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时间序列聚类
做数据分析为何要学统计学(11)——如何进行
时间序列
分析
时间序列
是由随时间变化的值构成,如产品销量、气温数据等等。
interbigdata
·
2023-12-14 18:43
数据分析
数据分析
python
数据挖掘
Python 数据处理与分析之 Pandas 库
相比于其他的数据处理库,pandas更适用于处理具有关系型数据或者带标签数据的情况,在
时间序列
分析方面也有着不错的表现。如果需要进行数据操作、清理、转换和分析,Pandas通常是一
墨鸦_Cormorant
·
2023-12-14 17:48
Python
python
pandas
开发语言
时间序列
预测实战(二十四)PyTorch实现RNN进行多元和单元预测(附代码+数据集+完整解析)
一、本文介绍本篇文章给大家带来的是利用我个人编写的架构进行RNN
时间序列
卷积进行
时间序列
建模(专门为了
时间序列
领域新人编写的架构,简单且不同于市面上大家用GPT写的代码),包括结果可视化、支持单元预测、
Snu77
·
2023-12-14 17:32
时间序列预测专栏
rnn
人工智能
深度学习
python
时间序列预测
pytorch
时间序列
预测实战(二十五)PyTorch实现Seq2Seq进行多元和单元预测(附代码+数据集+完整解析)
一、本文介绍本文给大家带来的
时间序列
模型是Seq2Seq,这个概念相信大家都不陌生了,网上的讲解已经满天飞了,但是本文给大家带来的是我在Seq2Seq思想上开发的一个模型和新的架构,架构前面的文章已经说过很多次了
Snu77
·
2023-12-14 17:02
时间序列预测专栏
pytorch
人工智能
python
深度学习
时序数据库
数据分析
【人工智能Ⅰ】实验8:DBSCAN
聚类
实验
实验8DBSCAN
聚类
实验一、实验目的学习DBSCAN算法基本原理,掌握算法针对不同形式数据如何进行模型输入,并结合可视化工具对最终
聚类
结果开展分析。
MorleyOlsen
·
2023-12-14 13:56
人工智能
人工智能
聚类
机器学习
DBSCAN
python
数学建模-三次指数平滑法(预测模型)
三次指数平滑法几乎适用于分析一切
时间序列
的应用问题。二次指数平滑预测模型是三次指数平滑预测模型的特殊情况,即当数据间呈现线性趋势、曲线曲率为零时的情况。三次以上的高阶平滑法,一般很少使用。
会思想的苇草i
·
2023-12-07 00:28
数学建模
数学
数学建模
matlab
算法
三次指数平滑预测法
【机器学习】
聚类
(三):原型
聚类
:高斯混合
聚类
全局调试变量2.调试函数3.高斯密度函数(phi)4.E步(getExpectation)5.M步(maximize)6.数据缩放函数7.初始化参数8.GMMEM算法函数9.主函数四、代码整合 高斯混合
聚类
是一种基于概率模型的
聚类
方法
QomolangmaH
·
2023-12-06 22:12
机器学习
机器学习
聚类
支持向量机
EM算法
算法
人工智能
高斯混合聚类
Elasticsearch:对
时间序列
数据流进行降采样(downsampling)
降采样提供了一种通过以降低的粒度存储
时间序列
数据来减少
时间序列
数据占用的方法。指标(metrics)解决方案收集大量随时间增长的
时间序列
数据。随着数据老化,它与系统当前状态的相关性越来越小。
Elastic 中国社区官方博客
·
2023-12-06 21:23
Elasticsearch
Observability
Elastic
elasticsearch
大数据
搜索引擎
全文检索
数据库
可用性测试
AGNES层次
聚类
要求:(1)采用层次
聚类
的聚集算法进行
聚类
,k=2。(2)距离计算采用欧几里得距离。(3)簇之间的距离采用单链接方式度量。
微笑伴你而行
·
2023-12-06 19:17
深度学习/MatLab
聚类
数据挖掘
机器学习
相似背景搜索相关技术专利总结
CN110569878A一种基于卷积神经网络的照片背景相似度
聚类
方法及计算机-上海汇付数据服务有限公司2019思路对原始图像预处理以校正原始图像中的识别目标的方向前景图像特征与背景图像特征进行实例分割,
uncle_ll
·
2023-12-06 14:27
图像搜索
图像搜索
图像分割
相似背景
专利
Prometheus Metric类型
这些类型目前只在客户端库(客户端可以根据不同的数据类型调用不同的API借口)和在线协议中有区分,实际在Prometheus并没有充分利用这些数据类型,而是简单的把这些类型扁平为无类型的
时间序列
。
xufeibuaa
·
2023-12-06 14:45
【人工智能Ⅰ】实验7:K-means
聚类
实验
