DeepFM
前言源码在这个作者的githubhttps://github.com/EternalStarICe/recommendation-system-model
本文为其一个读后感。1、数据加载原始数据，除去Id和label列；13列数值特征前缀为I，26列类别特征前缀为C。def load_data():
# file_path = '
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2023-11-30 15:25:32
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# 教你如何实现 Deepar Python
在机器学习和时间序列预测领域，Deepar 是一种强大的深度学习模型。本文将引导你如何通过 Python 实现 Deepar 模型，并帮助你更好地理解每一步的流程。
## 实现流程
下面是实现 Deepar 模型的主要步骤：
| 步骤 | 描述 |
| ------ | ------
原创
2024-09-10 06:29:12
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DeepAR概述DeepAR是亚马逊提出的一种针对大量相关时间序列统一建模的预测算法，该算法采用了深度学习的技术，通过在大量时间序列上训练自回归递归网络模型，可以从相关的时间序列中有效地学习全局模型，并且能够学习复杂的模式，例如季节性、数据随时间的不确定性增长，从而对各条时间序列进行预测。DeepAR原理和实现过程 上图左边是模型的训练过程，右边是模型的预测过程。原理deepar目标是在给定历史h
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2023-08-18 11:41:49
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概述前面介绍了Prophet算法，Prophet在商业时间序列预测上有很大的优势，但是存在以下缺点：时间t上的观测值的分布只能是高斯分布无法高效处理大量相关时间序列下面开始介绍一种新的算法：亚马逊于2017年发表论文。DeepAR（Probabilistic Forecasting with Autoregressive Recurrent），这是一种将深度学习和概率模型结合起来的自回归模型。主要
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2023-08-31 21:59:08
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# DeepAR：基于深度学习的时间序列预测方法
随着信息技术的迅速发展，时间序列预测在许多领域中变得越来越重要，如金融市场、气候变化和销售预测等。DeepAR是一种基于深度学习的方法，可以有效地进行时间序列预测。本文将介绍DeepAR的基本原理以及如何在Python中实现它，并提供相关代码示例。
## 什么是DeepAR？
DeepAR是由亚马逊提出的一种方法，旨在处理高度复杂的时间序列数
在实际搭建深度学习网络中遇到很多坑，也在读别人的代码时看到很多技巧，统一做一个记录，也方便自己查阅参数配置Argparser库Argparser库是python自带的库，使用Argparser能让我们像在Linux系统上一样用命令行去设置参数，生成的parse_args对象将所有的参数打包，在多个文件中传递修改参数时非常方便import argparse
parser = argparse.
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2024-02-02 07:24:19
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本节讲深度学习用于文本和序列用于处理序列的两种基本的深度学习算法分别是循环神经网络（recurrent neural network）和一维卷积神经网络（1D convnet） 与其他所有神经网络一样，深度学习模型不会接收原始文本作为输入，它只能处理数值张量。文本向量化（vectorize）是指将文本转换为数值张量的过程。它有多种实现方法将文本分割为单词，并将每个单词转换为一个向量将文本分割为字符
DeepAR代码详析（pytorch版）实现用电量预测 – 潘登同学的RNN学习笔记 文章目录DeepAR代码详析（pytorch版）实现用电量预测 -- 潘登同学的RNN学习笔记数据集说明数据预处理代码构造模型Loss函数评估指标相关utils工具类训练模型 前言： 上次用Amazon中的glount-ts框架做了一个deepar的股价预测，但是我感觉用的是人家的API，不太好，所以今天来搂一
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2023-08-04 13:45:38
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经典排序算法图解：经典排序算法的复杂度：使用场景：1.空间复杂度 越低越好、n值较大：堆排序 O(nlog2n) O(1)2.无空间复杂度要求、n值较大：桶排序 O(n+k) O(n+k)大类一（比较排序法）：1、冒泡排序（Bubble Sort）【前后比较-交换】 python实现：d0 = [2, 15, 5, 9, 7, 6, 4, 12, 5, 4, 2, 64, 5, 6,
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2023-09-01 18:21:43
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概念算法（Algorithm）：一个计算过程，解决问题的方法时间复杂度与空间复杂度时间复杂度一个算法的优劣可以用时间复杂度与空间复杂度来衡量。通常讨论算法的复杂度：1、问题规模相同 2、机器配置相同常用大O表示法表示时间复杂性，注意它是某一个算法的时间复杂性。如何判断一个算法的时间复杂度循环减半的过程>>> O(logn)几次循环就是N的几次方的复杂度常用的时间复杂度（按效率排
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2023-06-13 21:26:34
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数据科学Apriori算法是一种数据挖掘技术，用于挖掘频繁项集和相关的关联规则。本模块重点介绍什么是关联规则挖掘和Apriori算法，以及Apriori算法的用法。此外，在小型企业场景中，我们将借助Python编程语言构建一个Apriori模型。什么是关联规则挖掘？如前所述，Apriori算法用于关联规则挖掘。现在，什么是关联规则挖掘？关联规则挖掘是一种用于识别一组项目之间的频繁模式和关联的技术。
