/kdd2018/accepted-
转载
2023-12-07 09:04:03
47阅读
题目如下： 上一次接触过二叉树这种数据结构是在编写霍夫曼压缩算法的代码实现的时候，使用树这种结构来求每个字符的最短编码（出现频率越高，需要编码长度越短（省空间），在树结构结构中，该叶子节点就越接近根节点，即路径越短，编码越短）；看到这个题目，就确定是递归的做法； &nbs
转载
2023-12-21 09:32:39
98阅读
# 深度学习房价预测：数据科学的应用
在当今社会，房价预测成为了一个重要的研究领域。随着数据科学和深度学习的不断发展，我们可以利用大量的房产数据来训练模型，以预测房价。本文将介绍使用深度学习进行房价预测的基本过程，并提供相应的代码示例，帮助大家更好地理解这一技术背后的原理。
## 1. 数据收集与预处理
首先，我们需要获取房价相关数据。一般来说，房价预测数据集中会包含多个特征，比如房型、面积
## 深度学习数据预测的实现步骤
在这篇文章中，我们将学习如何使用深度学习模型进行数据预测。以下是整个流程的概述：
| 步骤 | 描述 |
|-----------------|----------------------------------------|
| 1. 数据收集 | 获取并准
前半部分是简介, 后半部分是案例KNN近邻算法: 简单说就是采用测量不同特征值之间的距离方法进行分类（k-Nearest Neighbor，KNN）优点: 精度高、对异常值不敏感、无数据输入假定 缺点：时间复杂度高、空间复杂度高1、当样本不平衡时，比如一个类的样本容量很大，其他类的样本容量很小，输入一个样本的时候，K个临近值中大多数都是大样本容量的那个类，这时可能就会
# 深度学习与预测数据集
## 引言
深度学习作为一种强有力的机器学习方法，近年来广泛应用于预测模型的构建。其能力在于能够处理大量复杂的数据，通过多层神经网络从中提取特征，进而进行有效的预测。本文将介绍深度学习在数据预测中的基本概念和实现步骤，并提供代码示例，以及相应的流程图和甘特图，以便读者能够更好地理解。
## 深度学习概述
深度学习是机器学习的一个子领域，通过构建深层神经网络来学习并
单神经元预测猫准确率为70%，实际上这个效果很一般，数据集的数据都是比较好的，类似这种： （我表情包随便截图的）回顾单神经元的构成： 1）传播函数，由输入x、偏置w、阈值b计算出a2）激活函数，将a映射到0~1之间的结果y，可理解为（是、否）的概率3）反向传播函数，通过y、label计算出dw、db（用以更新w和b）4）损失函数，计算y与label间的误差浅层神经网络的构成： 在浅层神经网络中，主
转载
2023-09-04 20:34:17
144阅读
能做深度预测或估计的网络好多，记一下，有时间一个个找源码和数据跑一遍。1，monodepth 无监督 有 tf 和 pytorch 代码 18，monodepth2 无监督 pytorch https://github.com/nianticlabs/monodepth2Clément Godard小哥真是优秀！2，
转载
2023-09-08 16:24:57
122阅读
目录1.文章要解决的问题：长期时间序列预测（值得研究的方向）2.解决方法(贡献，创新点)：深度分解架构（Deep Decomposition Architecture）原文部分自相关机制（Auto-correlation mechanism） 这里傅里叶相关的知识大家自己 去网上看吧，挺多的，FFT应用领域很广泛比如还有CV的图像压缩。 3.具体实验数据集概括：完成细节：参数配
摘要获取正确的像素级场景深度在各种任务中发挥着重要作用，如场景理解、自动驾驶、机器人导航、同时定位和建图、智能农业和增强现实。因此，这是过去几十年来研究的一个长期目标。获得场景深度的一种成本有效的方法是使用单目深度估计算法，从单个图像直接估计场景深度。然而，视觉方法通常产生低的推理精度和较差的可概括性，因此容易受到实际部署的影响。深度传感器以真实的场景尺度提供精确和稳健的距离测量，因此，它们更适用
转载
2023-12-20 15:27:06
8阅读
文章目录一、时间序列分割TimeSeriesSplit1、TimeSeriesSplit的分割数据集的原理2、girdsearchcv和时序数据结合二、时间序列预测需要注意的问题1、传统时序建模的方法：2、现代预测方法3、注意问题3.1 概念漂移3.2 序列的自相关性3.3 训练集和测试集的划分3.4 时间序列基本规则法-周期因子3.5 利用时间特征做线性回归其它 一、时间序列分割TimeSer
