Arima时序预测

投资的时间布局

虽然在做这些配置的时候，我们会对未来的情景进行考量和预测，但这依然是资源在空间上的配置，因为这时候所有支撑我们决策的信息都是属于当下和过往的，我们没有任何未来的信息。
马烈视界·2024-01-29 09:13

RNN预测下一句文本简单示例

根据句子前半句的内容推理出后半部分的内容，这样的任务可以使用循环的方式来实现。RNN（RecurrentNeuralNetwork，循环神经网络）是一种用于处理序列数据的强大神经网络模型。与传统的前馈神经网络不同，RNN能够通过其循环结构捕获序列内部的时间依赖性或顺序信息。在RNN中，每个时间步（timestep）的隐藏状态不仅取决于当前输入，还与上一时间步的隐藏状态有关。这种递归特性使得网络能记
木下瞳·2024-01-29 08:43

利用“bert模型”预测英语“完形填空”答案

被课程大作业逼着学习了解了一下bert，转念一想，这不是正好用来解答英语完形填空作业吗，因此有了以下代码：首先我们导入会用到的库啊，pytorch_pretrained_bert这个库我是第一次用啊，需要去pipinstall或者condainstall：importnumpyasnpimporttorchfrompytorch_pretrained_bertimportBertTokenizer
野生的野蛮人·2024-01-29 08:41

BERT各个场景实例代码

https://xw.qq.com/cmsid/20210211A09EA700BERT中文任务实战(文本分类、预测下一句)踩坑记录https://blog.csdn.net/whuty1304/article
火星种萝卜·2024-01-29 08:40

机器学习_集成学习之Stacking/Blending(以预测结果作为新特征)

文章目录Stacking算法Blending算法集成学习的确强大，从普通的决策树、树的聚合，到随机森林，再到各种Boosting算法，很长见识。然而这些大多是基于同一种机器学习算法的集成，而且基本都是在集成决策树。我的问题是，能不能集成不同类型的机器学习算法，比如随机森林、神经网络、逻辑回归、AdaBoost等，然后优中选优，以进一步提升性能。集成学习分为两大类同质集成，就是基模型都是通过一个基础
you_are_my_sunshine*·2024-01-29 08:00

机器学习_集成学习之偏差和方差

文章目录介绍偏差和方差——机器学习性能优化的风向标目标：降低偏差与方差数据集大小对偏差和方差的影响预测空间的变化带来偏差和方差的变化介绍集成学习，就是机器学习里面的协同作战。
you_are_my_sunshine*·2024-01-29 08:29

【机器学习】损失函数

在机器学习领域，我们令P(x)为预测集，Q(x)为真实数据集。
惊雲浅谈天·2024-01-29 08:28

南京观海微电子---如何减少时序报告中的逻辑延迟

Vivado软件完成布局布线后，我们可以打开时序分析报告，来查看时序没有过的路径是由哪些因素导致的时序违规。Vivado会通过列表形式展示每条时序违规路径的信息，如下图所示。双击上面表中的
9亿少女的噩梦·2024-01-29 08:24

蓝桥杯备战——8.DS1302时钟芯片

2.查阅DS1302芯片手册具体细节还需自行翻阅手册，我只截出重点部分总结：数据在上升沿写出，下降沿读入，读时序命令字节结束的下降沿读出数据3.代码封装库请自行阅读芯片手册，理解记忆即可#include"ds1302
@NachoNEKO·2024-01-29 08:24

一文读懂机器学习：基本概念、五大流派与九种常见算法

2.机器学习和人工智能的关系机器学习是一种重在寻找数据中的模式并使用这些模式来做出预测的研究和算法的门类。机器学习是人工智能领域的一部分，并且和知识发现与数据挖掘有所交集。
开源Linux·2024-01-29 08:21

功能型产品和创新型产品的各自特点

功能型产品的特点：①能满足基本需要，因而需求稳定且可以预测，从而使供求可以达到近乎完整的平衡，这使市场调节变得很容易。
焦虑的中年男人·2024-01-29 08:41

【时序预测】2、prophet：Forecasting at Scale | Python 文档教程

文章目录一、QuickStart二、饱和预测2.1ForecastingGrowth预测增长2.2SaturatingMinimum饱和最小值三、TrendChangepoints趋势变化点3.1AutomaticchangepointdetectioninProphet
呆呆的猫·2024-01-29 08:45

