时序预测第32页

python机器学习算法之决策树入门讲解

决策树（DecisionTree），它是一种以树形数据结构来展示决策规则和分类结果的模型，作为一种归纳学习算法，其重点是将看似无序、杂乱的已知数据，通过某种技术手段将它们转化成可以预测未知数据的树状模型

2301_82059354·2025-04-30 15:14

【深度学习与大模型基础】第12章-损失函数与梯度下降

在机器学习中：模型（比如一个预测房价的程序）就像“蒙眼玩家”。损失函数是计算“预测值”和“真实答案”差距的数学公式。模型通过不断减少这个“损失值”来学习（就像你调

lynn-66·2025-04-30 15:42

【深度学习与大模型基础】第14章-分类任务与经典分类算法

1.2分类vs.回归分类：预测离散标签（比如“猫/狗”）。回归：预测连续值（比如“房价多少万”）。例子：分类：判断邮件是“垃圾邮

lynn-66·2025-04-30 15:42

算法｜基于SSA-CNN-LSTM（麻雀算法优化卷积长短期记忆神经网络）的股票价格预测（附完整matlab代码，公式，原理，可用于毕业论文设计）

以下是一个基于SSA-CNN-LSTM（麻雀算法优化卷积长短期记忆神经网络）的股票价格预测MATLAB项目实例，包含完整代码和详细注释。代码分为数据预处理、模型构建、优化算法、训练预测四个部分。

单北斗SLAMer·2025-04-30 14:07

YOLO学习笔记｜ YOLOv8与卡尔曼滤波实现目标跟踪与预测（附代码）

YOLOv8与卡尔曼滤波实现目标跟踪与预测一、原理与公式二、分模块代码实现1.**卡尔曼滤波模块**2.**目标检测模块（YOLOv8）**3.**跟踪器模块（SORT算法）**4.

单北斗SLAMer·2025-04-30 14:35

当 AI 成为 “数字新物种”：人类职业的重构与进化

这种场景正在全球制造业蔓延——麦肯锡预测，到2030年，全球50%的职业将被AI重塑，办公室行政、生产制造等领域首当其冲。

创客匠人老蒋·2025-04-30 13:32

基于大模型的大肠息肉全程管理研究报告

目录一、引言1.1研究背景与意义1.2研究目的二、大模型预测大肠息肉的原理与数据基础2.1大模型的技术原理简介2.2数据收集与处理三、术前预测与准备方案3.1息肉特征及风险预测3.2患者身体状况评估3.3

LCG元·2025-04-30 13:00

三相整流器移相触发电路的整体FPGA设计

·基于中小规模集成电路的系统实现方案基于中小规模集成电路来实现三相整流器移相触发电路系统，其主要方法是通过多个数字芯片焊接在PCB电路板上，构建一个三相整流器移相触发集成电路，该方法需要了解各个芯片的时序

fpga和matlab·2025-04-30 09:06

【Python实战】使用爬虫抓取知乎热门话题全攻略（附完整代码，适配2025年新版知乎）

对于数据分析师、内容创作者或者好奇心驱动的程序员来说，能够自动化地抓取知乎热门话题，不仅可以方便做舆情分析、趋势预测，还可以丰富自己的数据源。

Python爬虫项目·2025-04-30 09:32

特征工程四-2：使用GridSearchCV 进行超参数网格搜索（Hyperparameter Tuning）的用途

返回最佳模型，可直接用于预测或分析。

友莘居士·2025-04-30 08:28

ubuntu上安装、更新、卸载Anaconda（转载）

一、安装Anaconda是流行的Python/R数据科学和机器学习平台，用于大规模数据处理，预测分析和科学计算。

樱花树下的猫老师·2025-04-30 07:48

Python机器学习实战：机器学习在金融风险评估中的应用

通过机器学习算法，我们可以更准确地预测违约风险、市场风险和操作风险，从而帮助金融机构做出更明智的决策。2.核心概念与联系2.1机器学习概述机器学习是一种通过数据训练模型，使其能够自动改进和预测的技术。

AI天才研究院·2025-04-30 00:28

新能源预测数据集GEFCom Data，用于光伏发电、风电功率、负荷、电价预测

为了有效地将其整合到电网中，对新能源发电量进行准确的预测是一项不可避免的要求。新能源准确预测成为一项有趣且新颖的挑战。

优化算法侠Swarm-Opti·2025-04-29 23:21

深入解析 WRF-Chem

WRF-Chem（WeatherResearchandForecastingmodelcoupledwithChemistry）是一款集成大气化学和气象模式的数值模拟系统，被广泛用于空气质量预测、气溶胶对气候的影响研究等领域

