灰色预测是对时间有关的灰色过程进行预测。通过建立相应的微分方程模型，从而预测事物未来发展趋势的状况。 由于笔者的水平不足，本章只是概括性地介绍GM（1，1）模型的理论原理，便于对初学者的初步理解 目录一、灰色系统二、GM(1,1)灰色预测模型1.生成累加数据与紧临均值生成序列2.建立预测方程与参数估
信息化时代，外部市场环境不断变化，企业数字化营销转型进程加快。数据孤岛的打破以及细颗粒级的用户精细化运营帮助越来越多的开发者实现业务增长。 本文我们将介绍如何以华为分析服务的预测能力为前提，结合实际场景，通过Push、应用内消息、远程配置等多样化的用户触达方式，多触点运营促进业务的可持续增长。 场景
本文详细介绍了R语言进行预测的代码示例，以及随机森林R语言的应用实例，同时详细介绍了随机森林的应用实例，给出了详细的代码示例，便于理解，干货满满。
点击率（Click-Through Rate, CTR）预测是推荐系统、广告系统和搜索引擎中非常重要的一个环节。在这个场景中，我们通常需要根据用户的历史行为、物品的特征、上下文信息等因素来预测用户点击某个特定物品（如广告、推荐商品）的概率。 1.点击率数据预测 以下是一个简化的点击率预测示例，使用P
转动设备故障预测技术是智慧电厂运维的关键，任何“非停”（非计划性停机）事件都可能带来重大的经济损失和安全风险。尤其在面对如汽轮机这类高速旋转部件的维护挑战时，其健康状况直接关联着整个发电系统的可靠性和经济性，这无疑凸显了实施预测性维护策略的迫切性。 预测性维护技术的革新路径 预测性维护技术的兴起，标
https://www.jianshu.com/p/f2b399cf260a 作者：vivo 互联网服务器团队- Hao Chan 随着互联网业务的快速发展，基础设施的可用性也越来越受到业界的关注。内存发生故障的故障率高、频次多、影响大，这些对于上层业务而言都是不能接受的。 本文主要介绍EDAC（E
https://www.cnblogs.com/tencent-cloud-native/p/16169305.html 作者 胡启明，腾讯云专家工程师，专注 Kubernetes、降本增效等云原生领域，Crane 核心开发工程师，现负责成本优化开源项目 Crane 开源治理和弹性能力落地工作。 余
https://zhuanlan.zhihu.com/p/490749315 影响现代处理器性能的两大关键因素是cache和分支预测，之前的文章介绍过cache的基础知识，现在来介绍分支预测。本文主要介绍分支预测的目的、分支方向的预测方法和分支地址的预测方法，如何检查分支预测是否正确，以及分支预测失
https://plantegg.github.io/2023/04/16/%E6%AF%94%E8%BE%83%E4%B8%8D%E5%90%8CCPU%E4%B8%8B%E7%9A%84%E5%88%86%E6%94%AF%E9%A2%84%E6%B5%8B/ 目的 本文通过一段对分支预测是否友
https://plantegg.github.io/2023/04/16/%E6%AF%94%E8%BE%83%E4%B8%8D%E5%90%8CCPU%E4%B8%8B%E7%9A%84%E5%88%86%E6%94%AF%E9%A2%84%E6%B5%8B/ 所有 CPU 都期望对分支预测友好
大侠幸会，在下全网同名「算法金」 0 基础转 AI 上岸，多个算法赛 Top 「日更万日，让更多人享受智能乐趣」 参考 论文：https://arxiv.org/abs/2101.02118 更多内容，见微*公号往期文章： 审稿人：拜托，请把模型时间序列去趋势！！ 使用 Python 快速上手 LS
Lasso线性回归（Least Absolute Shrinkage and Selection Operator）是一种能够进行特征选择和正则化的线性回归方法。其重要的思想是L1正则化：其基本原理为在损失函数中加上模型权重系数的绝对值，要想让模型的拟合效果比较好，就要使损失函数尽可能的小，因此这样
论文设计了用于密集预测任务的纯Transformer主干网络PVT，包含渐进收缩的特征金字塔结构和spatial-reduction attention层，能够在有限的计算资源和内存资源下获得高分辨率和多尺度的特征图。从物体检测和语义分割的实验可以看到，PVT在相同的参数数量下比CNN主干网络更强大
https://www.cnblogs.com/charlieroro/p/16294734.html 本文介绍了一种容量推荐模型，实现方式相对相对比较简单，且已在Uber内部使用，可以依照文中的方式开发一版容量推荐系统。 译自：Capacity Recommendation Engine: Thr
摘要：本案例将带大家使用一份开源的S.M.A.R.T.数据集和机器学习中的随机森林算法，来训练一个硬盘故障预测模型，并测试效果。 本文分享自华为云社区《基于随机森林算法进行硬盘故障预测》，作者：HWCloudAI 。 实验目标 掌握使用机器学习方法训练模型的基本流程； 掌握使用pandas做数据分析
[百度飞桨(PaddlePaddle) - PP-OCRv3 文字检测识别系统 预测部署简介与总览](https://www.cnblogs.com/vipsoft/p/17439619.html) [百度飞桨(PaddlePaddle) - PP-OCRv3 文字检测识别系统 Paddle Inf
本文介绍基于MATLAB，利用随机森林（RF）算法实现回归预测，以及自变量重要性排序的操作~
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