线性回归预测第3页

拉格朗日插值法——matlab代码实现

公式：functiony=lagrange(x0,y0,x)%给定一系列点x0,y0%x是我们要预测的值，由于可以有多个，因此用向量表示%y返回我们的估计值，由于可以有多个，因此用向量表示n=length

god_speed丶·2025-02-12 03:45

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

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

【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

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

【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

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

SPSS多元回归得到的VIF值要怎么看每个变量都有一个VIF值怎么判断多重共线性

SPSS多元回归中的VIF值解读与多重共线性的判断当你在使用SPSS进行多元线性回归分析时，面对复杂的统计结果，可能会遇到一个问题：如何通过查看每一个解释变量的方差膨胀因子（VarianceInflationFactor

xiamu_CDA·2025-02-11 12:29

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

[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

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

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

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

k折交叉验证（k-fold Cross-validation）

交叉验证，顾名思义，就是重复的使用数据，把得到的样本数据进行切分，组合为不同的训练集和测试集，用训练集来训练模型，用测试集来评估模型预测的好坏。

向大厂出发·2025-02-11 03:43

神经网络（Neural Network）

其强大的非线性建模能力使其在图像识别、自然语言处理、语音识别和预测分析等任务中表现出色。神经网络的基本构建单元是神经元，每个神经元接收多个输入信号，通过加权求和并应用激活函数来生成输出。

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

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

如何使用Python抓取实时汇率数据：外汇汇率爬虫的实现

外汇汇率数据作为重要的市场信息，广泛应用于外汇交易、汇率预测、金融分析等领域。对于研究人员、金融分析师或投资者来说，实时获取准确的外汇汇率数据至关重要。

Python爬虫项目·2025-02-10 16:21

浅谈 IoT 如何助力制造业企业实现数字化落地

根据中商产业研究院发布的《2022-2027年中国物联网市场需求预测及发展趋势前瞻报告》，2022年全国物联网（IoT）市场规模约为3.05万亿人民币，同比增长15.97%。

·2025-02-10 14:05

今日思考：程序是如何实现随机的？以及什么是真随机和伪随机

以及什么是真随机和伪随机1.背景今日神游，忽然沉思：随机是指现实生活中无规律，不可预测的事情，例如：抛硬币。那么在软件的世界里是如何实现这一物理现象的呢，遂做此探究。。。什么是真随机和伪随机？

加瓦点灯·2025-02-10 14:01

神经网络的训练过程详解

输出层：根据隐藏层的状态产生预测结果。参数每个连接之间都有权重和偏置，用来调整信息传递强度和初始偏置值。二、训练过程概述初始化随机初始化权重和偏置，

西洲啊·2025-02-10 10:31

acados安装与调试指南：版本兼容性问题

背景acados是一个用于非线性模型预测控制（NMPC）的高性能算法库，其在优化问题求解上具有显著的效率和灵活性。安装过程通常包括编译库和配置Python接口，这在官方文档中有着详细的步骤指导。

t0_54coder·2025-02-10 09:54

锂电池剩余寿命预测 | Matlab基于Transformer-GRU的锂电池剩余寿命预测

天天Matlab代码科研顾问·2025-02-10 09:24

R语言机器学习与临床预测模型77--机器学习预测常用R语言包

R小盐准备介绍R语言机器学习与预测模型的学习笔记你想要的R语言学习资料都在这里，快来收藏关注【科研私家菜】01预测模型常用R包常见回归分析包:rpart包含有分类回归树的方法;earth包可以实现多元自适应样条回归

武昌库里写JAVA·2025-02-10 03:25

自监督的主要学习方法

自监督学习是一种机器学习方法，其中模型从未标注的数据中学习生成标签，通常通过构造预训练任务或预测任务来从数据的内部结构中提取信息。

一只波加猹~·2025-02-10 03:54

无人机目标飞行跟踪

这些算法能够处理传感器传来的大量数据，预测目标的运动轨迹，从而确保跟踪的准确性和稳定性‌。在实际操作中，用户可以通过遥控器的智能追踪模式，将目标框对准想要跟踪的目标，无人机将自动调整飞行高度和位置，确

