[DM] 都是套路: 从上帝视角看透时间序列和数据挖掘

最新推荐文章于 2025-06-27 09:00:00 发布
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博客围绕时间序列和数据挖掘展开，虽未给出具体内容，但可推测会从独特视角剖析相关知识，在信息技术领域，时间序列和数据挖掘是重要研究方向，能助力数据分析与决策。
Informer实战：Informer应用自己的数据 时间序列预测船舶轨迹预测实战
07-05 4453
Informer实战：Informer应用自己的数据 时间序列预测船舶轨迹预测实战
ML之FE：特征工程中常用的五大数据集划分方法(留1法/留p法、随机划分法、K折交叉验证法、自定义分割法、特殊类型数据分割法【时间序列数据】、自助采样法)理论讲解及其相关函数源码
头部AI社区如有邀博主AI主题演讲请私信—心比天高，仗剑走天涯，保持热爱，奔赴向梦想！低调，专注，谦虚，自律，反思，成长，还算比较正能量的博主，公益免费传播…内心特别想在AI界做出一些可以推进历史进程影响力的技术(兴趣使然，有点小情怀，也有点使命感呀
09-07 6620
​ ML之FE：特征工程中常用的五大数据集划分方法(留1法/留p法、随机划分法、K折交叉验证法、自定义分割法、特殊类型数据分割法【时间序列数据】、自助采样法)理论讲解及其相关函数源码 留1法/留p法：常用在数据集样本数量很大时，但也比较耗算力。比如采用2:1:1或者4:1:1的比例进行划分。如果数据集样本量较少时，采用这种划分方法，得到的模型评估结果往往不够稳定。 k折交叉验证法：交叉验证充分的利用了数据集中的数据，因此当样本数量较小时，可以采用这种方法划分数据集。 自助采样法Bootstrap Res
AI数学基础之:概率和上帝视角
程序那些事
03-05 5988
天要下雨，娘要嫁人。虽然我们不能控制未来的走向，但是可以一定程度上预测为来事情发生的可能性。而这种可能性就叫做概率。什么是概率呢？概率就是事情出现的可能性。比如扔骰子，我们知道骰子有六面，很容易知道扔出1点的概率是1/6，听起来很简单，但是如果放在复杂事件中，概率计算就变得比较麻烦和抽象，很多时候，我们可能没办法很简单的进行计算。今天我们来介绍一个计算概率的完全不同的视角：上帝视角。
时间序列数据挖掘--机器学习+统计学方法+kdd论文（一）
travalscx的博客
10-10 2922
时间序列数据挖掘机器学习+统计学+kdd1718论文机器学习下的时间序列RNN功能快捷键合理的创建标题，有助于目录的生成如何改变文本的样式插入链接与图片如何插入一段漂亮的代码片生成一个适合你的列表创建一个表格设定内容居中、居左、居右SmartyPants创建一个自定义列表如何创建一个注脚注释也是必不可少的KaTeX数学公式新的甘特图功能，丰富你的文章UML 图表FLowchart流程图导出与导入导...
word2vec算法
Lavi的专栏
07-01 3363
word2vec1 算法的基本思想2 举例说明2.1 构造训练数据2.2 数字化表示单词对2.3 定义网络结构2.4 隐藏层2.4 输出层3 直觉的启示4 下篇预告 本文是一篇翻译的文章，原文链接是：http://mccormickml.com/2016/04/19/word2vec-tutorial-the-skip-gram-model/ 如果你的英语很好，强烈建议直接阅读原文。这篇文章写的...
