时间序列多步预测第18页

品牌在营销中利用AI的6种方式

AI科研视界·2024-09-12 01:55

R语言自学笔记-2内置数据集

#b站视频——R语言入门与数据分析#内置数据集#固定格式的数据（矩阵、数据框或一个时间序列等）#统计建模、回归分析等试验需要找合适的数据集#R内置数据集，存储在，通过help(package="datasets

实验室长工·2024-09-12 00:36

几何分布的期望和方差公式推导_算法数学基础-统计学最基础之均值、方差、协方差、矩...

我们天天都可以接触很多随机现象，比如每天的天气不一样气温是我们最直接的感受，我们很难预测明天的精确问题，但是这些随机现象又体现出了一定的规律性。比如上海7月份平均35度左右，冬天的平均温度在5度左右。

weixin_39848097·2024-09-12 00:22

使用LSTM（长短期记忆网络）模型预测股票价格的实例分析

一：LSTM与RNN的区别LSTM（LongShort-TermMemory）是一种特殊的循环神经网络（RNN）架构。LSTM是为了解决传统RNN在处理长序列数据时遇到的梯度消失或梯度爆炸问题而设计的。在传统的RNN中，信息通过隐藏状态在时间步之间传递，但由于权重的重复应用，随着时间的推移，梯度可能会迅速减小或增大，导致网络难以学习长期依赖关系。LSTM通过引入了一种称为“门”（gates）的机制

eeee~~·2024-09-11 23:16

【Python机器学习】循环神经网络（RNN）——对RNN进行预测

目录有状态性双向RNN编码向量如果有一个经过训练的模型，接下来就可以对其进行预测：sample_1="""Ihatethatthedismalweatherhadmedownforsolong,whenwillitbreak

zhangbin_237·2024-09-11 20:51

明天股市大盘走势预测

明天股市大盘走势预测：今天沪深二市走出低开冲高回落窄幅震荡整理的走势，截至收盘均收出缩量小阳。盘中看，早盘上证在三十天线处获得支撑后上拉，下午在3380上方受阻回落。

05ccd5c4766a·2024-09-11 15:52

XPER: 揭示预测性能的驱动力

敏感AI系统的信任度和可接受性很大程度上取决于用户理解相关模型，或者至少理解其预测结果的能力。

AI甲子光年·2024-09-11 14:07

机器学习和深度学习区别

一、定义与起源机器学习：是人工智能的一个分支，它让计算机能够在没有明确编程的情况下，通过观察和分析大量数据来学习并做出预测或决策。机器学习起源于20世纪50年代，随着算

hong161688·2024-09-11 12:55

深度学习算法在图算法中的应用（图卷积网络GCN和图自编码器GAE）

GCN被广泛用于节点分类、图分类、链接预测等任务。优势和好处灵活性：GCN可以处理不规则和不均匀的数据结构，比如社交网络、分子结构、交通网络等。高效性：GCN使用局

大嘤三喵军团·2024-09-11 12:52

基于深度学习的基因组数据分析

这种方法已经在疾病预测、基因功能预测、变异检测、基因表达调控分析、个性化医疗等方面取得了显著进展。

SEU-WYL·2024-09-11 11:16

生物信息名词汇总|生物信息基础知识

PrediXcan包括两个步骤:-在具有可用基因型的队列中预测基因表达(

Red Red·2024-09-11 09:31

数据分析-18-时间序列分析的季节性检验

1什么是时间序列时间序列是一组按时间顺序排列的数据点的集合，通常以固定的时间间隔进行观测。这些数据点可以是按小时、天、月甚至年进行采样的。

皮皮冰燃·2024-09-11 08:29

2019-04-16

姓名：张静公司:山东科普电源系统有限公司【日精进打卡第281天】【知～学习】《六项精进》大纲背诵1遍共295遍《大学》开篇背诵1遍共378遍【行～实践】一、修身：（对自己个人）走了9000多步二、齐家：

我的响当当·2024-09-11 04:07

【网络安全 | 渗透工具】IIS 短文件名枚举工具—shortscan安装使用教程

该工具可以帮助攻击者利用IIS的文件名处理特性，通过预测性扫描枚举服务器上的文件和目录名称。背景：在早期的Windows文件系统（如FAT和NTFS）中，每

秋说·2024-09-11 03:50

第12周数学建模作业

组数据：温度（℃）20253035404550556065产量（kg）13.215.116.417.117.918.719.621.222.524.3求y关于x的线性回归方程，检验回归效果是否显著，并预测