Hardess-god·2025-04-29 23:20

卡尔曼滤波解释及示例

卡尔曼滤波的本质是用数学方法平衡预测与观测的可信度，通过不断迭代逼近真实状态。其高效性和鲁棒性，通常在导航定位中，需要融合GPS、加速度计、陀螺仪、激光雷达或摄像头数据，来提高位置精度。

具身小站·2025-04-29 22:40

PaddlePaddle最简单的例子：利用python api调用paddle实现模型加载与预测

调用fluid的python接口：importpaddle.fluidasfluid图片操作：fromPILimportImage矩阵操作：importnumpyasnpexe=fluid.Executor(fluid.CPUPlace())//设置model的地址，在model_path字符型变量中保存[inference_program,feed_target_names,fetch_targ

少安的砖厂·2025-04-29 21:40

MATLAB实现神经网络的OCR识别

GPU加速（训练时在代码开头添加gpuDevice(1)）‌代码特点‌：使用MATLAB自带的MNIST手写数字数据集包含数据可视化、网络架构、训练曲线和混淆矩阵最终测试准确率可达约98%包含单张图片预测演示

potato_potato_123·2025-04-29 20:59

FPGA-时钟域

文章写完后，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前言一、时钟信号基本特征1.时钟信号基本特征参数介绍二、时钟信号的分类按来源分类三、时钟域1.时钟域的概念2.时钟树简介3.时钟树分类前言在时序逻辑中

小羊肖恩想·2025-04-29 14:41

从零开始了解数据采集（二十一）——电子制造行业趋势分析案例

在广东某电子制造厂中，管理层发现最近几个月生产良品率有所波动，但无法明确波动原因，也无法预测未来的趋势。为了优化生产过程并稳定良品率，工厂决定通过工业数据的趋势分析，找出波动的规律，并制定改进措施。

李恒-聆机智能专精数采·2025-04-29 12:29

GAN网络预测股价靠谱吗？生成对抗模型在量化中的尝试

股票量化·2025-04-29 11:46

集成学习详解

集成学习通过组合多个单一模型的预测结果，综合各模型的优势，以提高整体的泛化能力和预测性能。它建立在“群策群力”的原理上，即多个弱模型的组合能够表现出比单一强模型更好的性能。

Chaos_Wang_·2025-04-29 08:31

大模型在肝硬化腹水风险预测及临床方案制定中的应用研究

目录一、引言1.1研究背景与意义1.2研究目的与创新点1.3研究方法与数据来源二、肝硬化及大模型相关理论基础2.1肝硬化概述2.2大模型技术原理2.3大模型在医疗领域的应用现状三、大模型预测肝硬化腹水术前风险

LCG元·2025-04-29 08:00

探索大语言模型（LLM）：自监督学习——从数据内在规律中解锁AI的“自学”密码

文章目录自监督学习：从数据内在规律中解锁AI的“自学”密码一、自监督学习的技术内核：用数据“自问自答”1.语言建模：预测下一个单词2.掩码语言模型（MLM）：填补文本空缺3.句子顺序预测（SOP）：理解文本逻辑二

艾醒(AiXing-w)·2025-04-29 04:56

大模型框架技术演进与全栈实践指南

据IDC预测，2025年全球大模型框架市场规模将超200亿美元，年复合增长率达37%。‌核心价值‌：‌高效训练‌：支持千亿级参数模型的分布式训练（如GPT-3训练成本从1200万

AI大模型团团·2025-04-29 03:24

大数据领域分布式计算的智能交通数据处理

通过深入探讨Hadoop、Spark等分布式框架的核心原理，结合交通流数学模型与机器学习算法，展示从数据采集、清洗到实时分析与预测的全流程实践。

大数据洞察·2025-04-29 02:44

机器学习基础理论 - 偏差 vs 方差，欠拟合 vs 过拟合

定义记在训练集D上学得的模型为f(x;D)模型的期望预测为$$\hat{f}(x)=E_D[f(x;D)]$$偏差（Bias）$$bias^2(x)=(\hat{f}(x)-y)^2$$偏差度量了学习算法的期望预测与真实结果的偏离程度

yousuotu·2025-04-28 22:48

机器学习中的特征存储是什么？我需要一个吗？

本质上，特征存储是一个专用存储库，用于系统地存储和排列特征，主要用于数据科学家训练模型，并帮助已训练模型的应用程序进行预测。它是一个关键的聚合点，人们可以在此构建或修改从各种数据源提取的特征集合。

红云谈安全·2025-04-28 19:02

LSTM+Resnet有奇效，SOTA方案预测准确率超91%

LSTM有着不错的时序信息提取能力，ResNet有着不错的空间特征信息提取能力。如果现在有时空特征融合的创新需求，我们是否能将LSTM和ResNet两者的优点融合起来呢？

