含水率预测模型

常见的七种回归技术介绍

本文转自：https://blog.csdn.net/wanghuan203/article/details/79329427常见的七种回归技术根据受欢迎程度，线性回归和逻辑回归经常是我们做预测模型时，
老钱的人工智能探索·2020-07-12 02:15

夏季人要养生，小叶紫檀也需要保养？

ONE防潮防湿是木头，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.简单来说，木材中的水分与空气有个平衡点，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
林远腾博客·2020-07-12 01:32

KDD2020 | 混合时空图卷积网络：更精准的时空预测模型

来源：新智元本文约5000字，建议阅读10+分钟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。[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这类交通状态特征作为模型输入，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
数据派THU·2020-07-12 00:30

兼顾临床和科研！越来越多临床医生在用这个方法学......

近期BMJ发表了一篇关于新冠患者预测模型研究的系统评价，筛选纳入27个研究，评价31个预测模型。
丁香园·2020-07-12 00:00

灰色预测模型 matlab人口预测模型代码如下

%%发展系数a灰色作用量bsymsab;%%原始数列E列A1=xlsread(‘C:\Users\0223\Documents\MATLAB\劳动人口.xlsx’,‘C1:C11’);A=A1’;A=A.*0.01;n=length(A);%%进行一次累加B(1)=A(1);fori=2:nB(i)=B(i-1)+A(i);end%%均值生成fori=2:nZ(i)=(B(i)+B(i-1))*0
陈宝宝的追求者·2020-07-11 22:32

理解偏差和方差(Bias-Variance)的Tradeoff

文章目录简介偏差（Bias）与方差（Variance）的概念过拟合和欠拟合Bias-VarianceDecompositionGBDT和RF参考简介当在讨论预测模型时，预测的误差可以分解成两个子部分，即由偏差
HFUT_qianyang·2020-07-11 21:14

灰色预测模型的学习笔记（MATLAB 包含模型的建立 求解 及检验）

本博文是本人在学习灰色预测模型时所做的笔记，原理及代码部分都是基于学习各位大佬的博文，详见后面的参考，一、实操，利用灰色预测模型预测未来十年湖南的人口数量二、具体实现，从国家统计局获取湖南省过去十年的人口数据
qq_42716381·2020-07-11 20:53

Python数据建模--回归

实现方法简单线性回归导入库生成数据并绘制成散点图训练模型生成测试数据集绘制拟合直线打印直线参数和直线方程误差分析创建样本数据并进行拟合绘制误差线多元线性回归创建数据创建模型，拟合数据线性回归模型评估创建数据多元回归拟合计算均方根、均方差和确定系数介绍：线性回归通常是人们在学习预测模型时首选的技术之一
小白-小天·2020-07-11 20:36

2020-07-11Day05 人口预测模型

1.人口预测建模给定30年的人口数量数据，给出该地区的人口增长模型。先来看一下给的人口数据：人口随着时间的变化不是呈线性变化，而是存在与横坐标轴平行的渐近线，可以用Logistic曲线模型进行拟合。Logistic曲线模型的基本形式为：y=1/a+be^-t令y‘=1/y;x'=e^-t,就可以将其转换为直线模型：y'=a+bx'画图如下：学到的知识点：inv（）求矩阵的逆zeros（a,b)生成
宫jx·2020-07-11 19:04

灰色系统理论及其应用 (七) ：道路交通事故灰色 Verhulst 预测模型

生成数灰色系统理论及其应用(四)：灰色模型GM灰色系统理论及其应用(五)：灰色预测灰色系统理论及其应用(六)：SARS疫情对某些经济指标影响问题灰色系统理论及其应用(七)：道路交通事故灰色Verhulst预测模型灰色系统理论及其应用
wamg潇潇·2020-07-11 16:22

回归模型常见的损失函数

损失函数是衡量预测模型在能够预测预期结果方面的表现有多好的指标。寻找最小值的最常用方法是“梯度下降”。想想这个函数的作用，如起伏的山脉和梯度下降就像滑下山到达最低点。
陨星落云·2020-07-11 16:58

【数学建模算法汇总】

目录数学建模方法（一）预测与预报灰色预测模型（必须掌握）微分方程预测（备用）回归分析预测（必须掌握）马尔可夫预测（备用）时间序列预测（必须掌握）小波分析预测（备用）神经网络预测（备用）混沌序列预测（备用
陈蛋黄·2020-07-11 15:10

