预测从瞎猜开始按上一篇文章所说，机器学习是应用数学方法在数据中发现规律的过程。既然数学是对现实世界的解释，那么我们回归现实世界，做一些对照的想象。想象我们面前有一块塑料泡沫做的白板，白板上分布排列着数枚蓝色的图钉，隐约地它们似乎存在着某种规律，我们试着找出规律。白板上的图钉（数据）如上图所示，我们有没有一种方法（数学算法）来寻找规律（模型解释）呢？ 既然不知道怎么做，那我们瞎猜吧！我拿起两根木棒
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2024-05-27 23:26:05
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目录Pandas的主要方法排序索引和获取数据应用函数到单元格、列、行分组（Groupby）汇总表增减DataFrame的行列预测离网率本篇通过分析电信运营商的客户离网率来熟悉Pandas数据探索的常用方法，并构建一个预测客户离网率的简单模型Pandas的主要方法导入相关库import numpy as np
import pandas as pd
import warnings
warnings.
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2024-09-19 08:15:30
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写在前面：我将从一个入门者的视角（水平）将机器学习中的常用算法娓娓道来。自身水平确实有限，如果其中有什么错误的话希望大家指出，避免误导大家。然后这是这个系列的第二篇了，对于初学者来说，如果你没看过第一篇，推荐看看机器学习基本算法之线性回归，里面提及到了很多基础的数学知识和一些的机器学习思维，对于理解这篇文章很有帮助，很多机器学习流程化的东西这里就不在具体介绍为什么这样做了，而是直接解释为什么在逻辑
目录引子几何意义如何最小化EinEin的矩阵表示Ein梯度的表示与W的计算Ein的另一种表现形式H矩阵的意义Ein的noise表现形式学习曲线引子在一个二元分类的问题中我们通常得到的结果是1/0，而在分类的过程中我们会先计算一个得分函数然后在减去一个门槛值后判断它的正负若为正则结果为1若为负结果为0。事实上从某种角度来看线性回归只是二元分类步骤中的一个截取它没有后面取正负号的操作，它的输出结果为一
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2024-08-21 16:07:24
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# Java 预测出现概率算法
在数据分析和机器学习领域，预测算法层出不穷，应用广泛的预测方法之一是概率预测。本文将介绍基本的概率计算方法，通过Java实现简单的预测模型，并给出相应的代码示例。
## 概念介绍
概率预测是指根据已有数据推测未来事件发生的可能性。例如，在股票市场中，我们可以用历史行情预测未来的价格波动。在机器学习中，概率预测常用于分类问题，如根据某种特征预测某对象属于哪个类别
原创
2024-09-05 05:20:48
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# 数据挖掘预测出生率
## 引言
随着数据科学的快速发展，数据挖掘在各个领域中的应用越来越广泛。其中，通过数据挖掘预测出生率成为了一个热门的研究方向。预测出生率能够帮助政府和社会规划未来的资源分配、制定相关政策以及做出更准确的人口预测。本文将介绍如何使用数据挖掘技术来预测出生率，并通过代码示例展示整个过程。
## 数据收集
在进行数据挖掘之前，我们首先需要收集相关的数据。出生率的预测通常
原创
2023-08-14 15:03:14
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具体现象1：训练alexnet分类网络，多次epoch后，分类精度为同样的值，而且精度很低原因： 发现所有样本都预测为同一类别 进一步检查，具体现象2：在第一个epoch的第一个step中，pred_y（预测分类）的结果正常（概率形式），但第二个step以及以后的step，pred_y的结果不正常（[0,0,1,0,....]，即某1位为1，其它位全部为0）原因：第一个step时，网络还
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2023-06-12 14:11:58
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最近又有朋友（感谢这位朋友?）来询问为何他的时序数据用ARIMA模型后出现的是一条直线，像下面这样（图源网络，仅作参考解释说明的示例）：是不是很奇怪，为何这里会产生一条直线？掌柜查阅了一番后发现原来是这么回事，下面进行讲解。首先，使用ARIMA模型进行时序预测为何会出现是一条直线？解答：简单来说是因为你的时序数据中存在“季节/周期性”（注：这里的季节性/周期性指的是 以同样的频率 持续重复出现）的
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2023-07-04 14:54:36
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package com.paic.pad.info.common.utils;
import java.util.HashMap;
import java.util.Map;
import java.util.Random;
public class GetRedPacket {
public static Map<String, String> getRandomNum(dou
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2023-07-07 23:18:00
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# 深度学习中的模型预测：当预测结果只有一个时
深度学习已经在多个领域展现出惊人的潜力，如图像识别、自然语言处理、推荐系统等。然而，在某些情况下，我们的模型可能会产生一个恒定的预测结果，这种现象值得我们深入探讨。本文将通过示例代码来帮助您理解这一概念，并展示如何使用预测结果进行可视化。
## 深度学习模型的基本概念
在深度学习中，我们通常构造一个神经网络模型来进行训练。训练的目标是让模型通过
原创
2024-09-01 04:46:04
