含水率预测模型第66页

机器学习之决策树（Decision Tree）及其Python代码实现

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，而每个叶结点则对应从根节点到该叶节点所经历的路径所表示的对象的值。

qinjianhuang·2020-06-26 11:45

《Python数据分析与数据挖掘实战》第十三章学习——预测

苏点儿·2020-06-26 11:05

Federated Learning with Non-IID Data

FederatedLearningwithNon-IIDDataIID:独立同分布(idependentlyandidenticallydistributed,IID)论文链接Abstract联合学习使资源受限的边缘计算设备（例如移动电话和IoT设备）能够学习共享的预测模型

至简1995·2020-06-26 11:01

笔记+R︱风控模型中变量粗筛（随机森林party包）+细筛（woe包）

可、每每又切实来到起点，大牛们，缓缓脚步来俺笔记葩分享一下吧，please~———————————————————————————本内容来源于CDA-DSC课程内容，原内容为《第16讲汽车金融信用违约预测模型案例

悟乙己·2020-06-26 10:52

机器学习笔记（七）Boost算法（GDBT,AdaBoost，XGBoost）原理及实践

简单地来说，提升就是指每一步我都产生一个弱预测模型，然后加权累加到总模型中，然后每一步弱预测模型生成的的依据都是损失函数的负梯度方向，这样若干步以后就可以达到逼近损失函数局部最小值的目标。

王大宝的CD·2020-06-26 10:25

算法交易VWAP&TWAP

VWAP的一些算法模型细节参考博客地址http://blog.sina.com.cn/s/blog_ad47bc5b01014elx.html日内交易量预测模型http://blog.sina.com.cn

徐不依·2020-06-26 10:42

机器学习集成学习的结合策略之stacking学习法

对于平均法来说一般用于回归预测模型中，在Boosting系列融合模型中，一般采用的是加权平均融合。2，投票法：有绝对多数投票（得

zhxh0609·2020-06-26 08:24

FLEN:一种时空高效的利用特征场信息缓解梯度耦合的CTR预测模型

FLEN:LeveragingFieldforScalableCTRPrediction美图个性化推荐排序的核心算法提出了field-wisebi-interactionpooling技术，解决了在大规模应用特征field信息时存在的时间复杂度和空间复杂度高的困境，同时提出了一种缓解梯度耦合问题的方法，dicefactor。该模型已应用于美图的大规模推荐系统中，持续稳定地取得业务效果的全面提升。建

serenysdfg·2020-06-26 08:39

【加精】商业预测模型的展望

http://www.predictiveanalyticsworld.com/lower-costs-with-predictive-analytics.phpSixWaystoLowerCostswithPredictiveAnalyticsByEricSiegel,Ph.D.ConferenceChair,PredictiveAnalyticsWorldOriginallypublished

三少GG·2020-06-26 07:52

时间序列的7种预测模型

背景时间序列问题比较常见，比如股市，工业生产指标等。导入必要的包：fromstatsmodels.tsa.apiimportExponentialSmoothing,\SimpleExpSmoothing,Holtimportstatsmodels.apiassm1朴素估计y^t+1=yt\hat{y}_{\mathrm{t}+1}=\mathrm{y}_{\mathrm{t}}y^t+1=yt使

rosefunR·2020-06-26 06:37

7 种回归方法！请务必掌握！

阅读本文需要12分钟线性回归和逻辑回归通常是人们学习预测模型的第一个算法。由于这二者的知名度很大，许多分析人员以为它们就是回归的唯一形式了。而了解更多的学者会知道它们是所有回归模型的主要两种形式。

红色石头Will·2020-06-26 05:23

均方误差(MSE)和均方根误差(RMSE)和平均绝对误差(MAE)

MSE:MeanSquaredError均方误差是指参数估计值与参数真值之差平方的期望值;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。

医学影像处理·2020-06-26 05:37

基于Openpose框架的人脸关键点heatmaps预测模型设计、训练

因此我结合openpose的关键点预测模型，自行设计了如下的人脸关键点热图预测模型，经过验

rainforestgreen·2020-06-26 05:31

机器学习：模型选择与调优

1、交叉验证2、网格搜索交叉验证（为了让被评估的模型更加准确可信）之前把数据分为训练集和测试集，交叉验证为了让模型更加可信，所有这时候我们会把训练集分为训练集和验证集，在训练集中训练，然后通过验证集看预测模型的精度

2034丶·2020-06-26 03:23

机器学习框架简述

具体来讲，这包括数据表示与处理的方法、表示和建立预测模型的方法、评价和使用建模结果的方法。

大马猴子·2020-06-26 00:24

Keras实现带attention的seq2seq预测模型

参考：https://machinelearningmastery.com/encoder-decoder-attention-sequence-to-sequence-prediction-keras/转自：https://blog.csdn.net/baidu_33718858/article/details/85988935目录带有注意力机制的编码器-解码器（Encoder-Decoderw