数据挖掘竞赛预测模型一——逻辑回归

逻辑回归sklearn中主要有LogisticRegression和LogisticRegressionCV：LogisticRegressionCV使用交叉验证选择正则化参数C，而LogisticRegression需要每次手动指定一个正则化参数#LogisticRegressionfromsklearn.linear_modelimportLogisticRegressionlr=Logist
o0xgw0o·2020-07-11 14:22

数据挖掘竞赛预测模型——贝叶斯参数搜索

bayes_opt库实现贝叶斯自动调参本案例使用xgboost算法实现bayes_opt自动搜索调参importpandasaspdimportxgboostasxgbfromsklearn.model_selectionimportcross_val_scorefrombayes_optimportBayesianOptimizationtrain_data=pd.read_csv('...')
o0xgw0o·2020-07-11 14:22

数据挖掘竞赛预测模型——五折交叉验证

使用catboost进行五折交叉验证importnumpyasnpimportpandasaspdimportcatboostascbtfromsklearn.metricimportf1_scorefromsklearn.model_selectionimporttrain_test_splitfromsklearn.model_selectionimportStratifiedKFoldtra
o0xgw0o·2020-07-11 14:22

数据挖掘竞赛预测模型——GridSearch参数网格搜索

本案例使用lightGBM算法实现参数网格搜索importpandasaspdfromsklearn.model_selectionimporttrain_test_splitfromsklearn.model_selectionimportGridSearchCVimportlightgbmaslgbtrain_data=pd.read_csv('...')train_label=pd.read
o0xgw0o·2020-07-11 14:21

灰色关联分析法

与灰色预测模型一样，比赛不能优先使用，灰色关联往往可以与层次分析结合使用。
没想好叫什么名字·2020-07-11 12:25

深夜书房19：没有时间轴的深度思考模型无异于刻舟求剑

动力机制=预测模型×时间产生的结果前面了解了产生现象的模型，下面想象一下模型在之后会产生怎样的动态吧。呈现为图表的模型会基于怎样的因果关系产生怎样的动力机制。
游游荡荡的鱼儿·2020-07-11 09:12

基于粒子群优化算法的最小二乘支持向量机预测模型构建（MATLAB实现）

先去下载matlab的lssvm工具箱，网上可以搜到。这里不细说先用PSO算法进行参数寻优，也就是gamma和sig2两个参数，LS-SVM的原理不细说。pso.mclc;clearall;n=2;%n是自变量的个数m=1;%m是因变量的个数%%读取训练数据fortrain_num=2:34;%训练样本数train_Data=data(1:train_num,:);%特征值归一化[train_In
_data_mining·2020-07-11 08:42

[机器学习实验1]Linear Regression

线性回归分析，最简单的一个预测模型，也属于机器学习中的监督学习的范畴，这里主要对LINEARREGRESSIONI这部分的实验做个记录。
Gy_Hui-HUST·2020-07-11 07:20

灰色系统预测模型GM(1,1),GM(1,n)及Matlab实现

2.灰色预测模型的定义：对灰色系统进行预测的模型。灰色模型（GreyModel，简称GM模型）一般表达方式为GM（n,x）模型，其含义是：用n阶微分方程对x个变量建立模型。
fengzhimohan·2020-07-11 06:38

回归模型效果评估系列2-MAE、MSE、RMSE、MAPE(MAPD)

MSE(MeanSquareError)平均平方差对比MAE，MSE可以放大预测偏差较大的值，可以比较不同预测模型的稳定性，应用场景相对多一点。RMSE(RootMeanSquar
dianliao7817·2020-07-11 05:18

GM(1,1)灰色预测模型

1.灰色预测模型在数据分析领域，人们根据数据系统的特点将数据系统分为白色系统，黑色系统和灰色系统。
D_grey·2020-07-11 02:34

灰度预测模型

概念灰色系统是相对于黑色系统和白色系统而言的。白色系统：系统的内部特征是完全已知的，即系统的信息是完全充分的。黑色系统：一个系统的内部信息对外界来说是一无所知的，只能通过他与外界的联系来加以观测研究。灰色系统：一部分信息是已知的，另一部分信息是未知的，系统内各因素之间具有不确定关系。其特点是‘少数据建模’，着重研究‘外延明确，内涵不明确’的对象。灰色系统具有相对性与广泛性。指系统对于不同对象的灰度
YSWABCD·2020-07-11 00:54

