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本文主要針對plotly的參數(shù)含義進(jìn)行說明，隨著plotly版本的迭代更新，部分參數(shù)的用法會(huì)有細(xì)微變化，具體參加官方文檔 一、圖表預(yù)覽 二、圖表類型 Angularaxis：...

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LSTM(Long Short Term Memory Network)長短時(shí)記憶網(wǎng)絡(luò)，是一種改進(jìn)之后的循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，可以解決 RNN 無法處理長距離的依賴的問題，在時(shí)間序列...

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1. 項(xiàng)目背景 項(xiàng)目來源于天池比賽工業(yè)蒸汽量預(yù)測 https://tianchi.aliyun.com/competition/entrance/231693/introdu...

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1. 項(xiàng)目背景 項(xiàng)目來源于天池新人賽幸福感預(yù)測賽題https://tianchi.aliyun.com/competition/entrance/231702/introdu...

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1.原理 Stacking方法是一種分層模型集成框架。以兩層為例，首先將數(shù)據(jù)集分成訓(xùn)練集和測試集，利用訓(xùn)練集訓(xùn)練得到多個(gè)初級學(xué)習(xí)器，然后用初級學(xué)習(xí)器對測試集進(jìn)行預(yù)測，并將輸出...

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1. Blending原理 Blending技術(shù)上源于Stacking Generalization。將訓(xùn)練數(shù)據(jù)進(jìn)行劃分，劃分之后的訓(xùn)練數(shù)據(jù)一部分訓(xùn)練基模型，一部分經(jīng)模型預(yù)測...

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1. XGBoost算法分析 eXtreme Gradient Boosting(XGBoost) 是為效率、計(jì)算速度和模型的表現(xiàn)而設(shè)計(jì)的一種規(guī)?？勺兊摹⑻岣甙姹镜膅rand...

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模型融合大致有以下幾類： by Freepic on Flaticon 1. 投票法（voting） 最早有兩種集合方法：均值法和投票法。投票法是解決多值輸出的問題時(shí)最常用的...

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1. 前向分布算法 前向分布算法的思路是從前向后，每一步學(xué)習(xí)一個(gè)基函數(shù)及其系數(shù)，最終逐步逼近優(yōu)化目標(biāo)函數(shù)式。 2. 梯度提升決策樹（GBDT） 梯度提升決策樹是一種迭代的決策...

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1. 統(tǒng)計(jì)特征 漁船的經(jīng)緯度序列的統(tǒng)計(jì)特征，對漁船范圍簡單刻畫 2. 漁船軌跡特征 將漁船的軌跡序列當(dāng)成文本，使用Word2Vec進(jìn)行向量表征

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1. Boosting boosting, 通常是使用同質(zhì)的弱學(xué)習(xí)器，用一種適應(yīng)性的方式進(jìn)行串行地學(xué)習(xí)并用確定性的策略將其結(jié)合起來。 2. AdaBoost AdaBoost...

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1. Bagging Bagging經(jīng)常采用的是同質(zhì)的weak learners， models之間是相互獨(dú)立的平行狀態(tài)。相對比，Boosting的models間是串行狀態(tài)。...

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海上復(fù)雜環(huán)境造成設(shè)備故障產(chǎn)生信號錯(cuò)誤或是數(shù)據(jù)丟失等現(xiàn)象經(jīng)常發(fā)生，可采用3-sigma算法來判斷異常值。 正態(tài)分布數(shù)據(jù)，99.73%的數(shù)據(jù)都集中在 [mean - 3*std,...

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1. 常用工具的安裝（MacOS系統(tǒng)） shapely :conda install -c conda-forge shapely geopandas :pip instal...