含水率预测模型第54页

一种动态神经模糊推理系统

一、主题思路本篇文章主要是介绍了一种新的直推式预测模型，进一步研究了动态神经模糊推理系统，利用与输入矢量近邻的数据构建模型，并在整个过程中运用归纳推理来实现数据的预测。

木槿、·2020-08-26 16:09

分类性能-度量指标（收益曲线 -ROC曲线和AUC ）

一、误分类矩阵1.1医学图像识别二分类问题二、ROC曲线和AUC值2.1ROC曲线分析2.2AUC判断分类器（预测模型）三、sklearn计算ROC一、误分类矩阵1.1医学图像识别二分类问题(1)真阳性

SongpingWang·2020-08-26 15:44

劣质家具存在的五大隐患你知道多少

（1）木材不经干燥，含水率偏高。木材的干燥处理是一项复杂的技术，处理的好与坏，对木制品的质量影响很大，假如干燥处理得不到有用保障，很容易形成制品日后变形或开裂。（2）选用腐朽或虫蛀的木材。

请叫我晓龙大人·2020-08-26 14:40

类别比例严重不平衡常用处理方法

在这种情况下，利用传统机器学习算法开发出的预测模型可能会存在偏差和不准确。发生这种情况的原因是机器学习算法通常被设计成通过减少

墨禾·2020-08-26 13:32

Kaggle比赛总结

题目要求：根据主办方提供的超过4天约2亿次的点击数据，建立预测模型预测用户是否会在点击移动应用广告后下载应用程序。

a63997734897·2020-08-26 11:43

Unscented Kalman Filter(无迹卡尔曼滤波）

因为在卡尔曼滤波中，预测模型以及测量空间对应的转换矩阵都是都是线性转换。但是在面对非线性信号时，会出现无法拟合的情况。所以就有了无迹卡尔曼滤波。这种方法

FrankMartinet·2020-08-26 11:36

决策树

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。一般，一颗决策树包含一个根结点、若干个内部结点和若干个叶节点。叶节点对应于决策结果，其他每个节点对应于一个属性测试。

hellowuxia·2020-08-26 07:43

使用Python实战反欺诈模型

基于不平衡数据模拟分类预测模型中因变量分类出现不平衡时该如何解决，具体的案例应用场景除反欺诈外，还有客户违约和疾病检测等。

编程歆妍·2020-08-25 17:16

R数据分析及可视化的一个简单例子

需求分析葡萄牙某银行拟根据现有客户资料建立预测模型，以配合其数据库营销策略，营销方式为电话直销，销售产品为某金融产品（termdeposit），数据分析的目标为通过预测模型识别对该金融产品有较高购买意愿的用户群

chunyi6295·2020-08-25 17:12

百度飞桨PaddlePaddle学习

在百度飞桨课程的指导下，我学习了使用python语言和numpy库来构建房价预测模型。

QXOOOOO·2020-08-25 17:07

人工智能 - paddlepaddle飞桨 - 深度学习基础教程 - 线性回归

在这一章里，你将使用真实的数据集建立起一个房价预测模型，并且了解到机器学习中的若干重要概念。本教程源代码目录在book/fit_a_line，初次使用请您参考Book文档使用说明。

星河子_YumWisdom·2020-08-25 17:41

基于深度学习多任务学习的网络层级交通速度预测

2、摘要提出了一种基于深度学习的多任务学习(MTL)网络预测模型，并介绍了两种提高预测性能的方法。利用非线性格兰杰因果分析（Grangercausalityanalysis，一种可

当交通遇上机器学习·2020-08-25 09:17

灰色预测模型代码

灰色预测模型是通过少量的、不完全的信息建立数学模型并进行预测的方法，适宜于处理小样本预测问题。

Dwenking·2020-08-25 09:31

基于大数据学习算法的优惠券预测模型

2019独角兽企业重金招聘Python工程师标准>>>一、目标：预测买家是否会购买某类商品，然后将优惠券发给最有可能购买的人群，从而提升转化率和客单价。（转化率-从意向购买到实际付款；客单价-用户单次购物花费金额）二、分析：落实到算法模型上，包含两个核心的问题2.1、优惠券发给谁，即客户群选择客户群选择实际上是预测买家的购买倾向，并依据购买倾向的强弱来给出排序的结果，落实到学习模型层面来解决。这个

weixin_33686714·2020-08-25 05:56

常见的七种回归技术

介绍根据受欢迎程度，线性回归和逻辑回归经常是我们做预测模型时，且第一个学习的算法。但是如果认为回归就两个算法，就大错特错了。事实上我们有许多类型的回归方法可以去建模。每一个算法都有其重要性和特殊性。