灰色预测模型GM(1,1)

转载文章哦，原文在这里哦ClickHere预备知识(1)灰色系统白色系统是指系统内部特征是完全已知的；黑色系统是指系统内部信息完全未知的；而灰色系统是介于白色系统和黑色系统之间的一种系统，灰色系统其内部一部分信息已知，另一部分信息未知或不确定。(2)灰色预测灰色预测，是指对系统行为特征值的发展变化进行的预测，对既含有已知信息又含有不确定信息的系统进行的预测，也就是对在一定范围内变化的、与时间序列有
Greenary·2020-07-10 21:05

【新冠肺炎】SIR模型预测与数据分析之代码篇

【新冠肺炎】SIR模型预测之代码篇关键词：新冠肺炎，SIR模型预测，数据分析本篇使用R语言之前我们介绍过了SIR模型的基本理论以及其微分方程，不熟悉的朋友可以看这篇：SIRSIRE传染病预测模型与代码应用之概念篇根据
一只松鼠怪·2020-07-10 19:51

【数学建模】灰色预测模型GM(1，1)附例题分析(MATLAB实现)

目录一、灰色预测概述1.灰色系统、白色系统和黑色系统2.灰色系统与其它学科的比较3.灰色预测分类及特点二、灰色预测模型GM(1,1)1.几个理论1.1累加生成数（1-AGO)1.2累减生成数（IAGO）
Sleepy_Coco·2020-07-10 19:30

残差平方和（RSS）、均方误差(MSE)、均方根误差(RMSE)、平均绝对误差(MAE)

MSE:MeanSquaredError均方误差是RSS的期望值（或均值）;MSE可以评价数据的变化程度，MSE的值越小，说明预测模型描述实验数据具有更好的精确度。
爱问西瓜爱大树·2020-07-10 18:50

想从事大数据、海量数据处理相关的工作，如何自学打基础？

基础中的基础：线性代数，概率论核心知识：数理统计预测模型机器学习计算机：数学软件：强大矩阵运算和优化功能的matlab，专而精的math
金罗老师·2020-07-10 18:52

灰色预测模型

灰色预测模型应用灰色预测模型（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。
欧阳罢笔·2020-07-10 18:29

python实现GM（2，1）灰色预测模型

求出白化方程的参数a1,a2,b后，使用sympy求解微分方程，再进行预测。不知道dsolve求出的微分方程有没有直接提取的办法，我用了正则表达式来提取。//GM(2,1)importnumpyasnpfromsympyimport*fromsympy.abcimportx,yimportreimportmathinit_printing()#定义符号常量x与f(x)g(x)。这里的fg还可以用其
被风吹过的夏天_V·2020-07-10 17:19

常用的微分运算法则

本文直接给出常用的微分运算法则，并运用这些法则来计算分类回归算法(LogisticRegression)预测模型SigmoidFunction的微分公式。
kamidox·2020-07-10 17:00

Word2Vec词向量模型代码

Word2Vec也称WordEmbedding，中文的叫法是“词向量”或“词嵌入”，是一种计算非常高效的，可以从原始语料中学习字词空间向量的预测模型。
fxfviolet·2020-07-10 16:34

6 利用决策树模型预测天气质量

背景：客观评价一个区域的环境质量状况，需要综合考虑各种因素之间以及影响因素与环境质量之间错综复杂的关系，此次目的是根据空气质量中SO2，NO,NO2，NOx,PM10和PM2.5的含量建立分类预测模型，
哆啦AA梦·2020-07-10 13:15

人体模型若干灵感及想法

blog.csdn.net/nwu_NBL/article/details/831763532.Learning3DHumanDynamicsfromVideo从视频中学习smpl模型参数，并可以用于单幅图像生成当前及前后帧预测模型
钓月东·2020-07-10 10:14

【技术分享】决策树分类

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。树中每个节点表示某个对象，而每个分叉路径则代表的某个可能的属性值，从根节点到叶节
腾讯智能钛机器学习平台·2020-07-10 00:27

