多分类预测模型第12页

pytorch入门（二）基于PyTorch的图像分类

的图像分类鱼猫分类器任务数据dataset和dataloader建立训练数据集建立验证和测试数据集建立dataloderbatch_size设置神经网络lossfunctionoptimizing训练参数预测模型保存全部代码

手握锟釿镐口呼烫烫烫·2023-11-21 10:24

二元分类效果评估方法

二元分类的效果评估方法有很多，常见的包括预测模型中使用的准确率（accuracy），精确率（precision）和召回率（recall）三项指标，以及综合评价指标（F1measure），ROCAU值（ReceiverOperatingCharacteristicROC

weixin_30455661·2023-11-21 00:30

Python替你预测股票！让你在股市叱咤风云

我们介绍一下获得股票数据的方法，并基于此对数据进行预处理，接着使用数据分析方法，建立基础特征，进一步构建预测模型，且基于新数据验证模型效果。拟使用VAR及LSTM两种算法建立预测模型。

大手啊·2023-11-20 22:05

时间序列预测实战(十三)定制化数据集FNet模型实现滚动长期预测并可视化结果

论文地址->官方论文代码地址官方代码地址->官方下载地址Github个人修改代码地址->个人修改版本呢的下载地址CSDN一、本文介绍本博客将介绍一种新的时间序列预测模型——FNet，它通过使用傅里叶变换代替自注意力机制

Snu77·2023-11-20 07:59

文本分类方法有哪些

文本分类问题：给定文档p（可能含有标题t），将文档分类为n个类别中的一个或多个文本分类应用：常见的有垃圾邮件识别，情感分析文本分类方向：主要有二分类，多分类，多标签分类文本分类方法：传统机器学习方法（贝叶斯

Jarkata·2023-11-20 04:48

第四章深度学习中的损失函数(工具)

概述官网：torch.nn-PyTorch中文文档(pytorch-cn.readthedocs.io)损失函数torch.nn用途特点应用场景交叉熵损失CrossEntropyLoss多分类问题当模型对真实类别的预测概率低时

小酒馆燃着灯·2023-11-20 03:19

个人贷款违约预测模型

案例背景案例来源《python数据科学：技术详解与商业实践》数据下载地址该案例使用一套来自某银行真实数据集构建贷款违约预测模型本案例遵循数据挖掘项目通用流程CRISP-DM进行建模,流程如下:项目理解数据理解数据准备模型构建与评价模型监控

熊定坤·2023-11-20 03:54

【softmax和sidmod 快速学习和用法对比】

而Softmax函数适用于多分类问题，将模型输出映射到表示各类别概率的向量。Softmax函数的输出可以被解释为各个类别的置信度或可能

A half moon·2023-11-19 18:37

分类预测 | Matlab实现基于SDAE堆叠去噪自编码器的数据分类预测

实现基于SDAE堆叠去噪自编码器的数据分类预测分类效果基本描述程序设计参考资料分类效果基本描述1.Matlab实现基于SDAE堆叠去噪自编码器的数据分类预测（完整源码和数据)2.多特征输入单输出的二分类及多分类模型

机器学习之心·2023-11-19 15:17

公众号-科研私家菜学习记录（3）

无序多分类Logistic回归定义：研究的因变量类型为多分类无序资料，应采用多分类无序Logistic回归模型分析。

明眸意海·2023-11-19 12:17

机器学习-分类与回归的联系与区别

例如判断网站是否被黑客入侵（二分类），手写数字的自动识别（多分类），多目标分类（多分类）。回归（regression）:主要用于预测数值型数据。例如:股票价格波动的预测，房屋价格的

张志翔的博客·2023-11-19 11:37

Linux命令三剑客：grep、sed、awk总结

一杯橙咖·2023-11-19 08:39

PP-OCR笔记

det数据准备数据格式训练模型微调数据选择模型选择前沿算法与模型训练超参选择预测超参选择启动训练断点训练更换Backbone训练添加新算法混合精度训练分布式训练知识蒸馏训练其他训练环境评估、预测导出、预测模型推理超参数解释教程

贺一诺·2023-11-19 08:36

pytorch深度学习基础（五）——SoftMax函数反向传递公式推导及代码实现

函数介绍简介公式图像反向传递公式推导当输入坐标与输出坐标相对应时当输入坐标与输出坐标不对应时两种情况合并代码实现一个简单但不严谨的实现正规代码SoftMax函数介绍简介softmax函数是常用的输出层函数，常用来解决互斥标签的多分类问题