机器学习面试题总结
rl小透明
10-29 1904
机器学习面试题 1.支持向量机 模型建立 为什么要求解SVM的对偶问题？ 原问题：固定w,b，针对α求最大值 对偶问题：固定α，针对w,b求最大值 核函数的原理及作用 从模型的角度，使得模型具有拟合非线性函数的能力。 根据Cover Theomem，高维空间比低维空间更容易线性可分。 从优化角度，对偶的表示能够带来内积，从而便于求解。 常用核函数 线性核，多项式核，高斯核，拉普拉斯核，Sigmoid核 SMO
[NLP] 秒懂词向量Word2vec的本质 穆文
A11021103的博客
12-15 4723
自然语言处理中的词向量 首发于数据挖掘机养成记 写文章 登录 [NLP] 秒懂词向量Word2vec的本质 穆文 8 个月前 转自我的公众号: 『数据挖掘机养成记』 1. 引子 大家好 我叫数据挖掘机 皇家布鲁斯特大学肄业 我喝最烈的果粒橙，钻最深的牛角尖 ——执着如我
DM8数据库 SQL数据操作指南：插入、修改、删除
✨ 欢迎来到【Seal ^_^ 的优快云博客】！✨
06-27 5070
本文详细介绍了DM8数据库的数据操作语言(DML)使用，包含插入、修改、删除数据及高级MERGE操作。
【ICLR 2023】时间序列预测实战Crossformer（附代码+数据集+详细讲解）
Snu77的博客
11-29 2万+
本篇文章给大家带来的实战讲解是Crossformer模型，其是一个针对多变量时间序列预测的新型深度学习模型，发表ICLR 2023上并且排名前5%，所以这个模型的质量还是能够有一定保证的(但是我用官方的代码真的是Bug一堆改的让人头大)。Bug多是很多但是其效果还是可圈可点的，Crossformer的主要思想是：通过维度-段式嵌入技术将时间序列数据转换为二维向量数组，同时使用两阶段注意力层来高效地捕获这两种依赖关系。Crossformer采用分层编码器-解码器结构，在不同层次上利用信息进行预测。
时间序列转二维图像方法及其应用研究综述
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weixin_41406486的博客
11-06 3万+
本文详细介绍了目前时间序列转二维图像的方法及其应用现状；同时以交通异常检测场景为例，对各个方法做了案例分析。各项研究结果表明，将时间序列数据转化为二维图像，利用成熟的计算机视觉技术进行特征提取和识别，可以有效提高效果，这将有助于时间序列数据的研究。
跨行业数据挖掘标准流程（CRISP-DM模型）基本步骤
风逍遥-ygq
11-12 6716
CRISP-DM模型简介：       CRISP-DM是Cross Industry Standard Process -Data Mining的缩写，是当今数据挖掘界通用的流行标准之一。它强调数据挖掘技术在商业中的应用，是用以管理并指导Data Miner 有效、准确的开展数据挖掘工作以期获得最佳挖掘成果的一系列工作步骤的标准规范。 CRISP-DM模型的基本步骤包括： 商业理解：      
秒懂词向量Word2vec的本质
mmc2015的专栏
04-20 3413
http://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MjM5MTQzNzU2NA==&mid=2651649523&idx=2&sn=41df7d27aed6fb3f47732002e2f922f1&chksm=bd4dd2608a3a5b764645f5acdd9c38014b14dc89623e5638c14ee89c4ea9178a1654b96c8d50&mpshare=1&s
【手把手教你】时间序列之日期处理
weiwenzhen的博客
11-02 4414
【手把手教你】时间序列之日期处理 时间序列是金融量化分析中最常见的数据类型，记录某一变量或特征沿着时间轴而取值，比如某只股票2008-2018年日收盘价。量化分析的一个重要环节之一是基于历史数据进行分析和挖掘，试图 从历史的维度探究某一事物的变化规律或发展趋势（做预测）。目前，时间序列分析理论已经相对成熟，包括一般统计分析（如平稳性、自相关、谱分析等）、统计建模和推断、时间序列预测（包括流行的机器...
基于遗传算法的新的异构分布式系统任务调度算法研究（Matlab代码实现）
11-26
