含水率预测模型第60页

根据ARIMA的ACF和PACF图得到相应的pq值

Date:2019-07-07最近在使用ARIMA模型进行时间序列上的预测算法的构建，其理论参考如下博客：时间序列预测模型-ARIMA模型什么是ARIMA模型ARIMA模型的全称叫做自回归移动平均模型，

Jasminexjf·2020-07-15 17:40

数据分析方法论-不同的分析阶段

通过望闻问切预判有什么隐患使用历史特征，训练预测模型，用模型预测未来

juhengzhe·2020-07-15 14:43

手把手教你使用Python实战反欺诈模型｜原理+代码

作者|萝卜来源|早起Python（ID:zaoqi-python）本文将基于不平衡数据，使用Python进行反欺诈模型数据分析实战，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

AI科技大本营·2020-07-15 14:50

我打个电话过去，你敢不敢说声yes（二）

先说一下结论：在获得更好的预测模型这件事上，我失败了。对，没错，我没有成功提高模型预测率。

爱斯翠摩鸡·2020-07-15 12:18

BP神经网络回归预测模型（python实现）

神经网络模型一般用来做分类，回归预测模型不常见，本文基于一个用来分类的BP神经网络，对它进行修改，实现了一个回归模型，用来做室内定位。

数据统计分析与挖掘·2020-07-15 09:16

利用Excel分析链家二手房数据

工具分析网上爬取的链家北京而二手房数据，我们都知道爬虫爬取到的数据不出意外有很多都是混乱、错误、或者乱码的数据，所以这里使用Excel工具对数据进行清洗、整理、转换、构造等操作，同时还对数据进行可视化分析，最后采用python构建预测模型对二手房房价进行学习训练

weixin_44422539·2020-07-15 08:20

决策树（decision tree）

决策树是一个预测模型，也是一个分类器，代表对象属性和对象值的一种映射关系。决策树适用于小数据的分类。

BadBadBadBoy·2020-07-15 07:30

时间序列预测09：如何开发LSTM实现时间序列预测详解 03 Multi-step LSTM

【时间序列预测/分类】全系列45篇由浅入深的博文汇总：传送门接上文，本文继续讲解如何开发LSTM时间序列预测模型–多步LSTM模型。

datamonday·2020-07-15 06:12

时间序列ARIMA模型

时间序列ARIMA模型（预测模型）1.数据平稳性与差分法A.平稳性平稳性就是要求经样本时间序列所得到的拟合曲线在未来一段期间内仍能顺着现有的形态“惯性”地延续下去；平稳性要求样本时间序列的均值和方差不发生明显变化严平稳

Denver_Liao·2020-07-15 06:39

机器学习工作流程从数据清洗到模型调优

使用其它变量预测模型计算出缺失值。把变量映射到高维。删除缺失值过多的属性或实例，慎重删除。

_miccretti·2020-07-15 04:09

利用R进行数据操作（基础知识篇）

用于研究男性和女性在领导各自企业上的不同manager75]=55&&age30,]subset函数比较简单的方法：newdata=35|age<24,select=c(q1,q2,q3,q4))随机抽样通过抽样，用其中一份构建预测模型

徐洲更hoptop·2020-07-15 03:06

【学习笔记】Hands-on ML with sklearn&tensorflow [TF] [1]模型的训练、保存和载入

本篇内容：一个简单的预测模型的建立、训练、保存和载入。

Adventurer_·2020-07-14 23:44

春节吃的太油腻？节后吃清淡的食物能帮你“刮油”！

4.海带海带中的褐藻胶因含水率高，在肠内能形成凝胶状物质，故有助于排除毒素物质，并可防止便秘和肠癌的发生。5.绿豆中医认为绿豆可解百毒，能帮助体内毒物

名厨之家·2020-07-14 21:50

数学建模基本模型(四) 预测模型

回归分析法基本思想：根据历史数据的变化规律，寻找自变量与因变量之间的回归方程式，确定模型参数，据此预测。回归问题分为一元和多元回归、线性和非线性回归。特点：技术比较成熟，预测过程简单;将预测对象的影响因素分解，考察各因素的变化情况，从而估计预测对象未来的数量状态;回归模型误差较大，外推特性差。适用范围：回归分析法一般适用于中期预测。回归分析法要求样本量大且要求样本有较好的分布规律，当预测的长度大于

