肝炎预测模型

机器学习小白阅读笔记：深度学习时序预测模型 Temporal Fusion Transformers

机器学习笔记：深度学习时序预测模型TemporalFusionTransformers前言由于接触的时序预测问题基本都来自于数字化转型期的企业，我经常发现，在解决实际时序预测问题的时候，大部分时候还是用树模型结合特征工程的思路
MetLightt·2023-01-24 08:39

bp神经网络预测模型优点,什么是BP神经网络模型?

灰色理论预测和BP神经网络预测哪个难谷歌人工智能写作项目：神经网络伪原创初学者对BP神经网络的疑惑伤寒、副伤寒流行预测模型（BP神经网络）的建立由于目前研究的各种数学模型或多或少存在使用条件的局限性，或使用方法的复杂性等问题
普通网友·2023-01-23 13:50

基于sklearn的线性回归实现房价预测

本教程使用PaddlePaddle建立起一个房价预测模型。在线性回归中：（1）假设函数是指，用数学的方法描述自变量和因变量之间的关系，它们之间可以是一个线
褪色的博客·2023-01-23 13:44

bp神经网络模型拓扑结构,bp神经网络的建模步骤

如何建立bp神经网络预测模型。
普通网友·2023-01-23 13:13

麻雀算法算法SSA优化LSTM实现多维输入，单维输出的预测模型

麻雀算法算法SSA优化LSTM实现多维输入，单维输出的预测模型，代码内注释详细，可学习性强，直接替换数据就可以用。SSA-LSTM模型预测。优化参数为学习率，隐藏层节点个数，正则化参数。
「已注销」·2023-01-22 08:46

基于XGboost模型的多维输入单维输出的预测模型

基于XGboost模型的多维输入单维输出的预测模型，代码内注释详细，可读性强，直接替换数据就可以用，不会的可以帮忙给替换数据ID:3230672436513631
「已注销」·2023-01-22 08:45

天池新闻推荐入门赛持续跟进——First one!

文章目录前言一、赛题二、赛题理解1.推荐系统背景2.数据概况3.评价方式理解4.预测模型选择baseline及代码实现导包节约内存函数导入数据的两种方式据点击时间获取用户的点击文章序列获取近期点击最多的文章文章与文章之间的相似性矩阵计算生成全量训练集生成文章之间的相似性矩阵基于文章协同过滤的召回基于协同过滤给用户推荐文章将字典的形式转换成
小李没有·2023-01-20 17:57

R语言手动绘制分类Logistic回归模型的校准曲线（Calibration curve）（3）

校准曲线图表示的是预测值和实际值的差距，作为预测模型的重要部分，目前很多函数能绘制校准曲线。
天桥下的卖艺者·2023-01-20 09:36

R语言COX回归后制作列线图并外部验证（1）

预测模型有优劣之分，好的模型不仅可以较准确的预测终点事件发生概率（校准度好），
天桥下的卖艺者·2023-01-20 09:35

时序预测模型ARIMA报错，NotImplementedError

fromstatsmodels.tsa.arima_modelimportARMAfromstatsmodels.tsa.arima_modelimportARIMAtmp.append(ARIMA(demand_his,(2,1,3)).fit().bic)报错：NotImplementedError:statsmodels.tsa.arima_model.ARMAandstatsmodels.
徐熹微·2023-01-19 13:58

时间序列（三）：ARIMA模型实战

时间序列系列文章：时间序列（一）：时间序列数据与时间序列预测模型时间序列（二）：时间序列平稳性检测时间序列（三）：ARIMA模型实战什么是ARIMA模型ARIMA模型的全称叫做自回归移动平均模型，全称是
Smilecoc·2023-01-19 13:57

零基础入门Pytorch框架(一)--实现文本分类

1.基于pytorch实现快速搭建神经网络首先使用pytorch框架实现全连接层网络，一般搭建神经网络的步骤如下：数据集获取处理定义神经网络定义损失函数和优化器训练模型预测模型1.1数据集获取处理一个简单的图像分类问题
chengjinpei·2023-01-19 09:03

基于RBF神经网络模型，根据历史车速信息，预测将来几秒预测时域的车速信息的时序预测模型

基于RBF神经网络模型，根据历史车速信息，预测将来几秒预测时域的车速信息的时序预测模型（本程序先根据训练工况训练，采用训练后的神经网络模型，预测UDDS循环工况，每个时间点车速下将来几秒内的车速信息）。
「已注销」·2023-01-18 18:00

