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时间序列多步预测
自定义数据集 使用paddlepaddle框架实现逻辑回归并保存模型,然后保存模型后再加载模型进行
预测
最后,我们将演示如何加载保存的模型并进行
预测
。
辞落山
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2025-02-04 07:16
逻辑回归
自定义数据集 使用pytorch框架实现逻辑回归并保存模型,然后保存模型后再加载模型进行
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importtorchimporttorch.nnasnnimporttorch.optimasoptimfromtorch.utils.dataimportDataset,DataLoaderimporttorchvision.transformsastransformsimportpandasaspdimportnumpyasnpclassCustomDataset(Dataset):def_
Z211613347
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2025-02-04 07:40
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Python的第三方库pandas
pandas最初被作为金融数据分析工具而开发出来,因此pandas为
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分析提供了很好的支持。pandas的名称来自于面板数据(pan
y_bccl27
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2025-02-04 06:06
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机器学习--概览
一、机器学习基础概念1.定义机器学习(MachineLearning,ML):通过算法让计算机从数据中自动学习规律,并利用学习到的模型进行
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或决策,而无需显式编程。
kyle~
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2025-02-04 03:11
机器学习
机器学习
人工智能
基于机器学习中集成学习的stacking方式进行的金线莲质量鉴别研究(python进行数据处理并完成建模,对品种进行
预测
)
1.前言金线莲为兰科开唇兰属植物,别名金丝兰、金丝线、金耳环、乌人参、金钱草等,是一种名贵中药材,国内主要产地为较低纬度地区如:福建、台湾、广东、广西、浙江、江西、海南、云南、四川、贵州以及西藏南部[1],被当地人民誉为“药中之王”,福建品种和台湾品种更是其中的上等品种,在治疗肺部炎症、糖尿病、癌症、肾炎、膀胱炎、重症肌无力、风湿性及类风湿性关节炎、高血脂、毒蛇咬伤有着很大的作用[2-3]。由于野
Life is a joke
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2025-02-04 03:40
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模型及其Python和MATLAB实现
##一、背景在当今快速发展的数据驱动的时代,尤其是在自然语言处理(NLP)、
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、语音识别等任务中,深度学习技术的应用已经变得越来越普遍。
追蜻蜓追累了
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模型及其Python和MATLAB实现
###一、背景在自然语言处理(NLP)领域,传统的序列到序列(Seq2Seq)模型大多依赖于循环神经网络(RNN)和长短期记忆(LSTM)网络。这些模型虽然在许多任务中取得了成功,但由于其计算效率低下以及长距离依赖关系处理的不足,导致模型训练时间漫长,并在处理较长文本时效果不佳。2017年,Vaswani等人提出的Transformer模型在《AttentionisAllYouNeed》一文中引起
追蜻蜓追累了
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2025-02-04 03:10
transformer
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算法
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随机森林(Random Forest)
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模型及其特征分析(Python和MATLAB实现)
##一、背景在大数据和机器学习的快速发展时代,数据的处理和分析变得尤为重要。随着多个领域积累了海量数据,传统的统计分析方法常常无法满足复杂问题的需求。在这种背景下,机器学习方法开始广泛应用。随机森林(RandomForest)作为一种强大的集成学习方法,因其高效性和较强的泛化能力而备受关注。随机森林最初由LeoBreiman在2001年提出,基于决策树这一基本分类模型。其基本思想是通过构建多个决策
追蜻蜓追累了
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2025-02-04 03:09
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关于双塔模型的简单介绍
双塔模型是一种常用于推荐系统和信息检索等领域的深度学习架构,其核心思想是将用户和物品分别映射到不同的向量空间,通过计算两个向量的相似度来
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用户对物品的偏好或相关性。
eso1983
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2025-02-04 02:08
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推荐算法
机器学习中,准确率(Accuracy)、精确度(Precision)、召回率(Recall)、F1分数(F1Score) 分别是什么?有啥用?有啥意义?有啥缺陷?