追涨杀跌一棵韭·2020-07-14 21:32

生豆干处理

此时生豆含水率已低到不用担心腐坏，可以放心存放。接下来进入生豆干处理（drymilling）阶段，即对生豆进行静置（resting）、脱壳（hulling）、分级（grading）。

三六书屋·2020-07-14 20:22

笔记

看完论文发现一些之前思考过的问题又忘了，以后稍微记一下笔记，省的再忘1.为什么在时序预测模型中最后计算-logp(y|x)作为损失函数时都是用y1+....

丨Modred丨·2020-07-14 18:40

机器学习中数据不均衡问题（分类类别数据不均匀）

在这种情况下,使用传统机器学习算法开发的预测模型可能存在偏差和不准确，造成上述的原因是，传统算法模型通过减少loss来提高准确性，他们并没有考虑到类别的分类不均问题。

Star_ACE·2020-07-14 18:18

全国新型肺炎累计感染数预测

全国新型肺炎累计感染数预测摘要春节无所事事，做了篇关于武汉肺炎的预测模型，预测标的是全国累计感染病例，模型采用2020-01-21到2020-01-29的数据作为训练集，利用皮尔生长曲线，结合贝叶斯估计

淡然之枫·2020-07-14 17:30

我爱的小小经济✖️计算机

股票：基本面分析，技术分析，量化投资量化投资：主动性投资策略量化投资策略：决策树，随机森林，支持向量机，神经网络股票预测模型：灰色系统理论建立GM（1，1）预测模型支持向量机：预测股票走势，精度高于BP

lee__7·2020-07-14 13:21

数值预测模型评价指标以及正则化

1.均方误差MSE（L2）2.均方根误差RMSE3.平均绝对误差MAE（L1）4.比较MSEMAE平均数中位数受异常点的影响较大对异常点的鲁棒性较好损失的梯度随损失的增大而增大，在损失趋于0时则会减少，因此结果更加精准损失梯度不变，不利于学习使用固定的学习率也有效收敛使用变化的学习率，在损失接近最小值的时候减少学习率导数连续，求解效率较高导数不连续，求解效率较低在实际应用中，按照不同情况选择不同的

挂电的小瓜虫·2020-07-14 12:15

7天微课程day3——用Python进行时间序列可视化

我们对要分析的时间序列了解的越多，建立的预测模型就会越好，所以要好好学习这节课~通过本文，你将了解：如何通过折

hustqb·2020-07-14 11:02

V-Fuzz: Vulnerability-Oriented Evolutionary Fuzzing论文分析

论文分析针对二进制程序，也可以用于开源软件（需要将其编译成二进制程序）类似于定向fuzz–不是定向fuzz，而是找到目标辅助种子选择V-Fuzz结合了漏洞预测和进化fuzz的优势，同时减小了劣势（由于漏洞预测模型不是精确的

2er013·2020-07-14 07:24

梯度提升(Gradient boosting)和GBDT

提升背后的思想是：每一步产生一个弱学习器，通过不断地把若学习器加权累加到总模型当中，来最终得到一个强预测模型。

夕阳下江堤上的男孩·2020-07-14 06:52

【python+pytorh自然语言处理】AttributeError: 'Example' object has no attribute 'label'错误提示

基于nlp自然语言预测模型在建模训练过程中遇到如下问题，供大家学习，借鉴如下问题1.

