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单点预测
大数据分析案例-基于随机森林算法构建电影票房
预测
模型
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
人类预期寿命大数据分析案例-基于随机森林算法的商品评价情感分析大数据分析案例
艾派森
·
2024-01-31 15:32
大数据分析案例合集
python
机器学习
数据分析
随机森林
人工智能
LSTM时间序列数据训练+
预测
的基本实现
文章目录前言实现数据集代码流程完整代码前言最近数模比赛中经常遇到时间序列
预测
的问题,奈何在比赛中没有时间细细了解,导致总是匆匆忙忙一个ARIMA时间序列分析就糊弄过去了。趁有空学习和总结一下实现思路。
在半岛铁盒里
·
2024-01-31 15:00
数学建模
lstm
人工智能
深度学习
爱情的本质是什么?
因为爱情本来就是无私且未知的,谁都没有办法
预测
未来,如果你都没有办法说服自己去喜欢一个你不喜欢
落单的圆
·
2024-01-31 15:00
量化交易学习2(因子研究)
IC∈[−1,1]绝对值越大,
预测
能力越好。IC值介于-1和1之间,反映出因子对下期收
Double Shan
·
2024-01-31 15:19
量化
学习
人工智能
机器学习
金融风控Task2-数据分析
(ExploratoryDataAnalysis)价值主要在于熟悉了解整个数据集的基本情况(缺失值,异常值),对数据集进行验证是否可以进行接下来的机器学习或者深度学习建模.了解变量间的相互关系、变量与
预测
值之间的存在关系
sunflowers11
·
2024-01-31 14:17
天池
AI特训一:为什么要学习AI
AI利用机器学习、深度学习、自然语言处理等技术,能够分析大量的数据、识别模式、做出决策和
预测
AI有哪些强大之处·处理大量数据:AI能够处理和分析大规模数据,挖掘数据中的模式和洞察,从中获取有价值的信息和知识
我不是费圆
·
2024-01-31 14:14
人工智能
人工智能
学习
2021-12-15
一切看似错了,却又很合理,命运催使着我们做出不同的选择,每一种选择带来无法
预测
的人生路。或尔黄金路,一路抟扶摇而上,或尔荆
想念的念
·
2024-01-31 13:19
大白话理解大语言模型预训练和微调
这种模型通过考虑之前的所有输出来
预测
下一个词,就像我们填写完形填空题一样。它们是顺序模型,意味着它们一步步地构建序列,每一步只生成一个词。例如,考虑句子:“我喜欢吃
E寻数据
·
2024-01-31 13:14
AI资讯
大模型
深度学习
人工智能
语言模型
BERT问答模型回答问题
在BERT模型之上添加一个问答头部,通常是两个线性层,一个用于
预测
答案的起始位置,另一个用于
预测
答案的结束位
朱雀333
·
2024-01-31 13:13
AI
人工智能
python
Vue3+webpack项目的vuex封装
它采用集中式存储管理应用的所有组件的状态,并以相应的规则保证状态以一种可
预测
的方式发生变化。简单解释就是它是用来放项目所有组件都能共享的数据用的。
月影WEB
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2024-01-31 13:53
当前状态是必然态
打个比方,有个朋友提到小时候算命先生
预测
他要被开水烫伤,非常严重的那种,所以他就每天离开水远远的,从来不碰,结果有一天家里桌子上放着西瓜,他去拿来吃,鬼使神差的,以为我身后是个凳子,结果一屁股坐进了锅里面
承谦
·
2024-01-31 13:10
机器学习模型
预测
贷款审批
机器学习模型
预测
贷款审批作者:i阿极作者简介:数据分析领域优质创作者、多项比赛获奖者:博主个人首页如果觉得文章不错或能帮助到你学习,可以点赞收藏评论+关注哦!
i阿极
·
2024-01-31 13:33
机器学习
机器学习
人工智能
python
随机森林
sklearn
EDI报文到Excel转换方案详解
以830物料需求
预测
为例一、搭建工作流在知行之桥E
知行EDI
·
2024-01-31 13:56
EDI电子数据交换
知行软件
知行edi
系统对接方式
edi
电子数据交换
Excel
X12
如何通过EDI向Daimler发送发票?
