人工智能病友社区-post栏目

FBProphet的安装

兼容性强的fbprophet安装环境及依赖包选择1.创建虚拟环境建议使用Anaconda创建一个新的虚拟环境，以避免依赖

fbprophet与其他时间序列预测工具（如ARIMA、LSTM）相比，有哪些独特优势和局限性？独特优势灵活性和易用性：

在FacebookProphet模型中，yearly_seasonality、weekly_seasonality和d

FBProphet在处理大规模数据集时的具体性能优化技巧只能从一些相关文献中提取，以下是大规模数据集处理相关的优化方法和

Prophet提供了一个 prophet 函数去拟合模型并且返回一个模型对象，可以对这个模型对象执行“预测”（ pred

阿兰.图灵1950年提出了图灵测试，60多年后的今天，该测试依然适用。

第一、输入样本和分类标签；第二、建立假说模型好h(x)；第三、建立全局样本内误差函数Ein和待定系数w的映射关系，Ein

一、感知器二、线性回归线性回归输出模型如下（其中，w为权重向量，x为输入的特征向量）：该模型的误差测量函数可以使用均方

一、机器学习基本概念机器学习（MachineLearning）：是机器从过去的经验中学习，并用这些经验改善其性能的过程。

一、背景知识1.编码：TensorFlow并非完全由python编写，底层有很多C++、CUDA代码，因此某些特殊情况下

自2016年以来，人工智能（AI）、深度学习（DL）不断在人们眼前、耳边出现，并登上了计算机学科的热词榜。

人工智能（ArtificialIntelligence）是最新兴的科学与工程领域之一，范围从通用领域，如学习、感知，到专