DBSCAN（Density-Based Spatial Clustering of Applications with Noise，具有噪声的基于密度的聚类方法）是一种很典...
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集成学习聚类算法DBSCAN密度聚类算法详解和可视化调参 -
数据驱动的设备故障预测上篇文章《一文看懂预测性维护》带你了解了预测性维护的全貌，相信你已经对预测性维护有了整体性的认识。那么今天我们换一个新的视角，从“数据驱动”这个关键词入手，来理解设备故障预测...
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[译]机器学习技术用于预测性维护英文原文链接：https://www.infoq.com/articles/machine-learning-techniques-predictive-maintenanc...
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2-1 异常检测（Anomaly detection）方法小结
异常检测技术被广泛应用到各个应用领域之中，包括疾病检测、金融欺诈检测、网络入侵检测等。在智能运维领域，异常检测处理的数据类型主要是时间序列数据（KPI序列）和文本数据（日...
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论文笔记之Deep Neural Networks for YouTube RecommendationsDeep Neural Networks for YouTube Recommendations 文中把整个推荐过程分成两个步骤：•deep candidate genera...
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个人贷款用户分析（特征分析&逻辑回归）1项目需求背景 为了扩大贷款业务的客户人数，该银行去年针对现有的存款用户但未办理贷款业务的客户展开了一项推广活动，促使其办理个人贷款业务，取得了较好的转化效果。今年希望通过识...
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时序预测的七种方法(python)原文：1、7 methods to perform Time Series forecasting (with Python codes)https://www.analyt...
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时间序列模型(ARIMA)时间序列简介 时间序列 是指将同一统计指标的数值按其先后发生的时间顺序排列而成的数列。时间序列分析的主要目的是根据已有的历史数据对未来进行预测。 常用的时间序列模型 常用的时...
