含水率预测模型

python机器学习——集成学习之bagging

对于多个模型，如何组合这些模型，主要有以下几种不同的方法：①在测试集上找到表现最好的模型作为最终的预测模型；②对多个模型的预测结果进行投票
曹文杰1519030112·2022-11-23 19:17

分类预测 | MATLAB实现DELM深度极限学习机多特征分类预测

DELM深度极限学习机多特征分类预测目录分类预测|MATLAB实现DELM深度极限学习机多特征分类预测效果一览基本介绍模型描述程序设计参考资料效果一览基本介绍MATLAB实现DELM深度极限学习机多特征分类预测模型描述自动编码器
机器学习之心·2022-11-23 17:40

NNDL 实验七 循环神经网络（1）RNN记忆能力实验

加载数据并进行数据划分6.1.1.3构造Dataset类6.1.2模型构建6.1.2.1嵌入层6.1.2.2SRN层6.1.2.3线性层6.1.2.4模型汇总6.1.3模型训练6.1.3.1训练指定长度的数字预测模型
HBU_fangerfang·2022-11-23 16:14

Pytorch笔记：线性回归、softmax回归

1.1线性模型首先我们建立一个模型，这个模型是房价预测模型，以此模型简单介绍线性回归模型。
Mr___WQ·2022-11-23 14:29

AI实战：基于深度学习的空气质量预测模型开源代码汇总

基于深度学习的空气质量预测模型开源代码汇总一、传统机理空气质量模型空气质量模型是基于人类对大气物理和化学过程科学认识的基础上，运用气象学原理及数学方法，从水平和垂直方向在大尺度范围内对空气质量进行仿真模拟
szZack·2022-11-23 13:37

鲸鱼WOA优化注意力机制的BiLSTM用于负荷预测

建模学习特征内部动态变化规律，并引入Attention机制通过映射加权和学习参数矩阵赋予Bilstm隐含状态不同的权重，减少历史信息的丢失并加强重要信息的影响，简称BiLSTM-Attention短期负荷预测模型
机器鱼·2022-11-23 13:19

【ELM预测】麻雀算法优化极限学习机预测（含前后对比）【含Matlab源码 2202期】

⛄一、麻雀搜索算法优化深度学习极限学习机DELM预测模型实现流程1麻雀搜索算法麻雀搜索算法是一种新型的群智能优化算法，在2020年由Xue等提出，主要是受麻雀的觅食和反哺食行为启发，具有寻优能力强、收敛速度快的特点
Matlab领域·2022-11-23 11:55

【预测模型-DELM分类】基于风驱动算法改进深度学习极限学习机实现数据分类附matlab代码

✅作者简介：热爱科研的Matlab仿真开发者，修心和技术同步精进，matlab项目合作可私信。个人主页：Matlab科研工作室个人信条：格物致知。更多Matlab仿真内容点击智能优化算法神经网络预测雷达通信无线传感器信号处理图像处理路径规划元胞自动机无人机⛄内容介绍人工时间的最大缺点是训练太长，因为它在应用神经网络的时间范围内，持续不断地限制神经网络，最大限度地限制学习机（ExtremeLearn
matlab科研助手·2022-11-23 11:48

lightgbm的使用和参数说明

文章目录use```importlightgbmaslgb```datainterface设置参数训练、预测模型保存```lightgbm.sklearn.LGBMClassifier()```tuning
hellopbc·2022-11-23 08:04

多元线性回归及案例（Python）

2案例：客户价值预测模型利用多元线性回归模型可以根据多个因素来预测客户价值，当模型搭建完成后，便可对不同价值的客户采用不同的业务策略。
QYiRen·2022-11-23 06:21

XGBoost模型及LightGBM模型案例（Python）

1XGBoosting案例：金融反欺诈模型1.1模型搭建1.1.1读取数据1.1.2特征变量与目标变量提取、划分数据集与测试集1.1.3模型搭建及训练1.2模型预测及评估1.3模型参数调优2LightGBM案例：客户违约预测模型
QYiRen·2022-11-23 06:21

MediaPipe Hands: On-device Real-time Hand Tracking 论文阅读笔记

设备端实时手部追踪0.摘要(Abstract)1.简介(Introduction)2.架构(Architecture)2.1手部检测器2.2手部坐标预测模型（HandLandMarkModel）3.数据集和标注
炼丹狮·2022-11-23 04:21

数据挖掘实战（6）：实战篇

内容分为三个部分：第一部分：第13章：财政收入影响因素分析及预测模型的内容；第二部分：第14章：基于基站定位数据的商圈分析的内容；第三部分：第15章：电商产品评论数据情感分析的内容；课件PDF和源码移步到
ZhuNian的学习乐园·2022-11-23 01:44

