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核心思想：通过算法和统计模型，机器学习允许计算机从经验中学习，识别模式，并做出预测或决策。监督学习：算法从标记的训练数据 ...

Task1直播问题： train和test的数据是怎么收集的如何进行数据增强特征工程那部分参数怎么选择的呢train和test的数据是怎么收集的呀如何进行数据增强请问为什么选择决策 ...

AI在数据分析中的预测能力也是其重要的应用之一。通过对历史数据的学习和分析，AI可以构建预测模型，对未来的趋势和事件进行预测。在商业领域，这对于企业的决策制定具有至关 ...

在当今数据驱动的时代，时间序列预测在众多领域都具有至关重要的作用。从金融市场的走势预测到气象数据的分析，从工业生产的需求规划到电商销售的趋势预估， ...

导言：站在数字浪潮之巅的财务革命85%的全球500强企业已在财务数字化转型中投入超亿美元在人工智能算法如潮水般奔涌、区块链技术如星辰般闪耀的时代，企业财务部门正经历 ...

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。常见的机器学习算法如 ...

Autoformer 的时间序列预测模型，它通过引入Decomposition 和Auto-Correlation 两个创新模块，改进了传统的Transformer 架构，以适应长期时间序列数据的预测任务。

这一扩展得益于近期的研究进展，包括使用更多的标记数据、在训练模型时增加了三倍的位置数量、采用新的模型架构使其更加稳健，以及将新的天气预报模型作为洪水预测模型的 ...

[应用开发] 基于随机森林算法的ROI预测模型 · 之前碰到个需求，一些always on的转化类广告项目，客户经常会提问：我应该怎么分配每日的预算？ · 这个任务我同样给了高斯过程 ...

在当今科技飞速发展的时代，人工智能领域不断涌现出各种创新技术和理念。其中，生成式AI和预测式AI成为了人们关注的焦点。这两种AI技术在应用场景、工作原理以及对数据的 ...