学习数据挖掘和机器学习的一本非常著名的书。是第二版。不太完美的地方是，本书是英文版。

内容概要 资源包括三部分(时间序列预测部分和时间序列分类部分和所需的测试数据集全部包含在内) 在本次实战案例中，我们将使用Xgboost算法进行时间序列预测。Xgboost是一种强大的梯度提升树算法，适用于各种机器学习任务，它最初主要用于解决分类问题，在此基础上也可以应用于时间序列预测。 时间序列预测是通过分析过去的数据模式来预测未来的数值趋势。它在许多领域中都有广泛的应用，包括金融、天气预报、股票市场等。我们将使用Python编程语言来实现这个案例。 其中包括模型训练部分和保存部分，可以将模型保存到本地，一旦我们完成了模型的训练，我们可以使用它来进行预测。我们将选择合适的输入特征，并根据模型的预测结果来生成未来的数值序列。最后，我们会将预测结果与实际观测值进行对比，评估模型的准确性和性能。 适合人群：时间序列预测的学习者,机器学习的学习者， 能学到什么：本模型能够让你对机器学习和时间序列预测有一个清楚的了解，其中还包括数据分析部分和特征工程的代码操作 阅读建议：大家可以仔细阅读代码部分，其中包括每一步的注释帮助读者进行理解，其中涉及到的知识有数据分析部分和特征工程的代码操作。

本文通过实战案例讲解TPA-LSTM实现多元时间序列预测，在本文中所提到的TPA和LSTM分别是注意力机制和深度学习模型,通过将其结合到一起实现时间序列的预测，本文利用有关油温的数据集来进行训练模型，同时将模型保存到本地，进行加载实现多步长预测，本文所利用的数据集也可以替换成你个人的数据集来进行预测(修改个人的数据集的地方本文也进行了标注)，同时本文会对TPA和LSTM分别进行概念的讲解帮助大家理解其中的运行机制原理(包括个人总结已经论文内容)。TPA（Temporal Pattern Attention）注意力机制是一种用于处理时间序列数据的注意力机制。它的工作原理是在传统的注意力机制的基础上引入了时间模式的概念，以更好地捕捉时间序列中的重要模式和特征。LSTM（长短期记忆，Long Short-Term Memory）是一种用于处理序列数据的深度学习模型，属于循环神经网络（RNN）的一种变体,其使用一种类似于搭桥术结构的RNN单元。相对于普通的RNN，LSTM引入了门控机制，能够更有效地处理长期依赖和短期记忆问题，是RNN网络中最常使用的Cell之一。配合我的博客大家可以实现预测。

内容概要：10G的Python数据分析与挖掘实战学习视频，包括了Python3数据科学入门与实战，大数据入门到实战篇(Hadoop2.80)，Python3实战Spark大数据分析及调度，数据分析与数据挖掘高级实战案例 适合人群：具备一定编程基础，工作1-3年的研发人员 能学到什么：Python3数据科学入门与实战，大数据入门到实战篇(Hadoop2.80)，Python3实战Spark大数据分析及调度，数据分析与数据挖掘高级实战案例 阅读建议：10G的Python数据分析与挖掘实战学习视频，包括了Python3数据科学入门与实战，大数据入门到实战篇(Hadoop2.80)，Python3实战Spark大数据分析及调度，数据分析与数据挖掘高级实战案例。

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基于关联规则算法的医疗数据挖掘，胡瑞娟，，本文通过研究基于两阶段频集思想的Apriori算法，针对Apriori算法的性能瓶颈提出了改进的Apriori算法，利用改进的Apriori算法对乳腺疾病数��

应用数据挖掘技术构建了一套掘进机工况监测数据分析系统。该系统通过掘进机工况监测数据采集系统采集掘进机机械系统、液压系统、电气系统、传动系统的工况参数,并将这些参数通过互联网发送到掘进机工况监测数据分析平台,在该平台上应用数据挖掘技术分析、挖掘掘进机工况参数,实现掘进机的远程维护和快速故障定位及故障处理,并对掘进机工况运行数据分析经验库进行学习更新,为掘进机故障处理提供知识经验支持。

在之前的文章中我们已经讲过Informer模型了，但是呢官方的预测功能开发的很简陋只能设定固定长度去预测未来固定范围的值，当我们想要发表论文的时候往往这个预测功能是并不能满足的，所以我在官方代码的基础上增添了一个滚动长期预测的功能，这个功能就是指我们可以第一次预测未来24个时间段的值然后我们像模型中填补 24个值再次去预测未来24个时间段的值(填补功能我设置成自动的了无需大家手动填补)，这个功能可以说是很实用的，这样我们可以准确的评估固定时间段的值，当我们实际使用时可以设置自动爬取数据从而产生实际效用。本文修改内容完全为本人个人开发，创作不易所以如果能够帮助到大家希望大家给我的文章点点赞，同时可以关注本专栏(免费阅读)，本专栏持续复现各种的顶会内容，无论你想发顶会还是其它水平的论文都能够对你有所帮助。 时间序列预测在许多领域都是关键要素，在这些场景中，我们可以利用大量的时间序列历史数据来进行长期预测，即长序列时间序列预测（LSTF）。然而，现有方法大多设计用于短期问题，如预测48点或更少的数据。随着序列长度的增加，模型的预测能力受到挑战。例如，当预测长度超过48点时，LSTM网络的预测

第十届泰迪杯数据挖掘挑战赛B题完整解题及代码.zip

视频挖掘主要涉及三个层次的工作:视频数据预处理,视频特征数据提取及视频模式发现与表示。针对监控视频数据,以人体姿势识别和行为理解为挖掘任务开展视频数据挖掘研究。提出了一个带有二维身体部位表示法的动态贝叶斯动作网(DBAN)基本框架来提高人体姿势定位的准确性及行为识别的精度,并通过实验证明了该方法的有效性。