AI十八式·2025-04-28 19:59

lstm用电量预测+网页可视化大屏

视频教学：训练结果：详细代码：importpandasaspdimportnumpyasnpfromsklearn.preprocessingimportMinMaxScalerfromsklearn.model_selectionimporttrain_test_splitfromtensorflow.keras.modelsimportSequentialfromtensorflow.kera

甜辣uu·2025-04-28 19:59

基于LoRa技术的智慧农业系统研究与设计

柠檬树技术宅·2025-04-28 18:55

使用AER包进行R语言Logistic回归模型分析——以affair数据为例

使用AER包进行R语言Logistic回归模型分析——以affair数据为例Logistic回归是一种常用的统计分析方法，用于预测二分类或多分类问题。

程序员拓荒·2025-04-28 16:43

企业级大数据治理框架搭建详解（含流程设计与实用代码）

根据IDC预测，到2025年，全球数据量将达到175ZB，而其中超过30%的数据将需要经过治理才能发挥价值。大数据治理，就是这场数据秩序建设的核心工程。本篇文章将系统介绍：

慌ZHANG·2025-04-28 15:39

深度学习创新点不足？试试贝叶斯神经网络！

众所周知，传统的神经网络虽然很强大，但时常会有过拟合、泛化能力不足的问题...而且，我们往往也不清楚预测结果的可靠程度。

深度之眼·2025-04-28 15:07

贝叶斯预测方法全解析：从基础回归到神经网络

贝叶斯预测方法全解析：从基础回归到神经网络一、引言1.1问题背景在机器学习领域，不确定性量化变得越来越重要。

ningaiiii·2025-04-28 15:34

神经网络笔记 - 神经网络

输出层（OutputLayer）：给出最终预测结果，如分类概率。每一层通常包

我还没秃，还能学·2025-04-28 15:34

常见的单片机通信方式

这种方式的通信精度和速度较高，但要求设备之间有严格的时序控制。典型的同步通信方式有：SPI：设备通过时钟线(SCK)同步数据传输，可以实现高速、全双工通信。

HHYXL·2025-04-28 14:01

构建事件驱动的云原生后端系统 —— 从设计到实践

在现代互联网应用中，系统规模越来越大，功能模块越来越复杂，用户行为越来越不可预测。传统的同步调用、强耦合的后端架构，面对大规模并发、高频变化、复杂交互，往往显得迟钝且脆弱。

一ge科研小菜菜·2025-04-28 14:29

最最最详细的梯度下降与代价函数，公式理解+可视化~

让我们一起入门机器学习叭~一、线性回归利用数理统计中回归分析，来确定两种或两种以上变量间相互依赖的定量关系的一种统计分析方法通俗来讲，就是用一条最适合的一次函数（如y=wx+b）去拟合现有的数据，并用这条直线去预测某一个

被人偷偷卷不行·2025-04-28 12:21

缓存并发更新的挑战

)脏读(DirtyRead)丢失更新(LostUpdate)不可重复读(Non-repeatableRead)幻读(PhantomRead)写偏斜(WriteSkew)缓存与数据库不一致分布式系统中的时序问题

左灯右行的爱情·2025-04-28 12:20

【项目实战】时序数据库入门介绍

一、时序数据库介绍时序数据库是专门用于处理时间序列数据的数据库。时序数据库的数据通常包含一个时间戳和一个或多个数值。

本本本添哥·2025-04-28 12:49

泰迪杯实战案例学习资料：基于穿戴装备的身体活动监测与健康预警系统设计

能耗预测与运动结构分析：构建回

学习的锅·2025-04-28 12:18

泰迪杯实战案例超深度解析：旅游景点游客流量预测与资源优化

1.2目标与量化指标问题目标技术指标游客流量预测预测未来3天每15分钟客流量MAE95%资

学习的锅·2025-04-28 12:18

泰迪杯实战案例学习资料：生产线的故障自动识别和人员配置优化

安全隐患：未及时预测的故障可能引发安全事故。1.2核心目标故障自动识别实时监测设备状态，预测故障类型（如机械磨损、电路故障）及发生时间（精确到小时）。要求模型准确率>90%，误报

学习的锅·2025-04-28 12:17

时序数据库分类解析

时序数据库作为管理工业场景时序数据的新兴数据库品类，凭借其高效存储、高可扩展性及时序分析计算等特性，在物联网时代工业领域备受青睐。

时序数据说·2025-04-28 12:16

时序数据库与实时数据库的核心区别及典型应用

在工业物联网（IIoT）、智能制造、能源监控等领域，‌时序数据库‌和‌实时数据库‌是两类关键的数据管理工具。尽管两者都服务于“实时性”场景，但其设计目标、技术架构和应用方向存在显著差异。