sklearn房价预测

Scikit-learn提供了哪些机器学习算法以及如何使用Scikit-learn进行模型训练和评估

Scikit-learn库的使用一、Scikit-learn提供的机器学习算法Scikit-learn（通常简称为sklearn）是一个广泛使用的Python机器学习库，它提供了多种用于数据挖掘和数据分析的算法
Java资深爱好者·2025-02-02 14:20

【中科院1区】Matlab实现黏菌优化算法SMA-RF锂电池健康状态估计算法研究

更多Matlab完整代码及仿真定制内容点击智能优化算法神经网络预测雷达通信无线传感器电力系统信号处理图像处理路径规划元胞自动机无人机物理应用机器学习内容介绍摘要锂离子电池作为一种重要的储能器件，在电动汽车
matlab科研助手·2025-02-02 13:44

JCR一区级 | Matlab实现蜣螂算法DBO-Transformer-LSTM多变量回归预测

内容介绍摘要:水质预测对于环境保护和资源管理至关重要。
Matlab机器学习之心·2025-02-02 13:13

【深度学习】因果推断与机器学习的高级实践 数学建模_问题根因 分析 机器学习

在很多预测问题中，我们拿到的数据集往往都是有偏的，比如我们拿到的数据中有80%的图片中狗都在草地上，这
2401_84239830·2025-02-02 13:41

【自然语言处理（NLP）】基于Transformer架构的预训练语言模型：BERT 训练之数据集处理、训练代码实现

文章目录介绍BERT训练之数据集处理BERT原理及模型代码实现数据集处理导包加载数据生成下一句预测任务的数据从段落中获取nsp数据生成遮蔽语言模型任务的数据从token中获取mlm数据将文本转换为预训练数据集创建
道友老李·2025-02-02 12:04

人工智能在药物研发中的应用 - 从靶点发现和化合物筛选：利用AI深度学习技术加速药物研发流程

通过一个实操案例，展示了如何利用AI技术对化合物数据进行分析，预测潜在的药物候选物。案例包括数据预处理、模型训练、评估和优化等步骤，证明了AI在提高药物研发效率和准确性方面的潜力
AI_DL_CODE·2025-02-02 10:50

PyTorch 官方文档 中文版本

我们将使用FashionMNIST数据集来训练一个神经网络，该神经网络预测输入图像是否属于到以下类别之一：T恤/上衣、裤子、套头衫、连衣裙、外套、凉鞋、衬衫
圣心·2025-02-02 10:49

使用Transformer模型实现股票走势预测：深入解析和实操案例（基于Python和PyTorch）

摘要：本文讨论了Transformer模型在股票市场预测中的应用，突出其自注意力机制在捕捉长期趋势和周期性变化方面的优势。文章详细介绍了模型理论、架构，并分析了其在股价预测中的优势和挑战。
AI_DL_CODE·2025-02-02 09:44

深度学习基因组学+机器学习单细胞分析，当下最火热研究方向！

深度学习已经被广泛应用于基因组学研究中，利用已知的训练集对数据的类型和应答结果进行预测，深度学习，可以进行预测和降维分析。
qwmb919·2025-02-02 07:25

《深入浅出HTTPS》读书笔记（5）：随机数

3）不可预测性密码学中的随机数必须具备不可预测性，否则就会存在安全问题，当然非密码学应用使用具备随机性的随机数就足够了。4）不可重现性所谓不可重现性（unrepea
earthzhang2021·2025-02-02 06:23

深入解析：Python中的决策树与随机森林

引言决策树是一种非常直观的预测模型，它通过一系列规则对数据进行分割，最终形成树状结构。而随机森林则是基于决策树的一种集成学习方法，通过构建多个决策树并取其
小鹿( ﹡ˆoˆ﹡ )·2025-02-02 04:06

matlab神经网络遥感反演,基于BP神经网络的盐渍土盐分遥感反演模型研究

BP神经网络模型的预测精度在62.5%,明显高于传统统计模型的预测精度,表明BP神经网络能较好地模拟土壤含盐量与光谱数据之间的关系,可用于建立土壤盐分遥感反演模型。
老许的花开·2025-02-02 01:24

