【信用评分预测模型】第10页

均方误差mse均方根误差rmse_损失函数 - MSE

MSE是衡量“平均误差”的一种较方便的方法，MSE可以评价数据的变化程度，MSE的值越小，说明预测模型描述实验数据具有更好的精确度。

weixin_39587246·2023-10-24 03:17

通俗聊聊损失函数中的均方误差以及平方误差（文末有福利）

损失函数是衡量预测模型预测期望结果表现的指标。寻找函数最小值的最常用方法是“梯度下降”。把损失函数想象成起伏的山脉，梯度下降就像从山顶滑下，目的是到达山脉的最低点。

I小码哥·2023-10-24 03:45

损失函数中的均方误差以及平方误差

损失函数是衡量预测模型预测期望结果表现的指标。寻找函数最小值的最常用方法是“梯度下降”。把损失函数想象成起伏的山脉，梯度下降就像从山顶滑下，目的是到达山脉的最低点。

逍遥自在017·2023-10-24 03:14

Boosting Bagging Stacking Mapping 区别

这样，Boosting就会结合这些弱模型的预测来创建一个强预测模型。流行的boosting算法包括AdaBoost、GradientBoosting和XGBoost。

普通研究者·2023-10-23 10:41

保姆级 Keras 实现 Faster R-CNN 十四 (预测)

保姆级Keras实现FasterR-CNN十四一.预测模型二.TargetLayer三.预测四.显示预测结果五.加载训练好的参数六.效果展示七.代码下载上一篇文章中我们完成了FasterR-CNN训练的功能

Mr-MegRob·2023-10-22 12:52

【OpenVINO】行人摔倒检测 — 基于 OpenVINO C# API 部署PP-Human-上篇

OpenVINOC#API部署PP-Human1.英特尔开发套件1.1OpenVINO1.2AIxBoard介绍产品定位产品参数AI推理单元2.PaddleDetection实时行人分析工具PP-Human3.预测模型获取与转换

椒颜皮皮虾྅·2023-10-22 00:42

【ANN预测模型】基于差分算法改进ANN网络预测matlab源码

引言差分进化算法是基于群体智能理论的优化算法，是通过群体内个体间的合作与竞争而产生的智能优化搜索算法，它保留了基于种群的全局搜索策略，采用实数编码、基于差分的简单变异操作和“一对一”的竞争生存策略，降低了进化计算操作的复杂性。差分进化算法的原理差分进化算法是一种自组织最小化方法，利用种群中两个随机选择的不同向量来干扰现有向量，种群中的每一个向量都要进行干扰。它通过把种群中的两个成员之间的加权差向量

Matlab科研辅导帮·2023-10-21 22:18

回归预测 | MATLAB实现BO-GRU贝叶斯优化门控循环单元多输入单输出回归预测

基于贝叶斯(bayes)优化门控循环单元的回归预测，BO-GRU/Bayes-GRU回归预测预测模型。1.优化参数为：学

机器学习之心·2023-10-21 19:58

Logistic回归模型的C-Index

磊哥·2023-10-21 15:27

轨迹预测论文之八: Vision-based Intention and Trajectory Prediction in Autonomous Vehicles: A Survey

Vision-basedIntentionandTrajectoryPredictioninAutonomousVehicles:ASurveyAbstract&Introduction摘要的意思就是“我是一篇综述，我批判性比较了最近两三年的预测模型

海里的果·2023-10-21 14:10

【MATLAB第80期】基于MATLAB的结构核岭回归SKRR多输入单输出回归预测及分类预测模型

【MATLAB第80期】基于MATLAB的结构核岭回归SKRR多输入单输出回归预测及分类预测模型SKRR这是GustauCamps-Valls等人在“用深度结构核回归检索物理参数”中提出的结构核岭回归（

随风飘摇的土木狗·2023-10-21 03:42

数据回归算法 | Matlab实现高斯过程回归预测模型

文章目录效果一览文章概述研究内容程序设计参考资料效果一览文章概述数据回归算法|Matlab实现高斯过程回归预测模型研究内容高斯过程回归（GaussianProcessRegression）是一种基于概率的非参数回归方法

码农腾飞·2023-10-20 16:13

数据回归算法 | Matlab实现Logistic回归预测模型

文章目录文章概述源码设计参考资料文章概述数据回归算法|Matlab实现Logistic回归预测模型.Logistic回归，之所以说这个算法比较特殊，是因为Logistic回归算法实际上属于一种非线性分类算法

