上一篇：机器学习笔记(3)——梯度下降算法一、多变量线性回归及其预测函数和代价函数的定义目前为止，我们探讨了单变量的回归模型，现在我们对房价模型增加更多的特征，例如房间数、楼层等，构成一个含有多个变量的模型，探讨多变量线性回归问题。如下表所示，其中 x(i)：表示第i个样本的各个特征的值组成的向量。 x(i)j：表示第i个样本中第j个特征的值预测函数：那么这样多变量的模型的预测函数就和之前单变量的
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2023-12-18 23:12:52
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1、前情分析在现实世界的预测问题中，试图共同学习多个时间序列时经常遇到的一个挑战是，时间序列的数量级差异很大，而且数量级的分布具有很强的倾斜性。这个问题如图1所示，图中显示了亚马逊销售的数百万件商品的销售速度(即平均每周销售一件商品)的分布情况。分布在几个数量级上，近似幂律。 据我们所知，这一发现是新的(尽管可能并不令人惊讶)，并且对试图从这些数据集学习全局模型的预测方法具有基本意义。由于该分布的
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2024-01-31 00:10:27
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长短期记忆网络，简称LSTMs，可以应用于时间序列预测。有许多类型的 LSTM 模型可用于每种特定类型的时间序列预测问题。在本文中，我将分享一系列标准时间序列预测问题开发一套 LSTM 模型。本文的目的是针对每种类型的时间序列问题提供独立示例作为模板，你可以复制该模板并针对你的特定时间序列预测问题进行调整。 文章目录技术提升单变量 LSTM 模型数据准备Vanilla LSTMStacked LS
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2024-07-25 20:27:57
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4-1 多功能我们探讨了单变量/特征的回归模型，现在我们对房价模型增加更多的特征，例如房间数楼层等，构成一个含有多个变量的模型，模型中的特征为（x1，x2，x3，x4 .........） n 代表特征的数量x(i) 代表第 i行，是一个向量（vector）。比方说，上图的 x(i)j 代表特征矩阵中第 i 行的第 j个特征，也就是第 i&nbs
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2023-10-25 18:14:32
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随着现代化水泥工厂的控制水平不断提高,如何更好的稳定生产，降低消耗和排放，提高产能和质量，控制成本，成为企业的一个重要课题。而水泥成本中能源占了大约70%，通过利用先进的过程优化控制技术，可以达到提高产量、降低成本的目标。在现有的各种高级过程优化控制方案中，以多变量的非线性优化控制效果为最佳，其不同于传统的模糊控制和专家系统。非线性优化控制能够在水泥厂快速实施，从而增加产量并降低生产成本。成
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2024-01-05 14:01:58
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多变量时序预测深度学习——博文记录
在当今的数据驱动时代，多变量时序预测成为了重要的研究领域。尤其在金融、气象、交通等行业，预测模型能够为决策提供重要依据。深度学习方法因其强大的拟合能力而日益受到关注。本文将对“多变量时序预测 深度学习”进行深入探讨，涵盖技术原理、架构解析、源码分析和实际应用场景等多个方面。
## 背景描述
在探讨多变量时序预测的背景时，可以使用四象限图来指明其在不同领域的
使用 LSTM 进行端到端时间序列预测的完整代码和详细解释。我们先来了解两个主题：什么是时间序列分析？什么是 LSTM？时间序列分析：时间序列表示基于时间顺序的一系列数据。它可以是秒、分钟、小时、天、周、月、年。未来的数据将取决于它以前的值。在现实世界的案例中，我们主要有两种类型的时间序列分析：单变量时间序列多元时间序列对于单变量时间序列数据，我们将使用单列进行预测。正如我们所见，只有一列，因此即
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2024-06-06 22:55:21
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摘要：文章讨论了多变量灰色预测模型的建模方法及其算法思想，得到了多变量灰色预测模型的检验方法。为了简化模型求解，给出多变量灰色预测模型的MATLAB 程序实现。通过应用实例说明算法程序的应用和效果。关键词：多变量；灰色预测模型；算法；MATLAB引言自从邓聚龙教授提出灰色系统理论以来，灰色预测模型在许多领域得到了广泛应用。许多的研究工作者对于动态微分方程模型GM（1，1）进行了广泛的研究，为了提高
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2023-08-02 23:17:31
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# 多变量回归预测与深度学习
在数据科学和机器学习领域，多变量回归预测是一种常用的方法，用于建立自变量与因变量之间的关系。随着深度学习的发展，将深度学习技术应用于多变量回归预测，已经成为一种趋势。本文将为您介绍多变量回归预测及其在深度学习中的应用，并提供相关的代码示例。
## 什么是多变量回归
多变量回归是回归分析中的一种技术，其主要目标是建立一个数学模型来描述多个自变量（输入）与一个因变量
1：指针，引用： 指针是一个变量，只不过这个变量存储的是一个地址，指向内存的一个存储单位。可以为空 引用：引用根原来的变量实质上是同一个东西，只不过是原变量的一个别名而已，应用不可以为空，被创建时就需要被赋值2:三大特性，多态实现： 封装：实