ArcGIS土地利用数据制备、分析及基于FLUS模型土地利用预测（数据采集、处理、分析、制图）

FLUS模型由美国农业部农业经济研究服务局（ERS）开发，旨在提供对美国及全球土地利用变化的预测。
赵钰老师·2025-02-02 01:50

【3D目标检测】YOLO3D 基于图像的3D目标检测算法

computer-vision/yolo3d/代码：https://github.com/ruhyadi/yolo3d-lightning本次分享将会从以下四个方面展开：物体检测模型中的算法选择单目摄像头下的物体检测神经网络训练预测参数的设计模型训练与距离测算
BILLY BILLY·2025-02-01 23:40

Python软体中使用Scikit-learn库训练简单线性回归模型

它可以帮助我们预测连续型目标变量,在很多实际应用场景中都有广泛应用,比如房价预测、销量预测等。在本文中,我将使用Python的Scikit-learn库,介绍如何训练一个简单的线性回归
清水白石008·2025-02-01 23:08

超实用的Python机器学习教程 - 基于scikit - learn库

简单来说，机器学习是让计算机从数据中学习规律并进行预测或决策的技术。它旨在构建能够自动从数据中学习模式并进行改进的算法，而无需被明确编程来执行特定任务。
AI_DL_CODE·2025-02-01 23:38

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，对预测结果计算精确度和召回率及F1分数

importtorchimportnumpyasnpimporttorch.nnasnnfromsklearn.metricsimportaccuracy_score,precision_score,recall_score
qwe352633·2025-02-01 22:37

【python】利用 GridSearchCV 和 SVM 进行学生成绩预测

在机器学习领域，寻找最优模型参数是一个重要的步骤，它直接影响模型的泛化能力和预测准确性。
码银·2025-02-01 22:33

SARIMA介绍

SARIMA模型，即季节性自回归积分移动平均模型（SeasonalAutoregressiveIntegratedMovingAverageModel），是一种用于处理和预测具有明显季节性变化的时间序列数据的统计模型
能源革命·2025-02-01 21:27

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，对预测结果计算精确度和召回率及F1分数

代码：importtorchimportnumpyasnpimporttorch.nnasnnfromsklearn.metricsimportaccuracy_score,precision_score
〖是♂我〗·2025-02-01 21:54

自定义数据集 使用tensorflow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

在TensorFlow中实现逻辑回归、保存模型并加载模型进行预测的过程可以分为以下几个步骤：准备数据：创建或加载你的自定义数据集。构建逻辑回归模型。训练模型。保存模型。加载模型。
知识鱼丸·2025-02-01 21:53

pytorch基于GloVe实现的词嵌入

1.GloVe介绍基于词的共现信息（不像Word2Vec使用滑动窗口预测）适合较大规模的数据（比Word2Vec更稳定）学习出的词向量能捕捉语义信息（如类比关系）importtorchimporttorch.nnasnnimp
纠结哥_Shrek·2025-02-01 15:31

【机器学习】自定义数据集 使用paddlepaddle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

一、使用paddlepaddle框架实现逻辑回归1.数据部分：首先自定义了一个简单的数据集，特征X是100个随机样本，每个样本一个特征，目标值y基于线性关系并添加了噪声。将numpy数转换为Paddlepaddle张量，方便后续在模型中使用。2.模型定义部分：方案1：使用nn.Sequential组网代码解释①数据生成与转换：生成自定义的特征矩阵X和目标值向量y，并添加高斯噪声模拟真实数据。使用p
加德霍克·2025-02-01 14:21

三相PWM整流器有限集模型预测电流控制Simulink仿真模型

本文目录如下：目录1概述2运行结果2.1模型2.2直流侧电压输出波形2.3交流侧电压、电流2.4脉冲信号3参考文献4Simulink仿真实现1概述三相PWM整流器有限集模型预测电流控制Simulink仿真模型
科研_G.E.M.·2025-02-01 13:47

自定义数据集使用scikit-learn中的包实现线性回归方法对其进行拟合

自定义数据集使用scikit-learn中的包实现线性回归方法对其进行拟合importnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltfromsklearn.linear_modelimportLinearRegressionfromsklearn.model_selectionimporttrain_test_splitfromsklearn.metricsimport
Jam-Young·2025-02-01 09:47