转载
2023-09-03 15:41:13
471阅读
# 深度学习与预测：一个实用的探索
深度学习作为人工智能领域的重要分支，近年来在各个领域内得到了广泛应用。尤其是在预测方面，比如天气预报、股市预测、甚至是疾病检测等，深度学习技术展示了其强大的能力和潜力。本篇文章将介绍深度学习在预测中的应用，结合简单的代码示例，帮助大家理解这一技术的基本原理和实践方法。
## 深度学习简介
深度学习（Deep Learning）是一种机器学习的分支，它使用多
原创
2024-09-08 05:42:55
157阅读
小叽导读：尽管业界对于图像处理和自然语言处理领域，在算法可解释性方向上已经取得了一些进展，但对于电商与广告领域，目前还是空白。另一方面，深度学习技术已经开始被大规模应用到广告业务中。广告是很多互联网现金流的重要来源，是核心业务。深度神经网络模型是核心业务中的核心模块，有效理解和评估这一“黑盒”算法变得非常重要。下面，我们针对可视化理解深度神经网络CTR预估模型进行探讨。主要作者：郭霖、叶卉、苏文博
转载
2023-10-24 22:09:41
39阅读
Deep learning over multi-field categorical data地址：https://arxiv.org/pdf/1601.02376.pdf 一、问题由来 基于传统机器学习模型（如LR、FM等）的CTR预测方案又被称为基于浅层模型的方案，其优点是模型简单，预测性能较好，可解释性强；缺点主要在于很难自动提取高阶组合特征携带的信息，目前一般通过特征工程来
转载
2024-05-20 17:57:46
90阅读
Use wechaty to apply pytorch model via WeChat.想法在跑深度学习模型时，我时常会感觉调用一个模型好复杂，需要写好长好长的代码，而我又没有学过小程序开发，于是想到做一个用微信快速调用模型的小玩意儿。本项目即是通过wechaty与微信通讯，利用fastapi中转数据并调用pytorch模型的实践。同时，目前该项目仅仅作为一个MVP（最小可行产品），功能可能并
转载
2023-08-22 14:38:23
166阅读
作者：Ivo Bernardo数据分析模型有不同的特点和技术，值得注意的是，大多数高级的模型都基于几个基本原理。当你想开启数据科学家的职业生涯时，应该学习哪些模型呢？本文中我们介绍了6个在业界广泛使用的模型。目前很多舆论对机器学习和人工智过度追捧，当你想建立预测模型时，这会让给你不禁思考，是不是只有很高阶的技术才能解决问题。但当你自己试着编程后才会发现，事实实际并非如此。作为一名数据工作者，你面临
转载
2023-08-22 13:00:08
66阅读
常规模型DNN常规的DNN模型，多层结构WDL【2016】特征的一阶结构与DNN部分并联，同时考虑了一阶特征和深度隐式的特征FNN【2016】使用FM预训练embeddingPNN【2016】增加内积、外积（outer product，张量积，注意与exterior product区分）结构，把内外积结构与一阶结构concat之后再进入多层神经网络，增加了特征之间的显式交叉程度DeepFM【201
转载
2023-07-23 18:58:03
297阅读
简单有效的预测网络，小白立学立会目录 作者|付松 单位|哈尔滨工业大学 讲师 研究方向|智能运维 本文解读了一种新的深度无监督领域自适应算法，即深度域不变性残差LSTM（Deep residual LSTM with Domain-invariance）。从功能上讲，深度域不变性残差LSTM是一种面向强噪声、领域差异的多维时序数据的域不变性特征学习方法。本文首先回顾了相关基础知识，然后介绍了深度域
深度学习数据回归预测教程
作为一名经验丰富的开发者，我很高兴能帮助你入门深度学习数据回归预测。下面我将为你详细介绍实现这一任务的流程，并提供相应的代码和注释。
整个流程可以分为以下几个步骤：
1. 数据准备
2. 模型构建
3. 模型训练
4. 模型评估
5. 预测结果展示
首先，我们需要准备数据。通常情况下，数据准备是整个深度学习任务中最为重要的一步。我们需要收集和整理用于训练和测试的数
原创
2024-01-09 09:43:13
109阅读
1. 背景 先来看两个例子，下面两幅图展示了百度在趋势预测方面的应用案例，一个是世界杯期间的比赛输赢预测，另一个是北京各旅游景区的游客人数预测。 这两幅图代表了大数据环境下趋势预测的典型场景，即事件预测和时序预测，本
