时间序列法
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基于机器学习方法对销售预测的研究
销售预测业界的重要需求，对库存的安排、配货分货有着重要的指导意义，但同时，因为受到各种因素的影响，销售预测的难度也非常大。本次分享总结了百分点的一些销售预测实际项目经验；首先，研究、比较了不同的机器学习和统计学习方法，如线性回归、随机森林、决策树、xgboost、时间序列等方法，对商品销售进行短期、中期和长期的预测效果。其次，介绍了这些模型的实现方式和相应的优缺点，再次，结合百分点在企业项目上的实际案例来解读销售预测，最后，对销售预测的发展方向做了一定的展望。
时间序列预测的常见方法及思考
在携程也有一些时间序列预测相关的业务场景，比如下单量预测、话务量预测、客流量预测等，以下将介绍我们在处理时间序列预测相关问题使用的一些方法与思考。
从零开始构建业务异常检测系统，FreeWheel 面临过的问题和解决方案
本文介绍了 FreeWheel 基于机器学习的业务异常检测实践，提炼了从零开始构建业务异常检测系统面临的问题和解决方案
周期性时间序列的预测
OpsDev，转载已获取作者授权。最近在研究时间序列的时候，发现很多序列具有很强的周期性，那如何对此类序列进行预测呢？
关于数据的异常检测，看这一篇就够了
本文转载自公众号携程技术（ID：ctriptech）。
深度学习在高德驾车导航历史速度预测中的探索与实践
本文介绍如何通过建模的方式提高历史速度的预测准确率。
超算上百亿年找不到的答案，百度这个算法十分钟内找到了最优解
AI+制药又一突破：百度LinearDesign完成生物实验验证，疫苗效果的关键指标超标准算法20倍
如何通过用户的行为序列来提升欺诈风险识别
作为移动支付领航者的支付宝，借助大数据和AI技术，并历经了十多年的发展后，构建了世界级领先的风控技术能力。
使用 Amazon Timestream 存储和访问任何规模的时间序列数据
Amazon Timestream 现已全面开放。
MSRA 开源基于注意力机制的全新推荐模型，融合用户长短期偏好
基于历史交互行为的用户建模是构建精准推荐系统的核心环节，如何融合用户长短期的偏好一直是推荐系统中的热点话题。
阿里 Goldeneye 四个环节落地智能监控：预测、检测、报警及定位
Goldeneye作为阿里妈妈业务监控平台，主要在业务日志、数据的实时统计分析基础上做监控报警以及辅助定位。阿里集团内部也有很多优秀的监控平台，它们在开放性上做的很好，接入成本也不高，但是监控阈值也是开放给用户自己设定。这种情况下，对于业务监控人工维护阈值就比较复杂，需要有丰富的经验来拍定阈值，需要人工持续的维护不同监控项的监控阈值。所以，在业务快速发展的前提下，传统的静态阈值监控很容易出现了误报、漏报的问题，而且人工维护成本高，监控视野局限。Goldeneye就是在这种基础上，我们试着从大数据应用的角度，去解决业务监控中的问题，由此诞生的。
阅读者（十二）：番茄工作法图解
又一种时间管理的方法？！而且还叫什么“番茄”？！当第一次听到“番茄工作法”这个名字时，这就是我的感觉。接下来才知道原来这里的“番茄”实际上指的是该方法中一个道具的名字：番茄钟。这是一种番茄状的计时钟，轻轻一扭，它便开始工作。当到达所定时间时，比如25分钟，它会响铃，通知你时间已到。
产品生命周期管理创新应用落地实践
百分点数据科学实验室基于产品生命周期理论在多个行业的落地实践，总结了如何准确把握产品生命周期的四个阶段及识别方法论。
Amazon SageMaker 现已推出 DeepAR 算法，用于实现更精确的时间序列预测
今天，我们推出了 Amazon SageMaker 的最新内置算法 Amazon SageMaker DeepAR。
基于数据驱动的销量预测模型建构
百分点数据科学实验室多年来在项目中积累了丰富的实践经验，总结了一套基于数据驱动的销量预测模型建构方法，本文将从预测目标、评估方法、案例应用及效果等方面进行分享。
李飞飞团队最新提出 OpenTag 模型：减少人工标注，自动提取产品属性值
今天给大家带来的是李飞飞团队最新提出的OpenTag模型论文的解读。OpenTag是目前第一个端到端的开放式属性值提取框架，从建模、推断和学习三个方面解决了现实生活中属性值提取面临的挑战。
旅行场景下的个性化营销平台揭秘
本文揭秘旅行场景下的个性化营销平台。
吴恩达团队提出倒计时回归模型：用 AI 技术预测病患死亡时间
近日，斯坦福大学Andrew Ng团队开发出了一种使用人工智能来预测病人死亡时间的系统。科学家希望该系统可以为病人提供更好的临床关怀。作者提出了一种新的预报检验方法Survival-CRPS，通过优化连续分级概率评分来提高预报的锐度，同时保持预报的校准度。这是科学界首次将最大似然法之外的评分方法成功应用于大型生存预测任务。
FreeWheel 基于 2000 万订阅家庭的电视广告库存预测
如何利用机器学习为广告主提供更加精准的受众定向服务？
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