首先明白四个名词:真正例TruePositive假正例FalsePositive真负例TrueNegative假负例FalseNegativeTP:被
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为真,实际为真的样本FP:被
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shimly123456
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2025-02-04 01:28
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相关杂谈
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TensorFlow实现卷积神经网络CNN
一、卷积神经网络CNN简介卷积神经网络(ConvolutionalNeuralNetwork,CNN)最初是为解决图像识别等问题设计的,CNN现在的应用已经不限于图像和视频,也可用于
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红叶骑士之初
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2025-02-03 23:40
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【memgpt】letta 课程1/2:从头实现一个自我编辑、记忆和
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骤推理的代理
llms-as-operating-systems-agent-memoryllms-as-operating-systems-agent-memory内存操作系统的内存管理
等风来不如迎风去
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A deep multimodal fusion method for personality traits prediction
本文提出了一种新的深度多模态融合方法,用于从多种数据模态(包括文本、音频和视觉输入)
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人格特质。研究方法模型架构:视觉特征提取:使用预训练模型ViT-B16和VGG16。
m0_59933522
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组合导航中Kalman滤波算法相关知识简述温馨提示:阅读本篇博文内容,需要读者具备一定的Kalman滤波基础知识上图即为Kalman滤波算法的框架,分为
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(时间更新)和更新(量测更新)两部分,其参数估计的过程就是两者循环迭代的过程
十八与她
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捷联惯导算法与组合导航原理
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GEE python——gee_pyccd基于连续监测变化检测(Continuous Change Detection and Classification, CCDC)
gee_pyccd是一个基于GoogleEarthEngine平台的Python库,用于对遥感
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数据进行变化检测和趋势分析。它实现了基于连续监测变化检测(ContinuousChangeDete
此星光明
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2025-02-03 17:48
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目录MTFSTLTFSB实她基她MPTFS(海洋捕食者算法)进行
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nantangyuxi
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2025-02-03 13:16
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PyTorch生态系统中的连续深度学习:使用Torchdyn实现连续时间神经网络
这种方法为机器学习开创了新的研究方向,尤其在生成模型、
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分析和物理信息学习等领域具有重要应用。本文将基于Torchdyn(一个专门用于连续深度学习和平衡模型的PyTorch扩展库)
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2025-02-03 12:59
基于CNN(一维卷积Conv1D)+LSTM+Attention 实现股票多变量
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前言系列专栏:【深度学习:算法项目实战】✨︎涉及医疗健康、财经金融、商业零售、食品饮料、运动健身、交通运输、环境科学、社交媒体以及文本和图像处理等诸多领域,讨论了各种复杂的深度神经网络思想,如卷积神经网络、循环神经网络、生成对抗网络、门控循环单元、长短期记忆、自然语言处理、深度强化学习、大型语言模型和迁移学习。在深度学习的众多模型中,卷积神经网络(CNN)和长短期记忆网络(LSTM)因其独特的优势
矩阵猫咪
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2025-02-03 12:42
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最小边际采样在分类任务中的应用
一、最小边际采样的原理最小边际采样的核心概念是基于模型
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概率来衡量样本的不确定性。在一个多分类问题中,模型会对每个样本预
ningaiiii
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2025-02-03 11:57
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以下是一个简化的工厂生产计划采集、分析和
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2025-02-03 09:17
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使用支持向量机(SVM)进行股票市场
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引言股票市场
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是金融领域的一个热门话题,也是一个充满挑战的研究领域。通过准确的市场
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,投资者可以做出更明智的决策,从而获得更高的回报。
m0_57781768
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2025-02-03 08:09
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使用 Python 实现无人机实时路径规划的 MPC 算法
目录使用Python实现无人机实时路径规划的MPC算法引言1.模型
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控制(MPC)概述1.1定义1.2MPC的基本原理1.3代价函数1.4MPC的特点2.Python中的MPC算法实现2.1安装必要的库
闲人编程
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2025-02-03 03:55
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CCF 2020-12-2 期末
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之最佳阈值
题目背景考虑到安全指数是一个较大范围内的整数、小菜很可能搞不清楚自己是否真的安全,顿顿决定设置一个阈值θ,以便将安全指数y转化为一个具体的
