dnn回归预测

【LSSVM时间序列预测】白鲨算法优化最小二乘支持向量机WSO-LSSVM时序预测未来数据【含Matlab源码 2483期】

Matlab武动乾坤博客之家
Matlab武动乾坤·2025-02-08 22:24

大模型AI应用安全与合规测试实战指南-数据层

核心痛点直击：黑盒失控：生成内容不可预测，传统规则引擎失效数据深渊：训练数据含敏感信息，清洗难度指数级上升合规迷宫：全球AI监
测试匠心：技能精进·职场跃迁·面试赢家·2025-02-08 21:20

最全的AI工具箱大全，都给你们整理好了

从智能语音助手到自动驾驶汽车，再到医疗诊断和金融预测等，AI的身影无处不在。随着技术的不断进步，AI将在未来发挥更加重要的作用，改变我们生活的方方面面，现在的AI还远远没有发展到终点。
Java新手村·2025-02-08 21:20

锂电池剩余寿命预测 | 基于PSO-SVM粒子群优化支持向量机的锂电池剩余寿命预测研究附Matlab参考代码

基于PSO-SVM粒子群优化支持向量机的锂电池剩余寿命预测研究一、引言1.1、研究背景与意义随着科技的迅速发展，锂电池因其高能量密度、长循环寿命等优点，已广泛应用于移动设备、电动汽车等领域。
默默科研仔·2025-02-08 15:36

机器学习模型创建的数学原理

众所周知，监督学习模型是通过一定数学原理，根据输入特征数据计算出预测结果的函数映射，它由自变量、函数参数和因变量组成。
HadesZ~·2025-02-08 15:04

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？
·2025-02-08 14:19

技术博客架构升级：解锁高效写作新体验

这个方案让写作回归纯粹，同时保持了自动化部署的优势。
·2025-02-08 14:18

DEEPSEKK GPT等AI体的出现如何重构工厂数字化架构：从设备控制到ERP MES系统的全面优化

AI的强大处理能力、预测能力和自动化决策支持，将大幅度提升生产效率、设备管理、资源调度以及产品质量管理。
有续技术·2025-02-08 14:25

测试中的第一性原理：回归本质的质量思维革命

要突破这种困境，第一性原理（FirstPrinciplesThinking）提供了独特的解题视角：剥离表象、回归本质，通过基础真理重构质量保障体系。
测试者家园·2025-02-08 11:08

动手学图神经网络（12）：MovieLens上的链接回归

MovieLens上的链接回归在MovieLens数据集上进行评分预测的实践过程，包括数据处理、模型构建、训练以及评估等步骤，预测用户对电影的评分（即边的属性值）。
段智华·2025-02-08 11:07

AIoT 未来趋势：机遇与挑战并存

AIoT通过将人工智能（AI）与物联网（IoT）相结合，使设备具备自主学习、预测、优化和决策能力，从而提升各行各业的智能化水平。
嵌入式Jerry·2025-02-08 10:57

台风信息查询 API：精准掌握台风动态的利器

台风信息查询API的功能概述台风信息查询API能够提供全方位的台风数据，包括但不限于台风的名称、编号、形成时间、当前位置、强度等级、移动速度、移动方向、预计路径以及未来几天的路径预测等
·2025-02-08 10:08

股票数据集成：优质API接口精选

在金融数据分析中，股票API为数据科学家和分析师提供精准的股票价格、公司财报及市场趋势数据，辅助量化分析和预测。在程序化交易领域，股票API是自动化交易系统的核心组成部分，允许
·2025-02-08 10:36

大语言模型多token预测技术

传统的基于下一个token预测的训练方法虽简单有效，但在获取语言、世界知识和推理能力方面效率不高。
deepdata_cn·2025-02-08 09:21

AI 驱动的自动化测试框架：提升开发效率与质量

AI驱动的测试框架使用机器学习和深度学习技术，能够自动生成测试用例、智能分析测试结果，并根据历史数据和代码变更预测潜在
桂月二二·2025-02-08 09:19

深度学习 - 神经网络的原理

##深度学习-神经网络的原理深度学习是机器学习的一个分支，其核心是模拟人脑神经网络的结构和功能，构建多层的神经网络模型，从数据中学习特征并进行预测或分类。**神经网络的基本原理：**1.
test猿·2025-02-08 09:43