EDI需求背景在Daimler的前期需求中,只涉及到了VDA4905交付
预测
以及VDA4913发货通知两种报文。对于发票,供应商都是通过Daimler的发票系统来传输的。
知行EDI
·
2024-01-31 13:26
EDI电子数据交换
知行软件
知行edi
汽车行业EDI案例
EDI
电子数据交换
汽车行业
Daimler
【论文解读】V2VNet: Vehicle-to-Vehicle Communication for Joint Perception and Prediction
WhichInformationshouldbeTransmittedLeveragingMultipleVehicles实验结论摘要在本文中,我们探索了使用车对车(V2V)通信来提高自动驾驶车辆的感知和运动
预测
性能
我叫两万块
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2024-01-31 12:51
目标检测
自动驾驶
机器学习系列-1基础概念
机器学习系统学习如何组合输入以对从未见过的数据生成有用的
预测
。2.机器学习的基本术语。2.1标签标签是指
喜乐00
·
2024-01-31 12:18
机器学习
人工智能
使用LSTM模型进行乘客的数目
预测
;2.对文件rest-api-asr_python_audio_16k.m4a进行语音识别
1.使用LSTM模型进行乘客的数目
预测
数据集international-airline-passengers.csv(可以不在意精度和loss)importpandasaspdimportnumpyasnpfilename
小嘤嘤怪学
·
2024-01-31 12:13
Python
机器学习
深度学习
人工智能
2020.12.11 周五简短午评
股市,虽不可
预测
,但可观测。清晰的交易体系,严格的操作执行。不过
缠论悟道
·
2024-01-31 12:39
看一个人是不是“潜力股”,就考察这四点
简
单点
讲
清风雲飛揚
·
2024-01-31 11:12
K先学习KDJ
是一种超前预判指标,短期
预测
比移动平均线MA更有效,用于超短线的
预测
。
爷仨好
·
2024-01-31 11:30
回归
预测
| Matlab实现CPO-LSSVM冠豪猪算法优化最小二乘支持向量机多变量回归
预测
回归
预测
|Matlab实现CPO-LSSVM冠豪猪算法优化最小二乘支持向量机多变量回归
预测
目录回归
预测
|Matlab实现CPO-LSSVM冠豪猪算法优化最小二乘支持向量机多变量回归
预测
预测
效果基本介绍程序设计参考资料
预测
效果基本介绍
机器学习之心
·
2024-01-31 11:04
回归预测
CPO-LSSVM
冠豪猪算法优化
最小二乘支持向量机
多变量回归预测
SCI一区 | Matlab实现TSOA-CNN-LSTM-Mutilhead-Attention凌日优化算法优化卷积长短期记忆神经网络融合多头注意力机制多特征分类
预测
SCI一区|Matlab实现TSOA-CNN-LSTM-Mutilhead-Attention凌日优化算法优化卷积长短期记忆神经网络融合多头注意力机制多特征分类
预测
目录SCI一区|Matlab实现TSOA-CNN-LSTM-Mutilhead-Attention
机器学习之心
·
2024-01-31 11:34
分类预测
TSOA-CNN-LSTM
Mutilhead
Attention
凌日优化算法优化
卷积长短期记忆神经网络
多头注意力机制
多特征分类预测
科技云报道:新趋势下,国产数据库或“春山可望”
从540亿元到1286亿元——这是中国通信标准化协会大数据技术标准推进委员会针对中国数据库行业给出的一份
预测
报告。报告指出,未来五年,中国数据库行业将从百亿级市场跨越成为千亿级市场。
科技云报道
·
2024-01-31 11:33
科技
数据库
使用网络损伤仪 HoloWAN搭建网络环境进行带宽
预测
开发和测试
云游戏平台测试,使用网络损伤仪搭建网络环境进行带宽
预测
开发和测试,HoloWAN网络损伤仪在带宽控制算法上,可以有效帮助调校网络
预测
算法。
陈磊_智能网络传输
·
2024-01-31 10:05
【深度学习每日小知识】Precision 精度
