項目目標 由於大氣運動極為復雜，影響天氣的因素較多，而人們認識大氣本身運動的能力極為有限，因此天氣預報水平較低，預報員在預報實踐中，每次預報的過程都極為復雜，需要綜合分析，並預報各氣象要素，比如溫度、降水等。本項目需要訓練一個二分類模型，來預測在給定天氣因素下，城市是否下雨。 數據說明 本數 ...

很久之前做的東西了，最近做了一個人臉相似度檢測，里面用到了這里的一個模型，所以抽個空把人臉年齡檢測的思路總結一下。 與其他CNN分類問題類似，人臉年齡預測無非就是將人臉分為多個類別，然后訓練卷積神經網絡，最后利用訓練好的卷積神經網絡進行分類即可。 但是在人臉年齡分類方面，有幾個比較 ...

谷歌研究員提出使用機器學習方法預測未來短時間內的天氣。此方法雖然處於早期發展階段，但效果已經優於傳統模型。 前言 天氣總是會或輕或重地影響人們的日常生活，而天氣預報的准確性會極大影響人們應對天氣的方式。天氣預報可以告知人們是否應當選取一條不同的上班路線、是否應該重新安排周末野餐 ...

原文鏈接：http://tecdat.cn/?p=22673 原文出處：拓端數據部落公眾號 方法 Prophet異常檢測使用了Prophet時間序列預測。基本的Prophet模型是一個可分解的單變量時間序列模型，結合了趨勢、季節性和節假日效應。該模型預測還包括一個圍繞估計的趨勢部分 ...

Dynamic Network Link Prediction by Learning Effective Subgraphs using CNN-LSTM 摘要：現有的方法大多涉及整個網絡和目標環節，這導致高計算成本。本文旨在通過使用深度學習方法提出一個新的框架來解決這些問題 ...

前言：模式識別問題 模式函數是一個從問題定義域到模式值域的一個單射。 從簡單的貝葉斯方法，到只能支持二分類的原始支持向量機，到十幾個類的分類上最好用的隨機森林方法，到可以支持 ...

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