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查询Tags标签： 预测，共有 155条记录-
【视频】LSTM神经网络架构和原理及其在Python中的预测应用|数据分享
原文链接：http://tecdat.cn/?p=23544 长短期记忆网络——通常称为“LSTM”——是一种特殊的RNN递归神经网络，能够学习长期依赖关系。视频：LSTM神经网络架构和工作原理及其在Python中的预测应用LSTM神经网络架构和原理及其在Python中的预测应用什么是依赖关系？ 假设您…
2022/3/6 14:15:37 人评论 次浏览 -
R语言机器学习系列-决策树多分类代码
采用决策树解决多分类问题的代码与解决二分类问题的代码类似，也是构建初始树、后剪枝、输出变量重要性、树形图、预测几个步骤。差别在于，决策树预测多分类问题的具体分类是直接采用predict函数，将type设置为class即可，这样得到的就是各个样本的具体预测类别。当然也可…
2022/3/1 6:24:38 人评论 次浏览 -
R语言机器学习系列-决策树回归代码
在模型构建部分，二分类模型与回归模型大致相似，主要在rpart函数中多了parms参数可以设置，其值是一个list，其中可以指定分裂规则，将其设定为gini则构建CART决策树，将其设定为information则构建ID3决策树；还可以指定损失函数的权重，这个在遇到训练集样本不平衡的情况…
2022/3/1 6:24:37 人评论 次浏览 -
预测是没有意义的
很少有人去思考过执着和固执有什么区别，看似很近的两个词，但是一个褒义一个贬义。我认为在价值投资里面，如果坚持的合理，比如好公司好价格低估值，这种就是坚持就是执着。而好公司高价格高估值，这种在顶部买入，然后还一路自我安慰，就有点固执的味道了。 股市里面不…
2022/2/9 23:14:17 人评论 次浏览 -
基于蒙特卡洛法的电动汽车无序接入对配电网影响的分析 采用蒙特卡洛法对电动汽车的接入容量进行预测
基于蒙特卡洛法的电动汽车无序接入对配电网影响的分析 采用蒙特卡洛法对电动汽车的接入容量进行预测 再将预测的结果接入IEEE33节点配电网 通过对配电网的潮流计算 得到接入前后对电网电压和网损的影响 这个接入的数目也是可以灵活改变的编号:6150652729681272ocean
2022/2/8 23:22:23 人评论 次浏览 -
基于帝国竞争算法优化ELMAN实现数据预测matlab代码
1 简介 风能,作为一种重要,有潜力,无污染,可再生、可持续的能源,已经成为全球发电最为迅速的能源之一,越来越受到世界各国的青睐。近年来,为缓解能源短缺问题,改善环境,实现经济乃至人类的可持续发展,世界各国纷纷大力发展风能资源。然而,在实际操作中,风能固有的波动性和…
2022/1/31 11:34:40 人评论 次浏览 -
基于遗传算法优化最小二乘支持向量机lssvm实现数据预测matlab代码
1 简介 本文提出一种基于最小二乘支持向量机的数据预测方法。LSSVM 是一种新型机器学习算法，其在传统支持向量机 SVM 基础上，将二次规划问题中的不等式约束改为等式约束，极大地方便了求解过程，克服了数据集粗糙、数据集波动性大等问题造成的异常回归，能有效避免 BP…
2022/1/31 11:04:51 人评论 次浏览 -
基于蝗虫算法优化最小二乘支持向量机lssvm实现预测matlab代码
1 简介 本文提出一种基于蝗虫算法优化最小二乘支持向量机的数据预测方法。LSSVM 是一种新型机器学习算法，其在传统支持向量机 SVM 基础上，将二次规划问题中的不等式约束改为等式约束，极大地方便了求解过程，克服了数据集粗糙、数据集波动性大等问题造成的异常回归，能有…
2022/1/31 11:04:45 人评论 次浏览 -
基于海鸥算法优化最小二乘支持向量机lssvm实现预测matlab代码
1 简介 本文提出一种基于海鸥算法优化最小二乘支持向量机的数据预测方法。LSSVM 是一种新型机器学习算法，其在传统支持向量机 SVM 基础上，将二次规划问题中的不等式约束改为等式约束，极大地方便了求解过程，克服了数据集粗糙、数据集波动性大等问题造成的异常回归，能有…
2022/1/31 11:04:41 人评论 次浏览 -
基于布谷鸟算法优化最小二乘支持向量机lssvm实现预测matlab代码
1 简介 本文提出一种基于布谷鸟算法优化最小二乘支持向量机的数据预测方法。LSSVM 是一种新型机器学习算法，其在传统支持向量机 SVM 基础上，将二次规划问题中的不等式约束改为等式约束，极大地方便了求解过程，克服了数据集粗糙、数据集波动性大等问题造成的异常回归，能…
2022/1/31 11:04:35 人评论 次浏览 -
标签预测思路分析
标签预测模型思路： 1. 问题描述 通过老用户的静态特征(手机品牌、性别、地域、安装的APP列表)，以及用户的兴趣标签tag分数，构造模型预测新用户的兴趣标签tag。 2. 特征说明及预处理 1. 手机品牌组 原始手机品牌非常杂乱，包括各大厂商的子品牌，共计6W个。 取京东上有售…
2022/1/28 23:10:58 人评论 次浏览 -
【Python数据分析】数据挖掘建模——分类与预测算法评价（含ROC曲线、F1等指标的解释）
模型预测效果评价，通常可以用以下指标来衡量 目录 1.绝对误差和相对误差 2.平均绝对误差、均方误差、均方根误差与平均绝对百分误差 3.Kappa统计 4.混淆矩阵 5.准确度（Accuracy）、精确率（Precision）和召回率（Recall） 6.ROC曲线与AUC 7.Python分类预测模型的特点1.绝…
2022/1/23 17:34:48 人评论 次浏览 -
曾经的一个预测录入草稿
<!DOCTYPE html> <html lang="en"> <head><meta charset="UTF-8"><meta name="UTF-8"><meta name="Keywords" content=""><meta name="Description" content="…
2022/1/23 6:07:43 人评论 次浏览 -
【学习笔记-时间序列预测】prophet-使用.1 安装与增长率预测
1.安装Anaconda 很久之前装的了，忘了，略过 2.安装pystan 打开Anaconda Promopt (base) C://... >python >>>conda install pystan 可能是因为已经安装过visual studio c++，pystan的安装挺顺利的，好像就在[Y]/N那里输入了个Y，然后就连续几个done顺利安装了…
2022/1/18 23:07:38 人评论 次浏览 -
【学习笔记-时间序列预测】prophet-使用.1 安装与增长率预测
1.安装Anaconda 很久之前装的了，忘了，略过 2.安装pystan 打开Anaconda Promopt (base) C://... >python >>>conda install pystan 可能是因为已经安装过visual studio c++，pystan的安装挺顺利的，好像就在[Y]/N那里输入了个Y，然后就连续几个done顺利安装了…
2022/1/18 23:07:38 人评论 次浏览
