Datawhale AI 夏令营 从零入门 AI for Science(AI + 经济)

1.在TASK3中虽然给出了时间序列挖掘加融合模型的方法预测price,但是并不能识别到负电价的情况。查看TASK3给出的代码的预测结果可以发现模型几乎不会预测出负数,这和实际情况是有差别的。

2.爬取天气信息

可以发现温度的变化也会影响price的变化

利用这些信息可以进一步提升模型的效果

相关推荐
aimmon3 分钟前
深度学习之微积分预备知识点
人工智能·深度学习·线性代数·微积分
西岭千秋雪_10 分钟前
谷粒商城のElasticsearch
java·大数据·服务器·spring boot·elasticsearch·搜索引擎
Data 31718 分钟前
Hadoop生态圈拓展内容(二)
大数据·数据仓库·hive·hadoop
不是很强 但是很秃20 分钟前
秃姐学AI系列之:实战Kaggle比赛:狗的品种识别(ImageNet Dogs)
图像处理·人工智能·pytorch·深度学习·神经网络·计算机视觉·分类
我是瓦力35 分钟前
PointNet++改进策略 :模块改进 | EdgeConv | DGCNN, 动态图卷积在3d任务上应用
人工智能·深度学习·计算机视觉·3d
咔咔学姐kk1 小时前
2024最新版,人大赵鑫老师《大语言模型》新书pdf分享
数据库·人工智能·语言模型·自然语言处理·pdf·知识图谱·产品经理
z千鑫1 小时前
【人工智能】OpenAI发布GPT-o1模型:推理能力的革命性突破,这将再次刷新编程领域的格局!
人工智能·gpt·agent·ai编程·工作流·ai助手·ai工具
AIBox3651 小时前
GPT撰写开题报告教程——课题确定及文献调研
人工智能·chatgpt
AIBigModel1 小时前
关于GPT5训练失败的思考
人工智能·知识图谱
绎岚科技1 小时前
深度学习自编码器 - 随机编码器和解码器篇
人工智能·深度学习·算法·机器学习