今天才發(fā)現(xiàn)kaggle的Discussion和Kernel內(nèi)容區(qū)別還挺大的。我原來一直在Kernel中找解決方案。其實(shí)很多都在Discussio...
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機(jī)器學(xué)習(xí)之時(shí)間序列分析（二）：Kaggle比賽Web Traffic Time Series Forcasting
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時(shí)間序列分析-Python實(shí)例常用的時(shí)間序列數(shù)據(jù)的分析兩類： ·趨勢分解法 簡介：將時(shí)間序列分解為趨勢、周期、隨機(jī)三部分，并對(duì)前兩個(gè)部分使用曲線進(jìn)行擬合 ...
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如何評(píng)價(jià)周志華深度森林模型這篇文章背后的思路實(shí)際上是這樣的： DNN（或者說 MLP）其實(shí)就是堆起來的廣義線性模型（比如 logistic，但也有其他激活函數(shù)）。它能夠自...
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樹回歸分析
樹回歸：可以對(duì)復(fù)雜和非線性的數(shù)據(jù)進(jìn)行建模；適用數(shù)值型和標(biāo)稱型數(shù)據(jù)。1、 CART：classification and regression ...
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機(jī)器學(xué)習(xí)--回歸問題、決策樹、隨機(jī)森林、GBDT、 XGBoost零、特征工程（數(shù)據(jù)-特征-模型） 1、數(shù)據(jù)特征處理 * 數(shù)據(jù)選擇 /清洗 /采樣 * 數(shù)據(jù)型 / 類別型 /日期型 / 文本型特征處理 * 組合...
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7 采用stateful LSTM的相同模型
stateful LSTM的特點(diǎn)是，在處理過一個(gè)batch的訓(xùn)練數(shù)據(jù)后，其內(nèi)部狀態(tài)（記憶）會(huì)被作為下一個(gè)batch的訓(xùn)練數(shù)據(jù)的初始狀態(tài)。狀態(tài)LS...
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2017-8-14 LSTM時(shí)間序列
Research Blog: Harness the Power of Machine Learning in Your Browser wit...
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DIY“天氣預(yù)報(bào)” | LSTM預(yù)測時(shí)間序列LSTM（Long Short-Term Memory）是長短期記憶網(wǎng)絡(luò)，是一種時(shí)間遞歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，適合用來處理時(shí)間序列數(shù)據(jù)，在時(shí)間序列的預(yù)測問題...
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Faster R-CNN論文閱讀筆記論文：Faster R-CNN: Towards Real-Time Object Detection with Region Proposal...
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