【数据挖掘 | 数据预处理】缺失值处理 & 重复值处理 & 文本处理确定不来看看？

我们首先捋清楚下面四个。AR（自回归）模型是一种仅使用过去观测值来预测未来观测值的模型。它基于一个假设，即当前观测值与过去观测值之间存在一种线性关系，可以用来描述时间序列数据的自相关性。AR模型的阶数表示过去的观测值对当前观测值的影响程度，例如AR(1)表示只考虑一个过去观测值的影响。MA（移动平均）模型是一种把一个时间序列看作是过去若干期噪声的加权平均，即当前的观察值是由过去的白噪声通过一定的线

本系列旨在普及那些深度学习路上必经的核心概念，文章内容都是博主用心学习收集所写，欢迎大家三联支持！本系列会一直更新，核心概念系列会一直更新！欢迎大家订阅。

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【数据挖掘 |关联性分析】万字长文详解关联性分析，详解Apriori算法为例，确定不来看看？

解决dev-c++无发实现头文件和头文件函数的分离

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在神经网络中，残差连接和跳跃连接是两个重要的概念，它们被广泛应用于解决梯度消失、信息丢失等问题，提升了深度神经网络的性能。残差连接通过引入捷径连接和残差学习机制，使得网络能够更轻松地训练，并在计算机视觉任务中取得显著成果。跳跃连接允许信息更自由地流动，并保留了输入数据中的细节和语义信息。它的设计使得信息更容易传播到后面的层次，避免了信息丢失。通过求和操作或拼接操作，跳跃连接将输入数据直接添加到网络

今天来跟大家聊一聊深度学习中的一个重要问题——梯度爆炸和梯度消失。这可是学习深度学习的同学们经常会遇到的难题哦！😱😱首先，我们先来了解一下梯度爆炸的问题。当我们使用梯度下降算法进行训练时，有时候会出现梯度值变得非常大的情况，这就是梯度爆炸。梯度爆炸可能会导致模型无法收敛或收敛速度过慢。😫😫那么，梯度爆炸是如何发生的呢？有几个原因可能导致这个问题的出现。首先，我们要注意激活函数的选择。如果我