Sun Sep 11

感悟哲学

感悟之降维打击

最近看了一本书，比较有意思，将书中一些关键的点分享出来，供大家分享使用，其实不管你知道多少道理，最后一定要你的生活中使用才能获得正在的成长。老鼠的降维思路大家知道，如果再过几千年以后，地球上最可能存活的生物什么吗？如果人类已经不在啦，哪会有什么生物存在的。估计就是老鼠、蟑螂这类的生物会称霸地球。人类对老鼠总是喊打喊杀，为什么这么长的时间里，却没有将其完全消灭呢？引出第一个结论，谁在主场谁就是

Thu Jul 28

因果推断

因果框架--潜因果框架(二)

今天咱们进一步看因果推断的内容，做的业务多了以后你就发现，每当端到端的模型，一般不能解决你的认知问题，你做了一个端到端的模型，可能仅仅也就是是个模型，可能最重要的是你从这个事情中学到了什么？这个才能驱使你成为一个专家，行业专家。所以多了解一些因果推断的内容是十分必要的，今天就来看看uplift建模方式。重新出发因果推断的建模大致为了解决以下几个问题。ITE: 单体的处置效应$$ITE=Y_{i}

Sun Jul 24

时间序列

时间序列预测(五)--Prophet模型

今天来介绍一个Prophet模型是FB出品的一个可解释性极强的一个模型，使用起来十分简单，咱们主要还是讲解其中的原理。Prophet模型Prophet模型使用经典的时间分解预测的方法，将预测任务分类趋势影响、季节影响、节假日影响，以及噪声影响，这也比较适合咱们的时间预测的场景。$$y_{t}=g(t)+s(t)+h(t) \tag{1.1}$$$y_{t}$是预测值，$s(t)$季节趋势、$g(

Fri Jul 22

时间序列

时间序列预测(四)--TCN模型

今天介绍的是TCN模型，在介绍这个模型的过程中，会介绍很多额外的小知识点，个人觉得还是很有用的。下面咱们就来介绍TCN模型。TCN模型先来看问题定义，对于时序问题还是老生常谈的输入输出形式。 $x=[x_{0},x_{1},...x_{T} ]$, 作为输入的值，输出就是对应的$y=[y_{0}, y_{1},...,y_{T}]$作为输出。那么TCN模型是如何组织模型结果的呢？刚开始的时候作者

Wed Jul 20

时间序列

时间序列预测(三)--LSTNet模型

今天来介绍另一个复杂的模型LSTNet模型，这个时序模型是专门解决多元时间预测问题的，多元时间预测哦。模型结构十分复杂，其中很多设计还是能有很多借鉴作用的，希望大家能够学习并且用到实际工作中。LSTNet模型结构

Tue Jul 19

时间序列

时间序列预测(二)--N-BEATS模型

今天咱们来介绍一个纯时序模型，N-BEATS模型，直接开门见山看看模型的机构，然后对着模型解读。N-BEATS模型结构图1.1就是N-BEATS模型的结构，看起来比较复杂，咱们拆开来看。首先来看模型的输入，输入的是观测序列$[y_{1},...,y_{T}]$, 输出是预测数据$[y_{T},...,y_{T+H}]$, 这里在原文中描述T=nH, n一般取2到7。看上图的模型主要有几个结构，分别

Sat Jul 16

时间序列

时间序列预测(一)--DeepAR模型

今天咱们就来看看第一个时序模型，可能有些同学都没有听说过这个模型，这个模型还是相对复杂的，接下来咱们来看看这个模型。对于一般的时序任务，大家一般会想到NLP中的一些序列模型，LSTM、GRU等模型，这类方法都是给出一个确定的预测值，接下来咱们要介绍这个模型有一点不一样，DeepAR模型并不是直接简单地输出一个确定的预测值，而是输出预测值的一个概率分布，这样做其实有点好处，咱们给出的预测值其实很难

Thu Jul 14

时间序列

时间序列预测(零)--时序预测基础

时间序列预测可以称得上是一个及其普遍的一个算法问题，解决的方法也比较成熟，你可能第一时间想到的就是AR模型，以及各种自回归模型。然后xgboost似乎也能做时序问题，只是将原有的问题当成回归问题即可，某种意义上可解释性也能够得到一定的满足。再然后就是GRU、LSTM这类循环神经网络，借鉴自NLP中使用深度模型来解决时序预测问题。除了以上的这类方法，你还能知道那些方法吗？接下来的这个系列一定能让你受

Sat Jul 2

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