机器学习中空间和时间自相关的分析：从理论基础到实践应用
空间和时间自相关是数据分析中的两个基本概念,它们揭示了现象在空间和时间维度上的相互依赖关系。这些概念在各个领域都有广泛应用,从环境科学到城市规划,从流行病学到经济学。本文将探讨这些概念的理论基础,并通过一个实际的野火风险预测案例来展示它们的应用。
图1: 空间自相关的不同模式:(a) 负自相关,(b) 无明显自相关,(c) 正自相关。
https://avoid.overfit.cn/post/696a8a440bf146908c8be20f31bdeb7c
【推荐】国内首个AI IDE，深度理解中文开发场景，立即下载体验Trae
【推荐】编程新体验，更懂你的AI，立即体验豆包MarsCode编程助手
【推荐】抖音旗下AI助手豆包，你的智能百科全书，全免费不限次数
【推荐】轻量又高性能的 SSH 工具 IShell：AI 加持，快人一步
· 全程不用写代码，我用AI程序员写了一个飞机大战
· DeepSeek 开源周回顾「GitHub 热点速览」
· 记一次.NET内存居高不下排查解决与启示
· MongoDB 8.0这个新功能碉堡了，比商业数据库还牛
· 白话解读 Dapr 1.15：你的「微服务管家」又秀新绝活了
2023-10-20 使用Pytorch Geometric 进行链接预测代码示例
2022-10-20 谷歌AudioLM :通过歌曲片段生成后续的音乐