二手车交易价格预测第19页

R语言LASSO特征选择、决策树CART算法和CHAID算法电商网站购物行为预测分析

p=32275原文出处：拓端数据部落公众号本文通过分析电子商务平台的用户购物行为，帮助客户构建了一个基于决策树模型的用户购物行为预测分析模型。

·2024-02-11 18:39

R语言结构方程模型SEM、路径分析房价和犯罪率数据、预测智力影响因素可视化2案例|附代码数据

2进行简单的多元回归SEM在很大程度上是回归的多元扩展，我们可以在其中一次检查许多预测变量和结果。SEM还提

·2024-02-11 18:01

未来10年（到2035年）前端发展趋势的预测

大家好，我卡颂。随着最近两年互联网行情走弱，前端岗位需求减少，悲观情绪在从业者之间蔓延。去年社区甚至传出前端已死的论调。那么，未来10年（到2035年）前端行情会越来越弱么？在我看来，恰恰相反。本文会分析其中原因。免费领取卡颂原创React教程（原价359）、加入人类高质量前端群当前现状在互联网繁荣时期，资本对行业预期足够高，催生出大量岗位需求。在此行情下演化出一条程序员职业发展路径：要跑通这条路

·2024-02-11 18:27

基于 PAI-DSW 使用 SD WebUI 实现AI扩图功能

只需给AI一张图片，AI就会根据图像的上下文语义信息，预测和补充图像边界，生成一张尺寸更大的图像。AI扩图有时是拯救废片的神器，能够将半身照扩展为惊艳的全身照，有时也会翻车，生成

·2024-02-11 18:33

智慧电网数据可视化运维云平台解决方案

智慧电厂建设具备智能化、一体化、可观测、可互动、自学习、自寻优等九大能力，可为管理者及时提供过去和现在的数据，并能够预测未来和引导企业人员的工作，使信息技术与电力工业技术、现代管理技术有机融合，全面提升电厂的生产技术和经营管理

·2024-02-11 18:55

DeepMind利用深度学习预测 220 万种新晶体

AI工具GNoME发现220万种新晶体，相当于人类科学家800年的实验产出，其中38万种新晶体可以成为未来高新技术的稳定材料。从计算机芯片、电池到太阳能电池板，都离不开结构稳定的无机晶体(inorganiccrystals)。传统意义上，发现或者研发一种全新的稳定的无机晶体，往往需要长达数月的艰苦实验。如今借助GoogleDeepMind发布的深度学习工具GNoME，科研人员在短时间内就发现了22

·2024-02-11 17:06

【机器学习】机器学习简单入门

通过机器学习，计算机可以从大量的数据中提取出规律和模式，并利用这些规律和模式来做出预测和决策。在本篇博客中，我们将介绍机器学习的基本概念，包括算法、模型以及训练、模型和预测之间的

·2024-02-11 17:43

机器学习流程之收集数据

引言：在当今信息时代，数据被认为是新时代的燃料，而机器学习则是一种强大的工具，可以从数据中发现模式、提取见解，并做出预测。然而，要让机器学习模型发挥出其真正的潜力，关键在于数据的质量和数量。

·2024-02-11 17:40

100万吨的锂需求摆在那里，如何满足？

近日，BenchmarkMineralIntelligence(简称BMI）发布了未来电池产量的预测。他们认为，锂电池的产量将在2028年翻四番，达到1.1太瓦时。

刺猬偷腥·2024-02-11 17:50

task 13 集成学习

蒸汽量预测1.特征工程一般流程：1.去掉无用特征2.去掉冗余特征3.利用存在的特征、特征转换、内容中的特征以及其他数据源生成新特征4.特征转换（数值化、类别转换、归一化）5.特征处理（异常值、最大值、最小值

罐罐儿111·2024-02-11 17:30

【论文精读】ViT-Adapter

但普通的ViT可以使用包括图像，视频和文本的大量多模态数据进行预训练，这鼓励模型学习丰富的语义表示，但与特定于视觉的transformer变体相比，普通ViT在密集预测方面有决定性的缺

