机器学习预测第7页

数学建模强化宝典（11）时间预测模型

前言时间预测模型，即时间序列预测模型，是一类专门用于分析和预测时间序列数据的模型。时间序列数据是指将某一变量在不同时间点的观测值按时间先后顺序排列而成的序列。

IT 青年·2024-09-05 01:09

AI模型：追求全能还是专精？

AI模型简介人工智能（AI）模型是人工智能系统的核心，它们是经过训练的算法，能够执行特定的任务，如图像识别、自然语言处理、游戏玩法、预测分析等。AI模型的类型很多，可以根据其功能和应用场景进行分类。

Lill_bin·2024-09-04 23:00

基于python的游戏玩家行为数据分析与预测_python有付费数据如何做简单预测(1)

学好Python不论是就业还是做副业赚钱都不错，但要学会Python还是要有一个学习规划。最后大家分享一份全套的Python学习资料，给那些想学习Python的小伙伴们一点帮助！一、Python所有方向的学习路线Python所有方向路线就是把Python常用的技术点做整理，形成各个领域的知识点汇总，它的用处就在于，你可以按照上面的知识点去找对应的学习资源，保证自己学得较为全面。二、学习软件工欲善其

2401_84538391·2024-09-04 22:56

机器学习实战----波士顿房价预测模型

波士顿房价模型预测是一个回归问题，可以采用r2_score方法来作为评价指标。

永远偷渡不了的非洲人·2024-09-04 22:24

c++ unordered_set的用法

无序：元素的存储顺序是不可预测的。效率：具有平均O(1)的时间复杂度用于查找、插入和删除操作。头文件使用std::unordered_set需要

黄卷青灯77·2024-09-04 21:47

【机器学习】任务二：波士顿房价的数据与鸢尾花数据分析及可视化

目录1.实验知识准备1.1NumPy1.2Matplotlib库1.3scikit-learn库：1.4TensorFlow1.5Keras2.波士顿房价的数据分析及可视化2.1波士顿房价的数据分析2.1.1步骤一：导入所需的模块和包2.1.2步骤二：从Keras库中加载波士顿房价数据集2.1.3步骤三：加载本地CSV数据集2.1.4步骤四：划分特征和目标变量2.1.5步骤五：划分训练集和测试集2

FHYAAAX·2024-09-04 21:16

Datawhale X 李宏毅苹果书 AI夏令营入门 Task3-机器学习框架

2.优化问题在机器学习模型训练过程中，即使模型的灵活性足够高，也可能由于优化算法的问题导致训练数据的损失不够低。为了

沙雕是沙雕是沙雕·2024-09-04 19:08

第T4周：使用TensorFlow实现猴痘病识别

可以忽略这步）2.导入数据3.查看数据二、数据预处理1、加载数据2、数据可视化3、再次检查数据4、配置数据集三、构建CNN网络四、编译五、训练模型六、模型评估1.Loss与Accuracy图2.指定图片进行预测七

oufoc·2024-09-04 18:03

机器学习算法 —— LightGBM

LightGBMLightGBM原理简介LightGBM的优点LightGBM的缺点LightGBM的应用基于英雄联盟数据集的LightGBM分类实战函数库导入数据读取/载入数据信息简单查看可视化描述利用LightGBM进行训练与预测利用

ZShiJ·2024-09-04 18:30

机器学习赋能的智能光子学器件系统研究与应用

从理论模型的整合到光学现象的复杂模拟，从数据驱动的探索到光场的智能分析，机器学习正以前所未有的动力推动光子学领域的革新。

哦哦～921·2024-09-04 17:58

机器人路径规划的机器学习算法

机器学习算法正在重塑机器人在复杂和动态环境中导航的方式，而机器人路径规划就是其中一个重要领域。传统方法通常在受控环境中表现良好，但在处理实时出现的障碍或变化时往往失效。

科技大本营·2024-09-04 17:25

pytorch利用简单CNN实现葡萄病虫害图片识别

2实现思路实现思路是想通过pytorch做一个CNN模型的训练，然后根据给出的图片进行类型的预测。3数据集我没有数据集，仅有的一些图片是之前委托我做程序的bro给的

麦麦大数据·2024-09-04 16:19

商业分析能力是怎样炼成的？

对商业智能BI、大数据分析挖掘、机器学习，python，R等数据领域感兴趣的同学加微信：tstoutiao，邀请你进入数据爱好者交流群，数据爱好者们都在这儿。

R3eE9y2OeFcU40·2024-09-04 15:13

数学建模之插值算法

*插值算法还可以用来实现短期预测，但我们往往使用拟合算法以及时间序列算法来实现预测。二.插值问题的分类插值问题一般分为一维插值问题和多维插值问题。三.插值法(一)数学定义设函数f(