图像分割——基础——学习笔记

常见数据集：PASCALVOC、MSCOCO评价指标：根据真实标签和预测标签得到混淆矩阵根据混淆矩阵的数值计算得到global_accura
海浪在开花·2024-01-29 08:11

ChatGPT的工作原理

来进行预测。在每一步，模型会得到一个带有概率的单词列表，表示下一个可能的单词选项。这些概率是基于训练数据中
lichunericli·2024-01-29 08:06

明天股市大盘走势预测

明天股市大盘走势预测：周五沪深二市高开低走，二市均收出高开、带下影小阴线，其中上证盘中跌破3300点和20天线后收复20天线，二市成交量均有所放大，多为短线者所致。
05ccd5c4766a·2024-01-29 07:42

Arxiv网络科学论文摘要23篇(2020-08-14)

针对目标扩散优化图结构;机会网络中的人员流动性：特征、模型和预测方法;交通系统时间相关性中的准平稳状态：以科隆轨道高速公路为例;合适的工作工具：空间科学工具构建的案例;非马尔可夫多数投票模型;为什么美国各方如此两极化
ComplexLY·2024-01-29 07:02

贝叶斯优化XGBoost回归预测（matlab）

贝叶斯优化XGBoost回归预测（matlab）想要更换数据，替换Excel数据即可运行代码中含有详细中文注释可代码定制！
树洞优码·2024-01-29 06:39

2023年算法OOA-CNN-BiLSTM-ATTENTION回归预测（matlab）

OOA-CNN-BiLSTM-Attention鲸鱼算法优化卷积-长短期记忆神经网络结合注意力机制的数据回归预测Matlab语言。
树洞优码·2024-01-29 06:37

莆田鞋多少钱一双，2023年莆田鞋价格一览表

2023年作为未来，我们可以预测莆田鞋的价格将会有所变化。下面是一个关于2023年莆田鞋价格一览表的简要介绍。
美表之家·2024-01-29 06:25

【MATLAB第95期】#源码分享 | 基于MATLAB的卷积神经网络CNN图像分类源代码分享（含两个案例）

深度学习（DL）是机器学习的一个子集，它使用受神经网络启发的架构来进行预测。卷积神经网络（CNN）是一种DL模型，它在学习图像等二维数据中的模式方面是有效的。
随风飘摇的土木狗·2024-01-29 06:20

DS18B20温度传感器

文章目录一、介绍DS18B20了解DS18B20引脚及电路图内部结构框图存储器结构单总线（1wirebus）介绍单总线电路规范单总线时序结构初始化发送一个数据接收一位数据发送一个字节与接收一个字节DS18B20
CC Cian·2024-01-29 06:53

颜值

根据不完全的统计.研究和预测，在接下来的几年，对颜值的需求将会随之诞生一些新的品类、新的商业模式、新的公司，还有新的品牌。共勉！
王枝权·2024-01-29 05:46

回归预测 | MATLAB实现PSO-GRNN粒子群优化广义回归神经网络多输入单输出预测（含优化前后预测可视化）

回归预测|MATLAB实现PSO-GRNN粒子群优化广义回归神经网络多输入单输出预测目录回归预测|MATLAB实现PSO-GRNN粒子群优化广义回归神经网络多输入单输出预测预测效果基本介绍程序设计参考资料预测效果
机器学习之心·2024-01-29 05:34

多维时序 | Matlab实现DBO-GRU蜣螂算法优化门控循环单元多变量时间序列预测

多维时序|Matlab实现DBO-GRU蜣螂算法优化门控循环单元多变量时间序列预测目录多维时序|Matlab实现DBO-GRU蜣螂算法优化门控循环单元多变量时间序列预测效果一览基本介绍程序设计参考资料效果一览基本介绍
机器学习之心·2024-01-29 05:34

时序预测 | Python基于Multihead-Attention-TCN-LSTM的时间序列预测

目录效果一览基本介绍程序设计参考资料效果一览基本介绍时序预测|Python基于Multihead-Attention-TCN-LSTM的时间序列预测Multihead-Attention-TCN-LSTM
机器学习之心·2024-01-29 05:34

