数据

图数据库GeaBase在蚂蚁金服的应用

图数据库最大的优点是通过节点和关联的数据模型去快速解决复杂的关系问题。它非常善于处理大量的、复杂的、关联的、多

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图数据库简介

讲到NoSQL,常会联想到文档数据库mongodb和key/value数据库redis,其实NoSQL代表了一

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KNN分类后的效果评估

前面的2篇文章中,一篇介绍了KNN的原理,另外一篇主要讲解的是如何使用sklearn进行KNN分类,今天主要学

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使用 Scikit-learn 进行 KNN 分类

最近邻(KNN)是一种非常简单、易于理解、通用性强的机器学习算法,广泛应用于金融、医疗、政治、手写检测、图像识

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K-近邻算法KNN学习笔记

什么是K-近邻算法? K近邻法(k-nearest neighbor, k-NN)是1967年由Cover T

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使用Prophet进行时间序列预测

Prophet是Facebook开源的预测工具,相比ARIMA模型,Prophet真的是非常的简单。只要读入两

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采用时间序列预测股价变化

时间序列简介 在数学上,随机过程被定义为一族时间随机变量,即{x(t),t∈T},其中T表示时间t的变动范围。

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SARIMAX:季节性ARIMA

在先前的使用Python创建季节性ARIMA模型中,出现了SARIMAX模型。在上一篇的文章中并没有讲清楚SA

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使用ARIMA预测欧元汇率

这篇文章主要是用于复习ARIMA,针对一些可能存在的问题进行进一步的理清。对预测的整个流程再做一次清晰的回顾。

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如何确定ARIMA模型中参数p、d、q

在先前学习的使用ARIMA预测时间序列的文章中,对于如何确定参数p、d、q还是存在一些疑问,今天学习的这篇文章

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最优模型选择准则:AIC和BIC

很多参数估计问题均采用似然函数作为目标函数,当训练数据足够多时,可以不断提高模型精度,但是以提高模型复杂度为代

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如何理解自相关和偏自相关图

前几篇的时间序列预测的文章中,都用到了自相关(ACF)和偏自相关(PACF)图,但是理解起来还是存在一些问题。

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