class Jiaulo:
def __init__(self):
self.name = "Jiaulo"
self.role = "Python | 机器学习研究者"
self.focus = "时间序列分析与预测"
self.tools = ["Python", "pandas", "NumPy", "scikit-learn", "PyTorch", "Prophet"]
self.interests = ["机器学习", "深度学习", "时间序列预测", "数据可视化"]
def current_learning(self):
return "探索Transformer等更多新模型在时间序列预测中的应用"
def say_hi(self):
print("感谢访问我的GitHub！")
me = Jiaulo()
me.say_hi()
- 📖 《Python for Data Analysis》 - Wes McKinney
- 📖 《Deep Learning》 - Ian Goodfellow, Yoshua Bengio, Aaron Courville
- 📖 《Forecasting: Principles and Practice》 - Rob J Hyndman and George Athanasopoulos
- 🔗 Kaggle时间序列竞赛
- 🔗 scikit-learn官方文档
- 🔬 探索时间序列预测中的注意力机制和自监督学习
- 📈 研究多变量时间序列的因果关系推断
- 🧪 开发更高效的异常检测算法
- 🌐 将时间序列分析应用于金融、气象和医疗领域