宇风-飞扬·2020-07-14 04:52

小叶紫檀的基本注意方法（精品干货）

只要是木材，就会湿胀干缩变形，这是由于细胞壁内吸附水量的变化引起的，木质外部空气含水量如低于木质内部水分蒸发，部分会引起开裂；如果空气湿度高于木质含水率，则木质反向吸收外部空气中的水分，引起膨胀，变潮引起雾化

小叶紫檀_a5f7·2020-07-13 22:12

AUC与ROC - 衡量分类器的好坏

既然是一种预测模型，则实际情况一定是有些结果猜对了，有些结果猜错了。

wh62592855·2020-07-13 21:11

Python学习笔记外传之sklearn中的Pipeline串联用法（一）

Pipeline处理机制就像是把所有模型塞到一个管子里，然后依次对数据进行处理，得到最终的分类结果，例如模型一可以是一个数据标准化处理，模型二可以是特征选择模型或者特征提取模型，模型三可以是一个分类器或者预测模型

慕顾筱·2020-07-13 14:09

python数据分析案例实战——融360客户贷款风险预测（信用卡）

/p/aba5685c580a流程如下：项目目标数据解读数据预处理特征工程1.基于业务理解筛选2.基于机器学习筛选模型建立一、项目目标通过举办方提供的用户基本信息，消费行为，还款情况等，建立准确的逾期预测模型

派派森森·2020-07-13 14:19

Machine Learning基础：模型评价

1混淆矩阵（ConfusionMatrix）对于二分类问题，预测模型会对每一个样本预测一个得分s或者一个概率p。

肥了个大西瓜·2020-07-13 12:12

如何选择合适的损失函数，请看......

损失函数是衡量预测模型预测期望结果表现的指标。寻找函数最小值的最常用方法是“梯度下降”。把损失函数想象成起伏的山脉，梯度下降就像从山顶滑下，目的是到达山脉的最低点。

I小码哥·2020-07-13 07:55

圆形工艺模板加工过程

其次对杨木桦木单板进行干燥处理，保证含水率在百分之七到八之间。第三，对单板进行施胶处理，胶水要涂抹均匀，双面涂层，一张成型的圆模板，都是采用了多张单板采用涂胶方式进行粘接在一起的。我

美筑圆模板·2020-07-13 05:33

木工板铺设地板时应避免的三大错误

一、龙骨未防潮未经干燥的木龙骨含水率通常在25%左右，而合格的木工板要经过烘干程序含水率才达标，含水率应为8—12%，南方相对湿度大，可含水率偏高些，但不大于15%，北方相对湿度小，空气

木工板·2020-07-13 05:11

股票预测模型的改良（二）

importnumpyasnpimportpandasaspdfromsklearnimportsvmfromsklearn.linear_modelimportLogisticRegressionimporttushareastsfromsklearnimportcross_validationdata=ts.get_k_data('600000',start='2007-01-01',end=

elite666·2020-07-13 04:59

分享Spark MLlib训练的广告点击率预测模型

2015年，全球互联网广告营收接近600亿美元，比2014年增长了近20%。多家互联网巨头都依赖于广告营收，如谷歌，百度，Facebook，互联网新贵们也都开始试水广告业，如Snapchat,Pinterest，Spotify.作为互联网广告的老大哥，谷歌花了很大的力气研发自己的社交网络，Google+，并期待能与Facebook，Twitter抗衡。然后事与愿违，Google+的份额依然低于1%

Wei-L·2020-07-13 00:02

用Python识别人脸，表情，性别，颜值，人种...

其中最流行的一个功能是FacialLandmarkDetection,配备已经训练好的轮廓预测模型，叫shape_predictor_68_face_landmark

Jeru_d39e·2020-07-13 00:10

决策树算法原理及实现

决策树：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。

Taylor George·2020-07-12 16:30

机器学习--集成学习模型比较

算法是有放回的随机采样;Boosting算法是每一轮训练集不变样例权重:Bagging使用随机抽样，样例的权重;Boosting根据错误率不断的调整样例的权重值，错误率越大则权重越大预测函数:Bagging所有预测模型的权重相等

xiayto·2020-07-12 16:45

SIR SIRE 传染病预测模型与代码应用之概念篇

SIR模型概念看到网上很多人在讲新冠肺炎的预测模型，主流的是SIR与SIRE，这里大致记录一下我对传染病模型的理解。之后会陆续补充该模型的应用，扩展，以及code。

