预测模型第25页

手写数字识别之联邦学习

例如，FL已用于训练移动键盘的预测模型，而无需将敏感的打字数据上传到服务器。在本教程中，我们使用经典的MNIST手写数字识别为示例介绍的联邦学

baidu_35560935·2023-01-12 06:06

备战数学建模43-决策树&随机森林&Logistic模型(攻坚站7)

在机器学习中，决策树是一个预测模型，他代表的是对象属性与对象值之间的一种映射关系。Entropy=系统的凌乱程度，使用算法ID3,C4.5和C5.0生成

nuist__NJUPT·2023-01-12 00:56

机器学习算法_MATLAB机器学习：机器学习算法的分类

(1)监督学习:这类算法根据一系列样本(每个样本的输入有对应的输出)的观测结果建立从输入到输出的映射关系,最终构建一个预测模型。

weixin_39803552·2023-01-11 20:59

matlab gradient_MATLAB机器学习：机器学习算法的分类

(1)监督学习:这类算法根据一系列样本(每个样本的输入有对应的输出)的观测结果建立从输入到输出的映射关系,最终构建一个预测模型。

weixin_39770592·2023-01-11 20:59

机器学习入门：逻辑回归-2

实验时长：45分钟主要步骤：加载iris数据集读取对应的标签和特征将标签值从string映射整数型对特征做标准化和映射多项式特征集模型创建模型的预测模型评估结果展示2、

奔腾游子·2023-01-11 19:15

大数据分析案例-基于决策树算法构建员工离职预测模型

‍♂️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项目说明2.2数据说明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数据预处理4.3探索性数据分析4.3.1.分析满意度与离职的关系4.3.2分析考核得分与离职的关系4.3.3分析工程数量与离职的关系4.3

艾派森·2023-01-11 17:56

时空角怎么理解_【时空序列预测第九篇】时空序列预测模型之轨迹GRU

前言最近忙，抽出时间把之前零零碎碎差一点搞定的文章拿出来分享下。原创不易，觉得好可以点赞，帮忙转发，对我的认可，我会更有动力去给大家带来优质的知识。一、AddressNIPS2016年的一篇paper，施博士大作。这篇paper虽然和我前几篇比起来稍微有些古老，本来应该讲完convLSTM紧接着就讲轨迹GRU得，因为两篇算是一个工作的不断延申，但是因为种种原因吧，今天才下笔，但是我感觉无论如何这篇

weixin_42114046·2023-01-11 13:20

CVPR2022论文速览--Vehicle trajectory prediction works, but not everywhere

车辆轨迹预测有效，但并非无处不在原文链接[2112.03909]Vehicletrajectorypredictionworks,butnoteverywhere(arxiv.org)研究背景现有预测模型无法推广到新的场景中

UnicornH!XD·2023-01-11 13:16

PyTorch与Paddle映射表

X2Paddle介绍X2Paddle致力于帮助其它主流深度学习框架开发者快速迁移至飞桨框架，目前提供三大功能预测模型转换支持Caffe/TensorFlow/ONNX/PyTorch

心无旁骛~·2023-01-11 08:12

sklearn中的数据预处理和特征工程

数据预处理的目的是让数据适应模型，匹配模型的需求特征工程：将原始数据转换为更能代表预测模型的潜在问题的特征的过程，可以通过挑选最相关的特征，提取特征以及创造特征来实现。

momokofly·2023-01-11 07:48

Yolov3模型使用教程

文章目录前言一、训练模型1.修改类别文件2.放入打标好的图片、xml文件和voc2yolo3.py文件3.修改init.py配置文件4.开始训练二、预测模型1.修改类别文件,放入训练好的模型2.放入要预测的图片

Youcai Zhang·2023-01-11 01:48

paper：DeepAR: Probabilistic forecasting with autoregressive recurrent networks DeepAR模型

DeeparDeepar与普通的时序预测模型最大的不同就在于，其预测输出的是一个概率分布，而不是一个单一的值，其假设输出是一个高斯分布理论讲解其也是一个encoder-decoder模型，其中encoder

David_7788·2023-01-10 16:47

机器学习基础：模型集成/集成学习

目录1.什么是集成学习1.1分类器集成的结果1.2构造基分类器的三种方法1.3多个基分类器如何进行分类2.分析预测模型的泛化误差3.分类器集成方法3.1装袋法Bagging（实例操作）3.2随机森林法RandomForest

