思維導圖如下： 在機器學習應用中，特征工程扮演重要的角色驶兜，可以說特征工程時機器學習應用的基礎尺借。我們都知道油宜，數(shù)據(jù)和特征決定了機器學習算法的上限扛或，而模型和算法只是不斷逼近這個上限...
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美團機器學習實踐第二章-特征工程總結 -
機器學習&人工智能博文鏈接匯總?? 周日到周四更新 ?? 145 蝸牛的歷程： [入門問題][機器學習][聊天機器人][好玩兒的人工智能應用實例][TensorFlow][深度學習][強化學習][神經(jīng)網(wǎng)絡][...
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用 LSTM 做時間序列預測的一個小例子
問題：航班乘客預測數(shù)據(jù)：1949 到 1960 一共 12 年瘫析，每年 12 個月的數(shù)據(jù)江醇，一共 144 個數(shù)據(jù)佛寿，單位是 1000下載地址目標：預測國際航班未來 1 個月的乘客數(shù)...
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機器學習與時間序列預測前言 在所有的預測問題里面幌墓，時間序列預測最讓我頭疼。 做時間序列預測冀泻，傳統(tǒng)模型最簡便常侣，比如Exponential Smoothing和ARIMA。但這些模型一次只能對一組時間...
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Attention機制概念整理深度學習中的注意力機制（Attention Macheanism）： Attention機制較為廣泛的應用是為了解決LSTM長輸入序列在編碼成固定長度向量后弹渔，解碼受限于該固定...
