多分类预测模型

python卡方检验计算pvalue值_Python数据科学：卡方检验

③方差分析：一个多分类分类变量与一个连续变量间的关系。本次介绍：卡方检验：一个二分分类变量或多分类分类变量与一个二分分类变量间的关系。

CodeWhiz·2024-09-14 14:00

梯度提升机 (Gradient Boosting Machines, GBM)

基本步骤初始模型：首先，我们用一个简单的模型（如一个常数值）作为预测模型，记为F0(x)F_0(x)F

ALGORITHM LOL·2024-09-13 13:50

R语言多项逻辑回归-因变量是无序多分类

因变量是无序多分类资料（＞2）时，可使用多分类逻辑回归（multinomiallogisticregression）。使用课本例16-5的数据，课本电子版及数据已上传到QQ群，自行下载即可。

医学和生信笔记·2024-09-12 09:22

XPER: 揭示预测性能的驱动力

能够识别预测模型在统计或经济性能

AI甲子光年·2024-09-11 14:07

两种常用损失函数：nn.CrossEntropyLoss 与 nn.TripletMarginLoss

1.nn.CrossEntropyLossnn.CrossEntropyLoss是PyTorch提供的交叉熵损失函数，通常用于多分类任务中。

大多_C·2024-09-09 14:55

2024年第九届数维杯数学建模B题完整分析参考论文（共42页）（含模型和代码）

分析正己烷不溶物(INS)对热解产率的影响5问题2：探讨INS和混合比例的交互效应5问题3：基于共热解产物的特性优化混合比例5问题4：分析共热解组合产物收率的实验值与理论计算值差异5问题5：建立热解产物产率预测模型

小文数模·2024-09-08 14:45

现代数据栈MDS的主要特征

适应和改变的唯一方法是使用数据并使用预测模型和AI/ML环顾四周。这些因素将区分新数字经济中的赢家和输家。数据管理正在从分析优先战略转变为基于结果的战略，这

m0_59327713·2024-09-07 01:00

pytorch中的gather函数_Pytorch中torch.gather函数祥解

引言：在多分类中，torch.gather常用来取出标签所对应的概率，但对于刚开始接触Pytorch的同学来说，torch.gather()可能不太好理解，这里做一些说明和演示，帮助理解。

陈村·2024-09-05 07:16

数学建模强化宝典（11）时间预测模型

前言时间预测模型，即时间序列预测模型，是一类专门用于分析和预测时间序列数据的模型。时间序列数据是指将某一变量在不同时间点的观测值按时间先后顺序排列而成的序列。

IT 青年·2024-09-05 01:09

机器学习实战----波士顿房价预测模型

波士顿房价模型预测是一个回归问题，可以采用r2_score方法来作为评价指标。importnumpyasnpimportpandasaspdfromsklearn.metricsimportr2_score#从sklearn的数据库中导入波士顿房产数据fromsklearn.datasetsimportload_bostonfromsklearn.model_selectionimporttrai

永远偷渡不了的非洲人·2024-09-04 22:24

基于Bert-base-chinese训练多分类文本模型(代码详解）

目录一、简介二、模型训练三、模型推理一、简介BERT（BidirectionalEncoderRepresentationsfromTransformers）是基于深度学习在自然语言处理（NLP）领域近几年出现的、影响深远的创新模型之一。在BERT之前，已经有许多预训练语言模型，如ELMO和GPT，它们展示了预训练模型在NLP任务中的强大性能。然而，这些模型通常基于单向的上下文信息，即只考虑文本中

一颗洋芋·2024-09-04 15:41

数学建模(多分类问题)

前言多分类问题是机器学习中的一种常见任务，其目标是将输入数据分配到三个或更多预定义的类别之中。

不以物喜a·2024-09-03 19:00

【没发表过的创新点】基于BiTCN-LSTM的风电功率预测研究（Matlab代码实现）

本文目录如下：目录⛳️赠与读者1概述一、研究背景与意义二、BiTCN-LSTM模型概述三、基于BiTCN-LSTM的风电功率预测模型构建四、研究优势与挑战优势：挑战：五、未来展望2运行结果3参考文献4Matlab