无人机长了一个脑袋·2025-02-10 01:10

【电力负荷预测】时间卷积双向门控循环单元融合注意力机制TCN-BiGRU-Attention负荷多变量时间序列预测【含Matlab源码 4752期】

Matlab领域·2025-02-10 00:03

Python中的种子seed

这些数字在理论上是不可预测的，但实际上是由一个确定的算法生成的，因此被称为伪随机数。当你设置一个随机数生成器的种子值时，你实际上是在初始化这个生成器的状态。

董晓羊·2025-02-10 00:33

深度学习笔记——pytorch构造数据集 Dataset and Dataloader

系列文章目录机器学习笔记——梯度下降、反向传播机器学习笔记——用pytorch实现线性回归机器学习笔记——pytorch实现逻辑斯蒂回归Logisticregression机器学习笔记——多层线性（回归

旺仔喔喔糖·2025-02-09 22:19

机器学习回归评估指标全解析：如何衡量模型的准确性？回归评估指标-MSE、MAE、RMSE、R²分数

在回归任务里，我们的目标是预测一个连续的结果。评估指标就像是精准的“度量衡”，能帮我们量化预测的准确性，还能帮

·2025-02-09 22:18

三石峰新品上市-无线振动传感器

本模块为了对电机、风机、水泵等旋转设备进行预测性运维而开发，由振动传感器、无线汇聚器两个产品组成。可以采集设备的3路振动信号（XYZ轴）和一路温度信号，防护等级IP67，能够适应恶劣的工业环境。

天津三格电子科技·2025-02-09 16:07

交叉熵和它的朋友

)=−∑iP(i)log⁡Q(i)H(P,Q)=-\sum_{i}P(i)\logQ(i)H(P,Q)=−∑iP(i)logQ(i)其中，P(i)P(i)P(i)是真实分布，Q(i)Q(i)Q(i)是预测分布

Jamence·2025-02-09 15:59

[独家原创]基于五种算法优化CNN-BiLSTM-Attention的多变量时序预测8模型消融实验一键对比

目录1、代码简介2、代码运行结果展示3、代码获取1、代码简介[独家原创]基于五种算法优化CNN-BiLSTM-Attention的多变量时序预测8模型消融实验一键对比基于CPO、NRBO、FVIM、SSA

机器学习和优化算法·2025-02-09 14:52

SCI一区级 | SAO-CNN-LSTM-Mutilhead-Attention雪消融算法优化卷积长短期记忆神经网络融合多头注意力机制多变量时间序列预测Matlab实现

天天Matlab代码科研顾问·2025-02-09 14:50

CNN卷积神经网络多变量多步预测，光伏功率预测（Matlab完整源码和数据)

代码地址：CNN卷积神经网络多变量多步预测，光伏功率预测（Matlab完整源码和数据)标题：CNN卷积神经网络多变量多步预测，光伏功率预测一、引言1.1研究背景及意义随着全球能源危机的加剧和环保意识的提升

机器学习之心·2025-02-09 13:15

人工智能-A* 算法与机器学习算法结合

我们会先使用A*算法生成一些路径规划数据，然后用这些数据训练一个简单的神经网络，让神经网络学习如何预测路径。最后，将训练好的神经网络应用到路径规划任务中，实现A*算法与机器学习算法的结合。

小赖同学啊·2025-02-09 12:11

点击率估计中的FM与DeepFM算法：小学生也能懂的详细解释

如果能准确预测点击率，广告商就能更好地选择展示哪些广告，这样也能让你看到更感兴趣的广告。2.什么是FM算法？

从零开始学习人工智能·2025-02-09 08:39

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