机器学习预测风电场第4页

CodeXTreme工作室·2025-02-12 02:08

【前端】【面试】【经典一道题】前端 Vue、React 采用单向数据流的原因

前端Vue、React采用单向数据流的原因一、可预测性1.数据流向清晰在单向数据流架构里，数据从父组件流向子组件的路径是明确且可预期的。

患得患失949·2025-02-12 00:26

大语言模型多代理协作（MACNET）

研究发现了小世界协作现象和协作缩放定律，为LLM系统资源预测和优化提供了思路。研究背景与动机：大语言模型（LLMs）因神经缩放定律展现出强大能力，

ZhangJiQun&MXP·2025-02-12 00:51

Python与R机器学习（1）支持向量机

以下是对Python与R在支持向量机（SVM）实现上的核心区别分析及完整示例代码：一、核心差异对比特征Python(scikit-learn)R(e1071/kernlab)核心库sklearn.svm.SVC/SVRe1071::svm()或kernlab::ksvm()语法范式面向对象（先初始化模型后拟合）函数式+公式接口（y~x1+x2）核函数支持linear,poly,rbf,sigmoi

宠物与不尤编程·2025-02-11 23:19

时间序列预测领域表现优秀的模型

根据搜索结果，以下是一些在时间序列预测领域表现优秀的模型：N-BEATS：由ElementAI提出的模型，基于集成前馈网络的深度堆栈，模拟拟合ARIMA模型时的Box-Jenkins方法。

zhangfeng1133·2025-02-11 23:14

小赖同学啊·2025-02-11 22:41

快速搭建GRU循环神经网络预测模型

首先，我需要使用GRU神经网络进行预测。GRU是GatedRecurrentUnit的缩写，是一种常用的循环神经网络结构，适用于序列数据的预测任务。

智汇未来·2025-02-11 22:38

时间序列分析 | Python实现时间序列不确定性建模

时间序列分析|Python实现时间序列不确定性建模目录时间序列分析|Python实现时间序列不确定性建模基本介绍研究方法概率分布建模分位数回归学习总结基本介绍基础的时间序列预测任务的目标是给定历史序列，

前程算法屋·2025-02-11 22:37

【时序预测】-深度学习系列

Wavenet（2016）重点：CNN系列+因果卷积+膨胀卷积核心：确保了输出的时间点只依赖于输入序列中时间戳早于或等于该输出时间点的数据，核心模块膨胀卷积能够扩大卷积层的感受野，从而更充分学习序列的全局信息。DeepAR（2017Amazon）DeepAR:ProbabilisticForecastingwithAutoregressiveRecurrentNetworks重点：RNN系列+多元

TIM老师·2025-02-11 22:04

三、隐语架构

联邦学习：在原始数据不出域的前提下，通过交换中间数据完成机器学习建模，包含

人生相聚两依依·2025-02-11 21:02

【机器学习】嘿马机器学习（算法篇）第6篇：线性回归,学习目标【附代码文档】...

本教程的知识点为：机器学习算法定位、K-近邻算法1.4k值的选择1K值选择说明1.6案例：鸢尾花种类预测–数据集介绍1案例：鸢尾花种类预测1.8案例：鸢尾花种类预测—流程实现1再识K-近邻算法API1.11

广江鹏·2025-02-11 21:59

DataSet：数据挖掘与机器学习应用

DataSet：数据挖掘与机器学习应用作者：禅与计算机程序设计艺术1.背景介绍1.1.数据挖掘与机器学习的兴起近年来，随着互联网、物联网、云计算等技术的快速发展，全球数据量呈现爆炸式增长，数据的积累为数据挖掘和机器学习提供了丰富的素材

AI天才研究院·2025-02-11 21:59

AI赋能灯塔低代码平台，AI应用落地“加速器”

AI技术已渗透到各个领域，从智能语音助手到精准医疗影像诊断，从金融风险预测到智能交通管理，其潜力无可限量。然而，将AI技术转化为实际应用却面临重重困难。

·2025-02-11 21:13

机器学习（入门3）

机器学习（入门3有监督学习算法之回归算法）4回归算法4.1线性回归：利用函数对一个或多个特征值和目标值之间关系进行建模分析的方式回归问题：目标值------连续性函数公式：h(W)=w1x1+w2x1+

caspesjpe·2025-02-11 21:55

N-Beats：一种用于时间序列预测的纯前馈神经网络模型

介绍N-Beats（NeuralBasisExpansionAnalysisforInterpretableTimeSeriesForecasting）是一种基于纯前馈神经网络的时间序列预测模型，由BorisOreshkin

TIM老师·2025-02-11 20:25

迁移学习 Transfer Learning

迁移学习是一种机器学习方法，它的核心思想是利用已有模型的知识来帮助新的任务或数据集进行学习，从而减少训练数据的需求、加快训练速度，并提升模型性能。1.为什么需要迁移学习？