WinterCruel·2024-09-10 21:09

Matlab实现BP-NSGA-II多目标预测优化方法

本文还有配套的精品资源，点击获取简介：本文涉及将遗传算法优化的BP神经网络与NSGA-II相结合，应用于多目标预测问题的解决。

含老司开挖掘机·2024-09-10 20:08

审时度势，万事不要操之过急

遇到大事更要稳住心神，沉下心来，慎重处理，万不可乱了心神，操之过急，不管这件大事表面看似对自己有利或者有害，都要仔细考虑，反复揣摩，理性分析，综合各种因素，预测各种结果，得住最准确的结论。

展翅翱翔飞向蓝天·2024-09-10 18:36

Deep learning for Computer Vision with Python（1）从零开始入门计算机视觉

使用大规模数据集和真实图片案例作为数据集，包括年龄和性别预测，交通工具模型识别。本书提供了对应网站：http://pyimg.co/fnkxk本文介绍前两章内容：基本介绍和深度学习简介。

Hazelyu27·2024-09-10 16:59

【机器学习】机器学习的基本概念、算法的工作原理、实际应用案例

机器学习的目标是让计算机自动学习模式和规律，从而能够对未知数据做出预测或决策。主要类型：监督学习：在这种类型的学习中，算法通过已知输入输出数据对进行训练，学习映射函数，以便对新的输入数据进行预测。

@我们的天空·2024-09-10 14:18

每个分布式营销团队都应该使用的5种分析工具

它是没有方向的，容易变成毫无目的的磨炼，通常会产生不可预测或次优的结果。但你已经了解这些了，所以你用GoogleAnalytics来追踪你网站的性能指标。

AI进修生·2024-09-10 12:10

第八章外部数据和数据仓库

分析报告等外部数据不能自由导入，需要统一进入仓库原因1：自由导入容易丢失源信息原因2：自由导入数据难以再次使用8.1数据仓库中的外部数据外部数据：出现没有固定频率，不便永久监控完全没有规则，必须格式化不可预测

晨磊的微博·2024-09-10 09:52

未来的十年，热门专业和冷门专业分别有哪些？

未来的十年，我们预测一下会有哪些热门专业

MrxMyx·2024-09-10 09:16

我读《细节决定成败》第七部分第2小节的感悟

书中讲了通航的长乐机场亏损的事，找出四大原因，一是项目决策不科学，可行性研究中市场预测不充分，基础数据采集不科学。二是项目建设规模过度超前，大量举债加大运营成本。

付朝兰·2024-09-10 06:37

水痘风波

几个月前班级里一直风平浪静，谁都没惹祸，但是我隐隐预测到了，说不定几个星期后会有一场暴风雨等待着我。果然就在两三个星期前，我们班爆发了水痘。

潘仪宸·2024-09-10 04:54

Vue 中的 Vuex：全面解析与使用教程

它通过集中式存储管理应用中所有的组件状态，允许组件之间更方便地共享数据，并提供了一套规则来确保状态以可预测的方式发生变化。

NMY112·2024-09-10 02:00

vuex小白入门

它采用集中式存储管理应用的所有组件的状态，并以相应的规则保证状态以一种可预测的方式发生变化。我是这么认为的：Vuex是为了解决多个组件共享状态而存在的。

前端一菜鸟·2024-09-09 22:54

基于深度学习的对抗样本生成与防御

对抗样本是通过对输入数据进行微小扰动而产生的，能够导致深度学习模型做出错误预测。这对图像分类、自然语言处理、语音识别等应用构成了严重威胁，因此相应的防御措施也在不断发展。

SEU-WYL·2024-09-09 21:49

【Arm Cortex-X925】 -【第七章】-L1 指令内存系统

7.L1指令内存系统Cortex-X925核心的L1指令内存系统负责提取指令和预测分支。它包括L1指令缓存和L1指令转换后备缓冲区(TLB)。L1指令内存系统向解码器提供指令流。

代码改变世界ctw·2024-09-09 19:01

目标检测-YOLOv1

它基于单个卷积神经网络，将目标检测任务转化为一个回归问题，通过在图像上划分网格并预测每个网格中是否包含目标以及目标的位置和类别来实现目标检测。

wydxry·2024-09-09 15:06

时间序列分析技巧（二）：ARIMA模型建模步骤总结

Python、Matlab、R等主流编程软件累计十余项国家级比赛奖项，参与研究经费10w、40w级横向文章目录1目的2ARIMA模型建模流程图解3ARIMA模型建模实操1目的该篇为针对时间序列

小墨&晓末·2024-09-09 14:00

人工智能对我们影响有多大？我们大学生该如何去把握和更加合理的去利用？

它像魔术师一样，帮我们解决问题、提供建议，甚至预测未来。从智能手机到智能家居，人工智能让我们的生活变得更便捷、更智能。它是我们生活中的得力助手，让我们感受到科技的魅力！

