前半部分是简介, 后半部分是案例KNN近邻算法: 简单说就是采用测量不同特征值之间的距离方法进行分类（k-Nearest Neighbor，KNN）优点: 精度高、对异常值不敏感、无数据输入假定 缺点：时间复杂度高、空间复杂度高1、当样本不平衡时，比如一个类的样本容量很大，其他类的样本容量很小，输入一个样本的时候，K个临近值中大多数都是大样本容量的那个类，这时可能就会
## 深度学习数据预测的实现步骤
在这篇文章中，我们将学习如何使用深度学习模型进行数据预测。以下是整个流程的概述：
| 步骤 | 描述 |
|-----------------|----------------------------------------|
| 1. 数据收集 | 获取并准
一、灰色预测概述 1.原理：通过鉴别系统因素之间发展趋势的相异程度，并对原始数据进行生成处理来寻找系统变动的规律，生成有较强规律性的数据序列，然后建立相应的微分方程模型，从而预测事物的未来发展趋势。灰色预测的数据是通过生成数据的模型所得到的预测值的逆处理结果。2.特点：在求解过程中需要进行数据预测时，利用灰色模型预测的结果比较稳定，不仅适用于大数据量的预测，在数据量较少时（数据多于3个即可）预测结
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2024-06-07 14:57:54
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摘要获取正确的像素级场景深度在各种任务中发挥着重要作用，如场景理解、自动驾驶、机器人导航、同时定位和建图、智能农业和增强现实。因此，这是过去几十年来研究的一个长期目标。获得场景深度的一种成本有效的方法是使用单目深度估计算法，从单个图像直接估计场景深度。然而，视觉方法通常产生低的推理精度和较差的可概括性，因此容易受到实际部署的影响。深度传感器以真实的场景尺度提供精确和稳健的距离测量，因此，它们更适用
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2023-12-20 15:27:06
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下面列举一些数据预处理的函数，方便以后查看，本人菜鸟一枚，如有不正之处请予以更正。1 train.head(5) #显示前5行数据
2 train.tail(5) #显示后5行
3 train.columns #查看列名
4 train.info() #查看各字段的信息
5 train.shape #查看数据集行列分布，几行几列
6 train.des
该软件首先通过经典的ARIMA模型得出初步的预测数值，生成绝对误差序列，然后输入GRNN模型得出预测的绝对误差数值，最后通过反算生成最终预测数值。第一步、Matlab支持插件的安装1. 双击MCRInstaller.exe安装2. 自动解压：3. 无脑点击下一步4. 安装完成。第二步、构建ARIMA模型一、构建ARIMA模型 进入AR
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2023-12-11 01:28:48
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前言： 在前一篇中，已经搭建好了Tensorflow环境，本文将介绍如何准备数据与预处理数据。正文： 在机器学习中，数据是非常关键的一个环节，在模型训练前对数据进行准备也预处理是非常必要的。 一、数据准备： 一般分为三个步骤：数
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2024-01-25 19:34:43
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# 数据预测回归使用深度学习的模型选择
在现代数据科学中，利用深度学习进行数据预测回归任务已经成为了一种流行且有效的趋势。然而，作为一名刚入行的小白，你可能会对整个流程感到迷茫。本文将为你详细讲解使用深度学习进行数据预测回归的步骤，并提供示例代码，帮助你掌握这个过程。
## 流程概览
下面是进行数据预测回归的基本流程：
| 步骤 | 描述 |
|------|------|
| 1. 数据
任务描述本关任务：加深对语法分析器工作过程的理解；加强对预测分析法实现语法分析程序的掌握；能够采用一种编程语言实现简单的语法分析程序；能够使用自己编写的分析程序对简单的程序段进行语法翻译。相关知识为了完成本关任务，你需要掌握：用预测分析法编制语法分析程序。自上而下的语法分析器语法分析在编译中是一个重要的环节，语法分析可以分为自上而下分析和自下而上分析两种方式。自上而下分析法是从文法开始符号开始，不
文章目录前言一、灰色预测是什么？二、使用步骤1.使用条件2.以GM（1,1）为例（1）级比值检验（2）后验差比检验（3）模型拟合检验（4）模型残差检验（5）级比偏差检验三 、总结1.代码总结2.公式总结 前言灰色预测对原始数据进行生成处理来寻找系统变动的规律，并生成有较强规律性的数据序列，然后建立相应的微分方程模型，从而预测事物未来发展趋势的状况。一、灰色预测是什么？灰色预测是一种对含有不确定因
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2023-11-07 07:36:29
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倾角传感器在工业的应用 倾角传感器原理倾角传感器的理论基础就是牛顿第二定律，根据基本的物理原理，在一个系统内部，速度是无法测量的，但却可以测量其加速度。如果初速度已知，就可以通过积分计算出线速度，进而可以计算出直线位移。所以它其实是运用惯性原理的一种加速度传感器。当倾角传感器静止时也就是侧面和垂直方向没有加速度作用，那么作用在它上面的只有重力加速度。重力垂直轴与加速度传感器灵敏轴之间的夹角就是倾斜