实验7K-means
聚类
实验一、实验目的学习K-means算法基本原理,实现Iris数据
聚类
。二、实验内容应用K-means算法对iris数据集进行
聚类
。
MorleyOlsen
·
2023-12-06 14:56
人工智能
人工智能
kmeans
聚类
机器学习---使用 EM 算法来进行高斯混合模型的
聚类
1.指定k个高斯分布參数导包importmathimportcopyimportnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltisdebug=False全局变量isdebug可以用来控制是否打印调试信息。当isdebug为True时,代码中的一些调试信息将被打印出来,方便进行调试。初始化:defini_data(Sigma,Mu1,Mu2,k,N):globalXglo
三月七꧁ ꧂
·
2023-12-06 11:48
机器学习
机器学习
算法
聚类
讲解机器学习中的 K-均值
聚类
算法及其优缺点
K-均值
聚类
(K-meansclustering)是一种无监督学习算法,常用于数据
聚类
和图像分割。该算法将数据集划分为K个不同的类别,使得每个数据点属于离其最近的质心(centroid)所对应的类别。
跃跃欲试-迪之
·
2023-12-06 11:47
机器学习
支持向量机
人工智能
机器学习实验一:线性回归
系列文章目录机器学习实验一:线性回归机器学习实验二:决策树模型机器学习实验三:支持向量机模型机器学习实验四:贝叶斯分类器机器学习实验五:集成学习机器学习实验六:
聚类
文章目录系列文章目录一、实验目的二、实验原理
Magic171
·
2023-12-06 11:14
吴恩达机器学习
机器学习
线性回归
人工智能
dtaidistance笔记:dtw_ndim (高维
时间序列
之间的DTW)
1数据第一个维度是sequence的index,每一行是多个元素(表示这一时刻的record)fromdtaidistance.dtw_ndimimport*s1=np.array([[0,0],[0,1],[2,1],[0,1],[0,0]],dtype=np.double)s2=np.array([[0,0],[2,1],[0,1],[0,.5],[0,0]],dtype=np.double)
UQI-LIUWJ
·
2023-12-06 10:21
python库整理
笔记
dtaidistance 笔记:相似度&压缩
1相似度相似度:1表示相等,0表示疏远给定一组
时间序列
(每一行是一个),计算基于DTW的逐对相似度fromdtaidistanceimportdtw,similaritys=np.array([[0.,
UQI-LIUWJ
·
2023-12-06 10:21
python库整理
笔记
python
机器学习
EI级 | Matlab实现TCN-GRU-Multihead-Attention多头注意力机制多变量
时间序列
预测
EI级|Matlab实现TCN-GRU-Multihead-Attention多头注意力机制多变量
时间序列
预测目录EI级|Matlab实现TCN-GRU-Multihead-Attention多头注意力机制多变量
时间序列
预测预测效果基本介绍程序设计参考资料预测效果基本介绍
机器学习之心
·
2023-12-06 10:16
时序预测
TCN-GRU
Multihead
Attention
多头注意力机制
多变量时间序列预测
96基于matlab的GMDH神经网络对YPML120
时间序列
进行预测
基于matlab的GMDH神经网络对YPML120
时间序列
进行预测,输出训练数据和测试数据的结果,及预测均方根误差结果和正态分布。数据可更换自己的,程序已调通,可直接运行。
顶呱呱程序
·
2023-12-06 08:28
matlab工程应用
时间序列进行预测
GMDH神经网络
matlab
Data Mining数据挖掘(一)——Clustering
聚类
1.IntroductionWearedrowningindata,butstarvingforknowledge.(JohnNaisbitt,1982)Dataminingdrawsideasfrommachinelearning,statistics,anddatabasesystems.MethodsDescriptivemethods=unsupervisedPredictivemetho
大白要努力啊
·
2023-12-06 07:53
数据挖掘
人工智能
机器学习实验四:贝叶斯分类器
系列文章目录机器学习实验一:线性回归机器学习实验二:决策树模型机器学习实验三:支持向量机模型机器学习实验四:贝叶斯分类器机器学习实验五:集成学习机器学习实验六:
聚类
文章目录系列文章目录一、实验目的二、实验原理三
Magic171
·
