分层时间记忆算法HTM
[LATEXPAGE] 分层时间记忆算法(Hierarchical Temporal Memory)，全称HTM Cortical Learning Algorithms是由Numenta公司发表的新一代人工智能算法。HTM算法旨在模拟新大…
术→技巧
频繁项集算法Eclat
EquivalenceClassTransformation (Eclat) 是频繁项挖掘和关联性分析的另外一种常用的算法，与 Apriori 和 FP-growth 不同的是，Eclat 采用垂直数据格式。所谓的垂直数据格式，就是从对原有…
格兰杰因果关系检验
[LATEXPAGE] 格兰杰因果关系检验简介 格兰杰因果关系检验（英语：Granger causality test）是一种假设检定的统计方法，检验一组时间序列x是否为另一组时间序列y的原因。它的基础是回归分析当中的自回归模型。回归分析通…
时间序列预测之ARIMA
[LATEXPAGE] 时间序列与平稳性 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。当T={0,±1,±2,…}时，此类随机过程x(t)是离散时间t的随机函数，称为时间序列。时间序列的构…
时间序列分析之趋势判断
[LATEXPAGE] 判断时间序列数据是上升还是下降是我们常见的问题。比如某个股票在过去一年整体趋势是上升还是下降。我们可以通过画图的方式直接观测出上升还是下降。但每次观测图片非常的麻烦，有没有一些数学方法进行检验？ 方案一：直接统计法 …
时间序列预测的7种方法
[LATEXPAGE] 时间序列预测在日常分析中常会用到，前段时间在处理预算相关的内容，涉到一些指标预测，学习到了这篇文章，整理出来分享给大家。 数据准备 数据集（JetRail高铁的乘客数量）下载，链接:https://pan.baidu…
Streamlit：快速数据可视化界面工具
Streamlit简介 Streamlit是一个基于Python的可视化工具，和其他可视化工具不同的是，它生成的是一个可交互的站点（页面）。但同时它又不是我们常接触的类似Django、Flask这样的WEB框架。当前使用下来的感受： 缺点：…
机器学习算法之CatBoost
[LATEXPAGE] CatBoost是俄罗斯的搜索巨头Yandex在2017年开源的机器学习库，是Gradient Boosting(梯度提升)+Categorical Features(类别型特征)，也是基于梯度提升决策树的机器学习框…
机器学习算法之LightGBM
[LATEXPAGE] 上一篇文章介绍了一个梯度提升决策树模型XGBoost，这篇文章我们继续学习一下GBDT模型的另一个进化版本：LightGBM。LigthGBM是boosting集合模型中的新进成员，由微软提供，它和XGBoost一样…
机器学习算法之XGBoost
[LATEXPAGE] 在上一篇Boosting方法的介绍中，对XGBoost有过简单的介绍。为了更还的掌握XGBoost这个工具。我们再来对它进行更加深入细致的学习。 什么是XGBoost? 全称：eXtreme Gradient Boo…