NNDL 实验七 循环神经网络（1）RNN记忆能力实验

加载数据并进行数据划分6.1.1.3构造Dataset类6.1.2模型构建6.1.2.1嵌入层6.1.2.2SRN层6.1.2.3线性层6.1.2.4模型汇总6.1.3模型训练6.1.3.1训练指定长度的数字预测模型
乳酸蔓越莓吐司·2022-11-23 00:29

论文学习——基于改进Bi-LSTM和XGBoost的电力负荷组合预测方法

文章目录1摘要2结论3引言3.1组合预测3.2总结4加权灰色关联投影算法的理论介绍5双向LSTM6在Bi-LSTM中引入注意力机制7XGBoost电力负荷预测模型8Attention-Bi-LSTM+XGBoost
谜底是你_·2022-11-22 22:09

基于动力学模型的无人驾驶车辆MPC轨迹跟踪算法及carsim+matlab联合仿真学习笔记

目录1模型推导及算法分析1.1模型推导1.1.1车辆动力学模型1.1.2线性时变预测模型推导1.2模型预测控制器设计1.2.1目标函数设计1.2.2约束设计2代码解析2.1模板框架2.1.1S-Function2.1.2mdlInitializeSizes
江海是老的辣@Drakie·2022-11-22 22:53

带避障功能的MPC局部路径规划+跟踪控制学习笔记

目录1轨迹跟踪MPC设计1.1非线性模型预测控制算法1.1.1非线性MPC概述1.1.2基于动力学的车辆点质量模型（非线性、连续）1.1.3离散化为预测模型1.1.4避障功能函数及MPC目标函数1.1.55
江海是老的辣@Drakie·2022-11-22 22:53

百度飞桨架构师手把手带你零基础实践深度学习——飞桨开源深度学习平台介绍

百度飞桨架构师手把手带你零基础实践深度学习——打卡计划返回总目录飞桨开源深度学习平台介绍介绍使用飞桨重写房价预测模型数据读取模型设计模型设计资源配置训练过程疑问保存并测试模型测试模型下面给出课程链接，欢迎各位小伙来来报考
only one °·2022-11-22 17:53

【数据分析与挖掘】财政收入影响因素分析及预测模型(有数据集和代码)

案例背景在我国现行的分税制财政管理体制下，地方财政收人不仅是国家财政收入的重要组成部分，而且具有其相对独立的构成内容。如何有效的利用地方财政收入，合理的分配，来促进地方的发展，提高市民的收入和生活质量是每个地方政府需要考虑的首要问题。因此，对地方财政收人进行预测，不仅是必要的，而且也是可能的。科学、合理地预测地方财政收人，对于克服年度地方预算收支规模确定的随意性和盲目性，正确处理地方财政与经济的相
CHRN晨·2022-11-22 13:22

从一维卷积、因果卷积(Causal CNN)、扩展卷积(Dilation CNN) 到 时间卷积网络 (TCN)

在本文中，我们将详细探讨时间卷积网络(TCN)所包含的基本构建块，以及它们如何组合在一起从而变成强大的预测模型。本文对时间卷积网络(TCN)的描述基于以下论文：https://arxiv.or
AINLPer·2022-11-22 13:02

时域卷积网络TCN详解：使用卷积进行序列建模和预测

在本文中，我们将详细探讨时域卷积网络(TCN)所包含的基本构建块，以及它们如何结合在一起创建一个强大的预测模型。
deephub·2022-11-22 13:51

[机器学习]决策树选西瓜

利用信息增益选择最优划分属性二、sk-learn库对西瓜数据集，分别进行ID3、C4.5和CART的算法代码实现1.ID3算法2、C4.5算法3、CART算法三、参考一、决策树在机器学习中，决策树是一个预测模型
海绵宝里宝气·2022-11-22 13:16

机器学习中的时间序列预测模型

1.概述在机器学习的各类方法中，有一类主要能用于时间序列预测的模型，包括但不限于自回归模型AR、滑动平均MA、融合AR与MA的ARIMA、隐马尔可夫模型HMM、卡尔曼滤波KF、循环神经网络RNN/LSTM等，本文对其做基本的阐述并说明其各自特点与应用场景。2.时间序列模型时间序列是按照一定的时间间隔排列的一组数据，其时间间隔可以是任意的时间单位，如小时、日、周、月等。比如，产品月均销售趋势、股市K
scott198510·2022-11-22 12:43

交通数据综述

基于图卷积网络的交通预测综述-中国知网对基于GCN的交通流预测模型进行归纳总结，从图卷积的基本定义出发，以频域图卷积和空域图卷积为主，介绍GCN的基本原理．随后，通过对图时空网络、图自编码器以及图注意力网络的介绍
Savannah913·2022-11-22 07:54