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又是一年一度“剁手节”有人说感到今年的双十一冷清了许多，很多人都很好奇今年双十一会产生多少交易额？SPSAU这里打算科学预测一下今年的天猫“双十一”的销售额。预测的模型方法有很多种我们选择常用的一元线性回归模型来简单预测,一起来看看吧！一、建立回归模型我们利用一元线性回归模型对双十一销售额预测 ，需要设置一个指标变量作为自变量，这里选择国内生产总值（GDP）来作为自变量。从经济和社会发展规律来说，
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2024-01-11 13:10:12
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在机器学习中的大部分任务通常都是与预测有关的，当我们想预测一个数值时，就会涉及到回归问题。常见的例子有：预测价格（房屋、股票等）、预测住院时间（针对住院病人）、预测需求（零售销量）等。一、线性回归的基本元素 线性回归linear regression是回归的各种标准工具中最简单而且最流行的。线性回归基于几个简单的假设：首先，假设自变量 和因变量y之间的关系是线性的，即y可以表示为 这里
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2024-04-01 20:43:10
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1.当缺失数据的样本很小时，可以采用直接丢弃。2. 用均值，众数等填充。3.不做处理，把缺失值当成单独一维。由于调查、编码和录入误差，数据中可能存在一些无效值和缺失值，需要给予适当的处理。常用的处理方法有：估算，整例删除，变量删除和成对删除。 估算(estimation)。最简单的办法就是用某个变量的样本均值、中位数或众数代替无效值和缺失值。这种办法简单，但没有充分考虑数据中已
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2023-05-30 09:20:20
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1、线性回归基本思想：线性回归是一种用于建立自变量和因变量之间线性关系的经典统计方法，其基本思想是找到一条最佳的直线，使得这条直线能够最好地拟合样本数据，并用这条直线来对新的自变量进行预测。2、 代码实现2.1.metrics.py：定义一些衡量模型的性能的指标 包括分类和回归的指标import numpy as np
from math import sqrt
# 分类准确度
def acc
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2024-04-04 12:51:44
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前言tensorflow 是Google的开源的深度学习框架，本次分享下利用该框架计算出一个线性回归参数的预测实践，以及训练后如何将模型转化为web端可以使用的模型。 TensorFlow的官方地址：https://www.tensorflow.org/ ； js版本的官方地址: https://js.tensorflow.org/ ； 转化为web端可以使用的工具地址：https://gi
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2024-06-21 10:44:21
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https://mp.weixin.qq.com/s/Wg_2bYWTjLiyVcNAVQJU5gBy超神经场景描述：使用深度学习、神经网络等机器学习技术，去分析和研究地震问题，能够分析出人们看不到的一些数据价值。在诸如余震、微地震的预测中，得到更高的准确率。关键词：深度学习神经网络残差学习地震预报地震预警：与死亡赛跑的自救时刻1.宜宾地震与花莲地震的地震预警此次宜宾地震预警，并不是第一次成功预警
原创
2020-09-18 14:05:48
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目录 一、线性回归简介 二、梯度下降算法 三、梯度下降代码实现 四、梯度下降算法求解线性回归 五、线性回归代码实现一、线性回归简介 线性回归来自于统计学的一个方法。什么是回归呢？我认为回归就是预测一系列的连续的值，而与之相对的分类就是预测一系列的离散的值。比如预测用户的性别、是否患病、西瓜的大小等等都是用分类算法来进行预测。而员工的月收
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2023-12-10 10:13:32
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实验内容假设某披萨店的披萨价格和披萨直径之间有下列数据关系：训练样本直径（英寸）价格（美元）1672893101341417.551818根据上面的训练数据，预测12英寸的披萨的可能售价。 1、直径为自变量X，价格为因变量y，画出二者的散点图，并给出结论。 2、根据现有的训练数据求线性回归模型，并画出拟合直线，给出拟合直线方程。 3、预测12英寸披萨的价格。 4、评价模型的准确率，分析模型预测结果
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2024-04-24 13:48:39
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对一元线性回归模型，若算得参数，和的估计量，和。设为一指定值，依所得随机变量记为。对置信水平，希望寻求统计量和，使得 这一问题称为预测问题。称为置信水平下的预测区间。 由于~，由此可得置信水平下的预测区间为 注意预测区间的增量因子 最后的根式内部第2项因子恰为调用linregress函数所得返回值的stderr字段的平方。用linregress函数算得一元回归模型参数，及的无偏估计，和，对给定的
Linear Regression（线性回归）回归的核心思想—连续函数下进行预测线性模型的形式：（是权重向量）线性模型中的“线性”其实就是一系列一次特征的线性组合，在二维空间中是一条直线，在三维空间中是一个平面，推广到 n 维空间…应用：股票市场预测、自动驾驶技术、商品推荐系统…比如，预测住房价格： 它的工作方式是这样的 因而，要解决房价预测问题，我们实际上 是要将训练集“喂”给我们的学习算法，进
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2023-11-29 17:16:31
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