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此Notebook旨在通过Python/Keras来验证 seq2seq神经网络如何做时间序列预测,尤其是在高维时间序列——也就是说,必须同步预测大量(10万+)序列的场景下。神经网络相对传统序列分析模型如ARIMA最有优势的地方在于——无需建立大量fine-tuned、针对序列的模型参数。

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机器学习研究者所说的 Support Vector Machines 通常泛指最大边界分类器 (Maximal Margin Classifier)、支持向量分类器 (Support Vector Classifiers) 和支持向量机 (Support Vector Machine) 三者。其本质都是构造linear decision boundary,前者分别是后者在数据纬度和适用范围方面的延伸。

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日常积累的提升效率小tips, making life easier。

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