码农腾飞·2023-10-20 16:13

数据回归算法 | Matlab实现岭回归预测模型

文章目录效果一览文章概述源码设计参考资料效果一览文章概述数据回归算法|Matlab实现岭回归预测模型。

码农腾飞·2023-10-20 16:42

计算机竞赛 LSTM的预测算法 - 股票预测天气预测房价预测

与常见的回归预测模型不同，输入变量之间的“序列依赖性”为时间序列问题增加了复

Mr.D学长·2023-10-20 15:24

回归算法

线性回归线性回归预测模型imageimage向量化线性回归公式：imageimage在实践中，选择线性回归的成本函数时，将均方误差（MSE）最小化比最小化RMSE更为简单，二者效果相同（因为使函数最小化的值

White_Li·2023-10-20 09:41

统计学习方法笔记——第一章（1）

实现步骤得到有限的训练数据集合确定包含所有可能的模型的假设空间，即学习模型的集合确定模型选择的准则，即学习的策略实现求解最优模型的算法通过学习方法选择最优模型利用学习的最优模型对新数据进行预测或分析3.统计学习基本分类监督学习从标注数据中学习预测模型的机器学习问题

Run！Rabbit Run！·2023-10-20 04:50

【MATLAB第35期】基于MATLAB的2023年改进的进化算法优化LSTM时间序列预测模型思路

【MATLAB第35期】基于MATLAB的2023年改进的进化算法优化LSTM时间序列预测模型思路一、思路拿第34期的棕熊算法举例：优化途径：（一）种群初始学习改进（1）反向学习(OBOA)（2）准反向学习

随风飘摇的土木狗·2023-10-20 00:30

task5 模型建立和评估

那么分析的第一步就是建模，搭建一个预测模型或者其他模型；我们从这个模型的到结果之后，我们要分析我的模型是不是足够的可靠，那我就

趁着年轻去旅游·2023-10-19 22:04

最佳精准度：解锁超级学习器和校准曲线的潜能

一、引言在实际应用中，预测模型的精准度和性能是至关重要的。随着数据量和复杂度的增加，传统建模方法已经无法满足要求，因此出现了一系列新兴的预测建模技术。

笑不语·2023-10-19 21:55

决策树

决策树(decisiontree)机器学习中，决策树是一个预测模型；他代表的是对象属性与对象值之间的一种映射关系。

聪慧达芬奇·2023-10-19 08:18

使用Python+PCA+SVM算法实现人脸识别模型

首先，让我们了解PCA和SVM是什么：主成分分析：主成分分析（PCA）是一种机器学习算法，广泛应用于探索性数据分析和建立预测模型，它通常用于降维，通过将每个数据点投影到前几个主成分上，以获得低维数据，同时尽可能保留数据的变化

woshicver·2023-10-18 17:23

基于SVM+Webdriver的智能NBA常规赛与季后赛结果预测系统——机器学习算法应用(含python、ipynb工程源码)+所有数据集（三）

目录前言总体设计系统整体结构图系统流程图运行环境模块实现1.数据预处理2.特征提取3.模型训练及评估1）常规赛预测模型2）季后赛模型创建4.模型训练准确率相关其它博客工程源代码下载其它资料下载前言本项目使用了从

小胡说人工智能·2023-10-18 17:45

BP神经网络模型用什么软件,bp神经网络数学模型

1、如何建立bp神经网络预测模型建立BP神经网络预测模型，可按下列步骤进行：1、提供原始数据2、训练数据预测数据提取及归一化3、BP网络训练4、BP网络预测5、结果分析现用一个实际的例子，来预测2015

wenangou·2023-10-18 06:51

（3）数据挖掘与数据化运营

（2）用户预测模型使用算法等手段发现输入变量与目标变量之间的关系。（3）运营群体活跃度分析（4）用户路径分析发现用户浏览方式，进而对用户分群，群体特征分析，或者产品改进，下一个页面对预测等。

顽皮的石头7788121·2023-10-18 01:41

神经网络与深度学习【自用】

神经网络与深度学习1.1深度学习概述深度学习（DeepLearning）就是更复杂的神经网络（NeuralNetwork）神经网络（NeuralNetwork）引入神经网络模型的概念：假如我们要建立房价的预测模型

fr271·2023-10-17 18:35

ST-SSL：基于自监督学习的交通流预测模型

文章信息文章题为“Spatio-TemporalSelf-SupervisedLearningforTrafficFlowPrediction”，是一篇发表于TheThirty-SeventhAAAIConferenceonArtificialIntelligence(AAAI-23)的一篇论文。该论文主要针对交通流预测任务，结合自监督学习，衡量数据的时空异质性。摘要在智能交通系统中，准确预测不同

