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深度学习 R3——天气预测
EDA的主要目的是做出任何假设之前帮助观察数据。它可以帮助识别明显的错误,以及更好地理解数据中的模式,检测异常值或异常事件,找到变量间的关系。
第R2周:LSTM-火灾温度预测
LSTM提出背景LSTM缓解了RNN中梯度消失的问题,使其可以处理长短时序列。但是LSTM并没有彻底解决梯度消失的问题。LSTM被各大科技公司应用在文字翻译,语音识别等方向,因为其相比RNN,在各个应用场景上带来了比较大的效果提升。一句话介绍LSTM,它是RNN的进阶版,如果说RNN的最大限度是理解一句话,那么LSTM的最大限度则是理解一段话,详细介绍如下:LSTM,全称为长短期记忆网络(Long
到底了