铭霏·2020-08-25 04:22

员工一言不合就离职怎么破？我有Python员工流失预警模型

CDA数据分析师出品作者：真达、Mika数据：真达后期：泽龙【导读】今天教大家如何用Python写一个员工流失预测模型。公众号后台，回复关键字“离职”获取完整数据。Showmedata，用数据说话。

CDA·数据分析师·2020-08-25 01:44

XGBoost调优指南

作者:QuanChen一.XGBoost介绍XGBoost算法可以给预测模型带来能力的提升。它具有很多优势：正则化标准GBM的实现没有像XGBoost这样的正则化步骤。正则化对减少过拟合也是有帮助的。

Cynomys·2020-08-25 00:07

强化学习建立股票预测模型

https://aistudio.baidu.com/aistudio/projectdetail/599711?shared=1

JieFeiLau·2020-08-24 20:05

Bank Credit_个人贷款违约预测

#本次case主题：个人贷款违约预测模型#本案例使用一套真实的数据集演示贷款违约预测模型开发的全流程。

SophiaSSSSS·2020-08-24 17:30

读书笔记-《结网》-03(完结)

（接读书笔记-《结网》-02）书里面提到的练习题：13.建立你的产品德KPI预测模型，并通过电子表格预测未来的数字。如果你没有自己的产品，用电子表格预测一下你未来12个月的收入和支出。

陈一牟·2020-08-24 16:28

用xgboost模型对特征重要性进行排序

用xgboost模型对特征重要性进行排序在这篇文章中，你将会学习到：xgboost对预测模型特征重要性排序的原理（即为什么xgboost可以对预测模型特征重要性进行排序）。

waitingzby·2020-08-24 16:40

计算机视觉：基于YOLO-V3林业病虫害目标检测

林业病虫害目标检测卷积神经网络提取特征根据输出特征图计算预测框位置和类别建立输出特征图与预测框之间的关联计算预测框是否包含物体的概率计算预测框位置坐标计算物体属于每个类别概率损失函数多尺度检测开启端到端训练预测模型效果及可视化展示卷积神经网络提取特征在上一节图像分类的课程中

紫芝·2020-08-24 15:35

MVGCN 人群流量预测模型笔记

PredictingCitywideCrowdFlowsinIrregularRegionsUsingMulti-ViewGraphconvolutionalNetworks笔记作者：JunkaiSun,JunboZhang,QiaofeiLi,XiuwenYi,YuZheng来源：arXiv:1903.07789v2[cs.CV]17Jul20201论文背景与动机先前的工作主要集中在预测规则的网

避暑客·2020-08-24 05:57

交通预测模型和实现

主要模型及应用1.ARIMA2.LSTMGRU1ARIMA模型Asearlyas1976,BoxandJenkins[1]proposedtheAutoregressiveIntegrateMovingAverageModel(ARIMA).In1995,Hamedetal[2]usedtheARIMAmodeltopredictthetrafficvolumeinurbanarterials.T

避暑客·2020-08-24 05:57

【监督学习应用】分类、标注和回归——笔记

学习一个系统能够通过执行某个过程改进它的性能，这就是学习监督学习supervisedlearning指从标注数据中学习预测模型。标注数据表示输入输出的对应关系，预测模型对给定的输入产生相应的输出。