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2023-10-27 05:00:45
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本人不是专业的python使用者，所以就不按照KNN的算法写推到代码了，直接运用机器学历里面运用得比较多，而且比较简单的sklearn包scikit-learn（简称sklearn）是目前最受欢迎，也是功能最强大的一个用于机器学习的Python库件。它广泛地支持各种分类、聚类以及回归分析方法比如支持向量机、随机森林、DBSCAN等等，由于其强大的功能、优异的拓展性以及易用性，目前受到了很多数据科学
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2023-10-13 21:29:27
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一、什么是算法算法（Algorithm）：一个计算过程，解决问题的方法二、时间复杂度、空间复杂度Ⅰ、时间复杂度时间复杂度是一个函数，它定量描述该算法的运行时间，时间复杂度常用“O”表示，时间复杂度可被称为是渐近的，它考察当输入值大小趋近无穷时的情况。呈现时间频度的变化规律，记为T(n)=O(f(n)) 指数时间：一个问题求解所需的执行时间m(n),依输入数据n呈指数倍成长（即 求解所需的执行时间呈
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2023-07-02 19:33:08
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本文翻译自：https://www.parallelpython.com/概述Parallel Python是一个python模块，提供了在SMP（具有多个处理器或核心的操作系统）和群集上并行执行python代码的机制。Parallel Python具有轻量级、易安装、易与其他python软件集成的特性。Parallel Python是用纯Python语言写的开源跨平台的模块。特征Python代码
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2023-08-16 15:52:19
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数据结构线性表包括顺序表和链表，python的list是顺序表，链表一般在动态语言中不会使用。不过链表还是会出现在各种算法题中。链表 link list单链表
逆转链表： leetcode 206
双链表循环单链表字符串 string有一个重要的点就是字符串的匹配问题，其中比较重要的是无回溯匹配算法(KMP算法)，算法比较复杂，重要的思想在于匹配过程中不回溯。实际复杂度是O(m+n), m
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2023-09-29 07:39:30
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——————1 系统概要 孤立词识别：语音只包含一个单词的英文识别识别对象：0-9以及o的英文语音 训练数据：330句话，每个字符30句话，11个字符
测试数据：110句话，每个字符10句话，11个字符模型：混合高斯模型(GMM)，k=5个分量 环境：window、Pycharm、python3.5、utils、numpy、scipy
目标：单个字符的识别准确率
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2024-01-23 23:09:15
58阅读
01 目录环境需求怎样使用本地化扩展卡尔曼滤波本地化无损卡尔曼滤波本地化粒子滤波本地化直方图滤波本地化映射高斯网格映射光线投射网格映射k均值物体聚类圆形拟合物体形状识别SLAM迭代最近点匹配EKF SLAMFastSLAM 1.0FastSLAM 2.0基于图的SLAM路径规划动态窗口方式基于网格的搜索迪杰斯特拉算法A*算法势场算法模型预测路径生成路径优化示例查找表生成示例状态晶格规划均匀极性采样
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2024-01-02 22:41:44
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## Apriori算法Python包科普
### 什么是Apriori算法？
Apriori算法是一种用于挖掘关联规则的经典算法，它通过分析数据集中物品之间的频繁项集来发现它们之间的关联关系。这种关系在市场营销、电子商务和商业数据分析中非常有用，可以帮助我们了解客户之间的购买习惯和商品之间的关联性。
### Apriori算法的原理
Apriori算法的核心思想是通过扫描数据集多次来找出
原创
2024-06-18 05:22:02
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# KNN算法Python包实现教程
## 简介
K近邻（K Nearest Neighbors）算法是一种常见的分类和回归算法，它通过计算样本之间的距离来确定新样本的类别。在这篇文章中，我将教会你如何使用Python包来实现KNN算法。
## 整体流程
下面是实现KNN算法的整体流程，我们将按照以下步骤进行操作：
| 步骤 | 描述 |
| --- | --- |
| 1 | 数据预处
原创
2024-01-20 06:37:32
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# Python Louvain算法包科普
## 介绍
Louvain算法是一种用于社区检测的算法，可以将一个网络中的节点分成不同的社区。Python Louvain算法包是一个用于实现Louvain算法的Python库，简单易用，并且性能优秀。本文将介绍Python Louvain算法包的基本原理和使用方法，并通过代码示例演示其功能。
## Louvain算法原理
Louvain算法基于
原创
2024-04-02 05:12:37
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