当交通遇上机器学习·2023-10-17 12:29

大数据分析案例-基于XGBoost算法构建居民收入分类预测模型

‍♂️个人主页：@艾派森的个人主页✍作者简介：Python学习者希望大家多多支持，我们一起进步！如果文章对你有帮助的话，欢迎评论点赞收藏加关注+喜欢大数据分析项目的小伙伴，希望可以多多支持该系列的其他文章大数据分析案例合集大数据分析案例-基于随机森林算法预测人类预期寿命

艾派森·2023-10-17 03:42

7.R语言logistic回归临床预测模型-Calibration校准曲线

以下内容来自B站up主：大鹏统计工作室的系列教学视频《R语言Logistic回归临床预测模型》第七节calibration校准曲线(4种款式）假定已经拟合好了下面的模型：image.pngdd=datadist

北欧森林·2023-10-17 01:25

如何制作环境影响评价所需的oqa格式气象数据

大气污染预测模型输入地面气象数据，经过计算，所输出的模拟气象场对预测污染物的扩散和迁移路径提供可信度较高的气象支持。AERMOD等进一步预测

大气环境数据屋·2023-10-16 18:00

股票价格预测 | Python实现基于LSTM与Transfomer的股票预测模型（pytorch）

文章目录效果一览文章概述LSTM模型原理时间序列模型从RNN到LSTMLSTM预测股票模型实现结语程序设计参考资料效果一览文章概述基于LSTM与Transfomer的股票预测模型股票行情是引导交易市场变化的一大重要因素

算法如诗·2023-10-16 14:48

交通物流模型 | 基于自监督学习的交通流预测模型

交通物流模型|基于自监督学习的交通流预测模型在智能交通系统中，准确预测不同时间段的城市交通流量是至关重要的。

算法如诗·2023-10-16 14:44

数据挖掘 - 分类

根据邵俊明老师的课件整理而成监督学习和无监督学习无监督的学习关联规则聚类分析监督学习分类预测模型分类生成模型GenerativeModel判别模型DiscriminativeModel对比分类和预测分类算法决策树

纫秋兰以为佩·2023-10-16 09:29

卷积神经网络1

譬如股票预测模型中的许多金融因子等等。在深度学习出现之前，大多使用SIFT、HoG算法进行提取具有良好区分性的特征，但还是很有局限性，错误率高，常年难以突破。卷积神经网络不需要将特

还浴月·2023-10-15 23:25

应该知道这几种被拒绝的情况

1、信用评分不足一般的金融机构都有自己成熟的评测系统，他们会根据客户所提供的资料，给出贷款综

野草狂奔·2023-10-15 21:41

信用评分卡中的数据预处理和特征衍生

image.pngimage.pngimage.png这里总结得很好，做特征的时候可以从这些角度去思考：计数：带过多少次款，有多少消费记录，有多少。。。求和：消费总金额占比：贷款额度与年收入的占比时间差：第一次开户距今的时长波动率：过去三年内每一份工作的时间标准差特征的分箱将连续变量进行离散化将多状态的变量合并成为少状态的变量分箱的重要性稳定性：避免特征无意义的波动对预测带来的波动健壮性：避免极端

Liam_ml·2023-10-15 18:23

多元线性解释性回归分析

多元线性回归分析数据类型不同选择的不通预测模型数据获取方式模型预测存在内生性回归系数的解释四种回归数据的解释box-cox变换虚拟变量的解释多变量虚拟变量的设置stata中的数据处理数据指标名称的解释异方差检验和修正异方差检验图形化

「 25' h 」·2023-10-15 10:33

【案例】从kaggle的房价预测模型案例中了解深度学习模型，即如何学习深度学习模型

1、背景深度学习是什么，为了解决什么样的问题深度学习是一种机器学习的方法，它的主要目的是从数据中自动学习到有效的特征表示。深度学习通过多层的特征转换，把原始数据变成更高层次、更抽象的表示。这些学习到的表示可以替代人工设计的特征，从而避免“特征工程”。深度学习主要要解决的是如何让机器能够模仿人脑的思考方式。从而摆脱原来的固有数据库比较的限制。让机器能够通过深度学习理解这个不断变化的世界。结合本次分享

