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数据科学
梯度下降法详解及其在机器学习中的应用
2025/01/22
梯度下降法是一种常用的优化算法,广泛应用于机器学习中。其基本思想是通过迭代沿着目标函数梯度的反方向移动,以逼近函数的最小值。梯度下降法有多种变种,如批量梯度下降、随机梯度下降和小批量梯度下降,分别适用于不同规模的数据集。尽管梯度下降法简单易实现,但需要合理调整学习率以避免陷入局部最优解。它在线性回归、逻辑回归和神经网络的训练中发挥了重要作用。
时间序列预测的基本概念和方法
【日积月累】
在这篇博客中,我们深入探讨了时间序列预测的基本概念和方法,涵盖了从单变量到多变量的预测技术。文章详细介绍了循环神经网络、一维卷积神经网络、Transformer、自回归模型等方法如何应用于时间序列预测,并分析了这些方法在不同预测任务中的适用性。此外,文章还强调了数据预处理和特征工程在提高预测准确性中的重要性,并介绍了一些常见的时间序列预测应用领域。
2025/01/22
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