如何构建基于Java的客户流失预测模型 - 飞书文档
https://docs.feishu.cn/v/wiki/R0vdw2Z3kiUYFAkopONcNImjn1e/a7Weka 是一个广泛使用的机器学习库，它提供了丰富的算法和工具，用于数据预处理、分类、聚类、回归等任务。Weka 具有友好的图形界面，方便用户进行实验和分析。
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探索LLM 嵌入在高级回归中的潜力：Google DeepMind 研究的新发现
https://docs.feishu.cn/article/wiki/VHirwbqrnixVmfk4F3Vc4XMRnce虽然嵌入表示在检索、语义相似性和下游语言任务中得到了广泛应用，但它们在回归中的直接应用仍有待探索。以前的方法主要集中在基于解码的回归技术上，通过令牌采样来生成预测 ...
预测式AI如何简化复杂模型？ - 飞书文档
https://docs.feishu.cn/v/wiki/EAaNwl12SiVzTckaWS5cylIfnah/ag例如，在金融领域，预测式AI会收集大量的股票价格数据、公司财务数据等，通过回归分析建立股票价格与各种因素之间的关系模型，然后根据当前的市场情况和公司财务状况，预测股票 ...
时间序列预测 - 飞书文档
https://docs.feishu.cn/article/wiki/wikcnwjfUgFYZ7YxgiWaNh7Rylb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 ...
可解释人工智能（XAI）与SHAP 在回归问题中的应用 - 飞书文档
https://docs.feishu.cn/article/wiki/NgrswuvMSiry2hkzjqbczibanrhSHAP 是一种基于博弈论的解释方法，它通过计算每个特征对模型预测的贡献值来解释模型的决策。在回归问题中，SHAP 值可以帮助我们理解每个特征如何影响模型的预测结果。例如， ...
[算法学习] Gaussian Process Regression 高斯过程回归 - 飞书文档
https://docs.feishu.cn/article/wiki/Am4wwW5JuiyHdQk1P01cdLZlnzc与传统的线性回归或多项式回归不同，高斯过程回归不依赖特定的函数形式，而是通过对数据点之间的关系进行建模，从而预测 ... 模型对该区域的预测越有信心。 plt.fill_between( ...
机器学习中的分类与回归任务 - 飞书文档
https://docs.feishu.cn/v/wiki/OdXjwwUNYifP76ktaBLcPYPonJc/aa降水预测模型, 是一类时间序列相关的问题， 是一个有标注的监督学习的回归任务, 是使用在时间序列上前一部分的数据来预测后一部分的数据。通俗来说, 时间序列预测模型目的在 ...
从token看AI大模型的预测与生成机制 - 飞书文档
https://docs.feishu.cn/v/wiki/AvLgwOOKEi8gIek5ENycokOinEb/a9png 上次《科普神文，一次性讲透AI大模型的核心概念》 一文中，我基于结合大量示例及可视化的图形手段给大家科普了AI大模型 ... 类似地，自回归模型中的每个时间点都 ...
怎样在Java开发中进行客户流失预测的机器学习实践？ - 飞书文档
https://docs.feishu.cn/v/wiki/QzPbwIlBNiXNkmklw0ycMNxFnJh/ag- 可以使用线性回归、时间序列分析等算法来建立预测模型，为企业的决策提供支持。 ... 接下来，我们可以选择合适的机器学习算法，如逻辑回归或决策树，来建立客户流失预测模型。
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 ...