Precision精度精度是机器学习(ML)中分类器或
预测
器准确性的度量。它被定义为分类器做出的真正正
预测
数与分类器所做的正
预测
总数之比。换句话说,真正正确的是正面
预测
的比例。
jcfszxc
·
2024-01-31 10:03
深度学习术语表专栏
深度学习
人工智能
【深度学习每日小知识】Recall 召回率
Recall召回率召回率是机器学习(ML)中分类器或
预测
器敏感性的指标。它的计算方式是真实阳性案例总数与分类器做出的真实阳性
预测
数量的比例。换句话说,它是分类器正确检测到的真实正面示例的百分比。
jcfszxc
·
2024-01-31 10:03
深度学习术语表专栏
深度学习
人工智能
机器学习
【深度学习: Encord Active平台】Encord 中的数据、标签和模型质量指标
定义质量指标数据质量指标标签质量指标模型质量指标自定义质量指标结论在使用数据集或开发机器学习模型时,经常会发现自己在查找或假设具有某些属性的数据子集、标签或模型
预测
。
jcfszxc
·
2024-01-31 10:00
深度学习知识专栏
深度学习
人工智能
【时序
预测
】3、prophet:Forecasting at Scale | 项目未来规划 | 其他时序
预测
库
Polishingexistingapplications,ratherthanintroducingnewmethods改进现有应用程序,而不是引入新方法四、Educationanddocumentation文档六、其他
预测
库
呆呆的猫
·
2024-01-31 10:45
时序预测
时序预测
prophet
python
【深度学习每日小知识】Model Accuracy 模型准确率
ModelAccuracy模型准确率模型准确性是衡量机器学习(ML)模型基于数据做出
预测
或决策的能力的指标。
jcfszxc
·
2024-01-31 10:15
深度学习术语表专栏
深度学习
人工智能
二手车交易价格
预测
中的特征工程
赛题数据维度包括FieldDescriptionSaleID交易ID,唯一编码name汽车交易名称,已脱敏regDate汽车注册日期,例如20160101,2016年01月01日model车型编码,已脱敏brand汽车品牌,已脱敏bodyType车身类型:豪华轿车:0,微型车:1,厢型车:2,大巴车:3,敞篷车:4,双门汽车:5,商务车:6,搅拌车:7fuelType燃油类型:汽油:0,柴油:1,
有机会一起种地OT
·
2024-01-31 10:55
电销机器人的优势
根据市场机构
预测
,未来几年电销机器人市场将保持快速增长,市场规模将超过300亿美元。
znyx 222
·
2024-01-31 10:05
机器人
如果你心里有什么想法……
不要考虑太多,不要在意是否会遇见困难,因为无论做什么都会遇见困难,没人能
预测
未来;不要轻易放弃,因为放弃它就相当于放弃了自己。人生已经很艰难了,干嘛不按照自己喜欢的方式来活?
OLSZC
·
2024-01-31 09:05
思考快与慢
系统1的运行特征包括眼见即为事实,强度匹配和联想一致,会产生
预测
偏见和认知错觉,过度自信。这时我们需要系统2来监督1来运行,系统2需要格外的用心费力。生活看着简单,其实不然,让我应该用心做好每件事。
归位彩霞
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2024-01-31 09:17
【架构论文】SCALE: Secure and Scalable Cache Partitioning(2023 HOST)
SCALE:SecureandScalableCachePartitioning摘要LLC可以提高性能,但是会引入安全漏洞,缓存分配的可
预测
变化可以充当侧信道,提出了一种安全的缓存分配策略,保护缓存免受基于时间的侧信道攻击
Destiny
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2024-01-31 08:36
硬件架构
架构
安全架构
安全
硬件架构
系统安全
缓存
365天日更-Day70:数据
做外贸,不单是提供增值服务,还要能够做出不同产品的趋势
预测
,市场变化,利润分析,买家思维的顾问式销售!对,没错,就是顾问式销售!我要朝着这个方向去走!
