搜索结果
查询Tags标签： 预测，共有 155条记录-
人体动作识别、预测小结
动作预测论文总结 一、概述 人类动作预测主要分为两大领域：早期动作识别（Early action recognition或称为Early action prediction）和动作预期（Action anticipation）。早期动作识别的目标是通过观察动作的早期执行部分来识别该动作，相当于输入一段不完整的动作视频来…
2021/12/27 6:09:25 人评论 次浏览 -
【预测模型-ELAMN预测】基于哈里斯鹰算法优化ELMAN神经网络实现数据回归预测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…
2021/12/5 11:20:33 人评论 次浏览 -
【预测模型-ELAMN预测】基于哈里斯鹰算法优化ELMAN神经网络实现数据回归预测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…
2021/12/5 11:20:33 人评论 次浏览 -
【预测模型-ELAMN预测】基于哈里斯鹰算法优化ELMAN神经网络实现数据回归预测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…
2021/12/5 11:20:21 人评论 次浏览 -
【预测模型-ELAMN预测】基于哈里斯鹰算法优化ELMAN神经网络实现数据回归预测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…
2021/12/5 11:20:21 人评论 次浏览 -
读书笔记《Deep Learning for Computer Vision with Python》- 第二卷 第3章 理解rank-1&rank-5精度
下载地址 链接：https://pan.baidu.com/s/1hqtBQf6jRJINx4AgB8S2Tw 提取码：zxkt 第二卷 第三章 理解rank-1&rank-5精度在讨论高级深度学习主题（例如迁移学习）之前，让我们先退后一步，讨论1级、5级和N级准确率的概念。在阅读深度学习文献时，尤其是在计算…
2021/11/29 22:06:34 人评论 次浏览 -
读书笔记《Deep Learning for Computer Vision with Python》- 第二卷 第3章 理解rank-1&rank-5精度
下载地址 链接：https://pan.baidu.com/s/1hqtBQf6jRJINx4AgB8S2Tw 提取码：zxkt 第二卷 第三章 理解rank-1&rank-5精度在讨论高级深度学习主题（例如迁移学习）之前，让我们先退后一步，讨论1级、5级和N级准确率的概念。在阅读深度学习文献时，尤其是在计算…
2021/11/29 22:06:34 人评论 次浏览 -
模型误差和过拟合
训练一个模型的目的，是希望这个模型在预测中有好的表现，即预测值和真实值之间的差异尽可能小，这种差异称为误差（Error） 误差分为两种，一是在训练数据上误差，称为训练误差，也叫经验误差，二是在新样本上的误差，称为泛化误差。 我们训练一个模型想获得的理想结果是…
2021/11/17 6:10:55 人评论 次浏览 -
模型误差和过拟合
训练一个模型的目的，是希望这个模型在预测中有好的表现，即预测值和真实值之间的差异尽可能小，这种差异称为误差（Error） 误差分为两种，一是在训练数据上误差，称为训练误差，也叫经验误差，二是在新样本上的误差，称为泛化误差。 我们训练一个模型想获得的理想结果是…
2021/11/17 6:10:55 人评论 次浏览 -
kNN-预测
现在进行第五步，对数据进行预测 那么要做的的是从数据集里面拿出一部分作为要预测的，剩下的去比较，书上使用的是10% # 对之前做好的kNN算法进行预测 # 首先获取之前构造好的kNN分类器、数据、规则化之后的数据 import kNN import norm# 倒完包之后先别急，目的是从规则…
2021/11/16 23:40:23 人评论 次浏览 -
kNN-预测
现在进行第五步，对数据进行预测 那么要做的的是从数据集里面拿出一部分作为要预测的，剩下的去比较，书上使用的是10% # 对之前做好的kNN算法进行预测 # 首先获取之前构造好的kNN分类器、数据、规则化之后的数据 import kNN import norm# 倒完包之后先别急，目的是从规则…
2021/11/16 23:40:23 人评论 次浏览 -
使用 Python 对股票数据分析预测
使用 Python 对股票数据分析预测文章目录使用 Python 对股票数据分析预测目录索引 模块安装股票数据获取雅虎财经 Quandl 模块 Pandas Datareader 模块数据预处理 缺失值查找数据规范化 股价涨跌变化 绘制 K 线图 绘制相对变化股票交易策略 股票走势预测Prophet 加法模型预…
2021/11/13 14:09:41 人评论 次浏览 -
使用 Python 对股票数据分析预测
使用 Python 对股票数据分析预测文章目录使用 Python 对股票数据分析预测目录索引 模块安装股票数据获取雅虎财经 Quandl 模块 Pandas Datareader 模块数据预处理 缺失值查找数据规范化 股价涨跌变化 绘制 K 线图 绘制相对变化股票交易策略 股票走势预测Prophet 加法模型预…
2021/11/13 14:09:41 人评论 次浏览 -
论文阅读：Prediction With Multicross Component forFuture Video Coding
论文来源：2020 IEEE Digital Object Identififier 概要：为了全方位探索不同色彩通道之间的相似度，本文面向AVS3标准提出了一种跨分量预测方法PMC作为一种新的色度帧内预测模式。这种预测模式复杂度低灵活性强。它重用并改革了传统的两部跨分量预测模式（TSCPM模式）。此…
2021/11/6 23:42:36 人评论 次浏览 -
论文阅读：Prediction With Multicross Component forFuture Video Coding
论文来源：2020 IEEE Digital Object Identififier 概要：为了全方位探索不同色彩通道之间的相似度，本文面向AVS3标准提出了一种跨分量预测方法PMC作为一种新的色度帧内预测模式。这种预测模式复杂度低灵活性强。它重用并改革了传统的两部跨分量预测模式（TSCPM模式）。此…
2021/11/6 23:42:36 人评论 次浏览