Scalzdp·2023-10-14 11:54

OpenCV实现人脸关键点检测

目录实现过程1，代码解读1.1导入工具包1.2导入所需图像，以及训练好的人脸预测模型1.3将dlib的关键点对象转换为NumPy数组，以便后续处理1.4图像上可视化面部关键点1.5#读取输入数据，预处理

txz2035·2023-10-14 10:12

[Machine Learning][Part 5]监督学习——逻辑回归

然而我们希望逻辑回归预测模型输出的是0和1，为了达到这个目的，我们使用sigmoid()来把线性回归预测的输出y映射到0和1之间。sigmoid公式为:公式中的z表示的是线性回归模型中输出的结果y。

思则变·2023-10-14 05:21

时间序列预测模型实战案例(四)(Xgboost)(Python)(机器学习)图解机制原理实现时间序列预测和分类(附一键运行代码资源下载和代码讲解)

XgboostXgboost的机制原理贪心算法Xgboost总结数据格式需求Xgboost运行代码Xgboost时间序列预测及代码Xgboost分类任务及代码Xgboost运行资源下载地址Xgboost总结其它时间序列预测模型的讲解

Snu77·2023-10-14 02:17

时间序列预测模型实战案例(五)基于双向LSTM横向搭配单向LSTM进行回归问题解决

LSTM的回顾LSTM的三种门控机制双向LSTM图解双向LSTM的机制原理通俗小例子双向LSTM的优劣势双向LSTM+单向LSTM双向LSTM的实现模型所需数据结构模型代码文件下载地址全文总结其它时间序列预测模型的讲解

Snu77·2023-10-14 02:17

时间序列预测模型实战案例(二)(Holt-Winter)(Python)结合K-折交叉验证进行时间序列预测实现企业级预测精度(包括运行代码以及代码讲解)

开始之前我们先来简单了解一下Holt-Winters模型Holt-Winters模型，也称为三重指数平滑模型，是一种经典的时间序列预测模型，用于处理具有趋势和季节性的时间序列数据。Holt-Wi

Snu77·2023-10-14 02:16

时间序列预测模型实战案例(三)(LSTM)(Python)(深度学习)时间序列预测(包括运行代码以及代码讲解)

目录引言LSTM的预测效果图LSTM机制了解LSTM的结构忘记门输入门输出门LSTM的变体只有忘记门的LSTM单元独立循环(IndRNN)单元双向RNN结构(LSTM)运行代码代码讲解引言LSTM（LongShort-TermMemory）是一种常用的循环神经网络（RNN）模型，用于处理序列数据，具有记忆长短期的能力。在时间序列预测中，LSTM既可以多元预测机制又可以作为单元预测机制使用。作为多元

Snu77·2023-10-14 02:12

ARIMA步骤浅析

模型选择做时间序列的预测，拥有许多方法，从简单的说起，有线性回归法、灰色预测模型，arma方法，还有最近因机器学

laoda_fighting·2023-10-13 22:12

2019-01-14

为了能报一个最贴近市场行情的价格，需要1.掌握最新的本区域二手房价格信息；2.利用机器学习的方法，在训练获取的房产价格信息后得到一个房屋价格预测模型；3.把自有房屋的信息经过处理，输入机器学习模型，获得预测结果

DT数据说·2023-10-13 19:22

使用Python进行偏最小二乘回归（PLS）

使用Python进行偏最小二乘回归（PLS）偏最小二乘回归（PartialLeastSquaresRegression，PLS）是一种常用于探索性因子分析和建立预测模型的方法。

完美代码·2023-10-13 11:04

corrplot包画相关性图详解

主要分享R语言做医学统计学、meta分析、网络药理学、临床预测模型、机器学习、生物信息学等。

医学和生信笔记·2023-10-13 02:05

交通物流模型 | 基于交通图卷积长短时记忆网络的网络级交通流预测

为了克服该挑战，作者将交通网络看为一张图，并提出一个新的深度学习预测模型，交通图卷积长短时记忆网络（TGC-LSTM）学习交通网络中道路之间的相互作用，并预测网络级的交通状态。

算法如诗·2023-10-12 07:19

LSTM的预测算法 - 股票预测天气预测房价预测计算机竞赛