Classification Model 分類

回归模型：LinearRegression_线性回归问题，通过连续且线性的X值预测连续单个Y值变化的预测模型。
追飞fei的人·2022-11-22 05:40

北京二手房价格预测

北京二手房价格预测项目介绍根据链家上的北京二手房信息，对数据进行进一步的清洗处理，分析各特征和价格之间的关系，筛选对价格影响比较显著的特征，探索北京二手房的价格情况，并建立房价预测模型数据预处理读取数据
what colour·2022-11-22 05:04

Python二手房价格预测（三）——二手房价格预测模型baseline

系列文章目录一、Python二手房价格预测（一）——数据获取二、Python二手房价格预测（二）——数据处理及数据可视化文章目录系列文章目录前言一、数据处理二、模型训练1.引入库2.读入数据3.评价指标4.线性回归5.K近邻6.决策树回归7.随机森林8.各模型结果三、重要特征筛选结语前言在上次分享中我们对数据进行了部分预处理和数据可视化，接下来将对数据完全处理，并且使用几种基线模型对二手房的价格进
_HXZ·2022-11-22 05:30

机器学习之决策树算法的原理流程以及实现

机器学习中决策树是一个预测模型，它表示对象属性和对象值之间的一种映射，树中的每一个节点表示对象属性的判断条件，其分支表示符合节点条件的对象。树的叶子节点表示对象所属的预测结果。
a457359584·2022-11-22 03:08

【机器学习】特征工程概述

通俗的说，就是尽可能的从原始数据中获取更多信息，从而使得预测模型达到最佳。
喜欢打酱油的老鸟·2022-11-22 02:31

NNDL 实验七 循环神经网络（1）RNN记忆能力实验

加载数据并进行数据划分6.1.1.3构造Dataset类6.1.2模型构建6.1.2.1嵌入层6.1.2.2SRN层6.1.2.3线性层6.1.2.4模型汇总6.1.3模型训练6.1.3.1训练指定长度的数字预测模型
牛奶园雪梨·2022-11-22 00:18

机器学习：决策树的创建与分类

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种映射关系。决策树是一种树形结构，其中每个内部节点表示一个属性上的测试，每个分支代表一个测试输出，每个叶
zyf2589237189·2022-11-22 00:43

【Python数据分析】数据挖掘建模——分类与预测——回归分析

首先介绍一下分类与预测模型。一、分类预测模型实现过程分类模型主要是预测分类编号，预测模型主要是建立连续值函数模型，预测给定自变量对应的因变量的值。分类和预测的实现过程类似。
阿丢是丢心心·2022-11-22 00:38

python 学习笔记——线性回归预测模型

线性回归预测模型一元线性回归一元线性回归图一元线性回归参数多元线性回归分类变量的处理回归模型的假设性检验模型的显著性检验——F检验回归系数的显著性检验——t检验回归模型的诊断正态性检验直方图法PP图与QQ
仇邇·2022-11-22 00:34

GA-BP遗传神经网络预测

本人毕业设计是基于遗传算法优化的城市公交系统车站客流量预测在学习过程中不断积累经验并优化改进模型学习完后认为遗传神经网络预测模型可以在大多专业领域应用实现预测效果通俗地总结分享一下自己最满意的流程和方法供小白参考有误请指正和讨论目录导入特征数据和目标数据使用
吴糖气泡Meanler·2022-11-22 00:28

（2）理解预测模型---回归模型

机器学习算法系列（2）：线性回归|FreeWill(plushunter.github.io)回归模型建模流程：初始分析：分析X、Y的分布【单变量：Y是否右偏、X和Y有无异常值】变量选择：观察X和Y之间的关系，保留显著的X并放入模型【检验X、Y是否显著】验证模型假设：X和Y的函数关系【看散点图】多重共线性和强影响点：检验共线性和影响点的问题回归分析，用以解释因果关系，自变量：independent
north_fish420·2022-11-21 23:39

临床预测模型之缺失值插补方法

桓峰基因公众号推出基于R语言临床预测模型构建方法教程并配有视频在线教程，目前整理出来的教程目录如下：Topic1.
桓峰基因·2022-11-21 22:25

AAAI 2021最佳论文：高效长序列预测模型

©PaperWeekly原创·作者｜西南交一枝花学校｜西南交通大学CCIT实验室博士生研究方向｜NLP、时空数据挖掘前言AAAI2021结束有一段时间了，最佳论文奖项也公布了很久。但是，针对Informer的解读分享却未见几篇，由于笔者目前在做序列预测方面的工作，故在阅读后整理分享该论文的笔记。如有不同见解，望不吝交流。Informer的主要工作是使用Transfomer实现长序列预测（LongS
PaperWeekly·2022-11-21 21:57