使用scikit-learn中的线性回归包对自定义数据集进行拟合

importpandasaspdimportnumpyasnpfromsklearn.model_selectionimporttrain_test_splitfromsklearn.linear_modelimportLinearRegressionfrom
Luzem0319·2025-02-01 09:44

【学习心得】几种特殊但非常必要学习的pip安装小知识

一、安装时的名字与导包时名字不同的首先举例大名鼎鼎的OpenCV#安装OpenCVpipinstallopencv-python#导包importcv2再来一个大名鼎鼎的sklearn#安装pipinstallscikit-learn
小oo呆·2025-02-01 06:51

如何去设计一个消息队列

需求假想一个创业公司，叫胖批微博，胖批微博的业务发展很快，系统越来越多，系统之间的协调效率很低，如下：用户发了一条微博后，微博子系统需要通知审核子系统进行审核，然后通知统计子系统进行统计，再通知广告子系统进行广告预测
PangPiLoLo·2025-02-01 01:10

2025美赛数学建模c题思路+模型+代码分享！非机构不卖课（12：51已更新完善Q1模型的代码）

奖牌预测方法：强调基于参赛运动员名单而非历史奖牌数据进行预测。
夜信431·2025-01-31 23:53

2025美赛数学建模C题模拟预测！用于大家练手模拟！

完整的思路代码模型见文末2025美赛数学建模C题模拟题：城市交通拥堵指数的预测与管理策略背景随着全球城市化进程的加快，交通拥堵问题成为城市发展的重要挑战之一。
灿灿数模·2025-01-31 23:23

2025数学建模美赛C题【Models for Olympic Medal Tables】第一问

文章目录问题1解题全流程解题完整过程：建立预测奥运会奖牌数的数学模型1.数据分析与清理1.1数据来源与结构1.2数据清理2.探索性数据分析(EDA)2.1国家奖牌分布趋势2.2奖牌与赛事数量的关系2.3
步入烟尘·2025-01-31 23:50

2025年美国大学生数学建模竞赛C题思路(对每题分析)

2025年美国大学生数学建模竞赛C题思路开发奖牌数预测模型1.目标：建立一个模型来预测每个国家的奖牌数，特别是金牌和总奖牌数。
FFMXjy·2025-01-31 22:49

跨平台物联网漏洞挖掘算法评估框架设计与实现文献综述之GMN

2.4.2GMN图神经网络（GraphNeuralNetworks-GNNs）是一种用于学习结构化数据及相关预测问题的方法。节点的表示被用于节点分类或生成图向量再用于分类。
XLYcmy·2025-01-31 22:43

DeepSeek-V3 技术报告

此外，DeepSeek-V3率先采用了无辅助损失的负载均衡策略，并设定了多token预测训练目
mingo_敏·2025-01-31 20:01

MVIKotlin学习笔记：时光旅行软件设计

在软件设计领域，我们可以借用这个概念来创建可预测和可追溯的应用程序。本篇文章将介绍如何使用MVIKotlin框架来实现时光旅行功能，并提供相应的源代码示例。
UtoBug·2025-01-31 19:43

YOLOv10改进策略【注意力机制篇】| EMA 即插即用模块，提高远距离建模依赖（含二次创新）

EMA认为跨维度交互有助于通道或空间注意力预测，并且解决了现有注意力机制在提取深度视觉表示时可能带来的维度缩减问题。
Limiiiing·2025-01-31 17:31

‌关于人工智能（AI）的发展现状和未来趋势的详细分析！

关于【‌人工智能（AI）的发展现状和未来趋势】目录：一、AI人工智能行业背景二、AI人工智能产业细分领域三、AI人工智能产业链结构四、AI人工智能行业发展现状五、AI人工智能行业未来发展趋势预测六、AI
Stanford_1106·2025-01-31 13:28

视频编码原理技术详解——H.266/VVC

它采用更复杂的编码技术如增强的编码树单元划分、高级环路滤波和创新的预测机制，以适应5G时代的超高清视频需求。在2020年7月，H.266/VVC的标准规范正式面世。
shengyin714959·2025-01-31 12:19