小羊和小何·2023-01-10 13:10

对MPC原理和公式进行通俗解释及MATLAB代码实现

预测模型：滚动优化：反馈矫正：约束：控制时域：预测时域：模型预测控制：三、MPC数学公式推导公式推导部分四、MPC代码实现MPC_test.mPrediction.mMPC_Matrices.m一、引言

某只旺仔·2023-01-10 12:12

cnn-lstm介绍（2）

根据CNN和LSTM股票预测模型的特点建立了基于CNN的LSTM模型-e模型结构示意图如图1所示，主要结构为CNN和LSTM，包括输入层、一维卷积层、池层、LSTM隐藏层和全隐层,连接层。2.CNN。

不觉云·2023-01-10 11:01

机器学习10大经典算法

1、C4.5机器学习中，决策树是一个预测模型；他代表的是对象属性与对象值之间的一种映射关系。

M晨曦启明M·2023-01-10 09:49

机器学习十大经典算法

1、C4.5机器学习中，决策树是一个预测模型；他代表的是对象属性与对象值之间的一种映射关系。

qq_31646529·2023-01-10 09:19

机器学习十大算法

附加一个不错的链接：http://www.ctocio.com/hotnews/15919.html1、C4.5机器学习中，决策树是一个预测模型；他代表的是对象属性与对象值之间的一种映射关系。

liuyu1942·2023-01-10 09:18

游戏流失预测模型中的P值，R值

建立流失玩家预测模型之初，对于P值和F值不是非常理解，后来随着模型的建立，清楚了P值和F值的意义，结合实际业务，对这两个值进行权衡。P值，英文为precision，准确率。

碧空之戈·2023-01-10 08:17

机器学习概述

训练是指使用数据了解用户习惯，并不断完善预测模型，而预测模型则可以对未知的数据进行预测并回答一系列问题。

Chloe-Hao·2023-01-09 14:58

数据挖掘与数据分析（四）—— 预处理理论（1） —— 特征工程 Feature Engineering

“数据和特征决定了机器学习的上限，而模型和算法只是逼近这个上限而已”当你想要你的预测模型性能达到最佳时，你要做的不仅是要选取最好的算法，还要尽可能的从原始数据中获取更多的信息，为预测模型得到更好的数据。

hxxjxw·2023-01-09 12:57

美赛 1：微分方程（建模篇）

微分方程第一节微分方程的概念第二节可分离变量的微分方程第三节齐次方程第四节一阶线性微分方程第五节可降阶的高阶微分方程第六节高阶线性微分方程第七节常系数齐次线性微分方程第八节常系数非齐次线性微分方程第九节欧拉方程第十节常系数线性微分方程组解法举例三、微分方程建模概述四、微分方程模型1.人口预测模型

Destiny坠明·2023-01-09 08:59

GCN-GAN：加权动态网络的非线性时序链路预测模型

1文章信息《GCN-GAN:ANon-linearTemporalLinkPredictionModelforWeightedDynamicNetworks》。北京大学电子与计算机工程学院，网络与通信研究中心，鹏程实验室，未来网络理论实验室，2012华为技术有限公司实验室，中国科学院深圳先进技术研究院发表的一篇文章。2摘要在本文中，我们将各种网络系统的动态预测问题(例如，移动性、流量和拓扑的预测)

当交通遇上机器学习·2023-01-09 06:29

一种使用 GRU、LSTM 和 bi-LSTM 机器学习算法的新型加密货币价格预测模型

本文翻译自ANovelCryptocurrencyPricePredictionModelUsingGRU,LSTMandbi-LSTMMachineLearningAlgorithms，作者MohammadJ.HamayelandAmaniYousefOwda，期刊名为AIAI|FreeFull-Text|ANovelCryptocurrencyPricePredictionModelUsing

刘元职业车队·2023-01-09 06:18

Task05 模型的建立与评估

那么分析的第一步就是建模，搭建一个预测模型或者其他模型；我们从这个模型的到结果之后，我们要分析我的模型是不是足够的可靠，那我们

Echo_nanana·2023-01-09 03:15

python 时间序列prophet 模型分析_时间序列预测模型Prophet[Facebook]