艾醒(AiXing-w)·2023-11-18 19:37

机器学习常见算法

1.决策树决策树，一种预测模型，代表的是对象属性与对象值之间的一种映射关系。一般来讲通过学习样本得到一个决策树，这个决策树能够对新的数据给出正确的分类。

SUNNY小飞·2023-11-17 11:30

2023数维杯国际数学建模竞赛C题思路+代码+模型+论文

数模问题常见模型分类3.1分类问题3.2优化问题详细思路见此名片，开赛第一时间更新1.C题思路模型：比赛开始后，第一时间更新，获取见文末名片2.比赛时间：3全国大学生数学建模竞赛常见数模问题常见模型分类优化模型预测模型评价模型

C灿灿数模·2023-11-17 09:44

2023数维杯国际赛数学建模D题思路模型

获取见文末名片3数模问题常见模型分类3.1分类问题3.2优化问题详细思路见此名片，开赛第一时间更新1.D题思路模型：比赛开始后，第一时间更新，获取见文末名片2.比赛时间：3常见数模问题常见模型分类优化模型预测模型评价模型

C灿灿数模·2023-11-17 09:44

python 单因子方差分析_Python数据科学：方差分析

本次介绍：方差分析：一个多分类分类变量与一个连续变量间的关系。其中分类个数大于两个，分类变量也可以有多个。当分类变量为多个时，对分类个数不做要求，即可以为二分分类变量。

weixin_39639643·2023-11-17 03:05

2023年第九届数维杯国际大学生数学建模挑战赛

第四问则需要查找文献来找到机理模型，最后一问则需要建立预测模型。（1）对于附件一中的每个热解组合，分析热解产物（焦油、水、焦炭渣、合成气）的收率与相应热解组合的混合

爱数模的小云·2023-11-16 22:58

11-15 周三 softmax 回归学习

恶意软件的判断回归和分类分类可以认为从回归的单输出变成多输出B站学习softmax回归使用softmax回归，解决多分类问题，softmax回归模型。使用矩阵计算线性输出O 通过so

思影影思·2023-11-16 21:40

机器学习经典方法思想

自助法调参和最终模型性能度量查准率、查全率P-R曲线和平衡点F1ROC曲线和AUC面积、Lrank排序损失代价敏感曲线(代价曲线)问题和总结3线性模型线性回归对数几率回归：对数几率函数Sigmoid线性判别分析LDA多分类学习类别不平衡问题

ZJH'blog·2023-11-15 17:47

2023数维杯国际数学建模A题B题C题D题思路+模型+代码+完整论文

优化问题详细思路见此名片，开赛第一时间更新1.数维杯各题思路模型：9.7晚上比赛开始后，第一时间更新，获取见文末名片2.比赛时间：2023年9月7日18点到2023年9月10日20点3常见数模问题常见模型分类优化模型预测模型评价模型

C灿灿数模·2023-11-15 14:53

文心生物计算大模型重磅升级，构象预测准确度全面提升！

文心生物计算大模型家族又迎来了重磅的升级：蛋白质-小分子对接构象预测模型HelixDock，以及蛋白-蛋白复合物结构预测模型HelixFold-Multimer准确度全面提升。

飞桨PaddlePaddle·2023-11-15 13:54

智能合成：有机合成中的智能化与自动化

在第二部分中，将讨论反应结果预测模型，它利用机器学习来建立反应产率、反应选择性、反应中间体、反应类型、反应产物和反应条件预测的模型，还简要介绍了建立反应预测模型的基本要素。第三部分将介绍机器学习辅

