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    现有的时间序列预测方法大致可以分为两类。第一类是经典的时间序列模型，如Box等人（2015年）、Ray（1990年）、Seeger等人（2017年）和Seeger、Salinas和Flunkert（2
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  • （AAAI2021）ShapeNet(MTSC)论文精读——不仅仅是翻译
    简介 这是一篇来自2021年AAAI的会议文章，主要讲述的是一种基于Shapelet的MTSC(Multivariate Time Series Classfication)的方法。
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  • 深度学习实战100例1：基于LSTM模型的锂电池寿命预测
    大家好，我是Peter~ 本文是一个深度学习的实战案例：基于长短期记忆模型LSTM的Li电池寿命预测 导入库 在Python中进行机器学习建模，通常需要以下一些库： NumPy：这是Python的一个
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  • 时间序列预测中交互项的综合指南
    由于时间序列数据固有的复杂性和不可预测性，对其建模可能具有挑战性（也很有吸引力）。例如，时间序列中的长期趋势可能会因某些事件而发生剧烈变化。回想一下全球疫情开始时，航空公司或实体店等企业的客户数量和销
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  • Tubi 时间序列 KPI 的异常值检测
    作为全球最大的流媒体服务之一，Tubi 保持稳定增长，并始终关注对业务发展至关重要的前沿趋势。基于此，Tubi 数据科学团队创建了一套全新警报对 KPI 异常值和趋势进行检测。
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    使用 DolphinDB 训练机器学习模型，并用 DolphinDB 流数据处理工具进行实时数据预测，能够实现网约车行程时间的预测。快来看看吧~
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  • 一些比较优秀的机器学习算法的汇总
    本文已参与「新人创作礼」活动，一起开启掘金创作之路。 English Version 机器学习项目 1 预测 1.1 时间序列预测 项目名称 项目介绍 LSTM 使用LSTM神经网络进行时间序列数据预
    人工智能