選擇最佳模型,輕松上手 GBDT、LightGBM、XGBoost、AdaBoost ??!
2025/01/08
GBDT、LightGBM、XGBoost 和 AdaBoost 都屬于提升樹 (Boosting) 算法。它們通過逐步訓練一系列弱學習器(通常是決策樹),并將這些弱學習器組合成一個強學習器,以提高模型的準確性。其主要優(yōu)勢包括對復雜數據結構...
通透!十大時間序列模型 最強總結 ??!
【AI驅動】
咱們今兒和大家聊的十種最常見的時間序列模型有: 自回歸移動平均模型(ARMA) 自回歸積分滑動平均模型(ARIMA) 季節(jié)性自回歸積分滑動平均模型(SARIMA) 向量自回歸模型(VAR) 廣義自回歸條件異方...
2025/01/08
十大回歸算法模型 最強總結 !!
【AI驅動】
在之前總結過很多回歸算法的原理和案例,今兒對之前的內容進行了優(yōu)化,大家一起來看~ 首先,回歸算法在數據分析中至關重要,因為它們幫助我們預測連續(xù)變量并量化變量間的關系。通過建模復雜的依賴關系,回歸算法為決策提供了科學依據,從而支持業(yè)務優(yōu)...
2025/01/08
突破最強算法模型,Transformer ??!
【AI驅動】
簡單來說,Transformer 是一種神經網絡模型,在機器翻譯、語言理解等任務中表現(xiàn)特別好。它的核心思想是自注意力機制(Self-Attention),能夠處理句子中的所有詞并理解它們之間的關系。 開始,咱們用一個淺顯易懂的...
2025/01/08
【AI驅動】
最近幾天,對于XGBoost的討論,也是久居不下,XGBoost的重要程度不言而喻。 現(xiàn)在工業(yè)界使用的場景特別多,那咱們針對其重要的方面進行一個詳細的闡述~ 簡單來說,XGBoost 是一種非常非常強大的機器學習算法,全稱叫做 ...
2025/01/08
突破最強算法模型,GBDT !!
【AI驅動】
今兒給大家分享另外一個非常重要的算法:GBDT !~ 首先說,GBDT (Gradient Boosting Decision Tree) 是一種集成學習算法,它通過組合多個決策樹模型來提升預測效果。這個名字有點復雜,但其實它...
2025/01/08
GBDT、XGBoost、LightGBM,樹模型全面對比 ??!
【AI驅動】
今兒再來和大家聊聊GBDT、XGBoost和LightGBM的區(qū)別和聯(lián)系~ GBDT(Gradient Boosting Decision Trees)、XGBoost(eXtreme Gradient Boosting)和Light...
2025/01/08
突破XGBoost,XGBoost在股票市場趨勢預測中的應用 !!
【AI驅動】
今兒和大家聊一個基于XGBoost的綜合案例,帶大家進一步理解XGBoost的應用~ 案例標題:XGBoost在股票市場趨勢預測中的應用。 股票市場一直被認為是高度不確定性和復雜性的代表。其價格波動受多種因素影響,包括宏觀經濟數...
2025/01/08
【AI驅動】
SVR核心概念 SVR 是一種基于支持向量機(SVM)的回歸模型,用來解決回歸問題。它的目標是找到一個最優(yōu)的回歸線(或高維空間中的超平面),使得大多數數據點離這條線的距離都在一定的容忍范圍內。 首先,我們用一個簡單的例子來解釋。...
2025/01/08
【AI驅動】
整篇文章從最開始的簡單解釋到最后的完整案例,給大家做一個詳細的解釋。 首先,LightGBM(Light Gradient Boosting Machine)主要用于回歸、分類等任務。它特別擅長處理大型數據集,并且速度非常快。Ligh...
2025/01/08
突破最強分類算法,高斯混合模型!!
【AI驅動】
要理解高斯混合模型,我們先來看什么是高斯分布。你可以把高斯分布想象成一個鐘形曲線,表示某個現(xiàn)象的概率分布,像身高、體重這樣的數據通常符合高斯分布。大多數人的身高集中在平均值附近,少數人的身高偏高或偏低,形成一個鐘形的概率分布。 高斯混...
2025/01/08
突破最強時間序列模型,移動平均!!
【AI驅動】
什么是移動平均? 移動平均(Moving Average,簡稱MA)其實就是一種「平滑」數據的方法。你可以把它想象成,通過取一段時間內的數據平均值,來讓這些數據看起來不那么波動,這樣可以幫助我們看到數據的整體趨勢,而不是被某些極端數值...
2025/01/08
突破最強時間序列模型,自回歸滑動平均!!
【AI驅動】
1. 什么是「時間序列」? 時間序列就是隨著時間變化的數據。例如: 每天的氣溫記錄 每小時的股票價格 每周的店鋪銷售額 這些數據都有一個特點——它們是按照時間順序排列的,并且通常前面的數據會影響后面的數據。...
2025/01/08
突破最強集成算法模型,Adaboost!!
【AI驅動】
工作原理 假設你是一位老師,想知道班上50個學生會不會通過考試。單靠你自己去預測每個人的成績可能不準,所以你決定請幾個同事幫忙預測。 第一步:建立第一個預測模型 你的第一位同事A來了。他根據以往經驗對每個學生的通過與否做了...
2025/01/08
【AI驅動】
1. 自回歸模型 原理介紹 自回歸模型 (AR) 是時間序列分析中的一種線性回歸模型,假設時間序列的當前值可以通過前一時刻及其之前的觀測值的線性組合來預測。 核心公式 自回歸模型的公式為: 優(yōu)缺點和適用...
2025/01/08
突破LSTM!時間序列預測 ?。?/h5>
【AI驅動】
1. 基本原理 簡單來說,LSTM 是 RNN 的一種,它通過引入“記憶單元”來捕捉長時間的依賴關系,使其在處理長期依賴問題時非常有效。對于天氣數據的預測,LSTM特別適用,因為天氣數據是高度時序依賴的。 例如,某一天的溫度和濕...
2025/01/08
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