1、ACF y(t,s)=E(Xt-µt)(Xs-µs) 定义ρ(t,s)为时间序列的自相关系数，为ACF ρ(t,s)=y(t,s)/sqrt(DXt * DXs) E为期望，D为方差 ...

一、时间序列分析 北京每年每个月旅客的人数，上海飞往北京每年的游客人数等类似这种顾客数、访问量、股价等都是时间序列数据。这些数据会随着时间变化而变化。时间序列数据的特点是数据会随时间的变化而变化。 ...

一、背景描述 最近python的tensorflow项目要弄到线上去。网络用的Tensorflow现成的包。数据用kaggle中的数据为例子。 数据地址： https://www.kaggle. ...

首先看几个问题 1、实现参数的稀疏有什么好处？ 一个好处是可以简化模型、避免过拟合。因为一个模型中真正重要的参数可能并不多，如果考虑所有的参数作用，会引发过拟合。并且参数少了模型的解释能力会变强。 ...

一、DNN 简介 DNN一共可以分为三层。 输入层（input layer） 隐藏层（hidden layer） 输出层（output layer） DNN的 ...

这样记录东西没有任何意义，研究一下起源，应用，多带思考才有价值 一、大数定理 （1）小数定律： 如果统计数据很少，那么事件就表现为各种极端情况 而这些情况都是偶然事件 跟它的期望值 ...

一、算法简介 均值漂移算法首先找到一个中心点center（随机选择），然后根据半径划分一个范围 把这个范围内的点输入簇c的标记个数加1 在这个范围内，计算其它点到这个点的平均 ...

一、滑动平均 公式（窗口为7）： 也就是说7个数做一次平均 二、指数平均 公式： 其中 因此 也就是说离本点越近，考虑的权重也越大。 python code ...

摘自： https://pengfoo.com/post/machine-learning/2017-01-24 一、简介 在ARMA/ARIMA这样的自回归模型中，模型对时间序列数据的平 ...

简介 在推荐系统里，有些场景下是需要推荐相似商品，从而可以更好的挖掘用户行为并且提升用户体验。这些情况下需要一些公式计算商品的相似度。 一、距离公式 1、曼哈顿距离 $$\left | ...