含水率预测模型第53页

机器学习还能预测心血管疾病？没错，我用Python写出来了

CDA数据分析师出品【导读】手把手教你如何用Python写出心血管疾病预测模型。Showmedata，用数据说话点击观看视频全球每年约有1700万人死于心血管疾病，当中主要表现为心肌梗死和心力衰竭。

紫色沙·2020-09-15 14:13

违约预测模型后续工作

一、从概率到分数1、评分卡分数计算逻辑回归模型得到两个信息，一是哪些特征是比较重要的，二是每个客户是否会违约的一个概率。至此模型并不是直接就能用了。实际我们不会直接用这个概率，而是将其映射到一些分数段当中。（1）计算公式：上述p：指违约概率：p越大，p/(1-p)越大，y越大，BasePoint减去一个大的数，那score就会越小。就是说，违约概率p越大，最后的分数score越小，这个和实际逻辑也

ZJJBFQ·2020-09-15 13:00

线性回归实现及模型评估

目录简单线性回归多元线性回归线性回归模型评估线性回归通常是人们在学习预测模型时首选的技术之一，在这种技术中，因变量是连续的，自变量可以是连续的也可以是离散的，回归线的性质是线性的。

Lemonbr·2020-09-15 08:03

建模杂谈系列4-预测模型分类

说明预测模型的价值不用赘复，本篇探讨预测模型的类型以及其作用机制。预测模型大致可以分为三类：1高维模型2时间约束模型3空间约束模型以下就这三类预测模型进行简单的探讨。

yukai08008·2020-09-15 06:17

机器学习中的一些评价指标

参考博客为了帮助大家理解什么是精确率和召回率，我举下面几个例子：首先是地震预测，我有一个预测模型我的模型预测了100次地震，其中90次真的发生了地震，还有10次没有发生地震，那么它的精确度就是90%可以和上面没有任何联系事实上发生了

Ding_xiaofei·2020-09-15 06:46

Python - SkLearn库的使用

Python-SkLearn库的使用SkLearn简介数据的预处理标签编码数据集的处理构建训练集和测试集建立预测模型K近邻算法(KNN)朴素贝叶斯算法决策树算法逻辑回归算法支持向量机算法随机森林（集成方法

GQ177·2020-09-14 21:53

纯小白如何进入数据科学领域？这十个 Python 库请收好！

在解决数据科学任务和挑战时，数据爱好者、分析师、工程师和科学家正在利用Python的强大功能，来进行统计分析和建立预测模型。在本文中，我将讨论用于数据科学和机器学习的最有用的十大Pyth

实验楼v·2020-09-14 18:25

1.13. 特征选择(Feature selection)

1.13.特征选择(Featureselection)sklearn.feature_selection模块中的类能够用于数据集的特征选择/降维，以此来提高预测模型的准确率或改善它们在高维数据集上的表现

瑟瑟发抖的菜鸡望·2020-09-14 17:13

需求预测模型分类与选择

需求预测（demandforecast）我们在构建模型时，主要分三步：查看inputdata构建metrics选取模型在这里模型的选取应放在最后一步，第一步通过查看inputdata，结合业务场景，洞悉影响业务的核心特征；第二步针对inputdata，我们需要根据需求确定合适的metrics，比如针对需求预测准确度的accuracy指标我们有MAPE,APE,AE,RMSE,MAE等，也可能涉及到

tomwang0322·2020-09-14 16:05

数学建模常用模型04 ：灰色关联分析法

（几乎涵盖SPSS绝大部分功能），以及23个有监督机器学习（包括随机森林，SVM，XGBoost等）PS：巨方便简单上手，貌似现在是免费官网：www.mpaidata.commpai数据科学平台与灰色预测模型一样

Halosec_Wei·2020-09-14 15:04

Logistic回归分类模型

逻辑回归——离散变量预测模型背景与线性回归的区别逻辑模型分类模型构建假设函数（Hypothesisfunction）决策边界代价函数模型求解利用第三方库实现模型建立及评估多元分类模型背景逻辑回归（LogisticRegression

cyphappy·2020-09-14 13:11

时空神经网络（STNN）

文章目录文献与代码问题描述STNN动态因子图（DFG）DFG的学习预测模型的使用考虑空间关系STNN-R(efining)STNN-D(iscovering)文献与代码时空神经网络的提出来自这篇论文：Github