荔枝科研社·2024-09-02 23:55

python奇数平方和_平方和

多项式曲线拟合问题中的最大后验与最小化正则和平方和误差之间的关系简单证明多项式回归的最大后验等价于最小正则化和平方和误差;主要内容:多项式回归高斯分布贝叶斯定理对数函数计算1.简单回顾一下多项式回归y组合模型方法2020-12-0813:01:57不同的定性预测模型方法或定量预测模型方法各有其优点和缺点

weixin_39807352·2024-09-02 23:54

基于Python的机器学习系列（18）：梯度提升分类（Gradient Boosting Classification）

在分类问题中，我们可以利用梯度提升来进行二分类或多分类任务。与回归不同，分类问题需要使用如softmax这样的概率模型来处理类别标签。

会飞的Anthony·2024-09-01 12:50

sklearn 评估模型常用函数

`sklearn.metrics`是scikit-learn库中的一个模块，它提供了许多用于评估预测模型性能的指标和工具。

小Z资本·2024-08-29 19:45

SSA-KELM分类预测模型

SSA-KELM分类预测模型多特征输入单输出的二分类及多分类模型。程序内注释详细，直接替换数据就可以用。程序语言为matlab，程序可出分类效果图，迭代优化图，混淆矩阵图。

前程算法屋·2024-08-29 16:28

【ShuQiHere】SGD vs BGD：搞清楚它们的区别和适用场景

【ShuQiHere】在机器学习中，优化模型是构建准确预测模型的关键步骤。优化算法帮助我们调整模型的参数，使其更好地拟合训练数据，减少预测误差。在众多优化算法中，梯度下降法是一种最为常见且有效的手段。

ShuQiHere·2024-08-28 13:20

第七届MathorCup高校数学建模挑战赛-A题：基于改进的神经网络和混沌时间序列预测控制高炉炼铁过程

目录摘要一．问题重述二．模型假设三．符号说明四．问题分析五．数据预处理5.1异常值剔除5.2归一化处理5.3预处理后的数据六．问题一模型的建立与求解6.1BP神经网络预测模型6.1.1输入层和输出层6.1.2

格图素书·2024-08-28 09:28

完成标准（DOD）浅析

众易·2024-08-28 05:25

Python(R)均方根误差平均绝对误差导图

要点回归模型评估指标评估薪水预测模型评估员工倦怠率模型评估大气分析生成式对抗模型目标对象缺失下，性能估算法追踪模型误差指标降尺度大气学模拟模型准确性评估蛋白染色质相互作用模型评估Python回归误差指标平均绝对误差表示数据集中实际值和预测值之间的绝对差的平均值

亚图跨际·2024-08-27 15:31

深度学习岩土工程+离散元PFC仿真应用=数字化智能岩土预测？噂都假嘟？

据调查，目前在岩土工程领域内，深度学习的应用主要集中在以下几个方面：1.预测模型开发：使用深度学习来预测土壤和岩石的力学行为，例如土压力、剪切强度等。2.数据驱动特性分析：通过机器学习算法分析大

好好学仿真·2024-08-27 12:11

代谢组数据分析（十八）：随机森林构建代谢组诊断模型

介绍使用随机森林算法和LASSO特征选择构建了一种胃癌（GC）诊断预测模型。参与者（队列1，n=426）通过随机分层抽样分为发现数据集（n=284）和测试集（n=142）。

生信学习者2·2024-08-27 10:27

回归预测|基于北方苍鹰优化支持向量机的数据回归预测Matlab程序NGO-SVM 多特征输入单输出高引用先用先创新

基于北方苍鹰优化支持向量机的数据回归预测Matlab程序NGO-SVM多特征输入单输出高引用先用先创新一、NGO-SVM模型1.北方苍鹰优化算法（NGO）的原理2.支持向量机（SVM）的原理3.NGO-SVM回归预测模型的结合总结二

机器不会学习CL·2024-08-27 08:43

基于卷积神经网络与双向门控循环单元CNN-BiGRU的风电功率预测研究（Matlab代码实现）

本文目录如下：目录⛳️赠与读者1概述一、研究背景与意义二、CNN-BiGRU模型概述三、基于CNN-BiGRU的风电功率预测模型构建四、研究优势与挑战优势：挑战：五、未来展望2运行结果3参考文献4Matlab

qq_551705769·2024-08-26 02:28

机器学习（西瓜书）学习笔记导览

假设空间1.4归纳偏好第二章模型评估与选择2.1经验误差与过拟合2.2评估方法2.3性能度量2.4比较检验2.5偏差与方差第三章线性模型3.1基本形式3.2线性回归3.3对数几率回归3.4线性判别分析3.5多分类学习