【机器学习】线性回归实战案例三：股票数据价格区间预测模型（国外+国内数据）

股票数据价格区间预测模型（国外+国内数据）案例三：股票数据价格区间预测模型（国外+国内数据）2.3.1模块加载与忽略警告设置2.3.2加载数据和数据筛选2.3.3探索式数据分析（EDA）2.3.4探究字段之间的关联性
百木从森·2022-11-21 21:37

生成模型与判别模型的区别与理解

基本思想是有限样本条件下建立判别函数，不考虑样本的产生模型，直接研究预测模型。典型的判别模型包括k近邻，感知级，决策树，支持向量机等。生
xiaobai_Ry·2022-11-21 18:03

客服中心话务预测模型应用实践

一、课题背景客服中心运营管理主要包括话务预测与排班、应急管理、运营现场秩序管理、监控管理等内容。可见做好话务预测，是客服中心现场运营管理中的第一环节，也是最重要的一个环节。只有准确的话务预测，才能精准地进行客服专员需求测算和排班工作，从而保证服务水平，提高人员利用率，降低人力成本。话务预测可以从小时、日、月、年等多时间维度进行预测，细化调整人力资源的分布，同时年度话务预测，对下一年度人员招聘计划起
weixin_34356310·2022-11-21 15:16

基于径向基函数 （RBF） 神经网络的麦基格拉斯时间序列预测（Matlab代码实现）

特别是设计了一种麦基格拉斯时间序列预测模型，该模型可以使用过去的时间样本预测前进几步的值。RBF使用传统的梯度下降学习算法进行训练，核函数是从K均值
wlz249·2022-11-21 14:54

SCALEFORMER: ITERATIVE MULTI-SCALE REFININGTRANSFORMERS FOR TIME SERIES FORECASTING

本文提出一种通用的多尺度框架，可应用于最先进的基于transformer的时间序列预测模型(FEDformer,Autoformer等)。通过在多个尺度上迭代改进具有共享权
西西弗的小蚂蚁·2022-11-21 13:10

Yolov5模型使用教程

文章目录一、训练模型1.在data文件夹中修改myvoc.yaml文件2.修改vocdata文件夹3.不要忘记修改model文件夹4.接下来运行train.py就行啦二、预测模型1.将权重文件放在auto_detect
Youcai Zhang·2022-11-21 12:39

使用马尔可夫链构建文本生成器

本文中将介绍一个流行的机器学习项目——文本生成器，你将了解如何构建文本生成器，并了解如何实现马尔可夫链以实现更快的预测模型。
deephub·2022-11-21 12:32

机器学习——决策树学习

函数的详解及实例数据处理提取到训练集中的标签给数据的每一列添加上标签，并且转化为字典来存储每一列需要将数据转化为使用数值来代表的数据(字符串)——序列化调用库函数绘制决策树进行预测决策树：在机器学习中，决策树是一个预测模型
我们不生产代码，只是代码的搬运工·2022-11-21 11:54

基于python的马尔科夫链在股价预测中的应用（基于Tushare）

TushareID：503535文章目录前言一、马尔科夫链是什么二、代码如下三、马尔科夫预测模型在股价预测中的应用1.数据来源及状态划分2.状态转移概率矩阵P及初始状态概率向量图片3.模型预测前言股市具有着为上市融资
Li Yongchang·2022-11-21 10:18

python卷积神经网络预测股价_解读：一种基于CNN-LSTM混合神经网络的股价预测模型...

写在前面下面这篇文章的内容主要是来自发表于2019IEEEIntlConfonDependable,AutonomicandSecureComputing,IntlConfonPervasiveIntelligenceandComputing,IntlConfonCloudandBigDataComputing,IntlConfonCyberScienceandTechnologyCongress
weixin_39519619·2022-11-21 09:03

数学建模系列-预测模型（三）--插值与拟合（线性回归法）

书接上文，我们今天学习预测模型的第三种方法，插值与拟合：强调一下，预测模型和评价模型以及优化模型都有相当多overlap的地方，后续遇到同样的解法便不再赘述咯。。
Caiersaru·2022-11-21 08:17

XGBOOST算法过程

之后将xgboost引入到电子商务的商品推荐算法中，建立分类预测模型，具有速度快、准确率高等优势。
@小二黑·2022-11-21 08:12

python机器学习-糖尿病预测模型

有人说21世纪，我们的生活越来越便捷，电子通讯越来越发达，美食越来越多。这一点也不假。但现代生活方式也有不利一面，工作越来越忙，身体锻炼越来越少，体重一天一天增加。有一种疾病叫做糖尿病，你们听说过吗？中国糖尿病患者数量逐年上升，呈现明显上涨态势。近年来糖尿病药物是药企一块大蛋糕。糖尿病相关食品也非常昂贵，很多不懂医学常识的患者付出了巨大代价。人工智能机器学习可以帮助医药科研人员挖掘更多糖尿病致病因
python风控模型·2022-11-21 07:35
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