2025年美赛数学建模2025 MCM Problem A: Testing Time: The Constant Wear On Stairs A题 测试时间：楼梯上的持续磨损 代码解析

Python1.数据预处理与特征工程数据标准化与特征构建2.行进方向偏好分析深度神经网络（DNN）用于方向性分析3.多人同时使用分析卷积神经网络（CNN）用于磨损模式识别4.时间序列分析LSTM模型用于时间序列预测
2025年数学建模美赛·2025-01-31 11:42

2025年数学建模美赛 时间序列预测模型详解 思路解析和代码 2025年美赛（MCM/ICM）

（全部都是公开资料，不代写论文，请勿盲目订阅）2025年数学建模美赛期间，会发布思路和代码，赛前半价，赛前会发布往年美赛的经典案例，赛题会结合最新款的chatgpto1pro分析，会根据赛题难度，选择合适的题目着重分析，没有代写论文服务，只会发布思路和代码，因为赛制要求，不会回复私信。内容可能达不到大家预期，请不要盲目订阅。已开通200美元/月的chatgptpro会员，会充分利用chatgpto
2025年数学建模美赛·2025-01-31 11:12

2025年企业网络安全：风险预测与应对策略

据预测，到2025年，网络犯罪可能给全球经济带来每年高达10.5万亿美元的损失。这一个惊人的数字，为各行各业敲响了警钟。
网安加社区·2025-01-31 07:33

Java多线程中的等待与通知机制

然而，由于线程调度的不可预测性，我们无法直接控制线程的执行顺序。因此，我们需要一种机制来协调线程之间的行为。
t0_54manong·2025-01-31 06:57

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

5.加载模型并进行预测加载保存的模型，并进行预测。importtorchimporttorch.nnasnnimporttorch.o
知识鱼丸·2025-01-31 04:12

使用numpy自定义数据集 使用tensorflow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

训练完成后，我们会保存模型，并演示如何加载保存的模型进行预测。2.创建自定义数据集首先，我们使用numpy生成一个简单的二分类数据集，包含两个特征和对应的标签。标签0表示负类，标签1表
辞落山·2025-01-31 04:11

梯度提升用于高效的分类与回归

（GradientBoosting）主要是模拟GBDT（GradientBoostingDecisionTrees）的原理，即：第一棵树拟合原始数据计算残差（负梯度方向）用新的树去拟合残差累加所有树的预测值重复步骤
纠结哥_Shrek·2025-01-31 03:33

我把DeepSeek-R1推理能力知识蒸馏到Qwen2，效果真的炸裂！！！

其核心原理是教师模型通过预测结果（如概率分布或推理过程）向学生模型传授知识，学生模
AI生成曾小健·2025-01-31 03:00

深度学习过程是什么

问：深度学习是：一组原始数据，经过线性变换、非线性变换、偏差加和等操作后得到一组预测数据，再根据损失函数计算预测数据和原始数据的差值，用差值数据对权重和偏差求偏导，这里的偏导数的值也就是使得损失减小的最佳方向
小松要进步·2025-01-31 01:15

基于最近邻数据进行分类

完整代码：importtorchimportnumpyasnpfromsklearn.neighborsimportKNeighborsClassifierfromsklearn.metricsimportaccuracy_scoreimportmatplotlib.pyplotasplt
纠结哥_Shrek·2025-01-30 23:30

灰色预测模型_预测模型——灰色模型

网上有许多大佬写的灰色预测模型，写的非常的棒，但是我个人感觉，在公式部分，许多大佬在写最小二乘法得出a，b的值的时候并不是那么细致，所以我写这一篇灰色模型既是详细介绍公式的由来，同时也是为后续我要写的组合模型
weixin_39548740·2025-01-30 22:25

赛博算卦之周易六十四卦JAVA实现：六幺算尽天下事，梅花化解天下苦。

代码展示1.解析2.代码实现#四、总结#参考文献#一、文化背景概述1.文化起源六爻和六十四卦的文化起源可追溯至远古，那时人们为预测未来开展占卜，从龟甲兽骨裂纹到蓍草竹签筮法，逐步孕育了爻的
钮钴禄·爱因斯晨·2025-01-30 22:50
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