盛寒·2024-08-25 18:11

机器学习——逻辑回归

2.1、定义sigmoid函数2.2、数据集2.3、梯度上升算法2.4、预测函数2.5、绘画函数三、代码运行结果：四、总结优点：缺点：一、逻辑回归逻辑回归是一种广义的线性回归分析模型，用于解决二分类或多分类问题

wsdswzj·2024-08-25 17:06

决策树——ID3算法

机器学习中，决策树是一个预测模型；它代表的是对象属性与对象值之间的一种映射关系。

ok的ok路·2024-08-25 16:00

Datawhale X 李宏毅苹果书 AI夏令营Day02

进入打卡链接选择相对应的任务打卡就可以了二、学习1、线性模型依旧是b站上老师的授课视频，我找到知乎上解释很好的文章，分享一下机器学习（一）线性模型————理论篇线性回归模型、对数几率模型、线性判别分析模型、多分类学习模型

xuanEpiphany29·2024-08-24 19:21

这几个销售套路可以被模仿

比我们老师身材都好了……好羡慕这身材第二个成交漏斗模型，出手率-资源量-定金量-邀约量-到场量-办卡数量第三个销售预测模型，比如：我们团队业绩目标是260万、260业绩➗客单价600

AnSYoga抬头看见太阳花·2024-08-24 13:23

Logistic 回归

4.模型建立4.1假设函数4.2成本函数4.3梯度下降法5.正则化5.1正则化的目的与类型5.1.1正则化的目的5.1.2正则化的类型5.2L1和L2正则化5.2.1L1正则化5.2.2L2正则化6.多分类问题

零度°·2024-08-23 21:56

【学习笔记】灰色预测 GM(1,1) 模型 —— Matlab

文章目录前言一、灰色预测模型灰色预测适用情况GM(1,1)模型二、示例指数规律检验(原始数据级比检验)级比检验的定义GM(1,1)模型的级比检验模型求解求解微分方程模型评价(检验模型对原始数据的拟合程度

望月12138·2024-08-22 22:35

regression机器学习回归预测模型参考学习后自我总结

简单来说，就是将样本的特征矩阵映射到样本标签空间。回归分析帮助我们理解在改变一个或多个自变量时，因变量的数值会如何变化。线性模型线性回归用于建立因变量和一个或多个自变量之间的线性关系模型。在线性回归中，假设因变量（被预测变量）与自变量（预测变量）之间存在着线性关系，也就是说，因变量的数值可以通过自变量的线性组合来预测。普通最小二乘线性回归。通过最小化实际观测值与模型预测值之间的误差平方和，可以找到

饮啦冰美式·2024-03-18 11:20

基于ERNIR3.0文本分类的开发实践

参考：基于ERNIR3.0文本分类：(KUAKE-QIC)意图识别多分类(单标签)-飞桨AIStudio星河社区(baidu.com)https://zhuanlan.zhihu.com/p/574666812

wangqiaowq·2024-03-07 03:54

深度学习——第8章深层神经网络（DNN）

8.2深层神经网络标记符号8.3正向传播8.4反向传播8.5多分类Softmax8.6总结上一课是实战内容，我们使用Python一步步搭建了一个最简单的神经网络模型，只包含单层隐藏层。

曲入冥·2024-03-06 01:23

R语言武汉流动人口趋势预测：灰色模型GM（1，1）、ARIMA时间序列、logistic逻辑回归模型|附代码数据

本文帮助客户综合运用R语言灰色预测模型和logist

·2024-02-28 03:55

机器学习基础（一）理解机器学习的本质

导读：在本文中，将深入探索机器学习的根本原理，包括基本概念、分类及如何通过构建预测模型来应用这些理论。

昊昊该干饭了·2024-02-20 21:38

10 中科院1区期刊优化算法|基于开普勒优化-卷积-双向长短期记忆网络-注意力时序预测Matlab程序KOA-CNN-BiLSTM-Attention

文章目录一、开普勒优化算法二、CNN卷积神经网络三、BiLSTM双向长短期记忆网络四、注意力机制五、KOA-CNN-BiLSTM-Attention时间序列数据预测模型六、获取方式一、开普勒优化算法基于物理学定律的启发

