肝炎预测模型

【ML】基于机器学习的心脏病预测研究(附代码和数据集，逻辑回归模型)

如果我们可以通过提取人体相关的指标（既往病史、家族病史、血压情况、血糖情况等等），通过数据挖掘方式来分析不同特征对于心脏病的影响，或者建立电子病历，收集数据集并建预测模型，将对预防心脏病起到至关重要的作用
机器不学习我学习·2022-12-06 08:48

一篇五分生信临床模型预测文章代码复现——Figure 4-6 临床模型构建（六）

本专栏目录如下：Figure1：差异表达基因及预后基因筛选(图片仅供参考)Figure2.生存分析，箱线图表达改变分析（图片仅供参考）Figure3.基因富集分析（图片仅供参考）Figure4.构建临床预测模型
楷然教你学生信·2022-12-06 06:53

神经网络建模的基本思想,神经网络建模思路导图

如何建立bp神经网络预测模型。
普通网友·2022-12-05 20:25

利用粒子群算法PSO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

利用粒子群算法PSO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，要求matlab版本2020及以上ID:6960671301506457
「已注销」·2022-12-05 20:51

数学建模之预测方法总结与案例

七大预测模型名称适用范围优点缺点案例微分方程模型适用于基于相关原理的因果预测模型，大多是物理或几何方面的典型问题，假设条件，用数学符号表示规律，列出方程，求解的结果就是问题的答案。
零碎@流年絮语·2022-12-05 18:19

数学建模方法总结

改良的遗传算法对于分类问题：有支持向量机SVM，聚类分析，主成分分析法，判别分析，典型相关分析对于评价问题：有理想解法，模糊综合评判法，数据包络分析法，灰色关联分析法，秩和比综合评价法对于预测问题：有微分方程模型，灰色预测模型
数模ok·2022-12-05 18:07

2022-2-14至2022-2-19周报

第二部分为实现房价预测模型。工程项目包含两个部分，第一部分为调试与配置大数据虚拟机，所有功能包括Hadoop框架、HBase、ElasticSearch等均测试成功。第二部分为ASP.NET
-Emmie·2022-12-05 17:55

arma模型_互助问答第349期：关于ARMA预测模型的问题

关于ARMA预测模型的问题尊敬的老师：您好！最近我在做一个ARMA预测模型，但是在相关图的结束判断上不知如何判断，相关图如下：因为原序列有单位根，一阶差分通过检验不存在单位根，上图是一阶差分的相关图。
weixin_39568706·2022-12-05 16:59

【负荷预测】基于双向LSTM模型进行电力需求预测（Matlab代码实现）

⭐️⭐️⭐️本文目录如下：⛳️⛳️⛳️目录1概述2预测模型原理3运行结果4参考文献5Matlab代码实现1概述电力系统负荷预测可对未来一段时间的电力需求进行估计，从而根据负荷预测结果来安排机组组合计划、
电气辅导帮·2022-12-05 16:14

NNDL 实验七 循环神经网络（3）LSTM的记忆能力实验

文章目录前言一、6.3LSTM的记忆能力实验6.3.1模型构建6.3.1.1LSTM层6.3.1.2模型汇总6.3.2模型训练6.3.2.1训练指定长度的数字预测模型6.3.2.2多组训练6.3.2.3
别被打脸·2022-12-05 15:51

A Unified Model for Opinion Target Extraction and Target Sentiment Prediction(20.11.17)

AUnifiedModelforOpinionTargetExtractionandTargetSentimentPrediction一种统一的意见目标提取和目标情感预测模型AbstractTarget-basedsentimentanalysisinvolvesopiniontargetextractionandtargetsentimentclassification
fuchengguo666·2022-12-05 15:46

bp神经网络预测模型实例,bp神经网络模型结构图

BP神经网络的核心问题是什么?其优缺点有哪些?人工神经网络,是一种旨在模仿人脑结构及其功能的信息处理系统,就是使用人工神经网络方法实现模式识别.可处理一些环境信息十分复杂,背景知识不清楚,推理规则不明确的问题,神经网络方法允许样品有较大的缺损和畸变.神经网络的类型很多,建立神经网络模型时,根据研究对象的特点,可以考虑不同的神经网络模型.前馈型BP网络,即误差逆传播神经网络是最常用,最流行的神经网络
普通网友·2022-12-05 14:20

NNDL 实验七 循环神经网络（3）LSTM的记忆能力实验

文章目录6.3LSTM的记忆能力实验6.3.1模型构建6.3.1.1LSTM层6.3.1.2模型汇总6.3.2模型训练6.3.2.1训练指定长度的数字预测模型6.3.2.2多组训练6.3.2.3损失曲线展示
辰 希·2022-12-05 13:53