ForecastingatScaleAbstract预测是十分常见的数据科学任务，可用于企业的容量规划，目标设定，异常检测等。当时间序列多种多样并且缺少专家经验时，时间序列预测就变得尤其困难。本文提出了一种具有可解释参数的模块化回归模型。Introduction图1总结了用于大规模商业预测的"analyst-in-the-loop"方法。首先用具有参数可解释性的模型对时间序列进行建模[Modeli

weixin_39595085·2023-01-09 01:02

【阶段三】Python机器学习08篇：机器学习项目实战：决策树分类模型

下图所示为一个典型的决策树模型——员工离职预测模型的简单演示。

胖哥真不错·2023-01-08 13:01

Python时间序列预测，458页pdf手把手教你实战时序建模

从数据中的基于时间的模式构建预测模型。掌握统计模型，包括时间序列预测的新的深度学习方法。Python中的时间序列预测将教你从基于时间的数据构建强大的预测模型。

Evan-yzh·2023-01-08 11:30

lstm预测模型_Python实现多变量序列堆叠式LSTM模型，并实现未来多时刻预测

大家好，欢迎关注我的CSDN博客，我是【沂水寒城】，搜索https://yishuihancheng.blog.csdn.net即可查看我的博客专栏文章，谢谢在时间序列相关的很多建模工作中，LSTM模型是经常会使用到的，从提出到现在LSTM模型已经有了很多的扩展、变种和应用，今天我们简单地实现基于LSTM模型来对多个变量的数据进行建模预测，在简单地预测中只能做单步预测，这里实现了多步的预测分析。具

乔安娜Joanna·2023-01-08 10:48

lstm预测模型_使用LSTM预测股票价格

在本文中，我们将使用神经网络，特别是LSTM模型来预测时间序列数据的行为。需要解决的问题是经典的股市预测。所有使用的数据和代码都可以私信我。虽然这是一个老问题，但直到今天仍未解决。事实很简单：股价是由几个因素决定的，历史股价只是其中的一小部分。因此，预测价格行为是一个非常棘手的问题。摘要首先，我将介绍一些数据可视化的数据集。然后，我将简要讨论使用移动平均算法预测股票市场行为的难易程度及其局限性。接

型爷·2023-01-08 10:17

lstm时间序列预测模型_时间序列-LSTM模型

lstm时间序列预测模型时间序列-LSTM模型(TimeSeries-LSTMModel)Now,wearefamiliarwithstatisticalmodellingontimeseries,butmachinelearningisalltheragerightnow

cunzai1985·2023-01-08 10:40

机器学习常见问题

特征工程（FeatureEngineering）特征工程是将原始数据转化成更好的表达问题本质的特征的过程，使得将这些特征运用到预测模型中能提高对不可见数据的模型预测精度。

回想sy·2023-01-08 10:25

9个时间序列交叉验证方法的介绍和对比

评估性能对预测模型的开发至关重要。交叉验证是一种流行的技术。但是在处理时间序列时，应该确保交叉验证处理了数据的时间依赖性质。在之前的文章中，我们也做过相应的介绍。

·2023-01-08 10:34

机器学习——交叉验证（留一法、自助法）

它主要用于预测，我们可以用它来评估预测模型在实践中的准确度。准确来说：叫擦很严重就是来来回回反复的对模型进行刷新，最后得到的模型评估结果就是这K次验证的均值fromsklearn.model_sel

Tomorrowave·2023-01-07 15:44

模型效果评估指标（ROC、AUC/KS、Lift、PSI）

预测模型评估指标的本质是从模型预测结果出发来度量模型性能优劣的，如分类模型从混淆矩阵中得到各种不同的性能指标，回归模型直接从预测结果与真实结果的偏差角度进行分析。

Tao_666·2023-01-07 15:42

特征工程(文本特征提取CountVectorizer、TF-IDF 分词jieba、归一化、标准化 )、python示例

特征工程是什么特征工程是将原始数据转换为更好地代表预测模型的潜在问题的特征的过程，从而提高了模型对未知数据预测的准确性如把一段文字转化为矩阵：数据的特征抽取sklearn特征抽取APIsklearn.feature_extraction

weixin_961876584·2023-01-07 15:10

数据分析——统计学多指标统计方法

pan.baidu.com/s/1ogCfSwcNvxlJXPhPzeHlGQ提取码:qs3d；分析的目的：区分有监督分析和无监督分析1、有因变量，则建立有监督模型；1）因变量为连续变量（建立的模型称为回归预测模型

huangyiting1990·2023-01-07 14:24

python数据分析--综合案例3

数据来源：泰坦尼克逃生数据知识点：特征处理和随机森林预测主要内容：缺失值处理1.对Embarked字段直接用众数填充2.对船票Fare字段用均值填充3.建立预测模型，填充年龄Age字段不同特征字段的处理

