传统，强，监视学习的典型状况是基于给定的X、Y数据组构建一个模型，以期在未来的场景中能够有较好的预测，通常在这类疑问上有一些基本假定，比如散布分歧性，即训练数据和未来经常使用的场景数据不能有较大的差异...

这种方法应用贝叶斯统计通常，经过构建一个代理模型，通常是高斯环节，来预测指标函数的体现，并基于这个模型启动决策，以选用新的参数值来测试，...。

虽然代码或者会让人感到困惑，其外围逻辑其实很便捷，咱们只需提取出所需的字段，包括年月、多少钱、市区和包装信息，假设你对编程不太相熟，也齐全没相关，如今有很多代码助手可供经常使用，选择任何一个都能轻松写...

数据迷信是一个多学科畛域，触及从数据中提取见地和常识，为了系统地处置数据迷信名目，专业人员遵照称为数据科在校生命周期的结构化流程，此生命周期蕴含各个阶段，每个阶段都有特定的义务和目的，以确保有效地开发...

机器学习的评价目的是用于权衡模型在特定义务中的性能，协助咱们判别模型能否在测试集上有效，并指点模型的优化和调整，...。

咱们的RMSE为793，比ARMA好，另一种方法是依据期间特色，如周、月和年，训练线性回归模型，这种方法是有限的，由于它不能像ARIMA方法那样捕捉自回归和移动平均特色，此外，ARIMA依据去趋向滞后...