颹蕭蕭·2020-09-14 04:10

KDD2020|混合时空图卷积网络：更精准的时空预测模型

时空预测在天气预报、运输规划等领域有着重要的应用价值。交通预测作为一种典型的时空预测问题，具有较高的挑战性。以往的研究中主要利用通行时间作为模型输入，很难预测整体的交通状况，本文提出的混合时空图卷积网络，利用导航数据大大提升了时空预测的效果（本文作者高德机器学习团队，论文已被收录到KDD2020）。日常通勤中的规律往往相对容易挖掘，但交通状况还会受很多其他因素影响，之前的研究主要利用通行时间作为特

人工智能与算法学习·2020-09-14 03:56

混合时空图卷积网络：更精准的时空预测模型 | KDD2020

2020-06-2720:13:03本文解读的是KDD2020论文《HybridSpatio-TemporalGraphConvolutionalNetwork:ImprovingTrafficPredictionwithNavigationData》，作者来自高德机器学习团队。作者|高德机器学习团队编辑|丛末1导读时空预测在天气预报、运输规划等领域有着重要的应用价值。交通预测作为一种典型的时空预

喜欢打酱油的老鸟·2020-09-14 03:56

K近邻模型、KNN算法1-构建预测模型

K近邻模型、KNN算法1-构建预测模型案例假设你已经清洗好了一份同类型的商品信息和价格数据，如果给一个同品类全新的商品，你如何给它定价或预测它的价格？比如，这个商品是红酒。

Just Jump·2020-09-14 00:37

数学建模中的常见模型

数学建模中比较常见的几种模型:（一）、预测与预报1、灰色预测模型（必须掌握）满足两个条件可用：①数据样本点个数少，6-15个②数据呈现指数或曲线的形式例如：可以通过极值点和稳定点来预测下一次稳定点和极值点出现的时间点

鸦のCROWN·2020-09-13 15:28

OpenCV -3 -年龄性别预测

OpenCV-3-年龄性别预测文章目录OpenCV-3-年龄性别预测@[toc]OpenCV关于预测模型介绍基于CNN模型的年龄和性别检测实际实现代码分析年龄预测性别预测小结一下参考使用语言：Java1.8

小_杭·2020-09-13 11:39

医学统计分析思路方法总结：实例

医学研究思路研究适合的研究数据模型选择分类变量：logistic回归生存资料Cox回归计数资料：Poisson/负二项回归连续变量：线性回归选择适合的预测分子阅读文献选择适当的预测因子临床医学预测模型的流程

缠禅可禅·2020-09-13 06:13

“大数据”将来可帮助预测未来40天的天气情况

它采用的预测模型项源自加州大学斯克利普斯海洋研究所，该模型不同于以往的数值预报模式，可基于820亿次计算以及60年的气象历史数据来识别天气模式，然后将这些模式与当前的气候条件进行比较，再运用预测性分析进行天气预测

m123tianqi·2020-09-13 05:16

R语言|回归分析（一） ———R语言数据分析系列(一)

线性回归通常是人们在学习预测模型时首选的技术之一。在这种技术中，因变量是连续的，自变量可以是连续的也可以是离散的，回归线的性质是线性的。

铭记yu心·2020-09-13 03:32

2020大学生数学建模大赛C题思路提升！！！

先说一下整体思路，这题实际上就是要建立一个评价+优化+预测模型首先是评价模型,我们要根据所给数据建立起对不同企业信用等级评价的模型。有的同学可能会问，题目中不是给出了信誉评级吗?

薛域斌·2020-09-13 00:03

模型选择的一些基本思想和方法

0.引言有监督学习是日常使用最多的建模范式，它有许多更具体的名字，比如预测模型、回归模型、分类模型或者分类器。这些名字或来源统计，或来源于机器学习。

张博208·2020-09-12 15:42

数学建模 --- 预测方法：时间序列分析

有缺失值时模型1---时间序列分解模型时间数值变化分解四种变动四种变动得到的两种模型SPSS操作第一步：定义时间变量第二步：做时间序列图并分析第三步：季节性分解第四步：画出季节性分解后的时序图第五步：预测模型

