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代码如下： 阅读全文
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我摘录的代码。 原文：https://sefiks.com/2018/03/21/autoencoder-neural-networks-for-unsupervised-learning/ Previously, we’ve applied conventional autoencoder to 阅读全文
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from:http://www.cnblogs.com/freeweb/p/6548208.html 补充：在我mac上的加速效果： 最初：runing1 time: 0.233466 sruning2 time: 0.930724 s使用Cython编译：runing1 time: 0.17852 阅读全文
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按照某特定string字段长度过滤： Applied to filex.csv: the code above prints 或者是： 最灵活的是用apply： 直接按照row过滤！ 阅读全文
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SIMD指令集 from：https://zhuanlan.zhihu.com/p/31271788 SIMD，即Single Instruction, Multiple Data，一条指令操作多个数据．是CPU基本指令集的扩展．主要用于提供fine grain parallelism，即小碎数据的 阅读全文
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https://software.intel.com/en-us/daal-programming-guide-datasource-featureextraction-py csv里的3行示例数据（***为期望获取的数据）： 输出结果： printNumericTable的实现代码：printNu 阅读全文
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data download: https://github.com/nicolasmiller/pyculiarity/blob/master/tests/raw_data.csv 数据集样子： 做了shift处理前后： 代码： 可以看到相关系数！ 重构代码，使其可以预测未来： 绘图： 尤其关键的是 阅读全文
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补充：https://bmcbioinformatics.biomedcentral.com/articles/10.1186/1471-2105-15-276 如果用arima的话，还不如使用随机森林。。。 原文地址：https://medium.com/open-machine-learning 阅读全文
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实验了效果，下面的还是图像的异常检测居多。 https://github.com/LeeDoYup/AnoGAN https://github.com/tkwoo/anogan-keras 看了下，本质上是半监督学习，一开始是有分类模型的。代码如下，生产模型和判别模型： 对于无监督GAN就搞不定了！ 阅读全文
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demo: demo2代码如下： 效果图： 原始数据图： 红色为检测出来的异常点： 阅读全文