大数据分析的技术和方法：从深度学习到机器学习
大数据分析是指利用计算机技术对庞大复杂的数据集进行分析、处理和挖掘，从中发现潜在的信息和价值。目前，大数据分析技术已经广泛应用于商业、医疗、金融等领域，并且已经成为了企业和组织中不可或缺的一环。深度学习作为一种新兴的大数据分析技术，主要通过构建神经网络模型来识别数据中的模式和规律。在大数据分析中，深度学习可以用于图像识别、自然...
边缘AI新方法TinyML，超低功耗，存储占用KB计，在边缘设备上进行机器学习
选自：towardsdatascience人工智能 AI 正在加快速度从云端走向边缘，进入到越来越小的物联网设备中。而这些物联网设备往往体积很小，面临着许多挑战，例如功耗、延时以及精度等问题，传统的机器学习模型无法满足要求，那么微型机器学习又如何呢？在 NASA 的推动下，小型化的电子产品成为了一个完整的消费品行业。现在我们可以把贝多芬的全部音乐作品放在翻领针上用耳机听。——天体物理学家兼科学评....
Kaggle M5 Forecasting:传统预测方法与机器学习预测方法对比(三)
机器学习使用机器学习方法，首先需要特征数据以及指标数据。在本文中，基于时间序列数据构造特征数据如下：特征数据1：滞后数据。选择 7 天前的 demand 数据作为特征数据。特征数据2：移动平均数据。选择 7 天前至 14 天之前的 demand 移动平均值数据作为特征数据。特征数据3：月销售均值特征数据4：每月销售最大值特征数据5：每月销售最小值特征数据6：每月销售最大值与最小值的差值特征数据7....
Kaggle M5 Forecasting:传统预测方法与机器学习预测方法对比(二)
双指数平滑方法单指数平滑方法只使用了一个平滑系数 ，而双指数平滑方法则引入了第二个平滑系数 ，以反映数据的趋势。使用双指数平滑方法，我们需要定义 seasonal_periods。具体代码如下： t0 = time.time() model_name='Double Exponential Smoothing' #train doubleExpSmooth_model = Exponential....
Kaggle M5 Forecasting:传统预测方法与机器学习预测方法对比（一）
本文使用的数据集来自 kaggle：M5 Forecasting — Accuracy。该数据集包含有 California、Texas、Wisconsin 三个州的产品类别、部门、仓储信息等。基于这些数据，需要预测接下来 28 天的每日销售量。本文代码 github见最后部分涉及到的方法有：单指数平滑法双指数平滑法三指数平滑法ARIMASARIMASARIMAXLight Gradient B....
8个经过证实的方法：提高机器学习模型的准确率
来自 http://datartisan.com/article/detail/74.html 导语： 提升一个模型的表现有时很困难。如果你们曾经纠结于相似的问题，那我相信你们中很多人会同意我的看法。你会尝试所有曾学习过的策略和算法，但模型正确率并没有改善。你会觉得无助和困顿，这是90%的数据科学家开始放弃的时候。 不过，这才是考验真本领的时候！这也是普通的数据科学家跟大师级数据科学家的...
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