Ubuntu20.04+GeForce RTX 2080 SUPER+cuda11.1+cudnn8.0.4+openCV4.4.0环境搭建

链接在此：Ubuntu20.04+GeForceRTX2080SUPER+cuda11.1+cudnn8.0.4+openCV4.4.0环境搭建出现的问题1：ubuntu20.04安装libpng12-
pkuyjxu·2025-02-08 08:06

python 数据处理之滤波

在实际水质预测数据处理的工程中，往往遇到高波动的数据，而这些数据对于往后预测并没有什么用。
细节处有神明·2025-02-08 07:00

《使用深度生成学习预测无对比心脏电影 MRI 中急性心肌梗死的晚期钆增强》论文精度

PredictingLateGadoliniumEnhancementofAcuteMyocardialInfarctioninContrast-FreeCardiacCineMRIUsingDeepGenerativeLearning背景：晚期钆增强(LGE)心脏磁共振(CMR)是诊断心肌梗死(MI)的标准技术，然而，由于使用钆造影剂，该技术存在风险。基于无造影剂CMR进行MI评估的技术有望克服
 ⁢Easonhe·2025-02-08 03:07

蛋白质口袋预测算法——fpocket

fpocket还允许在MD轨迹上进行口袋检测，适合结合口袋特征的评分函数的开发，并对结合点的可药性进行评估。安装命令：>>>tar-xzffpocket-src-2.0.tgz>>>cdfpocket-src-2.0/>>>make>>>maketest事先需安装VMD和PyMOL。fpocket使用样例：fpocket-fsample/3LKF.pdbdpocket可以对多个结构进行分析，tpo
WallBreaker_NBL·2025-02-08 01:22

常见的锁策略以及CAS和synchronized的优化过程

一.常见的锁策略1.乐观锁VS悲观锁乐观锁:预测当前锁冲突概率不大,后续要做的工作往往就更少,加锁开销就更少(时间,系统资源).悲观锁:预测当前锁冲突的概率大,后续要做的工作往往就更多,加锁的开销就更多
LMQ6·2025-02-07 23:09

机器学习算法分类

算法通过学习输入和输出之间的映射关系，来预测新数据的输出。应用场景:分类问题（如垃圾邮件检测）、回归问题（如房价预测）。常见算法:逻辑回归
和风化雨·2025-02-07 23:07

hbdk-model-verifier、hbdk-sim 和 hbdk-hbm-attach 工具使用教程

01hbdk-model-verifier1.1工具简介hbdk-model-verifier工具是由地平线开发，用于对指定的定点pt模型和hbm部署模型进行结果一致性验证，并输出模型预测执行时间的工具
·2025-02-07 22:19

使用线性回归模型逼近目标模型 | PyTorch 深度学习实战

ComputeGraph和自动求导Autograd|PyTorch深度学习实战本系列文章GitHubRepo:https://github.com/hailiang-wang/pytorch-get-started使用线性回归模型逼近目标模型什么是回归什么是线性回归使用
Chatopera 研发团队·2025-02-07 21:56

C++ 3214：练35.4 奶牛的数字游戏

输得很郁闷的贝茜想请你写个程序来帮她在开局时预测结果。在游戏的开始，每头牛都会得到一个数N�。此时奶牛们的分数均为00。如果N�是奇数，那么奶牛就会把它乘以33后再加11。
fujunqin162534·2025-02-07 16:57

100.5 AI量化面试题：在使用LSTM预测股票价格时，如何有效处理金融时间序列的非平稳性？

目录0.承前1.数据预处理1.1平稳性检验1.2数据转换2.特征工程2.1技术指标构建2.2时间特征提取3.LSTM模型设计3.1数据准备3.2模型架构4.训练与验证4.1时序交叉验证4.2滚动预测5.
AI量金术师·2025-02-07 14:45

DeepSeek 多模态大模型Janus-Pro本地部署教程

一、Janus-ProJanus-Pro是一种创新的自回归框架，其统一了多模态理解与生成任务。该框架通过将视觉编码解耦到不同的处理路径（同时仍使用单一统一的Transformer架构
·2025-02-07 13:20

