使用100个时间步的多变量时间序列预测未来20个时间步的目标序列。自变量有10个，因变量也有10个。train_data是一个列表，元素为元组，元组有两个元素，第一个为特征，第二个为标签。这里的解码器用一个全连接层表示，然后再加一个全连接层得到最后输出。上面图形是对第一个目标序列的预测结果，最小。以下代码在GPU上运行成功。

操作，准确率不是重点。因为准确率很大一部分依赖于数据处理、特征工程，为了方便我这里就直接把字符型数据删去了（实际中不能简单删去）。下面只加载train.csv，并把其划分为。，最后测试模型在验证集上的准确率，就不去预测网站提供的测试集了，因为还得提交才知道分数。竟然才这么点准确率，我宣布这个模型得不到我的认可。不进行数据预处理果然很烂！

气象状况对出清价格有较大影响节假日对出清价格有较大影响，易于出现负值总负荷与出清价格线性关系很高，但总体呈现分段线性的特征不同月份/小时下的出清价格受市场竞争影响较大碳中和不断发展，火电价格有总体下降的趋势本案例旨在提供探索性数据分析的一般步骤。可以自行尝试使用seaborn，plotly等python库做进一步的可视化，挖掘序列的更多信息，从而指导后续的特征构造。回想之前提到的规则：如果自身持有

综上所述，归一化、中心化、标准化和正则化是数据处理和特征工程中常用的转换技术，它们的目的和效果有一些差异，根据具体任务和需求选择适当的方法。L1正则化：通过向模型的损失函数添加L1范数项，使得模型的权重稀疏化，即使得一些权重变为零。L2正则化：通过向模型的损失函数添加L2范数项，使得模型的权重趋向于较小的值，但不为零。中心化通常用于需要将数据聚焦在均值为零的中心位置，以便更好地研究数据的分布和变化

用pandas进行数据分析：以美国大选数据为例

RNN是循环神经网络（Recurrent Neural Network）的缩写。它是一种神经网络结构，可以处理序列数据，例如时间序列数据或自然语言文本数据。相比于传统的前馈神经网络，RNN可以利用当前的输入和之前的状态来决定当前的输出，因此它可以捕捉到序列数据中的时间依赖关系。在RNN中，每个时间步都有一个隐藏状态（hidden state），这个隐藏状态可以捕捉到之前时间步的信息，并且会在当前时

操作，准确率不是重点。因为准确率很大一部分依赖于数据处理、特征工程，为了方便我这里就直接把字符型数据删去了（实际中不能简单删去）。下面只加载train.csv，并把其划分为。，最后测试模型在验证集上的准确率，就不去预测网站提供的测试集了，因为还得提交才知道分数。竟然才这么点准确率，我宣布这个模型得不到我的认可。不进行数据预处理果然很烂！

最近在学习数理统计时对与的变化以及它们的变化有所困惑。现用Python可视化它们的图像。

高斯混合模型的参数估计是EM算法的一个重要应用，下一章将要介绍的隐马尔可夫模型的非监督学习也是EM算法的一个重要应用。已知观测数据：-67，-48，6，8，14，16，23，24，28，29，41，49，56，60，75。1．EM算法是含有隐变量的概率模型极大似然估计或极大后验概率估计的迭代算法。根据参数初始化或上一次迭代的模型参数来计算出隐变量的后验概率，其实就是隐变量的期望。函数的极大-极大算

原数据共有69660条数据，有四列，没有列名。