R数据可视化手册SE(R Graphics Cookbook SE)

容器名称必填，另外也可以先自己上传数据到数据仓库，然后直接绑定容器就OK，接入方式选择jupyterlab的工作空间，可设置自动关闭，当JupyterLab 页面被关闭或者CPU 使用率持续低于 2%的时候会被视为空闲，空闲状态一段时间后将被自动关闭，当容器被认定为空闲状态后容器的创建者会收到短信或者邮件提醒。Openbayes提供了丰富的算力资源，最高可以提供96核CPU，192GB显存，320

给定多个房屋对应电力消耗历史N天的相关序列数据等信息，预测房屋对应电力的消耗。本赛题是一个典型的时间序列问题。时间序列问题是指对按时间顺序排列的数据点进行分析和预测的问题，往往用来做未来的趋势预测。

目前机器学习竞赛中使用的数据集大小基本都有几十到几百MB，有的甚至达到GB级别，对于想使用jupyter进行训练的来说每次上传都会浪费很多时间，如果是使用算力平台的jupyter上传的话还会浪费算力，所以最好的方法就是在使用算力资源之前先将数据集上传到算力平台提供的数据存储空间中，例如OpenBayes就提供了数据仓库功能来存储数据，下面详细介绍一下使用流程：OpenBayes注册使用地址：新用户

讯飞开放平台针对不同行业、不同场景提供相应的AI能力和解决方案，赋能开发者的产品和应用，帮助开发者通过AI解决相关实际问题，实现让产品能听会说、能看会认、能理解会思考。用户新增预测是分析用户使用场景以及预测用户增长情况的关键步骤，有助于进行后续产品和应用的迭代升级。

时间序列分析——基于R（第2版）时间序列分析初步：1884-1939年英格兰与威尔士每亩小麦产量数据集

对于类别型变量，如果类别比较少，一般在机器学习里做的处理是one-hot encoding，但是如果类别一多，那么生成的特征是会很多的，容易造成维度灾难，但是也不能随便用label encoding，因为很多时候类别是不反应顺序的，如果给他编码成1、2、3、4、5，对于一些树模型来说，在分裂节点的时候可不管这些是类别型还是连续型，通通当作连续型来处理，这是有先后顺序的，肯定不能这么做。在独热编码中

Wold分解定理；AR模型；MA模型；ARMA模型

Wold分解定理；AR模型；MA模型；ARMA模型

基于R语言的时间序列的预处理，通过时间序列可视化对序列的平稳性和纯随机性进行检验，将序列分为不同的类型，对不同的类型采取不同的时间序列分析方法。