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 周健

 周健

算法工程师
五年算法工程师,仿生算法、智能算法、机器学习、深度学习、数据科学。...更多
创作文章2

机器学习性能优化全解|经验之谈

机器学习中最有价值的部分是预测建模。这是模型的发展,这些模型是在历史数据上训练的,并对新数据进行预测。在预测建模方面,首要的问题是:我怎样才能得到更好的结果?这张备忘单包含了我多年来从自己的应用和学习顶尖机器学习实践者和竞赛优胜者中提炼出来的最佳建议。有了这份 32 条建议的指南,你不仅可以提升性能,甚至可以在预测问题上获得世界级的结果。 在本场 Chat 中,会讲到如下内容: - 基于数据优化提高性能 - 基于算法优化提高性能 - 基于超参数优化提高性能 - 基于优化集成模型提高性能
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阿里运筹优化算法之时序预测模型系列

随着智慧电商的发展,运筹优化算法工程师需求呈现大规模上涨,尤其是在物流和供应链领域,而且大部分已经部署了机器学习和深度学习。如仓库的选址,货位规划,车辆调度,动态定价,销量预测等。大部分都需要用到场景建模和时序预测模型。本 Chat 主要针对当下时序预测模型做相关总结和分析工作。 在本场 Chat 中,会讲到如下内容: - 如何构建时间序列模型的环境以及重要依赖 - 时序序列数据的处理与建模 - 单变量时序预测模型的例举和剖析 - 基于 ARIMA 模型的销量预测分析 适合人群: 对时间序列预测机器学习算法有兴趣的技术人员和研究者
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