阿米诺s·2024-09-04 15:41

2018高考英语作文信件万能模板

今年的高考英语作文会考些什么，相信考生也会根据自己的理解预测一些内容。小编今天整理了信件类作文的万能模板，希望对这类作文没有把握的同学，可以集中的复习背一下。

小豆丁11·2024-09-04 14:07

深度学习入门：使用 PyTorch 构建和训练你的第一个神经网络

引言深度学习是机器学习的一个分支，它利用多层非线性处理单元（即神经网络）来解决复杂的模式识别问题。PyTorch是一个强大的深度学习框架，它提供了灵活的API和动态计算图，非常适合初学者和研究者使用。

Mr' 郑·2024-09-04 13:29

Python：解锁高效编程与数据分析的钥匙

Python：解锁高效编程与数据分析的钥匙在当今快速发展的信息技术时代，Python作为一种高级编程语言，凭借其简洁的语法、强大的库支持和广泛的应用场景，在数据科学、机器学习、Web开发等多个领域大放异彩

我的运维人生·2024-09-04 13:28

微信红包封面序列号怎么弄(2024年最新(微信红包封面怎么设置怎么弄)

曾经有一位老人告诉我一句话，他说：“人生就像一场彩票，你永远无法预测下一刻会发生什么。”当时，我不太理解这句话的深意，直到我在微信上看到了一个微小而神奇的东西——微信红包封面。

全网优惠分享·2024-09-04 13:47

基于 LDA SS-NMF 的文本主题分析可视化分析系统毕业设计附完整代码

摘要在机器学习和自然语言处理领域中，主题模型(TopicModel)是在一系列文档中发现抽象主题的一种统计模型，并被广泛地应用于文本文档集合的分析。

程序员奇奇·2024-09-04 11:44

Datawhale X 李宏毅苹果书 AI夏令营-深度学入门task2：线性模型

1.线性模型把输入的特征x乘上一个权重，再加上一个偏置就得到预测的结果，这样的模型称为线性模型（linearmodel）2.分段线性模型线性模型也许过于简单，x1跟y可能中间有比较复杂的关系。

m0_53743757·2024-09-04 11:43

GNN会议&期刊汇总（人工智能、机器学习、深度学习、数据挖掘）

会议【NeurIPS】全称ConferenceonNeuralInformationProcessingSystems（神经信息处理系统大会），机器学习和计算神经科学领域的顶级学术会议，CCFA。

Bunny_Ben·2024-09-04 11:11

机器学习系列12：反向传播算法

当我们要运用高级算法进行梯度下降时，需要计算两个值，代价函数和代价函数的偏导数：代价函数我们之前已经知道怎么求了，现在只需要求代价函数的偏导数即可。采用如下方法，先进行前向传播算法，然后再进行反向传播算法（BackpropagationAlgorithm），反向传播算法与前向传播算法方向相反，它用来求代价函数的偏导数。具体过程看下图：用δ作为误差，计算方法为：有时我们在运用反向传播算法时会遇到bu

SuperFengCode·2024-09-04 10:40

李宏毅机器学习笔记——反向传播算法

反向传播算法反向传播（Backpropagation）是一种用于训练人工神经网络的算法，它通过计算损失函数相对于网络中每个参数的梯度来更新这些参数，从而最小化损失函数。反向传播是深度学习中最重要的算法之一，通常与梯度下降等优化算法结合使用。反向传播的基本原理反向传播的核心思想是利用链式法则（ChainRule）来高效地计算损失函数相对于每个参数的梯度。以下是反向传播的基本步骤：前向传播（Forwa

小陈phd·2024-09-04 10:07

【机器学习-神经网络】循环神经网络

在机器学习和深度学习的领域中，循环神经网络（RNN）作为一种处理序列数据的强大工具，已经在诸多应用场景中展现出了巨大的潜力。

刷刷刷粉刷匠·2024-09-04 10:36

sumo carla 自动驾驶联合仿真安装配置教程开发驾驶模拟强化学习

sumocarla自动驾驶联合仿真安装配置教程开发驾驶模拟强化学习轨迹预测轨迹规划标题：基于SUMO和CARLA的自动驾驶联合仿真系统安装与配置：教程与开发探索摘要：随着自动驾驶技术的迅猛发展，仿真环境在自动驾驶系统的评估

jZhUeZPQZw·2024-09-04 09:33

“活在当下”vs“活在未来”

