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华为:华为 [2018/03/30 12:57] Chris [第十天(2018年3月30日 周五)] |
华为:华为 [2021/02/17 22:16] (当前版本) |
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行 80: | 行 80: | ||
* 开始尝试“随机森林” | * 开始尝试“随机森林” | ||
* 看到有人用“attention lstm”,初步了解一下。 | * 看到有人用“attention lstm”,初步了解一下。 | ||
+ | * 自动化参数优化,本地运行正常。判题系统运行出错。。。改用Linux运行查错。 | ||
+ | * 设置virtulbox的共享文件夹插件不成功。改搭建一台ftp服务区用于文件传送: | ||
+ | * 先把虚拟机搞到同一个网络里:https://www.cnblogs.com/leezhxing/p/4482659.html | ||
+ | * CentOS7配置FTP服务器增强版~(零基础学会FTP配置) https://www.cnblogs.com/SimonHu1993/articles/7088391.html | ||
+ | * 虚拟机搭建FTP服务器暂时没成功,先在这里中转一下:{{ :zhao_chun_yang_work.tar.gz |}} | ||
+ | ====== 第十一天(2018年3月31日 周六) ====== | ||
+ | * 出现错误提示:{{ :zhaochunyang.tar.gz |}},原因是ecs里面有个'\n'忘了删除了。 | ||
+ | <WRAP center round box 80%> | ||
+ | #### ANSWER RUNTIME EXCEPTION #### | ||
+ | |||
+ | [preliminariesL1usecase01]: "The format of the output file is invalid! Error info: The host number is invalid (not integer)!" | ||
+ | [preliminariesL1usecase02]: "The format of the output file is invalid! Error info: The host number is invalid (not integer)!" | ||
+ | [preliminariesL2usecase01]: "The format of the output file is invalid! Error info: The host number is invalid (not integer)!" | ||
+ | [preliminariesL2usecase02]: "The format of the output file is invalid! Error info: The host number is invalid (not integer)!" | ||
+ | </WRAP> | ||
+ | * 通过测试,分数提升至**78.414** | ||
+ | * 有人(得分89)在排行榜的“团队口号”里写了:价值网络+蒙特卡罗搜索树+GRU+Attention | ||
+ | * 看直播,得到一堆算法的名字:ARMA, ARIMA, GARCH,马尔科夫,指数模型。百度“时间序列预测”可以得到更多信息。 | ||
+ | * clockwork rnn https://arxiv.org/abs/1402.3511 | ||
+ | * 目前看到的最好的RNN、LSTM、GRU博客:Understanding LSTM Networks(翻译) https://blog.csdn.net/xiaopihaierletian/article/details/71214160 | ||
+ | * 手把手教你用 Python 实现针对时间序列预测的特征选择 https://www.leiphone.com/news/201703/6rVkgxvxUumnv5mm.html | ||
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+ | ====== 第十二天 (2018年4月1日 周日) ====== | ||
+ | * 改用二次指数平滑,**分数提升至81.977,冲进前20名。** | ||
+ | * 【大数据部落】基于ARIMA、SVM、随机森林销售的时间序列预测 https://blog.csdn.net/qq_19600291/article/details/74217896 | ||
+ | * 手把手教你用 Python 实现针对时间序列预测的特征选择 https://www.leiphone.com/news/201703/6rVkgxvxUumnv5mm.html | ||
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+ | ====== 第十三天(2018年4月2日 周一) ====== | ||
+ | * 随机森林random forest及python实现 https://blog.csdn.net/rosefun96/article/details/78833477 | ||
+ | * Python中利用LSTM模型进行时间序列预测分析 https://www.cnblogs.com/arkenstone/p/5794063.html | ||
+ | * 零基础入门深度学习(6) - 长短时记忆网络(LSTM) https://zybuluo.com/hanbingtao/note/581764 | ||
+ | * 如何在Python中从零开始实现随机森林 https://cloud.tencent.com/developer/article/1043093 | ||
+ | * Tensorflow实例:利用LSTM预测股票每日最高价(二) https://blog.csdn.net/mylove0414/article/details/56969181 | ||
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+ | ====== 后记 ====== | ||
+ | * 2018年4月9日:[python] 时间序列分析之ARIMA https://blog.csdn.net/u010414589/article/details/49622625 |