利用时间序列预测电量，冷量和压缩空气量

冷量和压缩空气量背景分析与思路代码结果一，电量预测二，冷量预测三，压缩空气预测调优一，电量预测(m=6)二，冷量预测三，压缩空气预测背景根据提供的数据，详见附件，用机器学习算法建立某工厂电量、冷量和压缩空气预测模型
帅帅de三叔·2023-01-18 17:02

bp神经网络回归预测模型(python实现)_bp神经网络预测代码python

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weixin_39637571·2023-01-18 16:08

IBM SPSS Modeler分类决策树C5.0模型分析空气污染物数据|附代码数据

分类预测模型的构建流程，具体步骤如下：（1）数据处理：审核数据，过
·2023-01-18 13:46

IBM SPSS Modeler分类决策树C5.0模型分析空气污染物数据|附代码数据

分类预测模型的构建流程，具体步骤如下：（1）数据处理：审核数据，过
·2023-01-18 13:15

数据挖掘简介及模型介绍（二）

7.预测模型预测模型检验并识别现有数据中的模式，以预测未来的结果。构建预测模型包括应用统计技术来获取和显示公开数据中所包含的信息。决策树决策树是最通用的建模技术之一。
Altair澳汰尔·2023-01-18 13:30

软件技术部第一次机器学习培训

在建立预测模型的时候，监督式学习建立一个学习过程，将预测结果与“训练数据”的实际结果进行比较，不断的调整预测模型，直到模型的预测结果达到一个预期的准确率。监督式学习的常见应用场景如分类问题和回归问题。
HHUCESTA·2023-01-18 09:27

2022这一年

（我不知道后面怎么写了，所以后面根本不需要看）风格热分解回复uu符合客户vhfu胡肝炎顾海波韩国给给人也很好运动会于ui接我让他会和途径回款计划hi和物理实验和
火山爆发（1）·2023-01-18 04:25

大数据分案例-基于随机森林算法构建返乡人群预测模型

‍♂️个人主页：@艾派森的个人主页✍作者简介：Python学习者希望大家多多支持，我们一起进步！如果文章对你有帮助的话，欢迎评论点赞收藏加关注+目录1.项目背景2.项目简介2.1研究目的及意义2.2研究方法与思路2.3技术工具3.算法原理4.项目实施步骤4.1理解数据4.2探索性数据分析4.3数据预处理4.4特征工程4.5模型构建4.6模型评估5.实验总结源代码1.项目背景随着经济的快速发展，北上
艾派森·2023-01-17 22:59

python怎样特征重要性_如何用Python计算特征重要性？

特征重要性在预测建模项目中起着重要作用，包括提供对数据、模型的见解，以及如何降维和选择特征，从而提高预测模型的的效率和有效性。在本教程中，我将会阐述用于python机器
PS自学部落·2023-01-17 21:22

【临床预测模型】----选择合适的统计模型

【临床预测模型】----选择合适的统计模型常用4种统计模型1）logistics回归：｜分类变量2）cox回归：｜生存资料3）poisson/负二项回归：｜计数资料4）线性回归：｜回归连续变量根据不同的结局事件
莫默子momo·2023-01-17 15:57

统计学预测模型——通过 Python 代码实现时间序列数据分析

在本篇中，我们将展示使用Python统计学模型进行时间序列数据分析。问题描述目标：根据两年以上的每日广告支出历史数据，提前预测两个月的广告支出金额。原始数据：2017-01-01到2019-09-23期间的每日广告支出。数据准备：划分训练集和测试集。df1=data[[‘Date’,‘Spend’]].set_index(‘Date’)train=df1.iloc[:933,:]test=df1.
CDA·数据分析师·2023-01-17 15:57

【统计学】时间序列建模与预测初探

本书的目的是提出一个在实践中使用的一些流行的时间序列预测模型的简要描述，尤其是相关的突出特点。
梅花香——苦寒来·2023-01-17 15:27

数据预测模型_如何根据已有数据得出预测模型？线性回归公式来帮你！

有时我们需要根据当前已经存在的部分数据，合理的进行下个阶段的数据预测，一般情况下我们会使用线性回归的方法拟合出一个预测模型。可什么是线性回归呢。。。我们来看一下线性回归的概念。
weixin_39589766·2023-01-17 15:57

别愁了，预测模型这样做！

建预测模型，是件很复杂的事。领导轻飘飘一句：“做个预测看看”，不光搞得运营的小伙伴们晕头转向，也大量挤占我的煲剧时间。必须不能忍。因此，今天整理了快速预测的方法，只用excel
码工小熊·2023-01-17 15:56

常用统计预测方法介绍

1.3统计预测步骤（1）确定预测目的（2）搜集和审核资料（3）选择预测模型和方法（4）分析预测误差，改进预测模型（5）提出预测报告2.常用统计预测方法2.1定性预测定性预测是指预测者依靠熟悉业务知
敢不敢让我三行代码~~v~~·2023-01-17 15:25