第一，你对未来要有个预测；第二，那个预测需要时间才能得到结果；第三，你笃信你的预测是正确的；第四，于是你提前按照那个预测的结果行动、选择、思考；第五，你终将走到那个结果出现的时刻；第六，最终证明你的预测是正确的

胡勃的观点·2024-09-04 08:19

pytorch pyro更高阶的优化器会使用更高阶的导数，比如二阶导数（Hessian矩阵）

在机器学习和深度学习中，优化器是用来更新模型参数以最小化损失函数的算法。通常，优化器会计算损失函数相对于参数的一阶导数（梯度），然后根据这些梯度来更新参数。

zhangfeng1133·2024-09-04 08:57

Python知识点：如何使用Python进行时间序列预测

使用Python进行时间序列预测是一个非常常见的任务，可以应用于各种领域，如金融市场预测、销售量预测、天气预报等。

杰哥在此·2024-09-04 08:52

美国营销科技之父Scott Brinker对Martech未来十年的5大预测

编者按：本文所提到的ScottBrinker是来自美国的MarTech概念缔造者，全球MarTech行业领军人。他现担任HubSpot平台生态系统副总裁，并兼职chiefmartec.com编辑，著有《黑客营销:像扎克伯格一样去战斗》一书，2019年发布“2019营销技术全景图”(MarketingTechnologyLandscape)，被称为美国营销科技之父。他对Martech领域未来十年的5

联否Linkflow·2024-09-04 07:18

平均精度（Average Precision，AP）以及AP50、AP75、APs、APm、APl、Box AP、Mask AP等不同阈值和细分类别的评估指标说明

平均精度（AveragePrecision，AP）是信息检索领域和机器学习评价指标中常用的一个衡量方法，特别广泛用于目标检测任务。

fydw_715·2024-09-04 06:11

【深度学习 transformer】使用pytorch 训练transformer 模型,hugginface 来啦

HuggingFace是一个致力于开源自然语言处理（NLP）和机器学习项目的社区。

东华果汁哥·2024-09-04 06:39

NLP中的词向量及其应用

领域适应是一种技术，它允许机器学习和转移学习模型来映射小生境数据集，这些数据集都是用同一种语言编写的，但在语言上仍然不同。例如

喜欢打酱油的老鸟·2024-09-04 05:01

基于人工智能的文本情感分析系统

目录引言项目背景环境准备硬件要求软件安装与配置系统设计系统架构关键技术代码示例数据预处理模型训练模型预测应用场景结论1.引言文本情感分析是一种自然语言处理技术，用于识别和提取文本中的情感信息。

嵌入式详谈·2024-09-04 05:58

深度学习系列（1) TensorFlow---Tensorflow学习路线

学习TensorFlow是掌握深度学习和机器学习的关键一步。以下是一个详细的TensorFlow学习路线图，涵盖从基础到高级的知识点和实践，帮助你逐步掌握TensorFlow并应用于实际问题中。

CoderIsArt·2024-09-04 04:55

英伟达：相同的剧本

股价大跌的原因是，英伟达对Q3的营收预测低于最乐观的市场预期，从而引发了投资者对它爆炸式增长正在减弱的担忧，我说啊，最近怎么总是相同的剧本。影响英伟达Q3预期的原因之一是

星月说财报·2024-09-04 04:53

人人都能懂的机器学习——用Keras搭建人工神经网络02

感知机1957年，FrankRosenblatt发明了感知机，它是最简单的人工神经网络之一。感知机是基于一个稍稍有些不同的人工神经元——阈值逻辑元（TLU）（见图1.4），有时也被称为线性阈值元（LTU）。这种神经元的输入和输出不再是二进制的布尔值，而是数字。每一个输入连接都与权重值相关联，TLU将各个输入加权取和然后将其带入一个阶跃函数，并输出结果：上述计算过程如下图1.4所示图1.4阈值逻辑单

苏小菁在编程·2024-09-04 03:28

K近邻(KNN)算法详解及Python实现

KNN依然是一种监督学习算法KNN（KNearestNeighbors,K近邻）算法是机器学习所有算法中理论最简单，最好理解的。KNN是一种基于实例的学习，通过计算新数据与训