组队学习首次开放许愿啦！下个月想学什么，听你的

举个栗子，不推荐大家直接许愿：「机器学习」，而是许愿：「机器学习入门概念讲解」，或者具体到某个算法：「线性回归的公式推导+代码实战」，这样便于我们在1个月内完成制作。▶不限制课程难度，只要是刚需就
·2025-02-07 09:18

与StableDiffusion相比，Janus Pro在文本到图像生成任务上有哪些优势？

与StableDiffusion相比，JanusPro在文本到图像生成任务上有以下优势：架构创新优势路径分离更高效：JanusPro采用创新的自回归框架，将视觉编码分离为“理解”和“生成”两条路径，避免了视觉编码器在理解和生成任务中的角色冲突
alankuo·2025-02-07 08:32

回归与聚类算法————无监督学习-K-means算法

目录1、无监督学习2、K-means原理3，API4、Kmeans性能评估指标4.1轮廓系数4.2轮廓系数API5，总结1、无监督学习没有目标值的，从无标签的数据开始学习的聚类K-means(K均值聚类)降维PCA2、K-means原理随机设置K个特征空间内的点作为初始的聚类中心对于其他每个点计算到K个中心的距离，未知的点选择最近的一个聚类中心点作为标记类别接着对着标记的聚类中心之后，重新计算出每
荷泽泽·2025-02-07 06:18

4.2 过拟合与欠拟合

线性回归训练学习的时候编程模型会变得复杂，这里就对应
望云山190·2025-02-07 05:11

数据分享：银行营销数据集-电话营销活动记录数据

数据集的目标是预测客户是否会订阅（购买）银行的定期存款产品。数据集的应用场景-BankMarketing数据集广泛应用于以下几个领域：1)分类模型评估：该数据集常用于评
张陈亚·2025-02-07 05:39

anaconda中安装tensorflow1.15以及Jupyter

anaconda中安装tensorflow1.15以及Jupyter1.安装TensorFlow1.15tensorflow1.15+cuda10.0+cudnn7.4PackagesNotFoundError
hou_hbl·2025-02-07 04:35

KNN算法：从思想到实现（附代码）

引言K最近邻算法（KNearestNeighbors,KNN）是一种简单而有效的机器学习算法，用于分类和回归问题。
lihuayong·2025-02-07 03:29

【时序分析】使用skforecast进行时间序列预测并分享14个Python时间序列分析库

使用skforecast进行时间序列预测并分享14个Python时间序列分析库1.时间序列分析基础2.多步时间序列预测2.1递归多步预测2.2直接多步预测2.3多输出预测3.实战：使用skforecast
镰刀韭菜·2025-02-07 03:27

机器学习算法 —— 朴素贝叶斯

博客的简介（文章目录）目录朴素贝叶斯朴素贝叶斯的介绍朴素贝叶斯的优点朴素贝叶斯的缺点朴素贝叶斯的应用实战（贝叶斯分类）莺尾花数据库函数导入数据导入和分析模型训练模型预测原理简析模拟离散数据集朴素贝叶斯朴素贝叶斯的介绍朴素贝叶斯法
ZShiJ·2025-02-06 23:01

Ubuntu为julia安装深度学习框架MXNet（支持CUDA和OPenCV编译）

OPenCV编译）环境介绍与注意事项下载源文件安装依赖编译环境配置安装MXNet测试后记环境介绍与注意事项Ubuntu18.04julia1.5.3CUDA10.1（为了GPU支持，需要安装CUDA和cudnn
盼小辉丶·2025-02-06 21:15

基于机器学习的PM2.5浓度预测模型

基于机器学习的PM2.5浓度预测模型1.背景介绍1.1PM2.5概述PM2.5是指环境空气中直径小于或等于2.5微米的颗粒物,主要来源于燃煤、机动车尾气排放和工业生产等。
AI天才研究院·2025-02-06 18:31

车-电-路网时空分布负荷预测研究（Matlab代码实现）

欢迎来到本博客❤️❤️博主优势：博客内容尽量做到思维缜密，逻辑清晰，为了方便读者。⛳️座右铭：行百里者，半于九十。本文目录如下：目录1概述2运行结果3参考文献4Matlab代码实现1概述电动汽车作为交通工具和移动负荷的载体，其出行分布和路径规划会受到交通信息的影响，而充电需求和充电策略会影响电网经济性与安全运行，因此建立图1所示的路网-配电网-车网交互模型分析EV充电负荷的时空分布。在建立各个模型
Ps.729·2025-02-06 16:14