2023-12-06 07:51
吴恩达机器学习
机器学习
人工智能
机器学习实验二:决策树模型
系列文章目录机器学习实验一:线性回归机器学习实验二:决策树模型机器学习实验三:支持向量机模型机器学习实验四:贝叶斯分类器机器学习实验五:集成学习机器学习实验六:
聚类
文章目录系列文章目录一、实验目的二、实验原理三
Magic171
·
2023-12-06 07:50
吴恩达机器学习
机器学习
决策树
人工智能
机器学习实验三:支持向量机模型
系列文章目录机器学习实验一:线性回归机器学习实验二:决策树模型机器学习实验三:支持向量机模型机器学习实验四:贝叶斯分类器机器学习实验五:集成学习机器学习实验六:
聚类
文章目录系列文章目录一、实验目的二、实验原理三
Magic171
·
2023-12-06 07:20
吴恩达机器学习
支持向量机
机器学习
算法
第一章 绪论
“
聚类
”即将训练集中的西瓜分为
lammmya
·
2023-12-06 06:21
肘部法则求kmeans
聚类
最佳分类数K
原文链接:https://blog.csdn.net/hutao1101175783/article/details/77417186K-Means算法是一个重复移动类中心点的过程,把类的中心点,也称重心(centroids),移动到其包含成员的平均位置,然后重新划分其内部成员。是算法计算出的超参数,表示类的数量;K-Means可以自动分配样本到不同的类,但是不能决定究竟要分几个类。K-Means
Xiacedar
·
2023-12-06 04:36
图像检索
kmeans
K-means
聚类
最优k值的选取
公众号系统之神与我同在最近做了一个数据挖掘的项目,挖掘过程中用到了K-means
聚类
方法,但是由于根据行业经验确定的
聚类
数过多并且并不一定是我们获取到数据的真实
聚类
数,所以,我们希望能从数据自身出发去确定真实的
聚类
数
Necther
·
2023-12-06 04:35
聚类
数据挖掘
kmeans
kmeans
聚类
目的干什么的_零基础学习Kmeans
聚类
算法的原理与实现过程
内容导入:
聚类
是无监督学习的典型例子,
聚类
也能为企业运营中也发挥者巨大的作用,比如我们可以利用
聚类
对目标用户进行群体分类,把目标群体划分成几个具有明显特征区别的细分群体,从而可以在运营活动中为这些细分群体采取精细化
weixin_39898248
·
2023-12-06 04:35
kmeans聚类目的干什么的
kmeans聚类算法
层次聚类
簇数
肘方法确定
聚类
数k_肘方法确定KMeans
聚类
的最佳K值
当Kmeans
聚类
的K没有指定时,可以通过肘部法来估计
聚类
数量K_means参数的最优解是以成本函数最小化为目标,成本函数为各个类畸变程度之和,每个类的畸变程度等于该类重心与其内部成员位置距离的平方和但是平均畸变程度会随着
几处笙歌
·
2023-12-06 04:05
肘方法确定聚类数k
聚类
k值确定--肘部法则
当k小于真实
聚类
数时,由于k的增大会大幅增加每个簇的聚合程度,故SSE的下降幅度会很大,而当k到达真实聚
kalani呀
·
2023-12-06 04:34
数据挖掘
数据分析
机器学习
python
k-means
聚类
数据挖掘
机器学习
机器学习——Kmeans
聚类
算法
目录简介手肘法手肘法核心思想轮廓系数代码举例1代码举例2实例简介K均值
聚类
算法是先随机选取K个对象作为初始的
聚类
中心。
bw876720687
·
2023-12-06 04:33
Python
kmeans
算法
r语言
使用肘部法则选择KMeans
聚类
中的k值
在这篇文章中,我们将讨论如何选择最好的k(
聚类
数)的k-Means
聚类
算法。肘部法则简介任何无监督算法的基本步骤是确定数据可以被
聚类
到的
聚类
的最佳数量。因为我们在无监督学习中没有任何预定义数量的
聚类
。
python收藏家
·
2023-12-06 04:32
机器学习
聚类
结合 DBSCAN 示例代码介绍 DBSCAN
的科研之旅第一周——科研工具学习及论文阅读收获-CSDN博客DBSCAN介绍DBSCAN(Density-BasedSpatialClusteringofApplicationswithNoise)是一种基于密度的
聚类
算法
Joy T
·
2023-12-06 01:08
综述写作
科研
机器学习
支持向量机
算法
机器学习
【
聚类
】K-modes和K-prototypes——适合离散数据的
聚类
方法
分析:思路是使用
聚类
的方式,每个簇选一个样本。观察数据,都为类别特征,常用的kmeans
聚类
方法,会使用欧式距离,计算两个样本之间的距离,来判断该样本是否数据该簇。
凝眸伏笔
·
2023-12-06 00:04
ML
聚类
机器学习
人工智能
python缺失值插补_
时间序列
数据如何插补缺失值?