幼稚园大学生·2020-08-24 04:23

推荐算法：基于内容的推荐_1：内容推荐算法

LandscapeMi·2020-08-24 01:14

7天微课程day4——时间序列预测的baseline

本文将会创建一个基本的时间序列预测模型——persistence模型，该模型的预测可以作为一个baseline。通过本文，你将学到：baseline的重要性。如何从零开始创建一个简单的py

hustqb·2020-08-24 00:23

【2019ICRA】PointNetGPD: 基于PointNet直接从点云中估计抓取位姿

摘要本文发表于2019年ICRA，作者提出了一种端到端的抓取位置预测模型，能够从点云中估计出机器人的抓取位姿。

Guoguang Du·2020-08-24 00:38

零基础入门数据挖掘-二手车交易价格预测之特征工程

**本质上讲，特征工程是一个表示和展现数据的过程；实际工作中，特征工程的目的是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。特征工程的重要性有以下几点：**特征越好

Elenstone·2020-08-23 23:24

基于PSO-DBN的回归建模

基于风电功率数据，在tensorflow下编写基于粒子群优化DBN的时间序列预测模型，采用粒子群优化DBN的学习率，迭代次数与各层节点数，精度得到提高。

机器鱼·2020-08-23 22:36

基于变分模态分解与麻雀优化最小二乘支持向量机的短期电力负荷预测（VMD-SSA-LSSVM）

LSSVM为短期电力负荷预测提供了一个新的研究方向，本文将LSSVM用于短期电力负荷预测,提出基于LSSVM的短期电力负荷预测模型,同时建立基于麻雀算法(SSA)模型对LLSVM进行参数优化以提高预测精度

机器鱼·2020-08-23 22:26

基于EMD-SA-DBN的风速预测模型

图1原始风速时间序列风速预测主要是时间序列预测，通常采用滚动序列建模，即采用1-n时刻风速作为输入，第n+1时刻风速作为输出，然后采用第2到n+1时刻风速作为输入，第n+2时刻风速作为输出，这样进行滚动建模。一般情况下，使用这种方法得到的效果都还不错，但是会有一个很严重的问题，就是“滞后“现象，以图2为例，该图为基于DBN的风速预测，n为24。图2基于DBN的风速预测DBN的结果分析：1、根均方差

机器鱼·2020-08-23 22:26

说说燕窝那些事

腥味：呈淡淡的鸡蛋清味特级：白色，黄白色或褐红色，颜色均匀（杂色面积累计不超过总面积的10%）外部无肉眼可见杂质和异物含水率%：≤20唾液酸%：≥

沉默对沉默·2020-08-23 17:52

R语言电力窃漏电用户自动识别实验

使用神经网络实现分类预测模型，并使用混淆矩阵对模型进行评价。三、实验方法与步骤1、把已经过预处理的专家样本数据“model.

icebns·2020-08-23 17:02

新型冠状病毒肺炎2019-nCoV感染人数预测模型

2/5日更新：2月4日汇总的“疑似病例”人数有点奇怪，有的地方显示累计疑似病例23260，对比昨天只新增了46例。另一些地方显示对比昨日新增3971例，那么就肯定不止23260例。如果说累计疑似人数是对的，那么防控就起了很好的效果-->假定所有的疑似都转成确诊，人数也控制在4万多了。如果新增疑似人数是对的，那么现在还在持续增加。加入了2/4日的数据，预测最终确诊人数在3.8万人左右。2/4日更新：

锐不可叮当·2020-08-23 09:34

2020-08-22资金流入流出预测

数据挖掘实践-资金流入流出预测Task03：时间序列规则与baseline一、时间序列规则二、基于时间序列规则的资金流入流出预测更新于20200919：时间序列预测模型1.时间序列分解2.ARIMA模型

凭轩听雨199407·2020-08-22 23:45

室外传播模型 -- 关于Hata模型及CCIR模型的介绍

电波传播预测模型分为室内传播模型与室外传播模型两种，事实上，目前室外传播模型比室内传播模型要更加成熟。这里主要了解一下室外传播模型中应用广泛的Hata模型。

*pan·2020-08-22 22:50

线性回归

1.1监督学习&无监督学习1.1.1监督学习Supervisedlearning定义:从标注数据中学习预测模型的机器学习问题。标注数据：表示输入输出的对应关系，预测模型对给定的输入产生对应的输出。

kittimzhe·2020-08-22 15:42

R语言混合时间模型预测对时间序列进行点估计

p=6078混合预测-单模型预测的平均值-通常用于产生比任何预测模型更好的点估计。

LT_Ge·2020-08-22 14:39

Graviti携手UC Berkeley探索自动驾驶预测模型， INTERACTION预测挑战赛正式开启！

为促进自动驾驶领域的行为预测技术发展，加速预测模型/算法评价的研究，加州大学伯克利分校机械系统控制实验室（MSCLab）携手AI数据服务平台提供商Graviti（格物钛）、世界领先的云服务商AWS（亚马逊云