XY_0111·2023-01-07 14:30

python 多分类预测模型_基于scikit-learn机器学习库的分类预测

摘要：在Python中如何使用scikit-learn模型对分类、回归进行预测？本文简述了其实现原理和代码实现。一旦你在scikit-learn中选择好机器学习模型，就可以用它来预测新的数据实例。初学者经常会有这样的疑问：如何在scikit-learn中用我自己的模型进行预测？在本教程中，你将会发现如何在Python的机器学习库scikit-learn中使用机器学习模型进行分类和回归预测。文章结构

绝不认输绝不认输·2023-01-07 12:33

手把手实操系列|贷中逾期风险预测模型开发流程(上)

本文以小额信贷分期产品为例，介绍B卡中逾期风险预测模型(下面以B卡代称)的开发流程。本次整体的内容框架如下，我们更会在知识星球上为大家提供本次

番茄风控·2023-01-07 12:23

个人征信预测

个人征信预测--数据分析项目报一、项目概述通过脱敏的现有数据，如：用户基本身份信息，消费行为，银行还款等，进行数据处理特征，选取并建立逾期预测模型，预测用户是否会逾期还款。

你的微光·2023-01-07 12:52

浙江工商大学金融作业报告加代码

对于股票的风险，现实中需要一个精准的预测模型，来防范股票的风险。1引言1.1研究背景我国资本市场有40万亿的股票、80万亿规模的债券，投资者涵盖商业银行、券商、保险、基金及散户。

Mrrunsen·2023-01-07 12:18

python平稳性检验_Python中非平稳时间序列的处理

首先，如果我们希望预测模型工作得很好，使时间序列平稳是关键。为什么？

weixin_39940344·2023-01-07 11:54

PaddlePaddle——在X86的Ubuntu18.04中基于C++部署Paddle Inference GPU预测库（2.1.1）

PaddlePaddle1.直接下载编译好的Ｃ++预测库二、测试PaddleInference1.环境准备2.配置Paddleinference预测库3.配置路径常用组件路径配置tensorRT库文件４.测试跑通GPU预测模型一

Irving.Gao·2023-01-07 07:39

deepLearning-Logistic Regression 逻辑回归单元

这里给出个人理解的定义：神经网络就是由输入，多个层级的隐藏层，输出组成的预测模型。可以通过一个训练组进行训练，测试组进行测

OneForPlus·2023-01-07 07:31

时间序列预测

需要明确一点的是，与回归分析预测模型不同，时间序列模型依赖于数值在时间上的先后顺序

VachelHu·2023-01-07 04:07

Informer：改进Transformer的长序列时序预测模型

Informer：改进Transformer的长序列时序预测模型Submittedon14Dec2020(v1),lastrevised28Mar2021(thisversion,v3)关注人工智能学术前沿回复

人工智能学术前沿（真)·2023-01-06 21:17

6.2 统计学分析方法

统计学分析方法1.多变量分析方法的选择1.1有因变量，建立有监督模型1.1.1回归预测模型1.1.2分类预测模型1.2无因变量，建立无监督模型1.3其他分析2.相关分析2.1不同变量类型的相关系数2.2

adamlay·2023-01-06 20:04

机器学习之模型融合（Stacking、Blending。。。。)

+pren)/n加权平均法：加权平均法一般根据之前预测模型的准确率，进行加权融合，将准确性高的模型赋予更高的权重。pre=0.3*pre1+0.3*

莱维贝贝、·2023-01-06 20:19

跟我一起学scikit-learn16：线性回归算法

本章首先从最简单的单变量线性回归算法开始介绍，然后介绍了多变量线性回归算法，其中成本函数以及梯度下降算法的推导过程会用到部分线性代数和偏导数；接着重点介绍了梯度下降算法的求解步骤以及性能优化方面的内容；最后通过一个房价预测模型

金字塔下的小蜗牛·2023-01-06 11:19

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