基于遗传算法的新的异构分布式系统任务调度算法研究（Matlab代码实现）内容概要：本文档围绕基于遗传算法的异构分布式系统任务调度算法展开研究，重点介绍了一种结合遗传算法的新颖优化方法，并通过Matlab代码实现验证其在复杂调度问题中的有效性。文中还涵盖了多种智能优化算法在生产调度、经济调度、车间调度、无人机路径规划、微电网优化等领域的应用案例，展示了从理论建模到仿真实现的完整流程。此外，文档系统梳理了智能优化、机器学习、路径规划、电力系统管理等多个科研方向的技术体系与实际应用场景，强调“借力”工具与创新思维在科研中的重要性。; 适合人群：具备一定Matlab编程基础，从事智能优化、自动化、电力系统、控制工程等相关领域研究的研究生及科研人员，尤其适合正在开展调度优化、路径规划或算法改进类课题的研究者； 使用场景及目标：①学习遗传算法及其他智能优化算法（如粒子群、蜣螂优化、NSGA等）在任务调度中的设计与实现；②掌握Matlab/Simulink在科研仿真中的综合应用；③获取多领域（如微电网、无人机、车间调度）的算法复现与创新思路； 阅读建议：建议按目录顺序系统浏览，重点关注算法原理与代码实现的对应关系，结合提供的网盘资源下载完整代码进行调试与复现，同时注重从已有案例中提炼可迁移的科研方法与创新路径。
25页PPT-特权访问安全解决方案（奇安信）.pptx
11-26
25页PPT-特权访问安全解决方案（奇安信）
微电网创新点基于非支配排序的蜣螂优化算法NSDBO求解微电网多目标优化调度研究(Matlab代码实现)
11-26
【微电网】【创新点】基于非支配排序的蜣螂优化算法NSDBO求解微电网多目标优化调度研究(Matlab代码实现)内容概要：本文提出了一种基于非支配排序的蜣螂优化算法（NSDBO），用于求解微电网多目标优化调度问题。该方法结合非支配排序机制，提升了传统蜣螂优化算法在处理多目标问题时的收敛性和分布性，有效解决了微电网调度中经济成本、碳排放、能源利用率等多个相互冲突目标的优化难题。研究构建了包含风、光、储能等多种分布式能源的微电网模型，并通过Matlab代码实现算法仿真，验证了NSDBO在寻找帕累托最优解集方面的优越性能，相较于其他多目标优化算法表现出更强的搜索能力和稳定性。; 适合人群：具备一定电力系统或优化算法基础，从事新能源、微电网、智能优化等相关领域研究的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标：①应用于微电网能量管理系统的多目标优化调度设计；②作为新型智能优化算法的研究与改进基础，用于解决复杂的多目标工程优化问题；③帮助理解非支配排序机制在进化算法中的集成方法及其在实际系统中的仿真实现。; 阅读建议：建议读者结合Matlab代码深入理解算法实现细节，重点关注非支配排序、拥挤度计算和蜣螂行为模拟的结合方式，并可通过替换目标函数或系统参数进行扩展实验，以掌握算法的适应性与调参技巧。
物联网基于ESP32与MQTT的温湿度监控系统设计：小程序端实时数据显示与历史趋势分析
11-26
内容概要：本文介绍了一个基于ESP32、MQTT协议和微信小程序的温湿度远程监控系统，涵盖硬件端（ESP32与DHT系列传感器）、云端（MQTT消息 broker）以及小程序前端的完整实现方案。系统通过ESP32采集温湿度数据，利用WiFi连接将数据经由MQTT协议发布至服务器；小程序订阅相应主题，实现实时数据显示、历史趋势绘图、设备状态监测等功能，并支持手动刷新与断线自动重连机制。代码示例包括ESP32的WiFi与MQTT连接、传感器数据读取与上传，以及小程序的页面结构、逻辑控制和图表绘制。系统具备良好的可扩展性和实用性，适用于物联网远程监控场景。; 适合人群：具备嵌入式开发基础和前端开发经验，熟悉C++和JavaScript语言，从事物联网项目开发1-3年的工程师或爱好者； 使用场景及目标：①实现对环境温湿度的远程实时监控；②学习MQTT协议在物联网通信中的应用；③掌握ESP32与微信小程序的联动开发方法；④构建完整的前后端一体化物联网解决方案； 阅读建议：建议读者结合硬件实际操作，部署MQTT服务器并调试通信流程，重点关注数据格式一致性、网络稳定性处理及小程序图表性能优化，同时注意启用TLS加密以提升系统安全性。
【电力系统潮流】5节点系统潮流计算-牛拉法和PQ分解法（Matlab代代码实现）
最新发布
11-26
【电力系统潮流】5节点系统潮流计算-牛拉法和PQ分解法（Matlab代代码实现）内容概要：本文档主要围绕电力系统潮流计算，重点介绍了基于Matlab实现的5节点系统潮流计算方法，采用牛顿-拉夫逊法（牛拉法）和PQ分解法两种经典算法进行求解。文中详细阐述了两种方法的数学模型、迭代流程及收敛特性，并通过Matlab代码实现具体案例分析，帮助读者理解电力系统潮流计算的基本原理与编程实现过程。同时，文档还提到了其他相关电力系统与优化算法的研究主题，构成一个综合性科研资源集合。; 适合人群：具备电力系统基础知识和一定Matlab编程能力的电气工程专业学生、研究生及从事电力系统分析与优化的科研人员。; 使用场景及目标：①掌握牛顿-拉夫逊法与PQ分解法在潮流计算中的应用差异与实现细节；②通过Matlab编程实践提升对电力系统稳态分析的理解；③为后续研究电力系统优化、状态估计、配电网重构等问题提供算法基础和技术支持。; 阅读建议：建议读者结合Matlab代码逐段调试运行，深入理解算法每一步的物理意义，同时可参考文中提及的其他相关案例拓展应用场景，加强理论与实践的结合。
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