Direct_Yang·2024-09-09 14:27

网络安全最新SARIMA季节项时间序列分析流程+python代码

文章目录数据流程流程分割1画图2季节项和周期项的去除3平稳性检验4白噪声检验5模型拟合6模型定阶AIC/BIC准则7检查残差是否通过检验7.1若通过检验7.2若未通过检验8模型的预测9模型的评价画图均方差等总的代码参考数据数据网站

2401_84301389·2024-09-09 14:27

torch.nn中的22种loss函数简述

这种损失函数会计算预测值和目标值之间差的绝对值的平均。2.NLLLoss(负对数似然损失)首先找到每个样本模型预测的概率分布中对应于真实标签的那个值，然后取这个值的负数，最后对所有样本的损失取平均。

01_6·2024-09-09 14:25

JVM中G1垃圾收集器：原理、过程和参数配置深入解析

G1垃圾收集器（G1GC）是JVM中的一种重要垃圾收集器，尤其适用于需要低延迟和可预测停顿时间的大型应用程序。本文将深入探讨G1垃圾收集器的工作原理、关键特性和性能优化建议。

码到三十五·2024-09-09 13:47

深度学习回归任务训练代码模版

深度学习回归任务训练代码模版文章目录深度学习回归任务训练代码模版参数设置功能函数数据加载自定义数据集加载类特征选择（可选）数据读取定义模型训练模型训练迭代＋验证迭代使用`tensorboard`输出模型训练过程和指标可视化(可选)结果预测参考参数设置超参设置

槐月初叁·2024-09-09 13:17

Python强化学习，基于gym的马尔可夫决策过程MDP，动态规划求解，体现序贯决策

而序贯决策指按时间序列的发生，按顺序连续不断地作出决策，即多阶段决策，决策是分前后顺序的。

baozouxiaoxian·2024-09-09 06:32

Infiniband网络架构的技术与性能分析

Infiniband格局寡头，性能占优这篇文章探讨了网络交换机的性能优势，以及如何通过扩大模型参数量来提高语言模型的生成和预测能力。

科技互联人生·2024-09-09 04:51

2022-01-22

2022.1.22昨天晚上9点半的时候，我去门口公园踏着雪，走了半个小时6千多步，我去的时候公园里没有一个人，我在跑道上慢慢的走着，也没有感觉到冷，一边想着心事。

76c2bdc2a4a7·2024-09-09 04:45

10大全新的莆田鞋官网app排行榜2024年

以下是我对未来10大全新莆田鞋官网app的预测排行榜：微信:676986923(下单赠送精美礼品)1.莆田鞋之家app：这是一个集购物和社区于一体的鞋类平台，您可以在这里购买到心仪的莆田鞋，并且能够和其他爱好者交流

美表之家·2024-09-09 00:24

【备战软考（嵌入式系统设计师）】04-嵌入式软件架构

要求在系统投入前就具有确定性和可预测性。一般考在选择题。机内自检BIT（Built-InTest，机内自检），可以完成对故障的检测和定位。包括下面四种：上电BIT：在系统上电的时候对所有硬件资

折途想要敲代码·2024-09-08 23:11

数据清洗：信息时代的黄金前奏

企业、政府乃至个人，都依赖于数据分析来指导决策、优化流程、预测趋势。然而，在数据从产生到应用的整个链条中，一个至关重要的环节往往被忽视或低估，那就是数据清洗（DataCleaning）。

ShiTuanWang·2024-09-08 22:40

数据治理：企业如何精准管理与高效利用数据？

在数字化转型的浪潮中，数据不再是冷冰冰的数字堆砌，而是转化为洞察市场、预测趋势、指导决策的重要力量。然而，海量数据的快速增长也带来了存储、处理、分析及安全等方面的多重挑战。企业若想在竞争激烈的市

ShiTuanWang·2024-09-08 22:39

【Rust光年纪】构建高效气象模型计算系统：Rust语言库推荐与比较

提升气象数据处理效率：Rust语言库全面解析前言气象学计算在科研、气象预测和应用程序开发中扮演着重要角色。

friklogff·2024-09-08 22:35

《优秀到不能被忽视》带你认清职场成功的真相

同时，我们也很难预测，自己最终会对什么产生热爱。简单说，寻找一个让自己满意的工作，是个复杂的过程。关于激情，在它那极具蛊惑力的光芒之下，到底藏着哪些真相呢？

每天变强一点点·2024-09-08 18:15

AI 大模型催生的新职业，提示词工程师是什么？

他们的工作不仅涉及到技术层面的优化，还涉及到对用户需求的深刻理解和预测。这种工作性质使得提示

人工智能-猫猫·2024-09-08 16:57

工信教考 | AI智能体应用工程师（模拟试题）

（单选）A.回归分析B.聚类分析C.分类预测D.序列预测答案：B解析：无监督学习常用于聚类、降维、异常检测等任务，如市场分割、数据可视化等。以下哪种激活函数常用于分类问题的输出