跳着探戈去生活
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2024-01-31 08:57
Task03:基于图神经网络的结点表征
一、引言结点表征的生成是图结点
预测
和边
预测
任务成功的关键。基于图神经网络的结点表征学习可以理解为对图神经网络进行基于监督学习的训练,使得图神经网络学会产生高质量的结点表征。
cherry_7
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2024-01-31 08:10
简
单点
击图片弹出video视频弹窗功能
毕设篇:实现旅游网中的景点视频模块使用语言及框架:HTML+JS+CSSVue.js+Element的本地引入阿里巴巴矢量图标库本地引入这里为了简化重复代码,我们使用vue的v-for来帮助我们遍历数组或对象,使用v-bind来实现数据的动态绑定,使用v-on实现事件监听模块需求:1.点击图片或图标元素、文字可以弹出video视频弹窗(js中的onclick事件)2.悬浮图片时,图片进行放大动画效
高中不复,大学纷飞
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2024-01-31 08:10
毕设-旅游网
html
vue.js
iconfont
video标签
css特效
数通基础笔记
1企业网络架构小型企业、大型企业优点,缺点扁平网络结构:便宜、简单、灵活、易维护;
单点
故障分层网络结构:昂贵、复杂、冗余、易扩展2.大型企业网络设计的基本思想是?
Gnana_L
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2024-01-31 08:33
数通
笔记
网络
【乳腺肿瘤诊断分类及
预测
】基于BP神经网络
课题名称:基于BP神经网络的乳腺肿瘤诊断分类及
预测
版本日期:2023-05-15运行方式:直接运行BP0501.m文件即可代码获取方式:私信博主或QQ:491052175模型描述:威斯康辛大学医学院经过多年的收集和整理
不想当个技术宅
·
2024-01-31 07:13
模式识别与分类预测
神经网络
matlab
分类
【乳腺肿瘤诊断分类及
预测
】基于LVQNN学习向量量化神经网络
课题名称:基于LVQ神经网络的乳腺肿瘤诊断(类型分类)版本日期:2023-03-10运行方式:直接运行0501_LVQ0501.m文件即可代码获取方式:私信博主或QQ:491052175模型描述:威斯康辛大学医学院经过多年的收集和整理,建立了一个乳腺肿瘤病灶组织的细胞核显微图像数据库。数据库中包含了细胞核图像的10个量化特征(细胞核半径、质地、周长、面积、光滑性、紧密度、凹陷度、凹陷点数、对称度、
不想当个技术宅
·
2024-01-31 07:42
模式识别与分类预测
分类
学习
神经网络
matlab
【乳腺肿瘤诊断分类及
预测
】基于GRNN学习广义回归神经网络
课题名称:基于GRNN神经网络的乳腺肿瘤诊断(类型分类)版本日期:2023-03-15运行方式:直接运行GRNN0501.m文件即可代码获取方式:私信博主或QQ:491052175模型描述:威斯康辛大学医学院经过多年的收集和整理,建立了一个乳腺肿瘤病灶组织的细胞核显微图像数据库。数据库中包含了细胞核图像的10个量化特征(细胞核半径、质地、周长、面积、光滑性、紧密度、凹陷度、凹陷点数、对称度、断裂度
不想当个技术宅
·
2024-01-31 07:42
模式识别与分类预测
分类
学习
回归
matlab
神经网络
【乳腺肿瘤诊断分类及
预测
】基于自适应Spread-GRNN学习广义回归神经网络
课题名称:基于自适应Spread-GRNN神经网络的乳腺肿瘤诊断分类及
预测
版本日期:2023-03-15运行方式:直接运行GRNN0501_2.m文件即可代码获取方式:私信博主或QQ:491052175
不想当个技术宅
·
2024-01-31 07:42
模式识别与分类预测
分类
学习
回归
matlab
神经网络
Vertica
单点
更改服务器ip
需求服务器网段调整,将ip:192.168.40.190收回,使用ip:192.168.40.200默认情况下,节点IP地址和导出IP地址配置相同的IP地址。导出地址是网络上有权访问其他DBMS系统的节点的IP地址。使用导出地址从DBMS系统导入和导出数据。您可以按照此处的说明手动更改导出地址。在下面的示例中,export_address是默认值。在这种情况下,当您运行re-ip命令时,expor
