项目目标 由于大气运动极为复杂，影响天气的因素较多，而人们认识大气本身运动的能力极为有限，因此天气预报水平较低，预报员在预报实践中，每次预报的过程都极为复杂，需要综合分析，并预报各气象要素，比如温度、降水等。本项目需要训练一个二分类模型，来预测在给定天气因素下，城市是否下雨。 数据说明 本数 ...

很久之前做的东西了，最近做了一个人脸相似度检测，里面用到了这里的一个模型，所以抽个空把人脸年龄检测的思路总结一下。 与其他CNN分类问题类似，人脸年龄预测无非就是将人脸分为多个类别，然后训练卷积神经网络，最后利用训练好的卷积神经网络进行分类即可。 但是在人脸年龄分类方面，有几个比较 ...

谷歌研究员提出使用机器学习方法预测未来短时间内的天气。此方法虽然处于早期发展阶段，但效果已经优于传统模型。 前言 天气总是会或轻或重地影响人们的日常生活，而天气预报的准确性会极大影响人们应对天气的方式。天气预报可以告知人们是否应当选取一条不同的上班路线、是否应该重新安排周末野餐 ...

原文链接：http://tecdat.cn/?p=22673 原文出处：拓端数据部落公众号 方法 Prophet异常检测使用了Prophet时间序列预测。基本的Prophet模型是一个可分解的单变量时间序列模型，结合了趋势、季节性和节假日效应。该模型预测还包括一个围绕估计的趋势部分 ...

Dynamic Network Link Prediction by Learning Effective Subgraphs using CNN-LSTM 摘要：现有的方法大多涉及整个网络和目标环节，这导致高计算成本。本文旨在通过使用深度学习方法提出一个新的框架来解决这些问题 ...

前言：模式识别问题 模式函数是一个从问题定义域到模式值域的一个单射。 从简单的贝叶斯方法，到只能支持二分类的原始支持向量机，到十几个类的分类上最好用的随机森林方法，到可以支持 ...

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Time Series Anomaly Detection in Network Traffic: A Use Case for De ...