!""# 年 ! 月 引 言 自从邓聚龙教授提出灰色系统理论以来，灰色预测模型在许多领域得到了广泛应用。许多的研究工作者对 于动态微分方程模型 $%( &， &)进行了广泛的研究，为了 提高模型精度，提出了一些改进的 $%( &， &)模型’&(!)。近 年来* 许多文献从不同的角度给出了非等间距灰色预测模型的改进’+,-)，然而实际的社会、经济系统中往往包
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2023-11-01 12:59:15
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1. 什么是多变量时序预测：多变量时间序列预测问题可以被理解为，利用历史时刻的各项数据来预测下一个时刻的目标数据。2. 实验数据集：在本文中，我使用了北京市空气污染历史监测数据集来进行时序预测实验，那么时序预测任务则是利用过去一段时间所记录的温度、气压、风速以及空气污染程度等数据来预测下一时刻的空气污染程度。数据来源自位于北京的美国大使馆在2010年至2014年共5年间每小时采集的天气及空气污染指
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2023-11-26 19:57:23
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1.有因变量，则建立有监督模型有监督模型具有两大通用目的：1）分析哪些自变量对因变量存在显著影响作用， 2）通过选择对因变量存在影响的自变量，建立预测因变量取值的预测模型。1）因变量为连续变量（建立的模型称为回归预测模型），自变量为连续变量时，可选择回归分析，方差分析；自变量为分类变量或分类+连续变量，可选择带虚拟变量的回归分析、联合分析、方差分析。 2）因变量为分类变量（建立的模型称为分类预测模
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2023-08-02 12:13:38
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在社会科学研究中，主要的多变量分析方法包括多变量方差分析（Multivariate analysis of variance，MANOVA）、主成分分析（Principal component analysis）、因子分析（Factor analysis）、典型相关（Canonical correlation analysis）、聚类分析（Cluster analysis）、判别分析（Discri
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2023-11-30 15:24:27
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本文为你列举了统计学派中18种经典的数据分析法。Part1 描述统计描述统计是通过图表或数学方法，对数据资料进行整理、分析，并对数据的分布状态、数字特征和随机变量之间关系进行估计和描述的方法。描述统计分为集中趋势分析和离中趋势分析和相关分析三大部分。集中趋势分析：集中趋势分析主要靠平均数、中数、众数等统计指标来表示数据的集中趋势。例如被试的平均成绩多少？是正偏分布还是负偏分布？离中趋势分析：离中趋
# Python多变量预测模型选择
在数据科学领域，多变量预测是一个非常重要的概念。随着数据的不断增加，如何有效地从多变量中预测目标变量成为了研究的热点。本文将探讨多变量预测的常用模型，并提供相应的代码示例，以帮助读者更好地理解这一过程。
## 什么是多变量预测？
多变量预测是指在已有多个输入变量（特征）时，利用这些变量来预测一个或多个输出变量（目标）。在实际应用中，我们通常会遇到许多复杂的
# 多变量预测概率模型Python入门指南
在机器学习中，多变量预测概率模型是一种非常重要的工具，可以帮助我们理解和预测复杂系统。对于刚入行的小白来说，本文将逐步引导你如何在Python中实现一个简单的多变量预测概率模型。以下是整个流程的概述：
| 步骤 | 描述 |
|------|------|
| 1 | 数据准备：收集和清洗数据 |
| 2 | 数据探索：对数据进行可视化和
四、多变量线性回归(Linear Regression with Multiple Variables) 在本章节,我们要讨论一种新的线性回归形式.这种形式适用于多个变量(或者说多特征量).在我们之前讨论的线性回归,我们只有一个特征量(房屋面积),我们必须用此特征量来预测房屋价格.但现在我们有多种特征来预测.4.1 多维特征\(x_1,x_2,x_3,x_4\)等来表示我们房屋的不同特征,然后仍
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2024-05-22 19:48:54
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文章目录5 基于pytorch神经网络模型进行气温预测5.1 实现前的知识补充5.1.1 神经网络的表示5.1.2 隐藏层5.1.3 线性模型出错5.1.4 在网络中加入隐藏层5.1.5 激活函数5.1.6 小批量随机梯度下降5.2 实现的过程5.2.1 预处理5.2.2 搭建网络模型5.3 简化实现5.4 评估模型 5 基于pytorch神经网络模型进行气温预测在前面的学习中，我们已经有了一个
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2024-05-02 12:54:53
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作者：Sksujanislam分享一篇使用 LSTM 进行端到端时间序列预测的完整代码和详细解释。我们先来了解两个主题：什么是时间序列分析？什么是 LSTM？时间序列分析：时间序列表示基于时间顺序的一系列数据。它可以是秒、分钟、小时、天、周、月、年。未来的数据将取决于它以前的值。在现实世界的案例中，我们主要有两种类型的时间序列分析：单变量时间序列多元时间序列对于单变量时间序列数据，我们将使用单列进
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2023-08-22 20:57:32
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