NNDL 实验七 循环神经网络（3）LSTM的记忆能力实验

目录6.3LSTM的记忆能力实验6.3.1模型构建6.3.1.1LSTM层6.3.1.2模型汇总6.3.2模型训练6.3.2.1训练指定长度的数字预测模型6.3.2.2多组训练6.3.2.3损失曲线展示
冰冻胖头鱼·2022-12-05 13:14

翻译：MICE 算法

:FastImputationwithRandomForestsinPython链式方程的多重插补（MICE，MultipleImputationbyChainedEquations）通过一系列迭代的预测模型来
悦光阴·2022-12-05 12:26

手把手教你Excel构建数据分析预测模型！

下面是一个教程，介绍如何在Excel中构建线性回归模型以及如何解释结果Excel真的能构建预测模型？这通常是我提起这个话题时的第一反应。
数据不吹牛·2022-12-05 12:32

NNDL 实验七 循环神经网络（3）LSTM的记忆能力实验

目录6.3LSTM的记忆能力实验6.3.1模型构建6.3.1.1LSTM层6.3.1.2模型汇总6.3.2模型训练6.3.2.1训练指定长度的数字预测模型6.3.2.2多组训练6.3.2.3损失曲线展示
五元钱·2022-12-05 10:26

NNDL 实验七 循环神经网络（3）LSTM的记忆能力实验

目录6.3LSTM的记忆能力实验6.3.1模型构建6.3.1.1LSTM层6.3.1.2模型汇总6.3.2模型训练6.3.2.1训练指定长度的数字预测模型6.3.2.2多组训练6.3.2.3损失曲线展示
Persevere~~~·2022-12-05 09:12

用matlab实现灰色预测gm11模型,用MATLAB实现灰色预测GM11模型

CollegeJun．2008用MATLAB实现灰色预测GM(1，1)模型唐丽芳1，贾冬青2，盂庆鹏2(1．沧州师范专科学校，河北沧州06100l；2．河北工程技术高等专科学校，河北沧州061001)摘要：在分析灰色预测模型基本原理的基础上
迦勒底搞事先锋·2022-12-05 09:47

神经网络控制与matlab仿真,matlab神经网络预测模型

matlab神经网络43个案例分析第十七章基于SVM的信息粒化运行问题代码你修改过吗，没有修改过、用的又是原版的SVMLIM工具箱的话，运行应该是无错的，因为所有的案例代码都经过校正。维数不一致，可能是指low_predict和Low'的维度不一致，或者是error矩阵的维数设置错了。SVM的主要思想可以概括为两点：⑴它是针对线性可分情况进行分析，对于线性不可分的情况，通过使用非线性映射算法将低维
普通网友·2022-12-05 09:46

matlab神经网络43个案例PDF,matlab神经网络预测模型

MATLAB神经网络30个案例分析的图书目录第1章P神经网络的数据分类——语音特征信号分类第2章BP神经网络的非线性系统建模——非线性函数拟合第3章遗传算法优化BP神经网络——非线性函数拟合第4章神经网络遗传算法函数极值寻优——非线性函数极值寻优第5章基于BP_Adaboost的强分类器设计——公司财务预警建模第6章PID神经元网络解耦控制算法——多变量系统控制第7章RBF网络的回归——非线性函数
普通网友·2022-12-05 09:13

bp神经网络原理 实现过程,bp神经网络的应用案例

如何建立bp神经网络预测模型。
普通网友·2022-12-05 08:59

Python 实现不平衡采样 | SMOTE，Tomek Link，SMOTETomek 综合采样

本文将基于不平衡数据，使用Python进行反欺诈模型数据分析实战，模拟分类预测模型中因变量分类出现不平衡时该如何解决，具体的案例应用场景除反欺诈外，还有客户违约和疾病检测等。
萝 卜·2022-12-05 00:22

NNDL 实验七 循环神经网络（3）LSTM的记忆能力实验

目录6.3LSTM的记忆能力实验6.3.1模型构建6.3.1.1LSTM层6.3.2模型训练6.3.2.1训练指定长度的数字预测模型6.3.2.2多组训练6.3.2.3损失曲线展示【思考题1】LSTM与
乳酸蔓越莓吐司·2022-12-04 21:40