多维时序 | Matlab实现DBO-LSTM蜣螂算法优化长短期记忆神经网络多变量时间序列预测

多维时序|Matlab实现DBO-LSTM蜣螂算法优化长短期记忆神经网络多变量时间序列预测目录多维时序|Matlab实现DBO-LSTM蜣螂算法优化长短期记忆神经网络多变量时间序列预测效果一览基本介绍程序设计参考资料效果一览基本介绍
机器学习之心·2024-01-29 05:31

学习笔记-李沐动手学深度学习（五）（14-15，数值稳定性、模型初始化和激活函数、Kaggle房价预测）

总结14-数值稳定性（梯度爆炸、梯度消失）尤其是对于深度神经网络（即神经网络层数很多），最终的梯度就是每层进行累乘理论t：为第t层y：不是之前的预测值，而是包括了损失函数L所有的h都是向量（向量关于向量的导数是矩阵
kgbkqLjm·2024-01-29 05:17

机器学习：ROC与AUC（Python）

根据学习器的预测结果，把阈值从0变到最大，即刚开始是把每个样本作为正例进行预测，随着阈值的增大，学习器预测正样例数越来越少，直到最后没有一个样本是正样例。
捕捉一只Diu·2024-01-29 05:47

每日安全资讯（2018.12.27）

https://www.anquanke.com/post/id/1687462019年事实核查趋势预测：伪造视频成最大阻力，大平台更加主动出击2019年，假新闻攻势将会越来越凌厉
溪边的墓志铭·2024-01-29 04:30

曲园学子寒假三下乡:电商产业园，同乡共振行

为对电子商务的风险进行预测控制，了解电子商务实际
植此青绿实践队·2024-01-29 04:20

【币文摘要】20 年后，比特币会是什么样子？

事实上，大多数人所预测的未来都是可笑的，所以在做出预测之前，我们需要理解为什么我们可以试着避免同样的错误。人们无法准确预测未来的第一个原因是，他们在提出自己的观点之前，只花了五分钟的时间来研究。
空灵一月·2024-01-29 04:20

优秀的人学习思维模型，顶级的人思考底层逻辑

的确，在混沌大学学习了思维模型以后，思维模型可以帮助我们发现问题，解释问题，解决问题，也有预测未来的问题，但是这样我们真正就理解了思维模型了吗？
丘宗柱·2024-01-29 04:47

关于uvm_reg_predictor #() predictor

1、ExplicitRegisterPredictor`uvm_reg_predictor`类定义了一个预测器组件，用于基于在物理总线上显式观察到的事务来更新寄存器模型的镜像值。
禅空心已寂·2024-01-29 03:26

pikachu_csrf通关攻略

csrf（get）打开pikachu靶场：1.根据提示给的账户密码进行登录2.打开代理拦截数据包将拦截数据发送到已打开的burp中：修改数据进行发包：从上面的url可见，修改用户信息的时候，是不带任何不可预测的认证信息的
爱吃银鱼焖蛋·2024-01-29 02:27

云聪交易笔记2020-03

第二十七节：金融交易赚钱的秘密---主观交易和客观交易客观交易：趋势---〉趋势线，不猜不想（反人性）主观交易：提前预测。
风中奇缘98·2024-01-29 01:20

畅想后电商时代。

以下预测，纯属个人经验之谈，不调研，不权威，幻想派，能中一二，全凭天意。能看得见的，是政策环境的紧缩，不得不去按流程正规划经营，说的简单点，就是原本正规化的不受影响，该交的一点没落下，毕竟不是只有电
南城抚笙·2024-01-29 01:46

《人总是喜欢喜欢预测》中原焦点团队段静辉坚持分享862天2022-03-11

你有没有算命的经历？不要跟我说你没有，你难道没有点开网络的占卜网页，把自己的生辰输入进去看一看运势的经历，或者做了一个什么梦，借助搜索引擎，看一看预示着什么征兆？再或者点击下圣杯，摇一摇或者求一只签。有人说，你也许没有算过命，只是因为你没有找到你信得过的算命先生。安全感是生而为人的根本支点，人在这个世界上难免要遇到这个、那个需要应对的新情况新问题，不断的面临一些抉择，这种不确定感、未知感，往往是给
晴晖说·2024-01-29 01:52