(五)、马尔科夫预测模型

马尔可夫预测法是一种预测事件发生的概率的方法，主要用于市场占有率的预测和销售期望利润的预测、地理预测研究。预测事件发生的概率，不仅仅是预测其可能发生的结果，而且明确每一种结果的概率。它是根据事件的目前状况来预测其将来各个时刻（或时期)变动状况的一种预测方法。数据预处理缺失值——补全或舍弃异常值——剔除未统一的数据——标准化、归一化模型的建立1、划分预测对象所出现的状态从预测目的出发，考虑决策需要来
青冥猪猪·2023-01-17 15:24

（一）预测模型之统计预测

我们在做多元回归进行预测时，其所给出的数据往往是多变量的，而且自变量之间不能够存在多重共线的问题，另外样本数据的残差需要服从正态分布。数据预处理1、描述性统计变量1变量2变量3样本1样本2样本3假设用i=1,2,...,n表示不同的样本点，表示j=1,2...,m不同的变量，第i个样本的第j个变量取值为aij，有：2、数据无量纲处理模型的建立1、多元线性回归分析模型2、多项式回归分析回归模型作为一
青冥猪猪·2023-01-17 15:24

PINN物理信息驱动的深度学习方法与不确定性量化

喜欢可点赞关注，并收藏，您的支持就是我的写作的动力物理信息驱动深度学习方法与不确定性量化论文总结方法综述量化预测的不确定性，如来自噪声数据和未知项的不确定性，对于基于神经网络的预测模型具有重要意义。
pinn山里娃·2023-01-17 14:00

苏州城市数大脑实践之一：交通事故预测模型，早高峰预测准确率达到34%

以下为精彩视频内容整理：城市大脑的起点，就是对数据的认知，数据是城市大脑的核心。苏州城市大脑项目的探索与实践，给城市大脑赋予了新内容和新含义。在苏州，我们按照系统性的思维，把城市大脑定位成苏州整个城市的信息化体系框架下，以重点领域的突破，整体推进城市大数据的“创新工程”。一、数据驱动城市大脑为什么会落地在苏州呢？近年来，城市人口对于互联网、甚至互联网+的新型产业运用的越来越多，产生的数据也越来越多
weixin_34343689·2023-01-17 11:21

orange软件：预测模型：逻辑回归

逻辑回归：LogisticRegression逻辑回归算法介绍首先用逻辑回归方法建立一个分类模型：新建data—>file新建model—>Logisticregression新建evaluation—>testandscore和confusionmatrix查看精确度查看混淆矩阵查看错误数据训练好分类模型后，用Predictions工具进行预测：导入测试数据查看预测结果逻辑回归算法介绍logis
轩轩馒头铺·2023-01-16 13:53

机器学习（Machine learning，ML） 学习笔记（区分监督学习与半监督学习）

1.1.监督学习（Supervisedlearning，SL）：提供人为标注的监督信号1.2.无监督学习(Unsupervisedlearning，UL)：是指从无标注数据中学习预测模型的机器学习方法，
czmjy·2023-01-16 11:23

学习数学建模算法与应用【灰色关联系分析与预测模型】

主要内容一灰色预测的概念；二灰色生成数列；三灰色关联度分析；五灰色预测实例四灰色模型GM；灰色预测的概念1982我国学者邓聚龙教授发表第一篇中文论文《灰色控制系统》标志着灰色系统这一学科诞生。灰色系统理论应用范围已拓展到工业、农业、社会、经济、能源、地质、石油等众多科学领域，成功地解决了生产、生活和科学研究中的大量实际问题，取得了显著成果。灰色系统的应用范畴大致分为以下几方面：（1）灰色关联分析。
落花生.·2023-01-16 00:12

【项目二】探索性分析

EDA可以引起人们的洞察力，可以反映其他问题，并最终形成预测模型。这是对不良数据的一个重要的“防线”，也是一个可以注意到你对数据集的假设或
aryena的花花世界·2023-01-16 00:07

时空序列预测模型总结ConvLSTM

一、ConvLSTM1.1结构1.2公式1.3特点1、ConvLSTM和FC-LSTM的区别主要在于输入到状态，状态到状态的普通相乘（公式中的圆圈）改为卷积运算（公式中的*）。下图为LSTM结构和公式2、常用的端到端模型seq2seq采用了encoding-decoding（编码器解码器）结构，论文作者采用encoding-forcasting结构。3、ConvLSTM输入为3Dtensor。FC
DogDog_Shuai·2023-01-16 00:05

python实战项目机器学习_Python & 机器学习之项目实践

预测模型项目模板不能只通过阅读来掌握机器学习的技能，需要进行大量的练习。本文将介绍一个通用的机器学习的项目模板，创建这个模板总共有六个步骤。通过本文将学到：端到端地预测(分类与回归)模型的项目结构。
weixin_39957934·2023-01-15 18:10

