引言 本文介紹了一些銷量預(yù)測(cè)相關(guān)的誤差指標(biāo). 它們可以被分為兩類: 絕對(duì)誤差和絕對(duì)百分比誤差. 前2節(jié)介紹銷量預(yù)測(cè)問(wèn)題及相關(guān)概念. 第3節(jié)我們介紹3種絕對(duì)誤差, 并比較它們對(duì)...
發(fā)簡(jiǎn)信
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銷量預(yù)測(cè)中的誤差指標(biāo)分析 -
時(shí)間序列挖掘分析：tsfresh特征中文（一）
tsfresh是一個(gè)Python的時(shí)序數(shù)據(jù)特征挖掘的模塊（官網(wǎng)https://tsfresh.readthedocs.io/en/latest/index.html，安裝可用...
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[精華]Tensorflow的可視化工具Tensorboard的初步使用當(dāng)使用Tensorflow訓(xùn)練大量深層的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)時(shí)顿锰，我們希望去跟蹤神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的整個(gè)訓(xùn)練過(guò)程中的信息肺稀，比如迭代的過(guò)程中每一層參數(shù)是如何變化與分布的例衍，比如每次循環(huán)參數(shù)更新后模型在測(cè)...
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利用機(jī)器學(xué)習(xí)模型完成時(shí)間序列預(yù)測(cè)
1.簡(jiǎn)述 時(shí)間序列數(shù)據(jù)是一種典型的數(shù)據(jù)赦邻，時(shí)間序列預(yù)測(cè)方法比較多雌隅。比如ARIMA模型窘问、Prophet模型烛芬、指數(shù)平均法隧期、滑動(dòng)平均法等等痴奏。 本文采用機(jī)器學(xué)習(xí)算法，如線性回歸厌秒、隨機(jī)森...
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時(shí)間序列(time series)系列2—Prophet
1.Prophet簡(jiǎn)介 Prophet是Facebook開(kāi)源的一個(gè)關(guān)于時(shí)間序列的框架读拆。Prophet功能完善，既可以做未來(lái)預(yù)測(cè)鸵闪，也可以填補(bǔ)缺失值檐晕，并且可以檢測(cè)異常。Proph...
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機(jī)器學(xué)習(xí)項(xiàng)目流程及模型評(píng)估驗(yàn)證4.9日到現(xiàn)在一直在做Udacity的P1項(xiàng)目——波士頓房?jī)r(jià)預(yù)測(cè)蚌讼。這個(gè)項(xiàng)目讓我收獲最大的就是理清了機(jī)器學(xué)習(xí)解決問(wèn)題的整體流程辟灰，搭起一個(gè)框架，學(xué)會(huì)了尋找模型的最優(yōu)參數(shù)以及模型的...
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詳解 TensorBoard－如何調(diào)參什么是 TensorBoard TensorBoard 是 TensorFlow 上一個(gè)非炒凼酷的功能芥喇，我們都知道神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)很多時(shí)候就像是個(gè)黑盒子，里面到底是什么樣凰萨，是什么樣的結(jié)...
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天池---智慧交通預(yù)測(cè)挑戰(zhàn)賽總結(jié)（一）2017/07 -- 2017/09 天池智慧交通預(yù)測(cè)賽思路及模型總結(jié)（一） 說(shuō)在前面的話 ML的建模方法和數(shù)據(jù)處理方法看來(lái)是一個(gè)CS專業(yè)學(xué)生必備的技能了继控，但是課余時(shí)間單純的...