车-电-路网时空分布负荷预测研究（Matlab代码实现）

欢迎来到本博客❤️❤️博主优势：博客内容尽量做到思维缜密，逻辑清晰，为了方便读者。⛳️座右铭：行百里者，半于九十。本文目录如下：目录1概述2运行结果3参考文献4Matlab代码实现1概述电动汽车作为交通工具和移动负荷的载体，其出行分布和路径规划会受到交通信息的影响，而充电需求和充电策略会影响电网经济性与安全运行，因此建立图1所示的路网-配电网-车网交互模型分析EV充电负荷的时空分布。在建立各个模型
创新优化代码学习·2025-02-06 15:42

什么是人工智能（AI）？

人工智能AI（即ArtificialIntelligence）是计算机科学的一个分支，旨在让计算机模仿人类的决策能力、像人类一样思考和行动，来解决如自然语言处理、推荐、智能数据检索、预测等方面人类无法处理或难以处理的复杂工作
5G云网络·2025-02-06 13:26

yolov5 c++ onnx pytorch pycharm gpu train test

保姆级教程（2022.06.28全新版本v6.1）_yolov5教程-CSDN博客代码:#include#include#includeusingnamespacecv;usingnamespacecv::dnn
mulsh·2025-02-06 12:50

Python模型上线pmml以及自定义函数转换（1）

通常xgb或lgb模型通过pmml上线都比较简单，但是逻辑回归模型因为涉及到woe的转换，就要通过自定义转换函数的方式来实现。
jin_tmac·2025-02-06 12:46

【单层神经网络】基于MXNet的线性回归实现（底层实现）

写在前面刚开始先从普通的寻优算法开始，熟悉一下学习训练过程下面将使用梯度下降法寻优，但这大概只能是局部最优，它并不是一个十分优秀的寻优算法整体流程生成训练数据集（实际工程中，需要从实际对象身上采集数据）确定模型及其参数（输入输出个数、阶次，偏置等）确定学习方式（损失函数、优化算法，学习率，训练次数，终止条件等）读取数据集（不同的读取方式会影响最终的训练效果）训练模型完整程序及注释fromIPyth
辰尘_星启·2025-02-06 11:43

（二）逻辑回归：sigmoid函数

https://blog.csdn.net/t46414704152abc/article/details/79574003
xueren151·2025-02-06 09:27

揭秘AI的智能双翼：决策式AI与生成式AI

01.智能双翼：决策式AI与生成式AI决策式AI（DiscriminativeAI）定义：决策式AI，也称为判别式AI，是一种通过学习数据中的条件概率分布，对新场景进行判断、分析和预测的人工智能技术。
小马不会过河·2025-02-06 08:53

开源数据分析工具 RapidMiner

RapidMiner是一款功能强大且广泛应用的数据分析工具，其核心功能和特点使其成为数据科学家、商业分析师和预测建模人员的首选工具。
kcarly·2025-02-06 08:21

使用Python进行自动化测试：Behave与BDD的结合

使用Python进行自动化测试：Behave与BDD的结合自动化测试是现代软件开发中不可或缺的一部分，它能够提高软件质量、加速开发周期并减少回归测试的成本。
步入烟尘·2025-02-06 07:17

二值连接：深度神经网络的轻量级革命

深度神经网络（DeepNeuralNetworks,DNN）近年来在语音识别、图像分类和自然语言处理等领域取得了令人瞩目的成就。
步子哥·2025-02-06 06:11

自定义数据集 使用pytorch框架实现逻辑回归并保存模型，然后保存模型后再加载模型进行预测

importtorchimportnumpyasnpimporttorch.nnasnnfromtorch.utils.dataimportDataLoader,TensorDatasetdata=np.array([[-0.5,7.7],[1.8,98.5],[0.9,57.8],[0.4,39.2],[-1.4,-15.7],[-1.4,-37.3],[-1.8,-49.1],[1.5,75.
sirius12345123·2025-02-06 06:39
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