仰望星空_5·2023-11-15 10:47

基于随机森林算法的房价模型预测研究

采用随机森林算法构建了房价预测模型，通过构建模型，并使用GridSearch进行超参数调整及交叉验证对模型进行优化，提高该模型房地产市场的房价预测准确性。

星川皆无恙·2023-11-15 05:02

临床决策分析（DCA）演示APP：理解DCA分析

临床决策分析（DCA）演示APP：理解DCA分析之前讨论了DCA分析的分析过程和作用，认为其最主要的作用是确定预测模型的决策阈值，从而促进预测模型与临床的结合。

预测模型的开发与应用研究·2023-11-15 04:18

你应该知道的7种回归方法

2019独角兽企业重金招聘Python工程师标准>>>Introduction线性回归(Linearregressions)和对率回归(Logisticregressions)是人们学习算法的第一个预测模型

weixin_33991727·2023-11-14 18:00

科研学习|科研软件——有序多分类Logistic回归的SPSS教程！

一、问题与数据研究者想调查人们对“本国税收过高”的赞同程度：StronglyDisagree——非常不同意，用“0”表示；Disagree——不同意，用“1”表示；Agree--同意，用“2”表示；StronglyAgree--非常同意，用“3”表示。另外，研究者也调查了一些其它情况，包括：是否是“雇主”（biz_owner：Yes——是，用“0”表示；No——否，用“1”表示）、年龄（age）和

博士僧小星·2023-11-14 18:46

基于卷积神经网络和客源注意力机制的OD客流预测模型

文章信息论文题目为《Anorigin–destinationpassengerflowpredictionsystembasedonconvolutionalneuralnetworkandpassengersource-basedattentionmechanism》，该文于2023年发表于ExpertSystemsWithApplications期刊上。文章提出一种基于乘客源注意机制的卷积神经

当交通遇上机器学习·2023-11-14 09:28

如何显示标注的纯黑mask图

文章目录前言一、二分类mask显示二、多分类mask显示前言通常情况下，使用标注软件标注的标签图看起来都是纯黑的，因为mask图为单通道的灰度图，而灰度图一般要像素值大于128后，才会逐渐显白，255为白色

想要躺平的一枚·2023-11-14 06:13

【机器学习项目】使用 PyTorch 预测汽车价格（详细报告+代码详解）

数据集介绍四、使用PyTorch预测汽车价格1.导入库2.读取数据集3.数据处理4.数据准备5.创建PyTorch模型6.训练模型7.使用模型预测汽车价格一、实验背景随着机器学习和人工智能的迅速发展，预测模型在各个领域的应用变得越来越广泛

程序_丸·2023-11-14 02:04

SPSS时间序列模型预测

目录1.时间序列预测模型2.SPSS实现3.结果分析1.时间序列预测模型时间序列预测是指根据时间序列数据的历史值，来预测未来的数值走势。常用的时间序列预测模型包

抱抱宝·2023-11-14 02:46

php数据筛选显示,原生PHP实现数据筛选以及简单分页功能

数据通常有许多分类项，比如12306买车票时，可以选择哪种类型的车次，开车时间段，始发地等条件。最近在做一个线上考试系统，为了方便试题管理，也提供了分类筛选功能，下面简单说一下用原生PHP实现的方法。

动物园园长助理·2023-11-13 09:59

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matl

%%清空环境变量warningoff%关闭报警信息closeall%关闭开启的图窗clear%清空变量clc%清空命令行%%读取数据res=xlsread('数据集.xlsx');%%分析数据num_class=length(unique(res(:,end)));%类别数（Excel最后一列放类别）num_res=size(res,1);%样本数（每一行，是一个样本）num_size=0.7;%

机器学习-深度学习·2023-11-13 02:06

多元分类预测 | Matlab 基于概率神经网络(PNN)的数据分类预测

文章目录效果一览文章概述部分源码参考资料效果一览文章概述多元分类预测|Matlab基于概率神经网络(PNN)的数据分类预测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。

前程算法屋·2023-11-13 02:05

计算机毕业设计：基于python机器学习的全国气象数据采集预测可视化系统预测模型+爬虫（包含文档+源码+部署教程）

q_3375686806·2023-11-12 13:44

使用Python从零实现多分类SVM

之后然后将其扩展成多分类的场景，并通过使用Sci-kitLearn测试我们的模型来结束。SVM概述支持向量机的目标是拟合获得最大边缘的超平面(两个类中最近点的距离)。

金戈鐡馬·2023-11-12 12:34

时间序列预测实战(九)PyTorch实现LSTM-ARIMA融合移动平均进行长期预测

一、本文介绍本文带来的是利用传统时间序列预测模型ARIMA(注意：ARIMA模型不属于机器学习)和利用PyTorch实现深度学习模型LSTM进行融合进行预测，主要思想是->先利用ARIMA先和移动平均结合处理数据的线性部分