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结果——“会挂科”或“不会挂科”。
夏末秋也凉
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2025-02-02 22:46
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DeepSeek 使用的核心技术
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最近DeepSeek这个词算是火遍了整个AI圈,这个影响力迅速超过ChatGPT的产品,都会使用哪些技术来做支撑呢。我这里简单做了一下梳理,结果不一定会完全准确,但是对这类产品的技术架构有个大概的认识。以下是我对可能涉及的技术架构的梳理,希望大家踊跃参与评论。1.大规模预训练模型架构Transformer变种与优化:基于Transformer架构进行改进,可能引入稀疏注意力机制(如Longform
eso1983
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2025-02-02 18:22
人工智能
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Forbes:2025年人工智能发展前瞻
越来越难以
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明天我们会身在何处。有一点是明确的:我们正在进入通用人工智能(AGI)领域,超级人工智能(ASI)现在似乎触手可及。
人工智能学家
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2025-02-02 18:51
人工智能
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Python--多线程
首先,说明一下多线程的应用场景:当python处理多个任务时,这些任务本质是异步的,需要有多个并发事务,各个事务的运行顺序可以是不确定的、随机的、不可
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的。
weixin_34403693
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2025-02-02 18:18
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决策树ID3算法
决策树决策树概念决策树,一种基于规则的机器学习方法,主要用于分类和回归,常用作机器学习中的
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小波LFZZB
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2025-02-02 18:15
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波士顿房价
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波士顿房价
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任务波士顿地区的房价是由诸多因素影响的。
苏轼喜欢玩电脑
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2025-02-02 17:13
浙师大506实验室
TensorFlow 示例摄氏度到华氏度的转换(一)
1.数据准备与预处理2.构建模型3.编译模型4.训练模型5.评估模型6.模型应用与
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7.保存与加载模型8.完整代码1.数据准备与预处理你提供了摄氏度和华氏度的数据,并进行了标准化。
李建军
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2025-02-02 17:42
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监督学习、无监督学习和强化学习的特点和应用场景
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能力:一旦训练完成,模型能够对新的、未见过的输入数
BugNest
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2025-02-02 16:03
AI
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Tesla Autopilot技术架构整理(引用自EatElephant)
1.FSDOverview通过8台相机(36HZ)采集数据(960*1280的RGB图像)在自研的2颗*FSDchip(72TOPS(int8))上进行超过1000种不同任务的感知
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Aikun7777777
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2025-02-02 16:03
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三相PWM整流器有限集模型
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电流控制Simulink仿真模型
本文目录如下:目录1概述2运行结果2.1模型2.2直流侧电压输出波形2.3交流侧电压、电流2.4脉冲信号3参考文献4Simulink仿真实现1概述三相PWM整流器有限集模型
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电流控制Simulink仿真模型
wlz249
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2025-02-02 15:01
matlab
数据挖掘常用算法优缺点分析
偏差&方差偏差:描述的是
预测
值(估计值)的期望与真实值之间的差距,偏差越大,越偏离真实数据。偏差bias其实是模型太简单而带来的估计不准确的部分---欠拟合方差:描述的是
预测
值的变化范围、离散程度
天波烟客00
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2025-02-02 14:52
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数据挖掘
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使用 Python 的 LSTM 进行股市
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目录一、说明二、为什么需要
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无水先生
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2025-02-02 14:51
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【机器学习与数据挖掘实战】案例11:基于灰色
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和SVR的企业所得税
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它利用统计和计算方法,使模型能够从数据中自动提取特征并做出
预测
或决策。数据挖掘则是从大型数据集中发现模式、关联和异常的过程,旨在提取有价值的信息和知识。
Francek Chen
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2025-02-02 14:20
机器学习与数据挖掘实战
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【中科院1区】Matlab实现黏菌优化算法SMA-RF锂电池健康状态估计算法研究
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雷达通信无线传感器电力系统信号处理图像处理路径规划元胞自动机无人机物理应用机器学习内容介绍摘要锂离子电池作为一种重要的储能器件,在电动汽车
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JCR一区级 | Matlab实现蜣螂算法DBO-Transformer-LSTM多变量回归
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预测