None-D·2024-02-11 15:12

学成网html+css案例

这是跟着pink老师敲的第一个html+css的静态页面：html部分学成网首页课程职业规划个人中心CheeryZ前端开发>后端开发>移动开发>人工智能>商业预测>云计算&大数据>运维&测试>UI设计>

倒霉娃不要倒霉·2024-02-11 15:33

装修坑之二

今天我们如约而至，基本直奔主题，理由是乳胶漆层在预算中，第二层水泥层的剥落在预测外，为解决问题提供了两个方案。方案一增项2600，方案二增项3000+，理由充分不容辩驳。说完设计师加了一

爱米粒儿W·2024-02-11 15:42

《薛兆丰的经济学课》：价格

只要做到边际成本等于边际收益，人们就能够获得收益的最大化，那随着技术的发展，我们未来会对需求和供给的预测越来越精确吗？其实，我们不需要对预测精准，不需要边际平衡，而是要怎么来面对变化。

飘皓宇·2024-02-11 14:50

机器学习笔记（3）：误差、复杂度曲线、学习曲线等

1.诊断误差1.1.误差类型我们的预测或者分类的结果与实际结果相比较，会存在一定的误差，误差越小，表示结果越好。一般有两种误差来源，欠拟合和过拟合。

链原力·2024-02-11 14:23

二分类任务最后的TN、TP、FP、FN及相关指标的计算

defcalculate_confusion_matrix_for_binary_classes(preds,labels):#确保预测和标签的形状相同assertpreds.shape==labels.shape

UndefindX·2024-02-11 14:20

如何构建置信度掩码（代码）

importtorchimporttorch.nn.functionalasF#假设preds是模型输出的预测结果，尺寸为[2,256,256]#假设labels是真实标签图像，尺寸为[256,256]

UndefindX·2024-02-11 14:20

半监督语义分割论文学习记录

Semi-SupervisedSemanticSegmentationwithCross-ConsistencyTraining1.1motivation一致性训练的目的是在应用于输入的小扰动上增强模型预测的不变性

西瓜真的很皮啊·2024-02-11 14:19

半监督学习（主要伪标签方法）

利用未有标记的样本来训练一个比仅使用有标记的样本可以获得的性能更好的模型1.1半监督学习方法半监督学习方法的分类：一致性规范化/一致性训练：对未标注数据进行扰动，两者的预测不存在显

拔牙的萌萌鼠·2024-02-11 14:18

为什么在半监督中的无监督阶段CE常常配合置信度使用而MSE通常不会

这种方法特别适用于分类问题，其中CE损失直接作用于模型的预测类别概率和目标（真实或伪）标签之间。

UndefindX·2024-02-11 14:48

GBDT--梯度提升树

目录一梯度提升树的基本思想1梯度提升树pkAdaBoost2GradientBoosting回归与分类的实现二梯度提升树的参数1迭代过程1.1初始预测结果0的设置1.2使用回归器完成分类任务1.3GBDT

吓得我泰勒都展开了·2024-02-11 14:40

Arxiv网络科学论文摘要15篇(2020-02-27)

在线领域的贝叶斯社会影响;比较特征提取方法和收入推断的预测用变量;谁是电影宇宙的中心？

ComplexLY·2024-02-11 14:05

拾画|图卡056 股市三大风险

市场风险是无法预测的，一旦发生，市场全部遭殃，最好的办法就是避免。怎么避免呢？我们可以通过判断入场

拾画2022·2024-02-11 13:04

[数学建模] 计算差分方程的收敛点

通常用来模拟动态系统，如在离散时间点上更新状态并预测未来状态。收敛点：在数学或计算中，收敛点指的是序列、函数或方程不断接近某个特定值或集合的点。

YuanDaima2048·2024-02-11 13:22

决策树与随机森林算法

通过分析训练数据，决策树学习如何将输入特征映射到输出标签，从而实现数据分类或预测任务。在分类问题中，决策树可以帮助确定输入数据属于哪个类别在预测问题中，决策树可以根