逻辑回归(神经网络Sigmod激活函数，计量logit模型)

LogisticRegression)逻辑回归(LogisticRegression)是通过回归来解决分类问题，为监督学习方法，比较线性回归与逻辑回归，线性回归当变量有较好的线性关系时，比如收入与消费等，通过拟合样本点，来预测模型的未来区域
fade猫·2023-01-15 14:14

回归预测计算

回归分析预测法，是在分析市场现象自变量和因变量之间相关关系的基础上，建立变量之间的回归方程，并将回归方程作为预测模型，根据自变量在预测期的数量变化来预测因变量关系大多表现为相关关系，因此，回归分析预测法是一种重
bitucas·2023-01-15 13:26

基于趋势和季节性的时间序列预测

最后使用一个被称为Holt-Winters季节方法的预测模型，来预测有趋势和/或季节成分的时间序列数据。为了涵盖所有这些内容，我们将使用一个时间序列数据集，包括
deephub·2023-01-15 12:40

时间序列算法Prophet代码实现——以天气预测模型为例

最近在做销售量预测模型相关的项目，重新拾起时间序列算法，包括AR（自回归模型）、MA（移动平均模型）、ARIMA（差分回归移动平均模型）等。
进击的挖掘机·2023-01-15 10:28

【阶段三】Python机器学习27篇：机器学习项目实战：数据降维：主成分分析PCA、基本原理与PCA模型：人脸识别

例如，根据已有的信用卡持有人信息及其违约数据来建立信用卡违约预测模型时，数据可能包含申请人的收入、年龄、性别、婚姻状况、工作单位等数百个维度的特征。
胖哥真不错·2023-01-14 10:57

智能营销增益模型（Uplift Modeling）实践整理

一、uplift思想（因果推断）常用的点击率预测模型，称为响应模型（responsemodel），即预测用户看到商品（Treatment）后点击（购买）的概率。
xiedelong·2023-01-14 09:56

数据探索性分析的基础介绍

数据探索性分析的基础介绍导读：当我们拿到数据之后，总是会因某些原因，加速对数据的使用，希望能够快速的产出成果，待回头检查发现，对数据情况的不尽了解，将有可能违背预测模型的一些重要的统计假设，比如要求变量的正态分布
Tchaiklove·2023-01-14 06:20

基于萤火虫算法优化的BP神经网络预测模型附Matlab代码

✅作者简介：热爱科研的Matlab仿真开发者，修心和技术同步精进，matlab项目合作可私信。个人主页：Matlab科研工作室个人信条：格物致知。更多Matlab仿真内容点击智能优化算法神经网络预测雷达通信
Matlab科研工作室·2023-01-14 00:30

分类预测 | Python实现CNN-KELM卷积核极限学习机分类预测(图像分类)

卷积核极限学习机分类预测(图像分类)基本描述模型描述程序设计参考资料基本描述Python实现CNN-KELM卷积核极限学习机分类预测(图像分类)模型描述极限学习机算法由于比传统机器学习方法拥有更快的训练速度，近来也被应用于预测模型中
机器学习之心·2023-01-13 17:20

分类预测 | Python实现CNN-SVM卷积支持向量机多特征数据分类预测

卷积支持向量机多特征数据分类预测目录分类预测|Python实现CNN-SVM卷积支持向量机多特征数据分类预测基本描述模型描述程序设计参考资料基本描述Python实现CNN-SVM卷积支持向量机多特征数据分类预测模型描述基于数据驱动的机器学习方法特征进行分类识别算法有
机器学习之心·2023-01-13 17:20

鲸鱼算法(WOA)优化xgboost的分类预测模型，多输入单输出模型，WOA-xgboost分类预测。

%%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%%添加路径addpath('xgboost_toolbox\')%%读取数据res=xlsread('数据集.xlsx');%%划分训练集和测试集%num_dim=size(res,2)-1;%特征维度num_class=length(unique(res(:,end)));%
关注：智能算法及其模型预测·2023-01-13 16:33

利用鲸鱼优化算法WOA对LSTM的学习率等参数进行优化，然后做多特征输入单个因变量输入的拟合预测模型，同时利用WOA-LSTM实现对未来数据的预测研究

利用鲸鱼优化算法WOA对LSTM的学习率等参数进行优化，然后做多特征输入单个因变量输入的拟合预测模型，同时利用WOA-LSTM实现对未来数据的预测研究。程序内注释详细，直接替换数据里可以用。
「已注销」·2023-01-13 16:31
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