谷歌的时间序列预测的基础模型TimesFM详解和对比测试

TimesFM是一个为时间序列数据量身定制的大型预训练模型——一个无需大量再训练就能提供准确预测的模型。TimesFM有2亿参数，并在1000亿真实世界时间点上进行了训练。可以允许额外的协变量作为特征...

关于NumPy的那些事——统计分析在Python中的应用

带你走进@机器人时代Discover点击上面蓝色文字，...

NumPy视觉指南

从头开始学习NumPyNumPy是一个基本库，受（PyTorch）的启发，大多数广泛使用的Python数据处理库都是基于（pandas）构建的，或者可以与（TensorFlow，Keras等）有效地共...

模拟360开机时长统计:正态分布与排名计算

360的开机速度评分功能到底是谁最先想到的呢？很棒的创意。...

Python数据分析基础: 异常值检测和处理

什么是异常值？在机器学习中，异常检测和处理是一个比较小的分支，或者说，是机器学习的一个副产物，因为在一般的预测问题中，模型通常是对整体样本数据结构的一种表达方式，这种表达方式通常抓住的是整体样本一般性...

服务端测试实战

在基于敏捷的测试金字塔模型中，把测试的层次分为三层，其中最底层的是单元测试，中间层是API测试，最上面层次是UI层，基于saas化的架构模式以及新的思想层次，我们可以更加细化的，增加组件测试，具体如...

Python 数据分析:数据分析中的常见统计方法解析

数据分析是现代社会中不可或缺的一部分，通过对数据的统计和分析，我们可以得出有用的信息和见解，支持决策和解决问题。本文将介绍在Python中常见的数据统计方法，包括描述性统计、假设检验、回归分析等，...

一文搞懂 NumPy 统计函数

数学统计在我们的程序当中特别是数据分析当中是必不可少的一部分，本文就来介绍一下NumPy常见的统计函数。最大值与最小值numpy.amin()...

数据异常值检测方法汇总and异常值处理

昨天介绍了数据的标准化处理方法...

21数据预处理:标准化

前言在进行数据分析之前，很多统计理论，机器学习理论都是有一系列假设，在基本假设满足的情况下，利用既有的理论分析得出的结论才可靠。有的特征数据由于数据源量纲不同，使得样本特征不具有可比性，或者对目标函数...