星码·2020-09-12 13:21

灰色预测模型介绍及MATLAB代码实现

文章目录1.按2.灰色模型介绍3.精度检验等级参照表4.matlab代码5.实验数据5.1.测试一5.2.测试二1.按灰色预测模型\color{red}灰色预测模型灰色预测模型（GrayForecastModel

mlm5678·2020-09-12 13:54

数学建模之预测模型总结

当在使用相应的预测方法建立预测模型时，我们需要知道主要的一些预测方法的研究特点，优缺点和适用范围。

mlm5678·2020-09-12 13:23

《百面机器学习》学习笔记 1、特征工程

在实际工作中，特征工程旨在去除原始数据中的杂质和冗余，设计更高效的特征以刻画求解的问题与预测模型之间的关系。常见数据类型结构化数据：可以使用关系型数据库的表

保护我方鲁班八号·2020-09-12 11:50

tensorflow一步一步实现一个线性回归预测模型

1.指定每段程序的作用域tf.variable_scope#指定作用域tf.variable_scopewithtf.variable_scope("data"):#1.准备数据,x特征值[100,1]y目标值[100]#指定均值为0.75方差为0.5x=tf.random_normal([100,1],mean=0.75,stddev=0.5,name="x_data")#真实值y=0.7*x+

九霄王·2020-09-12 04:55

漏洞自动挖掘技术

漏洞发掘技术主要包括：1黑盒自动测试2静态自动分析3补丁比较4动态调试污点检查在这个领域，人的经验还是最重要的A适当的漏洞数据源--〉B知识发现或者数据挖掘--〉C漏洞预测模型--〉D漏洞自动发掘模型A

w_fenghui·2020-09-12 03:42

机器学习算法及实战——决策树（一）

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。

keithic·2020-09-12 02:17

Python时序预测_第二篇时间序列模型 Prophet（2）_参数介绍

2、Python中，使用Prophet()函数来定义Prophet预测模型。

SMT深海的鱼·2020-09-12 02:42

数学建模比赛主要会用到的算法名称汇总

层次分析法多属性决策模型灰色预测模型图论模型——Dijkstra（迪杰斯特拉）算法图论模型——Floyd（弗洛伊德）算法模拟退火模型种群竞争模型排队论模型线性规划模型非线性规划与01规划模型主成分分析法聚类分析法多元回归分析法

Fo*(Bi)·2020-09-11 23:39

汽车零部件识别算法

本算法由五个部分组成：数据增强、图片标注、训练模型、测试模型、预测模型。数据增强用于对原始收集的图像进行数据扩增，解

海鲜酱ต·2020-09-11 23:48

推荐：如何用XGBoost做时间序列预测？

它兼顾了速度和效率，且在很多预测模型任务中表现优异，在数据科学比赛中广受赢家偏爱，如Kaggle。XG

数据分析v·2020-09-11 21:45

时间序列预测04：TF2.1开发多层感知器(MLPs)时间序列预测模型详解

本文介绍了如何在以TF2.1为后端的Keras中搭建一系列不同的多层感知器模型来实现序列预测任务。模型包括一元感知器模型，多元感知器模型，多时间步感知器模型，多变量多时间步感知器模型。因为本文示例仅使用简单的人为构造的数据来进行演示，因此并没有超参数调整部分，本文更多的目的是提供解决时间序列预测问题的思路方法和模型的模板，具体的细节可以根据自己的业务需求进行扩展开发。多层感知器，简称MLPs，可用

datamonday·2020-09-11 21:58

Keras中卷积LSTM的使用

地址在https://github.com/keras-team/keras/tree/master/examples，这里主要是conv_lstm.py的基础上进行了一定修改，来实现一个非常简单的运动预测模型

小石学CS·2020-09-11 21:00

python机器学习手写算法系列——GBDT梯度提升分类

维基百科是这样描述梯度提升的梯度提升（梯度增强）是一种用于回归和分类问题的机器学习技术，其产生的预测模型是弱预测模型的集成，如采用典型的决策树作为弱预测模型，这时则为梯度提升树（GBT或GBDT）。