基于BiGRU-Attention网络的 新型冠状病毒肺炎疫情预测学习记录

**摘要：**对新型冠状病毒肺炎疫情的准确预测能为疫情防控政策的制定提供重要依据，为此提出基于双向门控循环单元（ＢｉＧＲＵ）和注意力机制（ＡｔｔｅｎｔｉｏｎＭｅｃｈａｎｉｓｍ）的预测模型。
彭祥.·2022-12-04 16:45

基于机器学习的新冠疫情预测模型

目录一、预测确诊患者数量的机器学习算法1.最小二乘准则（LSE）预测2.长短期记忆神经网络（LSTM）预测二、基于机器学习的新冠肺炎与流感鉴别三、总结一、预测确诊患者数量的机器学习算法1.最小二乘准则（LSE）预测可以利用回归算法对确诊患者进行预测，有线性回归和非线性回归，根据SIR模型等一般的疫情传播模型。S类，易感者，指未得病者；I类，感病者，指染上传染病的人；R类，康复者，指被隔离或因病愈而
bit_100·2022-12-04 16:15

NNDL 实验七 循环神经网络（3）LSTM的记忆能力实验

文章目录6.3LSTM的记忆能力实验6.3.1模型构建6.3.1.1LSTM层6.3.1.2模型汇总6.3.2模型训练6.3.2.1训练指定长度的数字预测模型6.3.2.2多组训练6.3.2.3损失曲线展示
plum-blossom·2022-12-04 14:41

特征工程之数据预处理（笔记）

特征工程的目的：去除原数据中的杂项和冗余，设计更高效的特征以刻画要求解的问题和预测模型之间的关系。特征工程的重要性：1.特征越好，灵活性越强。
张五儿·2022-12-04 12:03

大数据精准营销（五）

文章目录前言事实类标签构建关键词匹配分组聚合规则类标签构建从事实类标签进行延伸RFM模型预测类标签构建特征提取特征处理训练集和测试集预测模型：逻辑回归文本类标签构建文本标签的提取方法描绘用户画像前言上一节已经完成了该精准营销的项目
PqqqqqqY·2022-12-04 10:55

NNDL 实验七 循环神经网络（3）LSTM的记忆能力实验

目录6.3.1模型构建6.3.1.1LSTM层6.3.1.2模型汇总6.3.2模型训练6.3.2.1训练指定长度的数字预测模型6.3.2.2多组训练6.3.2.3损失曲线展示6.3.2.3损失曲线展示【
AI-2 刘子豪·2022-12-04 09:13

神经网络与深度学习（七）循环神经网络（3）LSTM的记忆能力实验

目录6.3LSTM的记忆能力实验6.3.1模型构建6.3.1.1LSTM层6.3.1.2模型汇总6.3.2模型训练6.3.2.1训练指定长度的数字预测模型6.3.2.2多组训练6.3.2.3损失曲线展示
红肚兜·2022-12-04 09:58

NNDL 实验七 循环神经网络（3）LSTM的记忆能力实验

目录6.3LSTM的记忆能力实验6.3.1模型构建6.3.1.1LSTM层6.3.1.2模型汇总6.3.2模型训练6.3.2.1训练指定长度的数字预测模型6.3.2.2多组训练6.3.2.3损失曲线展示
HBU_fangerfang·2022-12-04 09:27

会员流失预测模型+会员特征分析模型+营销响应预测模型

会员流失预测模型常见的属于流失的状态定义示例：·会员已经退订公司的促销活动；·会员打电话要求将自己的信息加入通知黑名单；·会员已经连续6个月没有登录过网站；·针对会员发送的关怀激励活动中没有任何有效反馈和互动
杬豆咖·2022-12-04 08:22

永磁同步电机模型预测控制（PMSM-MPC）Simulink仿真教程

联系weixin：shadowknight007目录模型预测控制原理MPC的发展由来MPC的框架分类MPC的基本原理1.预测模型2.价值函数3.滚动优化MPC存在的问题即发
海边的卡夫卡工程师·2022-12-04 08:37

加热炉钢坯出炉温度PCA-BP的预测模型研究

加热炉钢坯出炉温度PCA-BP的预测模型研究_杨铮摘要针对影响钢坯出炉温度因素之间存在高度非线性、数据冗余等特征。
智能.优化.控制.自动化·2022-12-04 07:10

基于SVM支持向量机的多输入多输出预测模型（第二篇）

多输入多输出只需要将x1、x2、（y1与y2）这四个变量进行归一化即可，尽量不要变动其它数据，以免引入误差。这里为什么不对x1与x2一起做归一化操作，因为反归一化用不到它们，x1与x2也可以一起做归一化。|采用mapminmax函数做一维归一化时，应注意数据格式，格式是行向量，列向量需要转置一下才能完成归一化，matlab中mapminmax函数的缺点是输入一维行向量数据，输出不报错。这就造成你做
智能.优化.控制.自动化·2022-12-04 07:55