什么是回归分析？回归分析是一种预测性的建模技术，它研究的是因变量（目标）和自变量（预测器）之间的关系。这种技术通常用于预测分析，时间序列模型以及发现变量之间的因果关系。例如，司机的鲁莽驾驶与道路交通事故数量之间的关系，最好的研究方法就是回归。回归分析是建模和分析数据的重要工具。在这里，我们使用曲线/线来拟合这些数据点，在这种方式下，从曲线或线到数据点的距离差异最小。我会在
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2023-11-03 10:33:31
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问题：最近在做目标检测项目，使用的是CenterNet网络进行训练，在自己的数据集上进行训练，首先数据集是完全一致的、然后代码也是一模一样的，但是在不同环境下得训练loss和预测结果完全不同先说结论：修改了keras版本，问题解决环境有4个：第一个是本机笔记本TensorFlow==1.15.0组合keras==2.2.4，第二个是本机笔记本TensorFlow-gpu==1.15.0和keras
预测模型1. 时间序列分析2.机器学习预测模型2.1 决策树2.2 支持向量机回归(SVR) 如果得到一份数据集，任务是要预测出一系列的值，而在预测任务中，我们大多数都采用的是拟合的方法，这篇文字主要介绍三种预测方法时间序列分析，灰色预测模型，神经网络。 1. 时间序列分析时间序列也叫动态序列，数据是按时间和数值性成的序列。而时间序列分析有三种作用，大致可以描述为描述过去，分析规律，预测将来。
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2023-09-07 16:38:26
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1，输入变量可以是数值型或分类型，输出变量也可以是数值型或分类型。如果输出为分类型，则称为分类预测模型；反之，则为回归预测模型。2，一般拿到的数据为一个矩阵，一行对应一个观测，一列对应一个变量。一般自变量（解释变量）会有多个（x1, x2, …, xp），因变量（被解释变量）只有一个（y）。在预测过程中可以看成是发生在p+1为空间中的事件。3，建模过程其实就在找p个x与一个y之间的关系，并将这种关
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2023-10-26 12:18:46
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今天我要讲的是2017年的两篇seq2seq任务中最新的两个科研成果，分别参考了2017年Google团队在NIPS上的论文《Attention Is All You Need》和2017年Facebook团队在ICML上的论文《Convolutional Sequence to Sequence Learning》。目前业界主流方法在解决seq2seq任务的时候往往采取的是encoder-dec
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2024-10-25 14:59:04
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预测模型建模时序数据的预测通常建模为利用历史数据值预测未来的数据走势。简单的数学表示： x => S => x^‘ 其中： x = {x_1,x_2,…,x_t} 表示历史数据， S 表示预测系统， x^‘ 表示预测结果。预测可分为短期预测（单步预测）和长期预测（多步预测）短期预测的数学表示： x_{t+1}^‘ = f(x_1,x_2,…,x_t) 其中 x_{t+1}^‘ 是 t+
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2023-12-26 17:07:02
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很多人或许都看过火影忍者，你是否对蛤蟆丸口中的预言之子感到很神奇，这个老蛤蟆预言了很多事情，他在梦里可以预见未来。如果我们在现实生活中也能预测未来该有多好，每天坐等买彩票就可以致富了（笑醒）。当然彩票因为其随机性，肯定是不能预测的，不过有些事情倒是可以预测，只是现有的技术还做不到百分百正确。那么哪些事情是可以预测的呢，比如预测天气、预测股票，预测世界杯或NBA，预测疾病，事故，公司明年的销量，未来
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2024-01-31 09:40:09
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一、数学模型：1、预测模型：神经网络预测、灰色预测、拟合插值预测（线性回归）、时间序列分析、马尔科夫链预测、微分方程预测、Logistic模型。运用领域：人口预测、水资源污染增长预测、病毒蔓延预测、竞赛获胜概率预测、月收入预测、销量预测、经济发展情况等在工业、农业、商业经济领域、以及环境、社会和军事领域中得到广泛运用。2、优化模型：规划模型（目标规划、线性规划、非线性规划、整数规划、动态规划）、图
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2023-11-14 13:20:25
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一、项目简介：回归树用于分类预测 1、项目集数据介绍 使用randomForest包和party包来创建随机森林的区别：randomForest包无法处理包含缺失值或者拥有超过32个等级水平的分类变量。本例子是在内存受限的情况下简历一个预测模型。由于训练集太大而不能直接通过R构建决策树，所以需要先从训练集中通过随机抽样的方式抽取多个子集，并分别对每一个子集构建决策树，只选取决策树中存在的
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2024-03-14 18:13:39
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