机器不会学习CSJ·2024-02-20 21:59

08 2024年1月最新优化算法美洲狮优化算法(PO) 基于美洲狮PO优化CNN-BiLSTM-Attention的时间序列数据预测算法PO-CNN-LSTM-Attention 优先使用就是创新！

目录可以自动生成，如何生成可参考右边的帮助文档文章目录一、美洲狮优化算法二、CNN卷积神经网络三、BiLSTM双向长短期记忆网络四、注意力机制五、PO-CNN-BiLSTM-Attention时间序列数据预测模型六

机器不会学习CSJ·2024-02-20 21:58

【论文笔记 · PFM】Lag-Llama: Towards Foundation Models for Time Series Forecasting

Lag-Llama:TowardsFoundationModelsforTimeSeriesForecasting摘要本文提出Lag-Llama，在大量时间序列数据上训练的通用单变量概率时间序列预测模型

lokol.·2024-02-20 08:49

LSTM 08：超详细LSTM调参指南

7.6.5tensorflow-gpu=2.1.0keras-gpu=2.3.1相关文章LSTM01：理解LSTM网络及训练方法LSTM02：如何为LSTM准备数据LSTM03：如何使用Keras编写LSTMLSTM04：4种序列预测模型及

datamonday·2024-02-20 08:00

多维时序 | Matlab实现LSTM-Mutilhead-Attention长短期记忆神经网络融合多头注意力机制多变量时间序列预测模型

多维时序|Matlab实现LSTM-Mutilhead-Attention长短期记忆神经网络融合多头注意力机制多变量时间序列预测模型目录多维时序|Matlab实现LSTM-Mutilhead-Attention

机器学习之心·2024-02-20 06:21

《A++ 敏捷开发》- 7 估算工作量

但实际上，虽然预测模型已经有超过50年的历史，过千份研究报告、教材、指南，但使用在项目中不多。更多研究发现如果用专家估算可能更准确。以上是2009年IEEE杂志中的文章，Jorgensen先生的结论。

EdmondSung·2024-02-20 03:30

【机器学习笔记】3 逻辑回归

分类问题分类问题监督学习最主要的类型，主要特征是标签离散，逻辑回归是解决分类问题的常见算法，输入变量可以是离散的也可以是连续的二分类先从用蓝色圆形数据定义为类型1，其余数据为类型2；只需要分类1次，步骤：①->②多分类问题先定义其中一类为类型

RIKI_1·2024-02-19 19:02

基于免疫和缺氧的多组学特征识别可能为LUAD患者提供更好的预后预测

Multi-OmicsSignaturesIdentificationforLUADPrognosisPredictionModelBasedontheIntegrativeAnalysisofImmuneandHypoxiaSignals基于免疫和缺氧信号综合分析的LUAD预后预测模型的多组学特征识别发表期刊

生信学霸·2024-02-15 10:18

论文阅读-面向机器学习的云工作负载预测模型的性能分析

许多基于机器学习的工作负载预测模型通过利用其计算能力和学习能力得以发展。本文提出

向来痴_·2024-02-15 10:20

代码+视频基于R语言进行K折交叉验证

交叉验验证（交叉验证，ＣＶ）则是一种评估模型泛化能力的方法，广泛应用中于数证据采挖掘和机器学习领域，在交叉验证通常将数据集分为两部分，一部分为训练集，用于建立预测模型；另一部分为测试集，用于测试该模型的泛化能力

天桥下的卖艺者·2024-02-15 09:11

10个最适合机器学习的股票市场数据集

对于那些希望构建类似预测模型的人，本文将介绍10个用于机器学习的股票市场和加密货币数据集。

suoge223·2024-02-14 09:11

新思路：TCN-RVM模型，你见过吗？机器学习预测全家桶新增模型，MATLAB代码

2.机器学习预测全家桶，多步预测之BiGRU、BiLSTM、GRU、LSTM，LSSVM、TCN、CNN，光伏发电数据为例3.机器学习预测全家桶，多步预测之组合预测模型，光伏发电数据为例4.机器学习预测全家桶之

今天吃饺子·2024-02-14 06:41

【数据＋代码】贝叶斯优化KNN算法

2、读取并理解数据本次使用某药物数据集进行多分类，首先从数据集中进行读取数据

小Z的科研日常·2024-02-14 00:15

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