Keras 中使用 LSTM 进行多元时间序列预测
颜色突出显示，表示为“浅绿色”，对应于预测期间。这种视觉区别有助于轻松识别整个图中的预测部分。生成的图清楚地表示了模型的性能，可以对预测值和实际值进行直观比较，并突出显示预测期间以供进一步分析
2 个月 前
本周Github有趣开源项目：Rspress等6个
。
[*]自动重新连接和实时延迟估计。
[*]预测回声可实现更快的本地编辑（类似于 Mosh）。
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日志文件荧光笔。用颜色突出突出显示日志中的数字、日期、IP 地址
5 个月 前
基于事件日志的流程挖掘简介 - Chaudhuri
流程比采访流程利益相关者创建的流程更可靠。 事件日志揭示了真实的过程，而不是它的行为者如何看待它。可以发现异常情景（很可能在访谈中被忽略），并突出整体流程绩效。此流程发现方案为将来的流程分析和改进提供
4 年 前
电信中的十大数据科学用例 -KDnuggets
实时的响应。 预测分析 电信公司应用了预测分析，以获取有价值的见解，以更快，更好地制定数据驱动型决策。了解客户的偏好和需求可以更好地了解客户。预测分析使用历史数据来构建预测。数据的质量越好
3 年 前
数据分析与机器学习
、诊断性、预测性和规范性分析。数据分析提供了许多优势，例如做出明智的决策、发现潜在的商机、简化流程以及获得竞争优势。然而，必须承认数据分析也存在一定的局限性，包括对结构化数据的要求、潜在的偏见以及处理
2 个月 前
使用Prometheus和Grafana进行系统监控和预测 - flightaware
Hyperfeed是FlightAware的核心航班跟踪引擎。它的输出为公司最突出的产品提供了动力：网站上的 航班页面 ， Firehose ， FlightXML 和 航班警报
3 年 前
美国在卫健等民生领域应用AI预测因果关系的失败经验教训以及能判断因果的AI新方法 -ssir
AI将显示它如何打开纯预测性AI模型在其中运行的黑匣子。因果AI可以超越相关性，以突出因果之间的精确关系。 试图检验因果关系的随机对照试验 在卫生健康医保部门中，检验因果关系的重要性都不是新的
3 年 前
什么是商业管理计划模板？
。人力资源部门还为员工制定公司政策。它突出或增强员工的才能，以便为成功的企业提供更多机会。 财务分析模板 是对您的业务的业务成功、项目目标、预算和其他财务相关活动的评估，以确定业务绩效。 类型
2 年 前
如何建立企业级别的机器学习模型服务器？- kdnuggets
。 在本文中，我们重点介绍模型服务器，这是实时或脱机运行的机器学习服务的核心软件。有两种用于服务机器学习模型的常用方法： 第一种方法将模型计算嵌入到Web服务器（例如Flask）中，作为专用于预测服务的
3 年 前
为理解世界而创造的结构：满足确定性心理的幻象工具 - Thea
的组织、流程和惯例的构建现实。不确定性人工制品侧重于突出细微差别、复杂性和不可预测性，这些在确定性人工制品的构建中必然会被扁平化和静音。我们可以使用不确定性人工制品来提醒人们，确定性是一种结构，有时
2 年 前
网上体育彩票行业的编程语言：Go与Erlang/Elixir比较
利用其提供令人印象深刻的并发能力。 Go也为并发提供了很好的支持，尤其是在将其与Ruby，Python或C++进行比较时这方面更突出。然而，对于大并发请求需要高 可用性 和低延迟的后端，就像在线
6 年 前
ChatGPT最有可能取代的10个职位 - insider
，因为它需要一定程度的人类判断才能理解客户或雇主的需求。 4、市场研究分析师 AI 擅长分析数据和预测结果。这就是为什么市场研究分析师可能容易受到人工智能驱动的变化的影响。 市场研究分析师
1 年 前
使用 PyMC 进行简单的欺诈检测
使用PyMC 和贝叶斯统计作为机器学习的替代方案。 在我最近的一个项目中，我们面临着数据非常有限的预测问题。每组数据都需要花费专家数小时来编制，结果并不总是成功的。因此，我们正在寻找一种工具来
1 年 前
Python中使用LightGBM
的预测模型。梯度提升背后的关键思想是依次向模型中添加新的弱学习器，每个后续学习器都会纠正其前辈所犯的错误。这种迭代方法产生的集成模型比单个基础模型更准确、更稳健。
LightGBM由微软的
2 个月 前
Shopify 2021年电子商务发展趋势简报
线下购物使客户能够与产品实时互动。随着技术的进步和 AR 等替代现实的引入，这现在可以数字化了。2019 年全球 AR 购物市场的估值为 12.4 亿美元。在 2019 年至 2027 年的预测期内
2 年 前