Snu77·2023-11-12 11:48

论文阅读——Updatable Learned Index with Precise Positions(VLDB‘21)

关键的想法是，learnedindex把索引结构当成是一种预测模型，给定一个key，预测这个数据在数据表中的位置。最近关于学习索引的研究为构建数据的索引开辟了一条新的途径。

allwellright·2023-11-12 00:14

详细介绍二元交叉熵损失函数，计算过程及优缺点

此外，二元交叉熵损失函数只能处理二元分类问题，而且它不能处理多分类问题。优点是，它可以衡量模型的预测准确性，可以让

滚菩提哦呢·2023-11-11 17:10

二元交叉熵损失函数（Binary Cross Entropy Loss，BCELoss）是交叉熵损失函数（CrossEntropyLoss）的特殊情况

推导如下：对于多分类问题，交叉熵损失函数的一般形式如下：CrossEntropyLoss(input,target)=−∑i=1Ctargeti⋅log⁡(soft

重剑DS·2023-11-11 17:01

多维时序 | MATLAB实现SOM-BP自组织映射结合BP神经网络的多变量时间序列预测

MATLAB实现SOM-BP自组织映射结合BP神经网络的多变量时间序列预测预测效果基本介绍模型描述程序设计参考资料预测效果基本介绍MATLAB实现SOM-BP自组织映射结合BP神经网络的多变量时间序列预测模型描述

机器学习之心·2023-11-11 12:29

利用SPSS进行多重线性回归分析-基础篇

多重线性回归分析简介：简单线性回归是只考虑单因素影响的预测模型，事实上，影响因变量的因素往往不止一个，可能会有多个影响因素，也就是研究一个因变量与多个自变量的线性回归问题，就用到多重线性回归分析了。

糖潮丽子·2023-11-11 07:42

Pytorch使用交叉熵损失函数CrossEntrophy一些需要注意的细节

Pytorch使用交叉熵损失函数CrossEntrophy一些需要注意的细节CrossEntrophy（）交叉熵损失函数，是一种在多分类任务，多标签学习中效果较好的损失函数。

Geronimo620·2023-11-11 05:25

机器学习---多分类SVM、支持向量机分类

1.多分类SVM1.1基本思想Grammer-singer多分类支持向量机的出发点是直接用超平面把样本空间划分成M个区域，其中每个区域对应一个类别的输入。

三月七꧁ ꧂·2023-11-11 02:55

吴恩达机器学习之神经网络小节-正则化项

学习吴恩达的机器学习时，大家可能会对神经网络的正则化项不理解，在这里我阐述一下我自己的理解，如有错误，请大家批评指正对于多分类任务中神经网络的代价函数：这个大括号里面还好看一些，主要就是这个正则化项，这里大家可能被

香辣老油条·2023-11-10 17:50

使用深度神经网络预测股票价格

该项目将引导您完成端到端数据科学生命周期，即使用AlphaVantageAPI和称为长短期记忆(LSTM)的强大机器学习算法开发股票价格变动预测模型。

Omer_·2023-11-10 11:45

Kaggle经验--时间序列预测真的需要深度学习模型吗？

传统的时间序列预测模型往往依赖于滚动平均、向量自回归和自回归综合移动平均。另一方面，最近有人提出了深度学习和矩阵分解模型来解决时间序列预测问题，并获得了更具竞争力的性能，但是该类模型往往过于复杂。

Sim1480·2023-11-10 06:49

经济数据预测 | Python实现CNN-LSTM股票价格预测时间序列预测

股票价格预测时间序列预测目录经济数据预测|Python实现CNN-LSTM股票价格预测时间序列预测基本介绍程序设计学习总结基本介绍通过Tensorflow框架搭建一个基于CNN-LSTM的简单股票价格预测模型

前程算法屋·2023-11-10 05:51

时间序列预测模型实战案例(十)(个人创新模型)通过堆叠CNN、GRU、LSTM实现多元预测和单元预测

本文介绍本篇博客为大家讲解的是通过组堆叠CNN、GRU、LSTM个数，建立多元预测和单元预测的时间序列预测模型，其效果要比单用GRU、LSTM效果好的多，其结合了CNN的特征提取功能、GRU和LSTM用于处理数据中的时间依赖关系的功能

Snu77·2023-11-10 05:46

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