The Foundation of Evolutionary Machine Learning — Genetic Algorithm

文章浏览阅读7.5k次，点赞7次，收藏29次。本文介绍如何在XGBoost中使用自定义评估指标f1和准确率，配合特征加权和样本权重，同时通过随机搜索进行模型调优。作者详细展示了如何设置eval_metric，使用custom_eval函数，以及在参数搜索中的应用。

I am running an LSTM neural network in R using the keras package, in an attempt to do time series prediction of Bitcoin. The issue I'm running into is that while my predicted values seem to be reas...

文章浏览阅读2.1k次，点赞6次，收藏12次。当我们谈论预测时，经常会遇到一个现象叫做“预测滞后性”。简单来说，预测滞后性指的是预测结果往往落后于实际发生的事件。这可能是由于数据收集、模型训练、预测算法的时间延迟，或者是由于预测模型本身的特性导致的。_预测滞后

本文将介绍在MATLAB中使用LSTM长短期记忆网络预测模型时，如何解决时间滞后问题。我们将通过实例和代码，详细解释如何构建和优化模型，以减小或消除时间滞后对预测精度的影响。

我是机器学习的新手，我正在使用Keras中的LSTMs进行多变量时间序列预测。我有一个包含4个输入变量(温度、降水、露水和wind_spreed)和1个输出变量(污染)的月度时间序列数据集。利用这些数据，我提出了一个预报问题，考虑到前几个月的天气状况和污染情况，我在下个月预测了污染。下面是我的代码X = df[['Temperature', 'Precipitation', 'Dew', 'Win

时间序列预测中预测数据相较于真实数据滞后的问题该如何解决？用的lstm方法，用过emd，wd，vmd分解，效果…

BNN …

# 嘗試理解LSTM和CNN的結合 [TOC] ## 參考資料 * [Machine Learning Mastery](https://machinelearningmastery.com/cnn-

1. 训练集 acc > 测试集 acc当训练集和测试集两个loss之间的有较大的差距时，定义为高方差，如下图所示： 根本原因在于两点： 训练集和测试集的数据分布不均；模型过拟合。1.1 训练集和测试集数据分布不均训练…

【导语】因为不存在一个适用于所有情况的评价指标，所以评估预测精度（或误差）就变成了一件不是那么容易的事情。只有通过试验，才能知道哪个性能评估指标适用于当前情况。在这个过程中，你会发现每个指标都可以避开某些陷阱，但同时也容易掉进其他陷阱。今天，我们就把几大预测评价指标一一为大家分析对比，从而对它们的适用情况更了解。

文章浏览阅读1.6k次，点赞9次，收藏26次。癌症预测数据集来自，该数据集总数量为1500条，包括年龄，性别，BMI，是否抽烟等9个字段。分析目标是根据年龄，性别，BMI等身体指标对是否患有癌症进行二分类（患癌或不患癌），有离散分类特性（gender、smoking、cancerHistory等）和连续分类特征（BMI、PhysicalActivity）等。_knime roc curve

大家好，我是州懂, 长序列兴趣建模是推荐系统的核心问题, 这里梳理了下近年来长序列推荐的一些经典工作。 1. 前言随着互联网的发展, 用户在各个app上的行为数据越来越丰富, 比如, 23%的淘宝用户在5个月内点击的商…

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能不能把耗時又很手動性的數據準備工作，變得跟在Tableau Desktop裡做分析一樣直觀又有趣？Tableau Prep會說：我可以！

能否擺脫雲端依賴，將決定AI是否能像智慧型手機一樣普及到每個角落，正是NPU崛起的戰略價值，而定義這項技術的，是來自台灣的耐能智慧。

文章浏览阅读2.3w次，点赞26次，收藏80次。L1-norm (L1范数) L2-norm(L2范数)同样存在L0、L3等，L1、L2范数应用比较多。一个向量的 norm 就是将该向量投影到 [0, ∞​) 范围内的值，其中 0 值只有零向量的 norm 取到。不难想象，将其与现实中距离进行类比，在机器学习中 norm 也就总被拿来表示距离关系：根据怎样怎样的范数，这两个向量距离多远。这里怎样怎样的范数就是范数的种类，即p-norm，严格定义为：当p取1时被称为1-norm，也就是L1-norm，同理可得L2-norm。L1.._l1 norm

把一堆資料根據某些特徵（例如距離），將相似的資料聚集在一起，就是在做分群！其目的是為了讓群內差異變小，而群間差異變大，使得資料能夠去降維～群集分析的方法有很多種，讓我們一一來介紹吧！

文章浏览阅读2.4w次，点赞13次，收藏54次。本文详细介绍了箱型图的基本概念及其在数据描述中的作用，包括如何通过五数概括法来绘制箱型图，以及如何识别数据中的异常值。通过实际例子展示了箱型图在数据清洗和比较样本分布方面的优势。

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讓瀏覽器自己動起來，好像很有趣？

在 AI 常聽到 Embedding，但到底是什麼？淺顯易懂的解釋：跟學生小團體以及新創夥伴一樣！這是什麼意思呢？

最近在学习Embedding相关的知识的时候看到了一篇关于图嵌入的综述，觉得写的不错便把文章中的一部分翻译了出来。因自身水平有限，文中难免存在一些纰漏，欢迎发现的知友在评论区中指正。目录 一、图嵌入概述 二、…