程序员怎么过元旦假期的？竟然不打算加班！？

有的人在准备放假▣有的人在准备旅行计划▣有的人在准备Bug◈开玩笑开玩笑◈这群人对Bug都避之不及◈怎么会专心去准备呢◈不可能的◈绝对不可能的✪元旦假期到来了✪我们的程序员都✪会在假期里做些什么呢✪我就大胆来预测一下
折扇戏美人_a48e·2024-01-29 00:24

【机器学习笔记】1 线性回归

回归的概念二分类问题可以用1和0来表示线性回归（LinearRegression）的概念是一种通过属性的线性组合来进行预测的线性模型，其目的是找到一条直线或者一个平面或者更高维的超平面，使得预测值与真实值之间的误差最小化
RIKI_1·2024-01-28 23:13

道德经新解52章为政

奇：出人意料的，令人难以预测的。无事：无个人私心。“以正治国，”就是以公平、公正的法律治国。法律是光明正大的，要求人人知法守法。用兵则不然，欲运筹于帷幄之中，决胜于千里之外，必须运用奇谋。
刘时光代·2024-01-28 23:55

应用机器学习的建议

一、决定下一步做什么在你得到你的学习参数以后，如果你要将你的假设函数放到一组新的房屋样本上进行测试，假如说你在预测房价时产生了巨大的误差，你想改进这个算法，接下来应该怎么办？
时间邮递员·2024-01-28 23:23

基于机器学习的地震预测（Earthquake Prediction with Machine Learning）

基于机器学习的地震预测（EarthquakePredictionwithMachineLearning）一、地震是什么二、数据组三、使用的工具和库四、预测要求五、机器学习进行地震检测的步骤六、总结一、地震是什么地震几乎是每个人都听说过或经历过的事情
Svan.·2024-01-28 22:36

实践：物理机实时监控UI之grafana(SimpleJson)+gRPC

导语在时序分析及监控展示领域，Grafana无疑是开源解决方案中的翘楚，其灵活的插件机制，支持各种漂亮的面板、丰富的数据源以及强大的应用。
风吹散了的回忆·2024-01-28 21:50

2023，最好做的副业有哪些？

预测未来最好的副业很难，因为市场和技术的变化是难以预测的。但以下是一些可能在未来成为热门副业的领域1.网络销售和电子商务随着互联网的普及和电子商务的繁荣，网上销售和创办网店的机会将继续增加。
黑鲨阁软件·2024-01-28 21:16

2021-12-31

与对照组相比，经历过写作练习的学生在学习上更有毅力，进而还可以预测他们在下一个评分周期会取得更好的成绩。安吉拉·达科沃斯美国宾夕法
依恋阳光_a160·2024-01-28 21:52

一文深度解读模型评估方法

模型评估主要有：预测误差情况、拟合程度、模型稳定性等方面。还有一些场景对于模型训练\预测速度（吞吐量）、计算资源耗用量、可解释性等也会有要求，这里不做展开。
算法进阶·2024-01-28 20:21

YOLOv8-OBB推理详解及部署实现

目录前言一、YOLOv8-OBB推理(Python)1.YOLOv8-OBB预测2.YOLOv8-OBB预处理3.YOLOv8-OBB后处理4.YOLOv8-OBB推理二、YOLOv8-OBB推理(C+
爱听歌的周童鞋·2024-01-28 20:57

Informer实战：Informer应用自己的数据 时间序列预测船舶轨迹预测实战

视频讲解：Informer实战：Informer替换自己的数据时间序列预测船舶轨迹预测实战_哔哩哔哩_bilibili本博客付完整的代码数据importargparseimportosimporttorchfromexp.exp_informerimportExp_Informerparser
一枚爱吃大蒜的程序员·2024-01-28 19:54

用机器学习方法来预测设备故障

最近做了一个项目，根据设备的状态，来判断设备是否有故障，这里总结一下所用到的数据探索，特征工程以及机器学习模型等方法。考虑到项目数据的敏感性，这里我以网上找到的一个公开数据集UCIMachineLearningRepository作为示例，其中用到的方法和我项目中所用到的方法是一致的。数据探索首先我们先对数据集探索一下，看一下包括了哪些特征以及特征的分布情况。这里都是采用Pandas和matplo
gzroy·2024-01-28 18:30

画地为牢44：2021-02-13

如果某件事情已经以可预测和有序的方式发展了相当长的一段时间，那么，我们会下意识地认为它会继续这样发展下去。
给自己画个圈·2024-01-28 18:51
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