福娃筱欢
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2024-01-31 07:40
服务器
tcp/ip
postgresql
机器学习——绪论总结
算法使用数据得到模型的过程即称为学习,或训练流程:根据输入数据,通过算法得到
预测
模型,对目标进行
预测
模型类别:分为有监督学习和无监督学习,其中有监督学习主要有分类和回归,无监督学习有如聚类等。
带带琪宝
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2024-01-31 07:31
机器学习
机器学习
人工智能
奠定基础:用于机器学习的微积分、数学和线性代数
一、说明机器学习是一个引人入胜的领域,它使计算机能够从数据中学习并做出
预测
或决策,而无需明确编程。然而,在幕后,有一个坚实的数学和线性代数基础,构成了机器学习算法的支柱。
无水先生
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2024-01-31 07:54
AI数学原理
人工智能
机器学习
线性代数
人工智能
Bias 和 Variance 理解
的文章:http://scott.fortmann-roe.com/docs/BiasVariance.html从三个角度去定义Bias和Variance概念上ErrorduetoBias:表示我们的模型
预测
的期望值
phusFuNs
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2024-01-31 07:29
【乳腺肿瘤诊断分类及
预测
】基于Elman神经网络
课题名称:基于Elman神经网络的乳腺肿瘤诊断分类及
预测
版本日期:2023-05-15运行方式:直接运行Elman0501.m文件即可代码获取方式:私信博主或QQ:491052175模型描述:威斯康辛大学医学院经过多年的收集和整理
不想当个技术宅
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2024-01-31 07:45
模式识别与分类预测
神经网络
matlab
算法
搜索引擎(二)--
预测
评价指标
文章目录一、简介二、二元检测评估指标2.1精确率Precision&召回率Recall2.2PR曲线2.3AUC-ROC2.4平均精确率AP2.5MAP2.5综合评价指标三、连续值的评估指标3.1NDCG一、简介评价一个搜索引擎,或者说信息回溯的系统的好坏,有许多指标。一般来说,我们会从召回速度和召回功效Effectiveness(准确与否)两个方面来评价。本文将着重基于后者评价一个搜索引擎的好与
黄杨峻
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2024-01-31 07:08
港科大学习笔记
搜索引擎
算法
机器学习
从零训练模型:BERT模型【任务:①MLM(掩码语言模型)、②NSP(下一句
预测
)】
想要继续训练BERT的话首先需要弄懂NSP和MLM这两个预训练任务的原理,然后再根据这两个任务来通过自己的语料从头训练一个BERT模型或者是以开源的模型参数为基础进行追加训练。下面,掌柜就分别从MSL和NSP任务的数据构造、模型实现和网络训练等方面来一一进行介绍。1引言经过前面六篇文章的介绍,我们已经清楚了:BERT的基本原理[1]、如何从零实现BERT[2]、如何基于BERT预训练模型来完成文本
u013250861
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2024-01-31 07:38
LLM
bert
深度学习
机器学习
搜索引擎评价指标及指标间的关系
目录二分类模型的评价指标准确率(Accuracy,ACC)精确率(Precision,P)——
预测
为正的样本召回率(Recall,R)——正样本注意事项P和R的关系——成反比F值F1值F值和F1值的关系
水母哟 ( ̄^ ̄)ゞ
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2024-01-31 07:03
搜索引擎
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