有人给我介绍对象吗·2025-02-11 20:23

【深度学习实战：kaggle自然场景的图像分类-----使用keras框架实现vgg16的迁移学习】

模型应该预测每个图像的正确标签。您的目标是实现分类问题的高精度。数据集train.csv-训练集test.csv-测试集SceneImages-图像文件夹训练

机器学习司猫白·2025-02-11 20:18

【机器学习】样本不均衡问题解决策略（欠采样方法总结）

文章目录前言1.没有绝对最好，但可以根据场景选择最佳确定效果最好的方法的核心在于以下几个方面：2.方法特点对比及推荐场景3.如果不考虑复杂度和资源开销，哪些方法更值得试用？（1）推荐方法：综合性能最突出的（2）具体任务导向推荐4.总结：前言在选择欠采样方法时，没有一个方法可以在所有情况下都普遍适用并效果最好。不同的欠采样方法在实际应用中的效果取决于数据的具体特征、类分布情况、噪声水平以及实际任务要

又喝真露·2025-02-11 18:05

大语言模型原理与工程实践：初探大语言模型

大语言模型原理与工程实践：初探大语言模型作者：禅与计算机程序设计艺术/ZenandtheArtofComputerProgramming关键词：大语言模型，机器学习，自然语言处理，深度学习，工程实践1.

AI天才研究院·2025-02-11 17:04

【Python】已解决：Python安装过程中的报错问题

不定期更新IT图书，并在评论区抽取随机粉丝，书籍免费包邮到家AI前沿点我跳转探讨人工智能技术领域的最新发展和创新，涵盖机器学习、深度学习、自然

屿小夏·2025-02-11 16:50

荣耀手机Magic3系列、Magic4系列、Magic5系列、Magic6系列、Magic7系列详情对比以及最新二手价格预测

SunkingYang·2025-02-11 14:40

向量数据库之Milvus

james二次元·2025-02-11 11:24

Milvus向量数据库操作教程

Milvus是一款专为向量数据设计的数据库，它具备高性能、高可用和易扩展的特点，主要用于处理由深度神经网络和其他机器学习模型生成的大规模嵌入向量[162][165]。

2401_85763639·2025-02-11 10:43

YOLOv8改进策略【Neck】| TPAMI 2024 FreqFusion 频域感知特征融合模块解决密集图像预测问题

FreqFusion结构针对传统特征融合在密集图像预测中存在的问题，创新性地引入自适应低通滤波器生成器、偏移量生成器和自适应高通滤波器生成器。

Limiiiing·2025-02-11 09:37

人工智能在制造业的具体应用案例-总纲

人工智能在制造业的具体应用案例，结合C#语言实现的技术方案和示例代码：1.预测性维护（PredictiveMaintenance）通过分析设备传感器数据，预测设备故障并提前安排维护。

局外人_Jia·2025-02-11 09:05

『大模型笔记』国外大神对DeepSeek R1的科普！

2025年的预测地缘政治：Distealing结论讨论二

AI大模型前沿研究·2025-02-11 09:02

02.10：机器学习开个头

机器学习不比日语，其对我而言有更加实际且真切的价值。流量分析对于机器学习和深度学习用得很多，这是我学习的一个方面，不说学得多深，但是至少有所了解。这算是主要原因。

TheYeah·2025-02-11 09:01

[机缘参悟-233]：从人工智能的角度上看：神经网络模型确定的情况下，训练的数据决定了神经网络的权重，预测的准确性取决于训练的数据。这既称为经验，也称为成见，也称为认知。

前言：从人工智能的角度上看：神经网络模型确定的情况下，训练的数据决定了神经网络的权重，预测的准确性取决于训练的数据。

文火冰糖的硅基工坊·2025-02-11 09:31

如何利用 AWS 预测分析功能做精准财务规划？

AWS作为全球领先的云服务提供商，提供了一系列强大的财务管理工具，其中AWS预测分析功能使企业能够更准确地掌控云支出，实现成本优化和精准预算规划。那么，如何利用AWS预测分析功能做出精准的财务规划？

Anna_Tong·2025-02-11 09:00

TensorFlow 学习笔记--基础文本分类

4.最后新的数据要转为张量才能用来预测。

小陈加油中····2025-02-11 08:55

AI分支知识之机器学习，深度学习，强化学习的关系

机器学习，深度学习，强化学习的关系这一篇文章我们来探讨下AI领域中机器学习（ML）、深度学习（DL）和强化学习（RL）的关系。

王钧石的技术博客·2025-02-11 08:55

2025最新主流深度学习算法全解析

深度学习通过构建具有多个层次的神经网络模型，使计算机能够自动从大量数据中学习到复杂的模式和特征，从而实现对数据的分类、预测、生成等任务。

lucky_syq·2025-02-11 08:25

聚类算法概念、分类、特点及应用场景【机器学习】【无监督学习】

概念机器学习聚类算法‌是一种无监督学习方法，旨在将数据集分割成不同的类或簇，使得同一簇内的数据对象相似性尽可能大，而不同簇之间的数据对象差异性也尽可能大。

飞火流星02027·2025-02-11 07:18

简记Python多进程知识点

注意不是执行主进程中的代码);②可以在代码中任何位置开启;③可以自动拷贝文件对象，锁等特殊对象，也可以通过参数传递;④只能在unix系统上使用,注意不支持Windows;⑤启动速度快;为了说明第一点，通过看下述代码预测一下输出结果

