真实标签的不完美性是机器学习领域一个不可避免的挑战。从科学测量数据到深度学习模型训练中的人工标注，真实标签总是包含一定比例的错...
在异常检测领域，尤其针对工业机械、核反应堆和网络安全等复杂系统，传统方法往往难以有效处理高维度且相互关联的数据流。多元状态估计...
达坦科技即将开源的100G RDMA RTL代码采用cocotb对其功能进行验证。因此，本文预先介绍一些cocotb验证框架相关的内容，希望以此抛砖引玉...
在时间序列分析领域，评估数据的平稳性是构建准确模型的基础。ADF（Augmented Dickey-Fuller，增广迪基-富勒检验）和 KPSS（Kwiatkowski...
向后淘汰法（Backward Elimination）是机器学习领域中一种重要的特征选择技术，其核心思想是通过系统性地移除对模型贡献较小的特征，以...
特征选择作为机器学习工作流程中的关键环节，对模型性能具有决定性影响。Featurewiz 是一个功能强大的特征选择库，具备以下核心能力：
在众多时间序列模型中，SARIMA（seasonal autoregressive integrated moving average，季节性自回归积分滑动平均模型）能够有效处理时间...
当模型在训练数据上表现良好，但在测试数据上表现不佳时，即出现“过拟合”。这意味着模型从训练数据中学习了过多的噪声模式，从而丧失了...
在现代科学计算和数据分析领域，数据降维与压缩技术对于处理高维数据具有重要意义。本文主要探讨两种基础而重要的数学工具：Karhunen-Lo...
在性能要求较高的应用场景中，Python 常因其执行速度不及 C、C++或 Rust 等编译型语言而受到质疑。然而通过合理运用 Python 标准库提供...
在进行时间序列分析之前，确定序列的平稳性是一个关键步骤。平稳性指的是时间序列的统计特性（如均值和方差）在时间维度上保持不变。本...
金融资产波动率建模在现代金融工程中具有重要地位，其应用涵盖风险管理、衍生品定价和投资组合优化等核心领域。本文着重探讨三种主流波...
TSFresh（基于可扩展假设检验的时间序列特征提取）是一个专门用于时间序列数据特征自动提取的框架。该框架提取的特征可直接应用于分类、...
在现代数据分析领域，时间序列数据的处理和预测一直是一个具有挑战性的问题。随着物联网设备、金融交易系统和工业传感器的普及，我们面...
Aeon 是一个专注于时间序列处理的开源 Python 库，其设计理念遵循 scikit-learn 的 API 风格，为数据科学家和研究人员提供了一套完整的...
✎ 编 者 按打造的一个基于 python 得时序图绘制工具 wavedraw，让绘图变得更符合习惯。
在 Python 开发过程中，调试是一项核心技能。无论是初级开发者还是资深工程师，掌握高效的调试技巧都能显著提升开发效率。本文将介绍 10...
时间序列数据在现代数据分析中无处不在。从金融市场的股票价格波动到生物医学领域的心电图与脑电图信号，甚至是日常生活中的用水量变化...
本文探讨在量化交易领域中结合时序特征和静态特征的混合建模方法。通过整合堆叠稀疏降噪自编码器(SSDA)和基于 LSTM 的自编码器(LSTM-AE)...
在分析变量间复杂依赖关系时，传统统计工具往往难以胜任。Copula作为一种将边际分布与联合依赖结构解耦的数学框架，为解决这类问题提供...