时间序列
数据的插补,有很多不同的方法。当然第一步仍然是判断是MissingatRandom还是MissingNotatRandom,一般前者删除,后者插补。
哦日咯哦
·
2023-12-06 00:49
python缺失值插补
信息编码策略
组织信息的方法可分为两大类:1.
聚类
组织法2.概括组织法材料内容不同,其特点不同。
太阳女神_2841
·
2023-12-05 19:44
清空不同Resolution分群走向的历史信息
单细胞系列教程目录索引,持续更新...在对大类注释好的数据集进行亚群提取后,往往需要重新对子集进行
聚类
分群,但在使用下述代码对新子集进行不同粒度分群走向时绘图会混入meta.data中原始大类数据集的粒度分群走向信息
科研小徐
·
2023-12-05 17:38
spark mllib和spark ml机器学习基础知识
(cnblogs.com)参考spark机器学习简介机械学习是一门人工智能的科学,用于研究人工智能,强调算法,经验,性能开发者任务:spark基础+了解机器学习原理+相关参数含义millib:分类回归
聚类
协同过滤降维特征化
厨 神
·
2023-12-05 16:50
大数据
python
spark
跨品种价差套利策略
价差套利价差套利的前提是做出商品期货品种间同一月份的价格之间的价差,并且画出价差的
时间序列
图,分析价差,寻找合理的价差范围,超出合理的价差变动范围时如何进行操作。
鸿鹄Max
·
2023-12-05 15:42
指数移动平均EMA
指数移动平均EMA介绍示例代码补充:torch.lerp介绍指数移动平均(ExponentialMovingAverage,简称EMA)是一种常用的平滑方法,通常用于
时间序列
数据的平滑处理。
lqjun0827
·
2023-12-05 14:06
深度学习
算法
Pytorch
机器学习
算法
numpy
python基因差异分析_差异表达基因的分析(2)
专题一给出了
聚类
分析的示例,本专题主要谈在表达谱芯片分析中如何利用Bioconductor鉴定差异表达基因。鉴定差异表达基因是表达谱芯片分析pipeline中必须的分析步骤。
weixin_39633113
·
2023-12-05 10:45
python基因差异分析
Open3D库进行点云的DBSCAN密度
聚类
和可视化 c++ 代码
使用Open3D库进行点云的DBSCAN密度
聚类
和可视化。引入必要的头文件和命名空间:main函数:读取点云数据文件到cloud对象。如果读取失败,则输出警告信息并返回。输出点云中的点数。
点云-激光雷达-Slam-三维牙齿
·
2023-12-05 06:34
激光雷达
点云
c++为主
c++
点云
【ML】使用支持向量回归器进行
时间序列
预测
大家好,我是Sonhhxg_柒,希望你看完之后,能对你有所帮助,不足请指正!共同学习交流个人主页-Sonhhxg_柒的博客_CSDN博客欢迎各位→点赞+收藏⭐️+留言系列专栏-机器学习【ML】自然语言处理【NLP】深度学习【DL】foreword✔说明⇢本人讲解主要包括Python、机器学习(ML)、深度学习(DL)、自然语言处理(NLP)等内容。如果你对这个系列感兴趣的话,可以关注订阅哟介绍在本
Sonhhxg_柒
·
2023-12-05 06:30
机器学习(ML)
回归
机器学习
支持向量机
基于最小二乘支持向量机LSSVM多维
时间序列
预测,LSSVM多变量
时间序列
预测,matlab代码。模型评价指标包括:R2、MAE、MSE、RMSE和MAPE等,代码质量极高,方便学习和替换数据。
%%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tic%%导入数据result1=xlsread('数据集.xlsx');result=result1(1:1000,:);%%数据分析num_samples=length(result);%样本个数kim=2;%延时步长(前面多行历史数据作为自变量)zim=1;%跨zim个时间
