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
触底反弹7 分钟前
深入理解大模型采样:Temperature、Top-K、Top-P 的原理与实战
人工智能·算法·面试
cd_9492172110 分钟前
2026 AI Agent 落地指南:除了搭建工具,你还需要配套的搜索基础设施
人工智能
武子康12 分钟前
Search Console Platform Properties 扩大 SEO 资产边界:从 Page Ranking 到 Topic Coverage(5 类误读边界 + 3 表数据层设计)
前端·人工智能·后端
大模型码小白14 分钟前
【Python零基础教程】继承、多态与魔法函数:面向对象编程三大核心特性详解
java·大数据·开发语言·人工智能·python·ai编程
麻雀飞吧1 小时前
最新量化学习路径,交易认知和技术实现要并行
人工智能·python
北辰alk1 小时前
我用Seed Evolving做了个“代码遗产抢救者”和“旅行规划师”——一个开发者的双面实战日记
人工智能
腾渊信息科技公司1 小时前
Spring Boot对接MES实战:视觉检测数据自动同步方案
java·人工智能·spring boot·后端·计算机视觉·ai·软件需求
人间凡尔赛1 小时前
WAIC 2026 落幕,AI Agent 开发已进入 Harness 架构时代
人工智能·架构
-XWB-1 小时前
【LLM】Agent Planning 完全指南:8 种纯 LLM 范式 + 8 种混合规划模式详解(二)
人工智能·经验分享·aigc·学习方法·ai编程