当前标签：机器学习

MAP 最大后验——利用经验数据获得对未观测量的点态估计

bonelee 2018-09-04 11:45 阅读:494 评论:0 推荐:0

MAPE 平均绝对百分误差

bonelee 2018-09-03 16:49 阅读:27814 评论:0 推荐:0

facebook开源的prophet时间序列预测工具---识别多种周期性、趋势性（线性，logistic）、节假日效应，以及部分异常值

bonelee 2018-09-03 11:06 阅读:26595 评论:0 推荐:3

Dlib——C++机器学习库，有传统机器学习的，也有深度学习的

bonelee 2018-08-30 14:49 阅读:5990 评论:0 推荐:0

ARIMA模型——本质上是error和t-?时刻数据差分的线性模型！！！如果数据序列是非平稳的，并存在一定的增长或下降趋势，则需要对数据进行差分处理!ARIMA（p，d，q）称为差分自回归移动平均模型，AR是自回归， p为自回归项； MA为移动平均，q为移动平均项数，d为时间序列成为平稳时所做的差分次数

bonelee 2018-08-23 14:14 阅读:4184 评论:0 推荐:1

Holt-Winters模型原理分析

bonelee 2018-08-08 11:48 阅读:10753 评论:1 推荐:0

时间序列挖掘-预测算法-三次指数平滑法(Holt-Winters)——三次指数平滑算法可以很好的保存时间序列数据的趋势和季节性信息

bonelee 2018-08-08 11:48 阅读:6912 评论:0 推荐:0

Isolation Forest原理总结

bonelee 2018-07-25 20:01 阅读:6517 评论:1 推荐:0

卡尔曼滤波——基本假设（1）线性系统（2）高斯分布根据x(t) 求解x（t+1)

bonelee 2018-06-21 20:19 阅读:4244 评论:0 推荐:2

使用GridSearchCV寻找最佳参数组合——机器学习工具箱代码

bonelee 2018-06-08 10:09 阅读:670 评论:0 推荐:0

python里混淆矩阵左下角为漏报，右上角为误报

bonelee 2018-06-06 11:39 阅读:387 评论:0 推荐:0

ROC曲线是通过样本点分类概率画出的例如某一个sample预测为1概率为0.6 预测为0概率0.4这样画出来，此外如果曲线不是特别平滑的话,那么很可能存在过拟合的情况

bonelee 2018-06-06 11:16 阅读:3066 评论:0 推荐:0

PCA算法详解——本质上就是投影后使得数据尽可能分散（方差最大），PCA可以被定义为数据在低维线性空间上的正交投影，这个线性空间被称为主⼦空间（principal subspace），使得投影数据的⽅差被最⼤化（Hotelling, 1933），即最大方差理论。

bonelee 2018-06-02 23:09 阅读:5221 评论:0 推荐:2

tlflearn 编码解码器 ——数据降维用

bonelee 2018-06-01 15:16 阅读:526 评论:0 推荐:0

数据挖掘的步骤——降维处理前一定记得进行无量纲化处理

bonelee 2018-06-01 14:30 阅读:2336 评论:0 推荐:0

BAT机器学习面试1000题系列

bonelee 2018-05-31 14:09 阅读:2890 评论:0 推荐:0

MLPClassifier 隐藏层不包括输入和输出

bonelee 2018-05-26 10:28 阅读:7375 评论:0 推荐:0

StratifiedShuffleSplit 交叉验证

bonelee 2018-05-26 10:01 阅读:3664 评论:0 推荐:2

kaggle 欺诈信用卡预测——不平衡训练样本的处理方法综合结论就是：随机森林+过采样（直接复制或者smote后，黑白比例1:3 or 1:1）效果比较好！记得在smote前一定要先做标准化！！！其实随机森林对特征是否标准化无感，但是svm和LR就非常非常关键了

bonelee 2018-05-25 10:47 阅读:9493 评论:5 推荐:0

cluster KMeans need preprocessing scale????

bonelee 2018-05-24 19:56 阅读:824 评论:0 推荐:0