机器学习-深度学习
·
2023-12-05 06:00
支持向量机
学习
机器学习
时序预测 | MATLAB实现CNN-SVM卷积支持向量机
时间序列
预测
时序预测|MATLAB实现CNN-SVM卷积支持向量机
时间序列
预测目录时序预测|MATLAB实现CNN-SVM卷积支持向量机
时间序列
预测预测效果基本介绍研究回顾程序设计参考资料预测效果基本介绍CNN-SVM
机器学习之心
·
2023-12-05 06:29
时序预测
CNN-SVM
卷积支持向量机
时间序列预测
时间序列
预测 | SVM
时间序列
预测建模,单步、多步(Python)
(1)代码解读scikit-learn提供了3种支持向量机(SVM)的回归器:sklearn.svm.SVR、sklearn.svm.NuSVR和sklearn.svm.LinearSVR:(a)SVR(SupportVectorRegression)说明:SVR是基于libsvm的支持向量回归的实现。核函数:可以使用多种核函数,例如线性、多项式、RBF(径向基函数)和sigmoid等。主要参数:
码农腾飞
·
2023-12-05 06:24
时间序列预测(TSF)
机器学习模型(ML)
1024程序员节
时间序列建模
基于支持向量机进行
时间序列
预测(Python)
1、导入库包importpandasaspdimportnumpyasnpfromsklearn.metricsimportmean_squared_errorfromsklearn.model_selectionimporttrain_test_splitfromsklearnimportmetricsfromsklearn.metricsimportmean_absolute_error#平方
镜子kk
·
2023-12-05 06:23
支持向量机
python
数学建模
人工智能算法
典型算法:监督学习:线性回归、决策树、支持向量机(SVM)、神经网络无监督学习:K均值
聚类
、层次
聚类
、主成分分析(PCA)强化学习:Q-learning、深度强化学习(如深度Q网络)代码示例(Python
不爱吃香菇的干饭少年
·
2023-12-05 06:16
cuda
人工智能
算法
利用机器学习模型完成
时间序列
预测
1.简述
时间序列
数据是一种典型的数据,
时间序列
预测方法比较多。比如ARIMA模型、Prophet模型、指数平均法、滑动平均法等等。
Great_smile
·
2023-12-05 05:24
UniRepLKNet:用于音频、视频、点云、
时间序列
和图像识别的通用感知大内核ConvNet
摘要https://arxiv.org/abs/2311.15599大核卷积神经网络(ConvNets)最近受到了广泛的研究关注,但存在两个未解决的关键问题需要进一步研究。(1)现有大核ConvNets的架构在很大程度上遵循传统ConvNets或变压器的设计原则,而大核ConvNets的架构设计仍未得到充分解决。(2)随着变压器在多种模式下的主导地位,尚待研究的是,ConvNets是否在视觉以外的
静静AI学堂
·
2023-12-05 05:37
高质量AI论文翻译
音视频
k中心点
聚类
算法伪代码_第十三篇:K-Means
聚类
算法原理分析与代码实现
从经典的
聚类
问题展开讨论。所谓
聚类
,就是事先并不知道具体分类方案的分类(允许知道分类个数)。本文将介绍一个最为经典的
聚类
算法-K-Means
聚类
算法以及它的两种实现。
杨姓美少年
·
2023-12-05 05:03
k中心点聚类算法伪代码
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