Data_driver·2020-06-25 23:27

【数学建模常用算法】之灰色预测模型GM

文章目录一、灰色预测模型GM(1,1)1、数据检验与数据预处理1.1构建模型前检验1.2数据生成(1)累加生成（AGO）(2)累减生成（IAGO）(3)加权邻值生成2、灰色模型GM（1，1）构建2.1定义

張張張張·2020-06-25 22:59

无人驾驶车辆与模型预测控制（三）——模型预测控制算法基础

0模型预测控制三个步骤预测模型：根据历史信息、未来输入预测未来输出。滚动优化：某一性能指标最优，反复在线优化。反馈校正：基于测量对模型预测进行修正。

_ONEtoONE_·2020-06-25 22:53

数学建模常用模型01 ：.灰色预测法

灰色预测模型使用范围：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③只适合做中短期预测，不适合长期预测。数列预测就是对某一指标的发展变化情况所作的预测，其预测的结果

Halosec_Wei·2020-06-25 21:45

数学建模之预测模型简要分析

以下对数学建模常用的几种预测方法进行归纳总结：1.灰色预测模型：1.1GM（1,1）预测模型实际操作1）数据检验与处理，判断数据列的级比是否都落在可容覆盖内，从而判断已知该数据列是否可进行灰色预测；2）

fancentury·2020-06-25 20:44

ML之RF：kaggle比赛之利用泰坦尼克号数据集建立RF模型对每个人进行获救是否预测

ML之RF：kaggle比赛之利用泰坦尼克号数据集建立RF模型对每个人进行获救是否预测目录输出结果实现代码输出结果后期更新……实现代码#预测模型选择的RFimportnumpyasnpimportpandasaspdfrompandasimportDataFramefrompatsyimportdmatricesimportstringfromoperatorimportitemgetterimp

一个处女座的程序猿·2020-06-25 19:48

15 离群点和高杠杆率点

离群点和高杠杆率点标签：机器学习与数据挖掘（此篇R代码对应本博客系列《12R语言手册（第五站多元回归》）1.离群值离群值的标准残差的据绝对值非常大，我们研究的时候可以单独把这类值来出来看一下，以使我们的预测模型的不会受到太大干扰

纸境止境·2020-06-25 18:19

机器学习——决策树

决策树（DecisionTree）ID3算法概述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。

AlistairChow·2020-06-25 18:09

建模方法（十）-灰色预测模型GM（1，1）

灰色预测模型对于不同问题采用不同模型，GM（1，1）模型主要解决生成序列是有指数变化规律，只能描述单调的变化过程。**优点：**是不需要很多的数据，一般只需要4个数据就够，能解决历史数据少

lj_tang_tf·2020-06-25 16:05

建模方法（十一）-灰色预测模型GM（2，1）

引言：GM(1,1)模型适用于具有较强指数规律的序列，只能描述单调的变化过程，对于非单调的摆动发展序列或有饱和的S形序列，可以考虑建立GM(2,1)，DGM和Verhulst模型。GM（1，1）与GM（2，1）不论是建模方法和精度检验都差别不大，差别在于GM（2，1）是二阶常微分方程，GM（1，1）为一阶常微分方程。我们先介绍变量的含义：均值生成序列的方法在我建模方法（十）中给出了计算公式。灰色预

lj_tang_tf·2020-06-25 16:33

2018-05-30

给大家科普一下目前市面上已知的三种美瞳材质的特点：敲黑板划重点普通材质（水凝胶材质）特点：性价比高，适合健康眼普通材质是水凝胶，具有柔软、舒适的特点，但是由于含水率低且抗沉积性差，透氧能力比较有限，适合眼睛基础比较好的小仙女

一只聪明的猪呀·2020-06-25 16:03

现在的行情，定投和一次性投资哪个收益更高？

图中红色的线是excel一元线性回归趋势线，这是一种线性回归分析法的预测模型，比较简单，具体的计算式我就不赘述了。

丸艺读财·2020-06-25 15:34

时序预测（网络流量预测）方法调研总结

主要分为线性时间序列预测模型、非线性时间序列预测模型、神经网络时间序列预测模型、Boosting预测模型、GM预测模型等。

tyxr5·2020-06-25 11:39

【数学建模】灰色预测及Python实现

用等时距观测到的反映预测对象特征的一系列数量（如产量、销量、人口数量、存款数量、利率等）构造灰色预测模型，预测未来某一时刻的特征量，或者达到某特征量的

从道者·2020-06-25 11:29

数据分析|销量预测模型

一、什么是预测通过研究过去、了解现在、预测未来。二、为什么做预测销量的多少会直接影响整个公司的运作，通过预计提前做出合理安排。三、预测的基本依据满足什么条件才可以做预测四、常用预测的方法我们主要来看下定量预测，因为最好还是数据说话。4.1时间序列方法（解释：对未来影响不同，权重也不同，离的近的权重大，离的远的权重小）（解释：这时候预测12月的销量，选择Q4里的N个数据做预测，到底N为多少，根据个人