YuanDaima2048·2024-02-11 13:52

人工智能预测地震

遗憾的是，目前并没有一个可靠的方法，来精准地预测地震的发生。AI或是精准预测地震的“救世主”事实上，在20世纪90年代，就有人尝试着用机器学习来预测地震，但收效甚微。

kuntoria·2024-02-11 12:06

2019-11-05

语言和智力水平是孤独症儿童预后的两个重要的预测指标，这个重要性在新版的国际精神疾病分类诊断体系（ICD-11)里提高到空前高度，以至于孤独症谱系障碍的亚分类都开始基于这两个指标来划分了。

乐天之命_孙冉·2024-02-11 11:54

曾国藩：有这几种“相貌”的人，将预示着大吉

所谓的“相人”，就是从这个人的外貌以及行为举止中，大致看透这个人的品性和能力，从而对其作出一定的预测。所谓“相随心生，言随心表。”

舒山有鹿·2024-02-11 11:31

房树人测验（HTP）案例分析

这种“有”，在适当的情景下，会无意识地表现出来——这就是投射分析技术的重要价值之一，可以预测行为。通过

dear心理咨询师黄倩雯·2024-02-11 11:04

你和领导的差距在于翻译力

目标就是蓝图，是对发展趋势的预测，是对未来的描述和表达；任务就是战略，是顺应趋势、立足当下，做出聚焦和调整；工作就是行动，是将指令和要求变成现实，是将图纸上描绘的风景，变成可触可见的现实。

未来已来李国明·2024-02-11 10:48

监管大屏系统_煤矿安全监管系统可视化大屏展示设计

能源、矿产行业作业都在环境恶劣的偏远地区进行，监管部门需要远程实时掌握生产作业的安全情况，以实现风险监管、预测以及处理。

weixin_39528697·2024-02-11 10:38

CSP-202012-2-期末预测之最佳阈值

CSP-202012-2-期末预测之最佳阈值【70分思路】本题的难点还是时间复杂度，暴力枚举会导致时间超限。

LOST P·2024-02-11 10:35

《零基础实践深度学习》波士顿房价预测任务 02

1.3波士顿房价预测任务上一节我们初步认识了神经网络的基本概念（如神经元、多层连接、前向计算、计算图）和模型结构三要素（模型假设、评价函数和优化算法）。

软工菜鸡·2024-02-11 09:20

二手车流量拦腰斩断，请注意自查！

做二手车直播的兄弟们，如果你的流量突然被拦腰斩断，下降的很厉害，在健康分没有被多次扣除或者没有收到平台警告违规限流的时候，很大概率是因为你遭到了多人的投诉，受到了隐形降权，虽然说平台没有给你警告，但投诉的人很多

创客君运营笔记·2024-02-11 09:24

我的生产记

今天38周+6，离预产期还有一周的样子，因为医生预测宝宝偏大一周，果不其然这小家伙迫不及待的想提前出来，看世界了！

拼命姑娘_04f2·2024-02-11 09:53

YOLO v8 参数设置，详解cfg/default.yaml

default.yaml有很多训练、测试、预测、可视化等关键设置，一定不要忽略哦！

X_Cosmic·2024-02-11 08:13

机器学习的几种基本算法

在机器学习中，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中映射关系。

陌上尘飞123·2024-02-11 07:17

回归预测模型：MATLAB多项式回归

1.多项式回归模型的基本原理多项式回归是线性回归的一种扩展，用于分析自变量XXX与因变量YYY之间的非线性关系。与简单的线性回归模型不同，多项式回归模型通过引入自变量的高次项来增加模型的复杂度，从而能够拟合数据中的非线性模式。多项式回归模型可以表示为：Y=β0+β1X+β2X2+...+βnXn+ϵY=\beta_0+\beta_1X+\beta_2X^2+...+\beta_nX^n+\ep

抱抱宝·2024-02-11 07:16

纳西姆·尼古拉斯塔勒布

他一生专注于研究运气、不确定性、概率和知识；师承：HelyetteGeman队友／弟子：《思考，快与慢》作者丹尼尔卡尼曼；《宽客人生》的作者伊曼细尔德尔曼；对手：传统认为任何危机都有迹可循的学院派，对未来预测的经济学家

叶儿_3039·2024-02-11 06:25

机器学习2--逻辑回归(案列)