Jo乔戈里·2025-02-11 07:46

Ada语言的人工智能

这一领域涵盖了机器学习、自然语言处理、计算机视觉等多个方面，而在这些技术的背后，一种历史悠久且极具实用性的编程语言——Ada，正逐渐引起人们的关注。

赵旖琅·2025-02-11 07:45

深度神经网络（Deep Neural Networks, DNNs）

深度神经网络（DeepNeuralNetworks,DNNs）是机器学习的一种复杂形式，属于广义的人工神经网络（ArtificialNeuralNetworks,ANNs）的范畴。

CaiGuoHui1·2025-02-11 05:34

了解深度神经网络模型（Deep Neural Networks, DNN）

输出层：生成最终预测或分类结果。主要特点多层次结构：通过多个隐藏层逐步提取高层次特征。非线性变换：使用激

huaqianzkh·2025-02-11 05:02

基于PaddleX的机器学习开发指南

基于PaddleX的机器学习开发指南目录安装与初始化图像分类模块目标检测模块视频分割模块其他模块模型选择与配置一、安装与初始化为了使用PaddleX进行机器学习开发，请按照以下步骤安装所需依赖项：步骤1

大霸王龙·2025-02-11 03:45

k折交叉验证（k-fold Cross-validation）

一、基本概述交叉验证是在机器学习建立模型和验证模型参数时常用的办法，一般被用于评估一个机器学习模型的表现。更多的情况下，我们也用交叉验证来进行模型选择(modelselection)。

向大厂出发·2025-02-11 03:43

土壤分析：土壤污染监测_（18）.土壤污染监测与修复的最新进展

近年来，计算机视觉技术在土壤污染监测领域的应用取得了显著进展，通过图像处理和机器学习方法，可以快速、准确地识别和监测土壤污染情况。

zhubeibei168·2025-02-11 01:33

10. 神经网络（二.多层神经网络模型）

多层神经网络（Multi-LayerNeuralNetwork），也称为深度神经网络（DeepNeuralNetwork,DNN），是机器学习中一种重要的模型，能够通过多层次的非线性变换解决复杂的分类、

啊波次得饿佛哥·2025-02-11 00:52

神经网络（Neural Network）

引言神经网络，作为人工智能和机器学习领域的核心组成部分，近年来在诸多领域取得了显著的进展。受生物神经系统的启发，神经网络通过模拟人脑神经元的工作机制，能够从大量数据中学习复杂的模式和关系。

ningmengjing_·2025-02-10 23:41

使用U-Net处理Postdam数据集进行语义分割任务如何从准备数据到训练和评估一个基于U-Net的模型。训练使用遥感影像分析研究语义分割数据集

训练使用遥感影像分析研究数据集文章目录1.安装依赖2.数据准备创建自定义的数据加载器3.模型定义4.训练模型5.可视化预测结果Postdam数据集遥感影像-语义分割数据集：Postdam数据集像素大小512

计算机C9硕士_算法工程师·2025-02-10 22:07

深度学习入门：搭建你的第一个神经网络

一、深度学习的魅力深度学习是机器学习的一个分支，它通过模拟人脑的神经网络结构，让计算机能够自动从大量数据中学习规律和特征

Evaporator Core·2025-02-10 22:36

通过Kubernetes上免费部署Ollama如何使用DeepSeek

Ollama通过RESTAPI简化了模型服务的部署和调用，支持多种机器学习模型。Kubernetes提供灵活的扩展性和高可用性，适合部署复杂的模型服务。为Ollama创建一个专用命名空间。

❀͜͡傀儡师·2025-02-10 22:03

Level2逐笔成交逐笔委托数据分享下载：20250127

这对交易大师分析主力习性大有裨益，对人工智能进行机器学习也非常合适，数据量大且精确。

银河金融数据库·2025-02-10 21:28

windows安装nc命令的解决方案

爱编程的喵喵·2025-02-10 20:26

激活函数篇 03 —— ReLU、LeakyReLU、RandomizedLeakkyReLU、PReLU、ELU

本篇文章收录于专栏【机器学习】以下是激活函数系列的相关的所有内容:一文搞懂激活函数在神经网络中的关键作用逻辑回归：Sigmoid函数在分类问题中的应用整流线性单位函数（RectifiedLinearUnit

Echo-Nie·2025-02-10 19:16

Neural Radiance Fields (NeRF) 和 3D Gaussian Splatting区别

它通过训练一个神经网络来预测给定3D位置和观察

鬼马行天·2025-02-10 19:44

python预测股票 keras_使用LSTM模型预测股价基于Keras

本期作者：DerrickMwiti本期翻译：HUDPinkPig未经授权，严禁转载编者按：本文介绍了如何使用LSTM模型进行时间序列预测。

weixin_39862899·2025-02-10 17:27

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