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【译文】时间序列预测的基本原理本文详细说明了进行时间序列预测的步骤。 我们被随处可见的模式所包围，人们可以注意到四季与天气的关系模式，以交通量计算的交通高峰期的模式，你的心跳或者是股票市场和某些产品的销售...
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供应链的三道防线：需求预测、库存计划、供应链执行读书笔记（3/6)
【小贴士16】一线销售做预测vs.主教练兼任总经理 1. 摒弃一刀切的预测方法，按照需求的特点对产品分类，区别对待，分别由合适的职能（计划或销售）来主导需求预测。对于需求频繁...
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机器学习(十):EM算法与GMM算法原理及案例分析一、简介 EM算法 最大期望算法(Expectation-maximization algorithm，简称EM，又译期望最大化算法)在统计中被用于寻找依赖于不可观察的隐性变...
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03 EM算法 - EM算法流程和直观案例02 EM算法 - K-means算法回顾、EM概述 利用EM算法处理聚类问题的步骤： 样本数据x={x1,x2,...,xm}，联合分布p(x,z;θ)，条件分布p(z|x...
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由浅入深理解 RNN本篇文章由浅入深地介绍了RNN的模型，适合有一定机器学习基础，想由浅入深地理解RNN的同学。本文目前写了主要框架，遇到不理解的地方，建议打开参考文献进行扩展阅读。 对于自然语...
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R&S | 深度讨论FM和FFM：不仅是推荐我看到很多人都已经写过有关FM(Factorization Machine)和FFM(Field-aware Factorization Machine)模型的原理和实现方法...
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推荐系统遇上深度学习(三)--DeepFM模型理论和实践推荐系统遇上深度学习系列：推荐系统遇上深度学习(一)--FM模型理论和实践：https://www.jianshu.com/p/152ae633fb00[https://ww...
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逻辑回归与极大似然估计
寄语：争取每天都写一些深度学习的笔记，学有所获。 逻辑回归定义 由于为非凸函数，存在很多局部最小值，用常规的可能难以求解全局最小值，因此使用极大似然估计来求解代价函数，从而求...
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浅谈Flink基于RocksDB的增量检查点（incremental checkpoint）机制Intro Flink之所以能够做到高效而准确的有状态流式处理，核心是依赖于检查点（checkpoint）机制。当流式程序运行出现异常时，能够从最近的一个检查点恢复，从而最大...
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（数据结构）十分钟搞定时间复杂度（算法的时间复杂度）我们假设计算机运行一行基础代码需要执行一次运算。 那么上面这个方法需要执行 2 次运算 这个方法需要 (n + 1 + n + 1) = 2n + 2 次运算。 我们把 算...
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机器学习面试之有必要手推SVM吗（1）？1 单刀直入，先回答有必要吗？ 最近和许多朋友交流，发现当前机器学习应聘时，手推SVM这道题已经越来越像快速排序一样，成为必点菜了。 那么，手推SVM是不是必要的呢？正反双方...
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CART 分类与回归树本文结构： CART算法有两步 回归树的生成 分类树的生成 剪枝 CART － Classification and Regression Trees 分类与回归树，是二叉树...
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【转载】Scikit-learn：数据预处理Preprocessing data
https://blog.csdn.net/pipisorry/article/details/52247679 http://blog.csdn.net/pipisorry...
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小白也能看懂的BP反向传播算法之Towards-Backpropagation
本文相关代码可以从Backpropagation下载 想要理解backpropagation反向传播算法，就必须先理解微分！本文会以一个简单的神经元的例子来讲解backpro...