从道者·2020-06-25 11:29

预测模型——灰色预测模型及matlab代码实现

GM(1,1)预测模型1阶微分方程，只含1个变量GM(1,1)模型预测步骤1.数据的检验与处理2.建立模

三月和九月·2020-06-25 11:55

模型预测控制（MPC）——动态矩阵控制（DMC）

模型预测控制系统大致包括四部分1.5、模型预测控制历史1.6、模型预测1.7、滚动优化1.8、反馈校正二、动态矩阵控制（DynamicMatrixControl,DMC）2.1、动态矩阵控制的概念及发展2.2、预测模型

qq_35379989·2020-06-25 09:20

无线通信的三种基本电波传播机制以及两径模型介绍

接收功率是基于反射、绕射、散射的大尺度传播预测模型的最重要的参数。在无线通信中，卫星通信通常依赖自由空间传输（视距传输）。

*pan·2020-06-25 07:23

python_计算公交车出行OD

公交车乘客出行OD提取规则：根据“聚类中心-站点”两阶段预测模型，基于乘客公共交通出行路径选择具有规律性及上车站点和前一下车站点通常在相对邻近空间域的假设，对出行站点进行空间聚类构建乘客出行链，基于一种

数据获取、分析和挖掘·2020-06-25 05:46

机器学习：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。常用的两种数据类型结构化

阳阳yyx·2020-06-25 04:52

推荐系统6:SparkML预测模型构建

1.SparkML重要概念1.SparkML基于什么来处理的？Spark-Core的核心开发是基于RDD，但是RDD并不是非常的灵活，如果做一个结构化数据处理，还需要转换成DataFrame（在Python当中引出的概念）DataFrame其实就是行对象的RDD加上schema，类似于文本的数据，对这些数据加入schema，做一些结构的转换，可以把它简单地理解为数据库里的一张表，里面有数据，有类型

曾牛·2020-06-25 03:53

时间序列预测分析方法（一）：相关分析

比如聚类分析，恰当地选择聚类算法，可以按维度将数据适当地分群，根据各类的特征制订营销计划或决策，抑或是根据各类不冋规律建立起更有针对性的预测模型；还有常用的关联分析，可以从事物的历史数据中挖掘出变化规律有指导性地对未来进行预测

满腹的小不甘·2020-06-25 03:26

员工离职分析预测（Python实现）

员工离职分析预测一、摘要通过员工离职情况数据来分析数据集内哪些特征变量会对员工离职造成影响，以及其背后可能的原因，并利用逻辑回归和决策树算法构建预测模型。

13751728183·2020-06-25 02:27

做人如做琴

木材选好之后，琴师会把木料放在阳光下风干两年，目的就是让木料含水率低于10%，风干的木料切割成木板以后，被放入一个干燥、黑暗的屋子里，这段时间会持续4—5年，木料会

李凤全·2020-06-24 19:16

CMAQ5.0.2编译安装过程

最近因为某些原因接触了CMAQ这套预测模型，改模型是基于Fortran90这种语言写的，本记录不涉及Fortran语法。

待鸣·2020-06-24 18:11

数据挖掘5大流程

将原始数据转换为更能代表预测模型的潜在问题的特征的过

mico_cmm·2020-06-24 14:16

使用PMML部署机器学习模型

目录PMML简介PMML标准介绍PMML优点PMML开源类库PMML演示PMML缺点总结参考PMML简介预测模型标记语言PMML（PredictiveModelMarkupLanguage）是一套与平台和环境无关的模型表示语言

aipredict·2020-06-24 14:43

简论H.266与H.265、AV1、H.264对比

H.265更大的预测模型实现了边缘可视化，而VP9实施更严格的编码规则，似乎可以让流媒体更加连贯和可靠。

mary_cas·2020-06-24 13:05

通过 Python 代码实现时间序列数据的统计学预测模型

通过Python代码实现时间序列数据的统计学预测模型在本篇中，我们将展式使用Python统计学模型进行时间序列数据分析。

deephub·2020-06-24 12:18

如何用Python计算特征重要性？

特征重要性在预测建模项目中起着重要作用，包括提供对数据、模型的见解，以及如何降维和选择特征，从而提高预测模型的的效率和有效性。在本教程中，我将会阐述用于python机器