有数可据·2020-09-11 21:28

时间序列预测05：CNN时间序列预测模型详解 01 Univariate CNN、Multivariate CNN

【时间序列预测/分类】全系列45篇由浅入深的博文汇总：传送门卷积神经网络模型（CNN）可以应用于时间序列预测。有许多类型的CNN模型可用于每种特定类型的时间序列预测问题。在本介绍了在以TF2.1为后端的Keras中如何开发用于时间序列预测的不同的CNN模型。这些模型是在比较小的人为构造的时间序列问题上演示的，模型配置也是任意的，并没有进行调参优化，这些内容会在以后的文章中介绍。先看一下思维导图，本

datamonday·2020-09-11 21:19

机器学习笔记 -- 集成学习 Ensemble Learning

）GBDT（GradientBoostingDecisionTree)三、XGBoost（eXtremeGradientBoosting）四、Stacking集成学习方法是将几种机器学习技术组合成一个预测模型的元算法

你的一切都是星尘·2020-09-11 09:43

一个月刷完机器学习笔试题300题（4）

模型CARMA模型DGARCH模型解析：ARautoregressivemodelAR模型是一种线性预测MA模型(movingaveragemodel)滑动平均模型，其中使用趋势移动平均法建立直线趋势的预测模型

小哥哥th·2020-09-11 08:04

spark-ml和jpmml-sparkml生成pmml模型过程种遇到的问题

需求：利用pmml(预测模型标记语言)来实现跨平台的机器学习模型部署。

gyl2016·2020-09-11 07:18

我用Python写了个员工流失预测模型

CDA数据分析师出品【导读】今天教大家如何用Python写一个员工流失预测模型。获取数据代码：扫描下方公众号CDA数据分析师回复关键字“离职”说道离职的原因，可谓多种多样。

程序员资源社区·2020-09-10 20:37

PySpark之电商广告推荐(3)

基于LR的点击率预测模型训练数据处理raw_sample表数据读入与标准化#数据读取_raw_sample_df1=spark.read.csv(".

张先生-您好·2020-09-10 20:00

利用matlab进行三维曲线拟合（cftool工具箱实现）

三.用页面展现实现过程四.预测类题目解法1.BP神经网络预测模型

圣帝天龙·2020-09-10 16:36

用 Python 写了个员工流失预测模型

作者|真达、Mika来源|CDA数据分析师（ID：cdacdacda）【导读】今天教大家如何用Python写一个员工流失预测模型。Showmedata，用数据说话。今天我们聊一聊员工离职。

CSDN资讯·2020-09-10 10:32

TRIPOD声明-临床预测模型报告规范

预测模型的研究报告规范我们清楚了吗？本文是笔者本人学习笔记,做一小结，主要内容是来自Tripod2015statement，笔者做了部分解读。仅供大家参考学习，原文版权归原作者所有。

医科研·2020-09-07 20:29

图神经网络及其应用

图神经网络允许创建一个端到端的机器学习模型，该模型同时被训练来学习图结构数据的表示并在其上拟合预测模型。图神经网络可以应用于从聚类或可视化到对

Lukerman0·2020-09-06 21:06

lime 模型_使用LIME的糖尿病预测模型解释— OneZeroBlog

lime模型Articleoutline文章大纲Introduction介绍DataBackground资料背景Aimofthearticle本文的目的Exploratoryanalysis探索性分析TrainingaRandomForestModel训练随机森林模型GlobalImportance全球重要性LocalImportance当地重要性介绍(Introduction)Inthesupe

weixin_26746401·2020-09-06 19:32

土壤盐渍预测学习笔记

以松嫩平原西部长岭县为例，利用盐渍土高光谱数据构建盐渍土盐分遥感预测模型。

CSer、子瑜·2020-09-01 14:45

数学建模竞赛常考三大模型及十大算法【预测模型、优化模型、评价模型】

学习网址：数学建模竞赛常考三大模型及十大算法目录三大模型1、预测模型2、优化模型3、评价模型数学建模的十大常用算法三大模型1、预测模型预测模型：神经网络预测、灰色预测、拟合插值预测（线性回归）、时间序列预测

公众号-筑基修士·2020-08-31 10:47

美丽吃出来，谁将成为口服版的完美日记？

国内口服美容的创业赛道也开始出现不少优秀玩家：从体重控制切入的Wonderlab、基漾，从补充胶原蛋白、提升肌肤含水率切入的官栈，从缓解痛经、改善气血切入的云耕物作.....谁能成为口服版的

勺子课堂·2020-08-31 00:00

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