手写的线性回归实例（代码仔细讲解）

如果你对线性回归基础还不是很了解，完全可以看我的代码理解注释全部在代码中第一个例子：使用y=k*x+b这样一个简单模型#自己手写的线性回归实例author:杨博文#例子说明，根据链家网站提供的房屋数据，训练出预测模型
Bowen_Yang·2020-07-09 23:41

基于人口普查数据的收入预测模型构建及比较分析(Python数据分析分类器模型实践）

基于人口普查数据的收入预测模型构建及比较分析这篇文章是上学期数据分析课程的作业，本来想等成绩出来后再分享出来，但是因为疫情原因成绩迟迟没有上传，所以这里就先分享出来，如果有分析的不对的地方，欢迎一起分析讨论
妈哒好气哦·2020-07-09 20:25

运营分析基础

预测模型:CausalModel;TimeSeriesModel图片发自App图片发自App图片发自App图片发自App图片发自App用季节性平均值/总体平均值得到季节性调整因子。图片
安妮李斯特·2020-07-09 19:06

沪牌每月价格预测模型

沪牌每月价格预测模型（2018年8月6日）2018年7月份首次拍牌慌乱中连验证码都没输成功，发了点时间做了研究，写了此文，分享给大家学习参考。
X路人甲X·2020-07-09 18:32

大话脑影像：浅谈影像组学

HOLD不住，但在这个满世界人工智能的时代，不做点严肃文学科普工作，不是我的风格，毕竟，我下楼吃碗面，老板都跟我说，根据他潜心研究搭建的“基于环境、气候、人群活动等指标的无监督多参数自我学习本店客流量预测模型
思影科技·2020-07-09 14:31

视频原理：预测/变换+量化处理/熵编码/环路过滤器【 矢量量化和标量量化(语音识别，图像压缩)等 】

视频编码：预测->变换+量化处理->熵编码->环路过滤器；视频解码：熵编码->预测->反量化处理+变幻->环路过滤器；-------------1.视频预测谷歌大脑提出基于流的视频预测模型，可产生高质量随机预测结果
desaco·2020-07-09 12:52

【学习记录】零基础入门CV之街道字符识别-Task5 模型集成

5.2集成学习方法集成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，以达到减小方差（bagging，即套袋法有放回的抽样方法）、偏差（boosting
泥妮尼子·2020-07-09 11:12

机器学习：梯度下降策略（Gradient Decent）

单变量线性回归：我们有以上数据，这些数据表示的是房屋尺寸（x）和房屋价格（y）的关系,我们希望从这些数据中找到一个房屋预测模型，当我们给这个模型一个房屋尺寸信息（x_i）的时候,该模型能给我们预测一个大概的房屋价格
MrSong007·2020-07-09 11:41

机器学习-01-衡量分类器好坏

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
Anthusty_9933·2020-07-09 06:53

使用级联预测模型 完整代码

importpandasaspdimportnumpyasnpimportreimportsklearnimportseabornassnsimportmatplotlib.pyplotaspltimportxgboostasxgbimportplotly.offlineaspypy.init_notebook_mode(connected=True)importplotly.graph_objs
淮南草·2020-07-09 06:36

信数金服：数据科学家和商业分析师的融合

但随着预测模型规范的普及，数据科学家与商业分析师之间的界限也慢慢变得模糊了。预测模型规范既可以是写在纸头上的模型公式（以待后续编辑嵌入）；也可以是能被直接导入到决策引擎中的电子表格。
数智物语·2020-07-09 02:54

基于Python的线性回归预测模型介绍及实践

基于Python的线性回归预测模型介绍及实践这是一篇学习的总结笔记参考自《从零开始学数据分析与挖掘》[中]刘顺祥著完整代码及实践所用数据集等资料放置于：Github线性回归预测模型属于经典的统计学模型，
Yingya?·2020-07-08 23:00

（转）XGBoost参数调优完全指南

complete-guide-parameter-tuning-xgboost-with-codes-python/原文（翻译）地址：https://www.2cto.com/kf/201607/528771.html简介如果你的预测模型表现得有些不尽如人意
fwj7·2020-07-08 21:37

特征工程--特征选择wrapper（递归特征消除）

sklearn官方解释：对特征含有权重的预测模型(例如，线性模型对应参数coefficients)，RFE通过递归减少考察的特征集规模来选择特征。首先，预测模型在原始特征上训练，每个特征指定一个权重。
逍遥叹~·2020-07-08 19:56
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