爱恋1997

本期我们有幸邀请到中国矿业大学（北京）博士、云智慧智能研究院算法工程师徐同学，从时序序列分类的概念、研究意义、基本框架及算法总结四个方面带来对时间序列分类算法的总结概述。

继续补充了数据探索的方法，了解使用标识符的方法分割训练集和测试集。但是我们现在只有纯随机的分割，是否有更加好的分割方法呢？

导读：前期在做一些机器学习的预研工作，对一篇迁移随机森林的论文进行了算法复现，其中需要对sklearn中的决策树进行继承和扩展API，这就要求理解决策树的底层是如何设计和实现的。

本文已参与「新人创作礼」活动，一起开启掘金创作之路。 简介： 梯度下降法(Gradient Descent)严格地说其实不能算是一种机器学习的算法，而是属于一种优化算法，其目的在于基于搜索最小化一个损

导读：从事数据挖掘相关工作的人肯定都知道XGBoost算法，这个曾经闪耀于数据挖掘竞赛的一代神器，是2016年由陈天齐大神所提出来的经典算法。

导读：作为一名数据分析师，当我初次接触数据分析三剑客（numpy、pandas、matplotlib）时，感觉每个库的功能都很多很杂，所以在差不多理清了各模块功能后便相继推出了各自教程

导读：本文主要介绍3种集成学习算法的原理及重要公式推导部分，包括随机森林（Random Forest）、自适应提升（AdaBoost）、梯度提升（Gradient Boosting）。

本篇增加了创建数据测试集的方法，同时我们也不再只是快速浏览数据，而是要深入数据探索。让我们能够以可视化的方式，去寻找更多规律。

本文已参与「新人创作礼」活动，一起开启掘金创作之路。 问题背景 研究背景 我们身处在一个信息爆炸的时代，从看书看报，到看直播、刷微博、短视频，信息的体量越加庞大，信息呈现的形式越加丰富。我们享受信息便