天明豆豆·2024-09-04 03:23

【Python机器学习】卷积神经网络（CNN）的工具包

Python是神经网络工具包最丰富的语言之一。两个主要的神经网络架构分别是Theano和TensorFlow。这两者的底层计算深度依赖C语言，不过它们都提供了强大的PythonAPI。Torch在Python里面也有一个对应的API是PyTorch。这些框架都是高度抽象的工具集，适用于从头构建模型。Python社区开发了一些第三方库来简化这些底层架构的使用。其中Keras在API的友好性和功能性方

zhangbin_237·2024-09-04 01:38

【Python机器学习】卷积神经网络（CNN）

卷积神经网络（CNN）得名于在数据样本上用滑动窗口（或卷积）的概念。卷积在数学中应用很广泛，通常与时间序列数据相关。它是用一个可视化盒子在一个区域内滑动，如下图所示：构建块卷积神经网络最早出现在图像处理和图像识别领域，它能够捕捉每个样本中数据点之间的空间关系，也就能识别出图像中是猫还是狗。卷积网络，也称为convnet，不像传统的前馈网络那样对每个元素（图中的像素）分配权重，而是定义了一组在图像上

zhangbin_237·2024-09-04 01:38

普雷斯蒂：计划留下保罗没法预测会持续多少年

普雷斯蒂说道：“我不能给你预测这种情况会持续多少年之类的。特别是在那之后....我们正在经历一些转变。”“但我想说的是，我们很高兴他能来这里。他对这里的机会也感到兴奋。”

Sandy体育风云·2024-09-04 00:07

架构基础 -- Web框架之FastAPI

由SebastiánRamírez在2018年发布，FastAPI的设计目标是尽可能高效地开发API，特别适用于需要高性能的应用，如微服务架构、实时数据处理和机器学习应用。Fas

sz66cm·2024-09-04 00:35

软件性能测试重要性简析，好用的性能测试工具有哪些?

通过性能测试，企业能够评估软件在不同负载下的表现，预测其在真实环境中的表现，以确保用户能获得优秀的使用体验。软件性能测试可以被定义为一种评估软件系统的快速性、响应性、稳定性及可扩展性的方法。

卓码测评·2024-09-03 20:39

jupyter python 3 教程_windows python3安装Jupyter Notebooks教程

因此，这是一款可执行端到端的数据科学工作流程的便捷工具，其中包括数据清理、统计建模、构建和训练机器学习模型、可视化数据等等,因为它们比单纯的IDE平台更具交互性，

勃欣然·2024-09-03 20:39

acm会议什么档次_盘点AI国际顶级会议

人工智能(英文全称ArtificialIntelligence,缩写为AI)从其字面意思理解是由人制造出来在机器上体现出的类似于人类的智能，其技术研究包含机器视觉、机器学习、自然语言处理、机器运动和控制等众多方面

weixin_39531992·2024-09-03 20:09

DETR3D

虽然使用LiDAR等模式收集的点云中的对象检测受益于有关可见对象的3D结构的信息，但基于相机的设置更加不适定，因为我们必须仅根据RGB中包含的2D信息生成3D边界框预测图片。

zzzzz忠杰·2024-09-03 20:06

BEV (3)---DETR3d

先预设一系列预测框的查询向量objectquerys，利用它们生成3Dreferencepoint，将这些3Dreferencepoint利用相机参数转换矩阵，投影回2D图像坐标，并根据他们在图像的位置去找到对应的图像特征

aolaf·2024-09-03 20:36

【HLOA-BP】基于角蜥蜴算法优化BP神经网络的风电功率预测研究（Matlab代码实现）

欢迎来到本博客❤️❤️博主优势：博客内容尽量做到思维缜密，逻辑清晰，为了方便读者。⛳️座右铭：行百里者，半于九十。本文目录如下：目录⛳️赠与读者1概述一、研究背景与意义二、研究方法三、研究挑战与展望2运行结果3参考文献4Matlab代码、数据⛳️赠与读者‍做科研，涉及到一个深在的思想系统，需要科研者逻辑缜密，踏实认真，但是不能只是努力，很多时候借力比努力更重要，然后还要有仰望星空的创新点和启发点。

@橘柑橙柠桔柚·2024-09-03 19:34

数学建模(多分类问题)

前言多分类问题是机器学习中的一种常见任务，其目标是将输入数据分配到三个或更多预定义的类别之中。

不以物喜a·2024-09-03 19:00

CnOpenData公共数据专区上新 | 中文金融情感词典

中文金融情感词典一、数据简介姜富伟教授及其研究团队于2021年第4期《经济学(季刊)》发表了《媒体文本情绪与股票回报预测》，并在文中介绍了一项极富创造力的金融学科研究成果——中文金融情感词典。

CnOpenData·2024-09-03 18:29

机器学习在医学中的应用

边走、边悟迟早会好机器学习在医学中的应用是一个广泛且复杂的领域，涵盖了从基础研究到临床应用的多个方面。以下是一个万字总结的结构性思路，分章节深入探讨不同应用场景、技术方法、挑战与未来展望。

听忆.·2024-09-03 18:25

推荐频道

机器学习预测