情绪分析预测模型：解密87%股价波动准确率的算法奥秘 - 飞书文档
https://docs.feishu.cn/v/wiki/EsmtwmXYwi9GxdkT0ztclKzInsb/a9意图预测算法：通过用户行为建模实现搜索预判（准确率达92%）. 3.2 技术突破实例. 当某医疗器械公司查询"微创手术机器人市场前景"时，系统会在0.3秒内：. 抓取 ...
飞搜侠
热门搜索
Prophet算法：时间序列预测的创新解法 - 飞书文档
https://docs.feishu.cn/v/wiki/wikcnwjfUgFYZ7YxgiWaNh7Rylb/a2趋势项有两个重要的函数，一个是基于逻辑回归函数（logistic function）的，另一个是基于分段线性函数（piecewise linear function）的。 Prophet 通过首先指定允许速率变化的 ...
DataInterpreter在复杂机器学习任务中的角色 - 飞书文档
https://docs.feishu.cn/v/wiki/P1VXwQOeyivDlxkezKzchxSwnRh/a9概览机器学习通过算法分析数据，进行分类和回归预测，例如股价预测、垃圾邮件分类、信用评分、医疗诊断等。我们可使用DataInterpreter生产此类算法代码，对数据进行建模， ...
深度学习算法如何将房地产预测准确率提升至94.3% - 飞书文档
https://docs.feishu.cn/v/wiki/VWWnwRI3Xi9Et2k1xxwcM7FxnGd/a1深度学习算法犹如精密的数据解剖刀，将散落在政府统计部门、房产交易平台、移动运营商等处的碎片化数据熔炼成价值金矿。美国Zillow集团开发的Zestimate估值模型，通过分析 ...
利用机器学习进行股票价格预测的深度探讨 - 飞书文档
https://docs.feishu.cn/article/wiki/CY0vwRn9GiTmMPkKNrkcI0Jgn3f机器学习在股票价格预测中的应用主要基于数据驱动的方法。通过收集大量的历史股票数据，包括价格、成交量、财务指标等，利用机器学习算法构建预测模型。常见的机器学习 ...
怎样选择适合的预测分析模型？ - 飞书文档
https://docs.feishu.cn/v/wiki/LntRwo1hkimSNIkjUbTc8bj7n6g/ad其次，预测分析的模型和算法也存在局限性。不同的模型和算法适用于不同的场景和数据类型，选择不当可能导致不准确的预测。而且，即使是最先进的模型也无法考虑到所有的 ...
模型预测结果分析：发现问题与改进 - 飞书文档
https://docs.feishu.cn/v/wiki/WO6pwPLCiiTSR5kZfSsc2RIPnNh/ae数据的标签来源是什么，是否打标的方式和我们的直观不符？评估指标是否可以直接优化，对于不可以直接优化的目标是否可以采用某些技巧来进行优化？除此之外，我们还需要基于赛事 ...
一行Python代码训练时间序列预测模型的优势有哪些 - 飞书文档
https://docs.feishu.cn/v/wiki/HztWwutxfi4Nc7kQX7Gc42J3nTc/a2这背后所依托的是Python丰富的数据分析和机器学习库。例如，像`statsmodels`和`scikit-learn`这样的库，它们包含了大量用于时间序列分析和预测的算法和工具。通过合理 ...
预测式AI的数据分析能力如何体现？ - 飞书文档
https://docs.feishu.cn/v/wiki/WjUSw84qDiUoQSkde6HcnpEpnWh/ae这种技术在许多领域都有重要的应用，如天气预报、市场预测、疾病预测等。预测式AI 依靠数据的准确性和完整性来提高预测的准确性。它通过建立数学模型和算法，对数据进行分析 ...
如何利用Excel中的AI进行有效的预测？ - 飞书文档
https://docs.feishu.cn/v/wiki/A7Zlw3FkhiIIyKkPWZecq8I4ncf/ab然而，尽管Excel的AI功能带来了诸多便利，但也存在一些挑战和局限性。首先，AI算法的准确性依赖于数据的质量和数量。如果数据存在错误或不完整，可能会导致AI分析结果出现偏差 ...