一只松鼠怪·2020-07-12 14:01

ML特征工程和优化方法

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。主要讨论以下两种常用的数据类型。结构化数据。

weixin_42813521·2020-07-12 12:31

车辆模型推导以及MPC控制实现

车辆预测模型（MPC）在代码中采用如下进行实现：deflinear_mpc_control(xref,xbar,x0,dref):"""linearmpccontrolxref:referencepoint

Mountain_xiu·2020-07-12 12:03

回归评价指标：MSE、RMSE、MAE、MAPE、R2公式理解及代码实现

MAE的值越小，说明预测模型拥有更好的精

就是求关注·2020-07-12 11:31

深度学习CTR预估（一）——FM模型numpy和tensorflow实现

FM模型吸收了支持向量机和矩阵分解模型的优点，使用特征项隐含向量训练获得预测模型。此模型可以用于评分预测，点击率预测。

鼓鼓06·2020-07-12 08:27

评估一个预测模型性能通常都有那些指标

对于不同类型的模型，会有不同的评估指标，那么我们从最直接的回归和分类这两个类型，对于结果连续的回归问题，一般使用的大致为:MSE(均方差),MAE（绝对平均差）,RMSE(根均方差)这三种评估方法，这三种方式公式此处补贴出来。对于离散的分类问题，我们一般看ROC曲线，以及AUC曲线，一般好的模型，ROC曲线，在一开始就直接上升到1,然后一直保持1，也就是使得AUC=1.0或者尽可能的让其接近这个值

weixin_33711647·2020-07-12 07:06

设计出色的数据产品

在过去几年中，许多基于预测模型的数据产品孕育而生。这些产品既包括天气预报，同时还有提供预测航班时刻的推荐引擎，该引擎预测的准确率比航空公司自身的预测率还要高。

weixin_30859423·2020-07-12 07:56

GM(灰度预测模型)

根据某市1-6月的交通事故数量，建立灰色模型预测GM(1,1)（G表示grey，M表示model）预测7.8月份的交通事故数量（要求做精度检验）灰色预测的概念（1）灰色系统、白色系统和黑色系统白色系统是指一个系统的内部特征是完全已知的，既系统信息是完全充分的。黑色系统是一个系统的内部信息对外界来说是一无所知的，只能通过它与外界的联系来加以观测研究。灰色系统介于白色和黑色之间，灰色系统内的一部分信息

viafcccy·2020-07-12 04:26

精读论文：Predicting Citywide Crowd Flows Using Deep Spatio-Temporal Residual Networks

PredictingCitywideCrowdFlowsUsingDeepSpatio-TemporalResidualNetworksAAAI2017郑宇组的论文文章首先介绍该问题的基本概念，接着描述系统的框架（本文跳过），然后介绍基于DNN的预测模型

一条咸狗·2020-07-12 04:43

Apollo代码学习(六)—模型预测控制(MPC)

Apollo代码学习—模型预测控制前言模型预测控制预测模型线性化单车模型滚动优化反馈矫正总结前言非专业选手，此篇博文内容基于书本和网络资源整理，可能理解的较为狭隘，起点较低，就事论事。

follow轻尘·2020-07-12 03:27

优化算法 | 灰色预测模型算法GM（1,1）流程分析

灰色预测模型(GrayForecastModel)是通过少量的、不完全的信息，建立数学模型并做出预测的一种预测方法灰色预测模型适用于小样本，含有不确定性因素的系统首先，假如给定一组数据X1={x11,x12

BoomHusky·2020-07-12 03:00

数据分析与挖掘：财政收入影响因素分析及预测模型

财政收入影响因素分析及预测模型1.背景与挖掘目标2.分析方法与过程2.1数据探索2.2模型构建2.3数据预测1.背景与挖掘目标项目为《Python数据分析与挖掘实战》第13章：财政收入影响因素分析及预测模型

Raymone_·2020-07-12 03:14

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