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Matlab机器学习之心
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【深度学习】因果推断与机器学习的高级实践 数学建模_问题根因 分析 机器学习
在很多
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问题中,我们拿到的数据集往往都是有偏的,比如我们拿到的数据中有80%的图片中狗都在草地上,这
2401_84239830
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2025-02-02 13:41
程序员
深度学习
机器学习
数学建模
【自然语言处理(NLP)】基于Transformer架构的预训练语言模型:BERT 训练之数据集处理、训练代码实现
文章目录介绍BERT训练之数据集处理BERT原理及模型代码实现数据集处理导包加载数据生成下一句
预测
任务的数据从段落中获取nsp数据生成遮蔽语言模型任务的数据从token中获取mlm数据将文本转换为预训练数据集创建
道友老李
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2025-02-02 12:04
自然语言处理(NLP)
自然语言处理
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人工智能在药物研发中的应用 - 从靶点发现和化合物筛选:利用AI深度学习技术加速药物研发流程
通过一个实操案例,展示了如何利用AI技术对化合物数据进行分析,
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潜在的药物候选物。案例包括数据预处理、模型训练、评估和优化等步骤,证明了AI在提高药物研发效率和准确性方面的潜力
AI_DL_CODE
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2025-02-02 10:50
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deep
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PyTorch 官方文档 中文版本
我们将使用FashionMNIST数据集来训练一个神经网络,该神经网络
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输入图像是否属于到以下类别之一:T恤/上衣、裤子、套头衫、连衣裙、外套、凉鞋、衬衫
圣心
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2025-02-02 10:49
pytorch
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使用Transformer模型实现股票走势
预测
:深入解析和实操案例(基于Python和PyTorch)
摘要:本文讨论了Transformer模型在股票市场
预测
中的应用,突出其自注意力机制在捕捉长期趋势和周期性变化方面的优势。文章详细介绍了模型理论、架构,并分析了其在股价
预测
中的优势和挑战。
AI_DL_CODE
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2025-02-02 09:44
python
transformer
pytorch
股票预测
深度学习基因组学+机器学习单细胞分析,当下最火热研究方向!
深度学习已经被广泛应用于基因组学研究中,利用已知的训练集对数据的类型和应答结果进行
预测
,深度学习,可以进行
预测
和降维分析。
qwmb919
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2025-02-02 07:25
人工智能
深度学习
机器学习
python
《深入浅出HTTPS》读书笔记(5):随机数
3)不可
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性密码学中的随机数必须具备不可
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性,否则就会存在安全问题,当然非密码学应用使用具备随机性的随机数就足够了。4)不可重现性所谓不可重现性(unrepea
earthzhang2021
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https
网络协议
http
深入解析:Python中的决策树与随机森林
引言决策树是一种非常直观的
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模型,它通过一系列规则对数据进行分割,最终形成树状结构。而随机森林则是基于决策树的一种集成学习方法,通过构建多个决策树并取其
小鹿( ﹡ˆoˆ﹡ )
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决策树
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matlab神经网络遥感反演,基于BP神经网络的盐渍土盐分遥感反演模型研究
BP神经网络模型的
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精度在62.5%,明显高于传统统计模型的
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精度,表明BP神经网络能较好地模拟土壤含盐量与光谱数据之间的关系,可用于建立土壤盐分遥感反演模型。
老许的花开
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2025-02-02 01:24
matlab神经网络遥感反演
ArcGIS土地利用数据制备、分析及基于FLUS模型土地利用
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(数据采集、处理、分析、制图)
FLUS模型由美国农业部农业经济研究服务局(ERS)开发,旨在提供对美国及全球土地利用变化的
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。
赵钰老师
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2025-02-02 01:50
ArcGIS
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【3D目标检测】YOLO3D 基于图像的3D目标检测算法
computer-vision/yolo3d/代码:https://github.com/ruhyadi/yolo3d-lightning本次分享将会从以下四个方面展开:物体检测模型中的算法选择单目摄像头下的物体检测神经网络训练
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参数的设计模型训练与距离测算
BILLY BILLY
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YOLOv8系列
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Python软体中使用Scikit-learn库训练简单线性回归模型
它可以帮助我们
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连续型目标变量,在很多实际应用场景中都有广泛应用,比如房价
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等。在本文中,我将使用Python的Scikit-learn库,介绍如何训练一个简单的线性回归
清水白石008
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2025-02-01 23:08
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超实用的Python机器学习教程 - 基于scikit - learn库
简单来说,机器学习是让计算机从数据中学习规律并进行
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或决策的技术。它旨在构建能够自动从数据中学习模式并进行改进的算法,而无需被明确编程来执行特定任务。
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2025-02-01 23:38
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