引言 本文介绍了一些销量预测相关的误差指标. 它们可以被分为两类: 绝对误差和绝对百分比误差. 前2节介绍销量预测问题及相关概念. 第3节我们介绍3种绝对误差, 并比较它们对...
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销量预测中的误差指标分析 -
时间序列挖掘分析：tsfresh特征中文（一）
tsfresh是一个Python的时序数据特征挖掘的模块（官网https://tsfresh.readthedocs.io/en/latest/index.html，安装可用...
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[精华]Tensorflow的可视化工具Tensorboard的初步使用当使用Tensorflow训练大量深层的神经网络时，我们希望去跟踪神经网络的整个训练过程中的信息，比如迭代的过程中每一层参数是如何变化与分布的，比如每次循环参数更新后模型在测...
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利用机器学习模型完成时间序列预测
1.简述 时间序列数据是一种典型的数据，时间序列预测方法比较多。比如ARIMA模型、Prophet模型、指数平均法、滑动平均法等等。 本文采用机器学习算法，如线性回归、随机森...
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时间序列(time series)系列2—Prophet
1.Prophet简介 Prophet是Facebook开源的一个关于时间序列的框架。Prophet功能完善，既可以做未来预测，也可以填补缺失值，并且可以检测异常。Proph...
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机器学习项目流程及模型评估验证4.9日到现在一直在做Udacity的P1项目——波士顿房价预测。这个项目让我收获最大的就是理清了机器学习解决问题的整体流程，搭起一个框架，学会了寻找模型的最优参数以及模型的...
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详解 TensorBoard－如何调参什么是 TensorBoard TensorBoard 是 TensorFlow 上一个非常酷的功能，我们都知道神经网络很多时候就像是个黑盒子，里面到底是什么样，是什么样的结...
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