今天才发现kaggle的Discussion和Kernel内容区别还挺大的。我原来一直在Kernel中找解决方案。其实很多都在Discussio...
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机器学习之时间序列分析（二）：Kaggle比赛Web Traffic Time Series Forcasting
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时间序列分析-Python实例常用的时间序列数据的分析两类： ·趋势分解法 简介：将时间序列分解为趋势、周期、随机三部分，并对前两个部分使用曲线进行拟合 ...
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如何评价周志华深度森林模型这篇文章背后的思路实际上是这样的： DNN（或者说 MLP）其实就是堆起来的广义线性模型（比如 logistic，但也有其他激活函数）。它能够自...
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树回归分析
树回归：可以对复杂和非线性的数据进行建模；适用数值型和标称型数据。1、 CART：classification and regression ...
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机器学习--回归问题、决策树、随机森林、GBDT、 XGBoost零、特征工程（数据-特征-模型） 1、数据特征处理 * 数据选择 /清洗 /采样 * 数据型 / 类别型 /日期型 / 文本型特征处理 * 组合...
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7 采用stateful LSTM的相同模型
stateful LSTM的特点是，在处理过一个batch的训练数据后，其内部状态（记忆）会被作为下一个batch的训练数据的初始状态。状态LS...
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2017-8-14 LSTM时间序列
Research Blog: Harness the Power of Machine Learning in Your Browser wit...
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DIY“天气预报” | LSTM预测时间序列LSTM（Long Short-Term Memory）是长短期记忆网络，是一种时间递归神经网络，适合用来处理时间序列数据，在时间序列的预测问题...
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Faster R-CNN论文阅读笔记论文：Faster R-CNN: Towards Real-Time Object Detection with Region Proposal...
专题公告
LSTM
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