基于SVM支持向量机的多输入单输出预测模型（第一篇）

多输入单输出输入数据归一化问题，我们经常将输入数据全部归一化，其实归一化的目的是通过某种方法限制在一定范围内。一般限定在[01]、[-11]之间，首先我们先看数据格式：|其实只需要将x1、x2、y这三个变量进行归一化即可，尽量不要变动其它数据，以免引入误差。采用mapminmax函数做一维归一化时，应注意数据格式，格式是行向量，列向量需要转置一下才能完成归一化，matlab中mapminmax函数
智能.优化.控制.自动化·2022-12-04 07:25

回归预测 | MATLAB实现基于RF随机森林的用水量预测(多因素、多指标)

多因素、多指标)目录回归预测|MATLAB实现基于RF随机森林的用水量预测(多因素、多指标)预测效果基本介绍模型原理程序设计参考资料预测效果基本介绍将随机森林回归原理应用到了预测领域，构建了基于随机森林的预测模型
机器学习之心·2022-12-04 06:02

准确率precision与召回率recall详解

AUC可以综合衡量一个预测模型的好坏，这一个指标综合了preci
Bymyself.kk·2022-12-04 02:03

Bias and Variance

中比较重要的两个概念及他们的关系，之前说到过过拟合问题，过拟合问题可以这样理解，由于我只是为了目标cost函数最小而选用比较复杂的模型来拟合，来达到每个点基本都是完全预测正确这样的一个效果，但是问题来了，这样的预测模型好不好
记忆星空·2022-12-03 22:16

灰狼算法(GWO)优化xgboost的分类预测模型，多输入单输出模型，GWO-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)));%
洋洋43916303·2022-12-03 18:41

麻雀算法(SSA)优化xgboost的分类预测模型，多输入单输出模型，SSA-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)));%
洋洋43916303·2022-12-03 18:06

NNDL 实验七 循环神经网络（3）LSTM的记忆能力实验

（选做）6.3.2模型训练6.3.2.1训练指定长度的数字预测模型6.3.2.3损失曲线展示6.3.3模型评价6.3.3.1在测试集上进行模型评价6.3.3.2模型在不同长度的数据集上的准确率变化图6.3.3.3LSTM
刘先生TT·2022-12-03 17:30

小波神经网络模型matlab,神经网络预测模型优点

什么是“小波神经网络”？能干什么用呀小波神经网络（Wavelet Neural Network， WNN）是在小波分析研究获得突破的基础上提出的一种人工神经网络。它是基于小波分析理论以及小波变换所构造的一种分层的、多分辨率的新型人工神经网络模型。 即用非线性小波基取代了通常的非线性Sigmoid 函数，其信号表述是通过将所选取的小波基进行线性叠加来表现的。它避免了BP 神经网络结构设计的盲目性和局
快乐的小荣荣·2022-12-03 14:27

记录一下比较完整的BP神经网络预测模型

12行如下（其实只用了第2，3行数据（年，月），第5行数据（月温度值），第七行（年/月））（用第七行是因为想要x轴显示为'年/月'格式的日期）所用代码如下：%%matlab编程实现的BP神经网络时间序列预测模型
weixin_53355440·2022-12-03 14:56

1.2 无监督学习和强化学习

1.2无监督学习和强化学习无监督学习定义无监督学习与监督学习的区别相关概念流程图强化学习无监督学习定义无监督学习(UnsupervisedLearning）是指从无标注数据中学习预测模型的机器学习问题，
是我樂樂呀·2022-12-03 12:08

模型预测控制算法（MPC算法）底层逻辑

目录MPC算法的基本原理详细解析预测模型中需要注意的点滚动优化需要注意的点构造目标函数约束部分约束部分举例说明复盘总结MPC算法的基本原理MPC的基本原理可以分为三个步骤：预测模型、滚动优化、反馈校正（
Jeossirey·2022-12-03 12:30

Python使用GARCH，EGARCH，GJR-GARCH模型和蒙特卡洛模拟进行股价预测|附代码数据

然而，数据的非线性和非平稳性使得开发预测模型成为一项复杂而具有挑战性的任务在本文中，我将解释如何将GARCH，EGARCH和GJR-GARCH模型与Monte-Carlo模拟结合使用，以建立有效的预测模型
·2022-12-03 12:19

多元时间序列特征工程的指南

大多数预测模型都是基于自回归的。这相当于解决了一个监督学习回归任务。该序列的未来值是
·2022-12-03 11:14

NNDL 实验七 循环神经网络（3）LSTM的记忆能力实验

NNDL实验七循环神经网络（3）LSTM的记忆能力实验6.3LSTM的记忆能力实验6.3.1模型构建6.3.1.1LSTM层6.3.2模型训练6.3.2.1训练指定长度的数字预测模型6.3.2.2多组训练
笼子里的薛定谔·2022-12-03 11:33
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