糖尿病数据线性回归预测importnumpyasnpimportpandasaspdimportmatplotlib.pyplotaspltfromsklearn.datasetsimportload_diabetesdiabetes

pyniu·2024-02-11 06:10

MATLAB实现随机森林回归算法

随机森林的基本思想是通过构建多个决策树，并将它们的预测结果进行平均或投票来提高模型的准确性和鲁棒性。以下是随机森林回归的主要特点和步骤：决策树的构建：随机森林由多个决策树组成。

AI Dog·2024-02-11 06:00

使用深度学习进行“序列到序列”分类

通过“序列到序列”LSTM网络，可以对序列数据的每个时间步进行不同预测。此示例使用从佩戴在身体上的智能手机获得的传感器数据。该示例训练一个LSTM网络，旨在根据表示三个不同方向上的加速

jk_101·2024-02-11 06:59

季节性预测matlab,去除时间序列季节性周期的方法

参考文献用NQT方法去除时间序列的季节性周期(譬如金融、流量等时间序列以一年为周期，当时间序列样本的采样点小于一年时，如日流量、月流量等，这个季节性周期是非常明显的)。该方法的基本思路是：1、给定一组时间序列观测值s(t),t=1,2,…T；2、将该序列按升序排列，计算Weibull绘点位置Fs[s(t)]；3、根据Fs[s(t)]，根据标准正态分布N(0，1)的累积分布函数(CDF)的反函数得到

weixin_39769740·2024-02-11 05:10

时间序列预测之ARMA、ARIMA序列及季节性序列matlab实现

ARMA是一种平稳时间序列模型，即均值和协方差不随时间的平移而改变。ARMA有三种类型AR序列MA序列ARMA序列但是由于ARMA只能处理平稳序列，而现实中的问题往往有趋势性或周期性等。为了得到平稳序列，我们对数据进行差分运算，使得新序列成为平稳序列，就能够进行ARMA分析，因此ARIMA模型，是在ARMA的基础上多了差分运算，使得其能够处理的序列范围增加了。ARIMA序列例题1：clc,clea

Icy Hunter·2024-02-11 05:09

基于体素形态学测量分析(VBM)的工具包比较及其在年龄预测中的应用

摘要基于体素的形态学测量分析(VBM)通常用于灰质体积(GMV)的局部量化。目前存在多种实现VBM的方法。然而，如何比较这些方法及其在应用中的效用(例如对年龄效应的估计)仍不清楚。这会使研究人员疑惑他们应该在其项目中使用哪种VBM工具包。本研究以用户为中心，利用三个大型数据集(每个数据集n＞500)，系统地比较了五种VBM工具包，以及与通用模板或特定研究模板的配准。考虑到年龄效应对GMV的影响，本

茗创科技·2024-02-11 05:50

【Data Procession】随机森林算法

一、随机森林算法的实现1.引入库2.建立模型3.结果预测总结一、随机森林算法是什么？随机森林算法是一种集成学习方法，在处理回归问题上有很好的表现。

咸鱼鲸·2024-02-11 04:51

Arxiv网络科学论文摘要20篇(2019-10-15)

从异常的多尺度舰队行为预测非法海上活动;利用广义流行病模型建模自激发过程信息级联;高校的可扩展性、效率和复杂性：评估高等教育系统的新视角;优化目标节点集用于有向复杂网络的控制能量;管理科学手稿的同行评审效率

ComplexLY·2024-02-11 04:00

价值投资系列读书《股市真规则》

这和我们平时的买辆二手车搞出租，买一下一个餐厅的思路是一模一样的。3，一定要记得老巴那句话

刘方晓·2024-02-11 02:53

魏清宇·2024-02-11 02:53

深度学习的新进展：从模型架构到应用领域的创新

通过模拟人类大脑的学习过程，深度学习模型能够从大量数据中提取特征、识别模式、进行分类和预测等任务。本文将探讨深度学习在模型架构、算法优化以及应用领域的新进展，展示其在人工智能领域的巨大潜力。

梓德原·2024-02-11 02:11

推荐频道

二手车交易价格预测