格物钛工程师·2020-08-22 14:30

机器学习（二）~模型分类与应用

概率模型与非概率模型4.生成模型与判别模型4.1生成模型和判别模型的优缺点5.线性模型与非线性模型6.参数化模型与非参数化模型1.监督学习、无监督学习与强化学习1.1理解监督学习:假设数据独立同分布，从标注数据中学习预测模型无监督学习

布拉拉巴卜拉·2020-08-22 13:54

Keras实现Seq2Seq预测模型

一个基于keras实现seq2seq(Encoder-Decoder)的序列预测例子序列预测问题描述：输入序列为随机产生的整数序列，目标序列是对输入序列前三个元素进行反转后的序列，当然这只是我们自己定义的一种形式，可以自定义更复杂的场景。输入序列目标序列[13,28,18,7,9,5][18,28,13][29,44,38,15,26,22][38,44,29][27,40,31,29,32,1]

Data_driver·2020-08-22 13:51

主流Gradient Boosting算法对比

跟其他Boosting家族成员一样，其预测模型也是由一系列弱预测模型组成的。近些年来XGBoost、LightGBM以及CatBoost在Kaggle等竞赛中大放异彩，充分证明了Gr

OPPO互联网技术·2020-08-22 13:48

scikit-learn 实战之监督学习 4

本次实验将带你了解监督学习中常见的分类方法，并学会使用scikit-learn来构建预测模型，用于解决实际问题。

oxuzhenyi·2020-08-22 13:02

pytorch 数据读取机制中的Dataloader与Dataset

原文链接：https://blog.csdn.net/qq_37388085/article/details/102663166怎么建立一个预测模型呢？

nia_wish·2020-08-22 13:57

Generative model & discriminative model

DiscriminativeModel【摘要】-生成模型(GenerativeModel)：无穷样本==》概率密度模型=产生模型==》预测-判别模型(DiscriminativeModel)：有限样本==》判别函数=预测模型

huan0181·2020-08-22 12:57

DataWhale基于逻辑回归的分类预测模型

DataWhale基于逻辑回归的分类预测Demo示例库函数导入训练模型模型参数查看可视化构造的数据样本点可视化决策边界可视化预测新样本在训练集和测试集上分布利用训练好的模型进行预测基于鸢尾花（iris）数据集的逻辑回归分类实践数据读取/载入数据信息简单查看特征数据标签数据可视化描述利用逻辑回归模型在二分类上进行训练和预测数据集划分模型训练评估分类结果利用逻辑回归模型在三分类(多分类)上进行训练和预

miaochangq·2020-08-22 11:05

大器

选准木料后，木料要在阳光下风干两年，使其含水率低于10%。风干的木料被切割成木板后，放入一个黝黑的，终年不见阳光的房间，好像大师的闭关修炼，根除杂念，凝聚精魄。这段静默岁月要持续四到五年，经

luckysusan1991·2020-08-22 10:53

基于遗传算法的BP神经网络的股票预测模型_matlab实现

文章目录摘要bp神经网络遗传算法实验结果与分析完整代码下载：摘要在目前的股票投资市场，不少自然人股民的投资主要方式使根据对当天或者一个较长周期对股票数据的预测，来得到下一天的股票数据，从而进行相应的投资。为了满足股民希望能更为理性合理准确的预测股票走向，需要借助机器的帮助。本文主要是利用优化过的遗传算法，利用遗传算法调整BP三层神经网络的权重与阈值，使BP神经网络的训练效果得到提升，从而对股票市场

zxm_·2020-08-22 09:51

预测分析：R语言实现2.7　正则化

实际上，过拟合问题通常意味着，如果过分拟合训练数据，对我们在未知数据上的预测模型精确度反而是有害的。在关于正则化（regularization）的这一节，我们要学习一种减少变量数以处理过拟合

weixin_34384681·2020-08-22 04:26

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