摘要: 作者|Christophe Pere 编译|VK 来源|Towards Datas Science 介绍 长期以来,我听说时间序列问题只能用统计方法(AR[1],AM[2],ARMA[3],ARIMA[4])。这些技术通常被数学家使用,他们试图不断改进这些技术来约束平稳和非平稳的时间序列。 几个月前 阅读全文
posted @ 2020-10-06 22:07 人工智能遇见磐创 阅读(3522) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 作者|Orhan Gazi Yalçınv 编译|VK 来源|Towards Datas Science 你可能对不同的神经网络结构有点熟悉。你可能听说过前馈神经网络,CNNs,RNNs,这些神经网络对于解决诸如回归和分类之类的监督学习任务非常有用。 但是,在无监督学习领域,我们面临着大量的问题,如 阅读全文
posted @ 2020-10-06 21:58 人工智能遇见磐创 阅读(1082) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 作者|Christopher Tao 编译|VK 来源|Towards Datas Science 作为一个使用Python作为主要编程语言的数据科学家或分析师,我相信你一定经常使用Pandas。在Jupyter Notebook上输出pandas DataFrame是非常频繁的。 然而,你有没有想 阅读全文
posted @ 2020-10-06 21:52 人工智能遇见磐创 阅读(1903) 评论(0) 推荐(0) 编辑