原题如下：用1、2、2、3、4、5这六个数字，用java写一个main函数，打印出所有不同的排列，如：512234、412345等，要求："4 "不能在第三位， "3 "与 "5 "不能相连. 我看了回贴都没有很好解决，主要是没有排除重复。 解决思路：强化题目，用1、2、2、3、4、5这六个数字排列“递增”序列。其他要求不变。 算法思路：显然是递归，初始序列122345，先从末两位(45
模型原理 长短时记忆网络（ Long short-term memory，LSTM ）是一种循环神经网络 (Recurrent neural network, RNN)的特殊变体，具有“门”结构，通过门单元的逻辑控制决定数据是否更新或是选择丢弃，克服了 RNN 权重影响过大、容易产生梯度消失和爆炸的缺点，使网络可以更好、更快地收敛，能够有效提高预测精度。LSTM 拥有三个门， 分别为遗忘门、输入门
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2023-11-03 20:25:00
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回归分析一元线性回归一元线性回归是分析只有一个自变量（自变量x和因变量y）线性相关关系的方法。一个经济指标的数值往往受许多因素影响，若其中只有一个因素是主要的，起决定性作用，则可用一元线性回归进行预测分析。回归分析是研究某一变量（因变量）与另一个或多个变量（解释变量、自变量）之间的依存关系，用解释变量的已知值或固定值来估计或预测因变量的总体平均值。一元线性回归分析预测法，是根据自变量x和因变量Y的
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2024-02-12 21:55:38
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项目介绍通过以往的天气数据和实际天气温度，做一次回归预测，模型的输入是当前的所有特征值，而模型的输出是当天的实际天气温度字段分析目前已有的数据有348条svc数据，他们的字段分别代表year：年month：月day：日week：周几temp_2：前天天气temp_1：昨天天气average：在历史中，每年这一天的平均最高温度值actual：当天实际的温度（答案）friend：这一列可能是凑热闹的，
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2023-11-06 15:36:30
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项目介绍通过以往的天气数据和实际天气温度，做一次回归预测，模型的输入是当前的所有特征值，而模型的输出是当天的实际天气温度字段分析目前已有的数据有348条svc数据，他们的字段分别代表year：年month：月day：日week：周几temp_2：前天天气temp_1：昨天天气average：在历史中，每年这一天的平均最高温度值actual：当天实际的温度（答案）friend：这一列可能是凑热闹的，
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2023-11-06 15:36:30
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下面是训练和预测代码java版一个Demohttps://download.csdn.net/download/qq_40374604/11168497
原创
2021-06-21 16:13:15
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下面是训练和预测代码java版一个Demo
原创
2022-04-02 13:36:51
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模型评估与预测1.1经验误差与过拟合1.2 评估方法1.2.1留出法（hold-out）1.2.2交叉验证法1.2.3 自助法1.3性能度量1.3.1 查准率，查全率，准确率1.3.2 P-R曲线、平衡点和F1度量1.3.2.1 P-R曲线1.3.2.2 平衡点(BEP)1.3.2.3 F1度量1.3.3 ROC与AUC1.4 偏差与方差1.5正则化线性回归的偏差-方差模型1.5.1 正则化线性
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2024-04-15 13:32:13
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Prophet 学习笔记-未完入门简介举个?1. 引用模块2. 导入数据3. 建立实例并拟合数据4. 生成时间框5. 执行预测6. 可视化饱和预测增长预测趋势转折点（Trend Changepoints）转折点自动检测拟合方式乘性拟合季节性，节假日影响和额外回归节假日和特殊日期建模 入门运用prophet，首先要创建一个prophet类的实例，然后再通过 fit 和 predict 这两个函数完
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2023-08-15 12:57:20
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文章目录论文画图必备网址：搭建网络的步骤搭建网络class1、六步法2、用class类封装神经网络函数3、示例搭建网络sequential1、六步法2、compile()配置神经网络的训练方法Optimizer可选：loss可选：metrics可选：3、fit()执行训练过程4、tf描述卷积层完整代码单张图片预测常见的网络LeNetAlexNetVGGNetInceptionNetResNet总
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2024-02-24 23:02:14
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一、LSTM预测未来一年某航空公司的客运流量 给你一个数据集，只有一列数据，这是一个关于时间序列的数据，从这个时间序列中预测未来一年某航空公司的客运流量。数据形式： 二、实战1）数据下载 你可以google passenger.csv文件，即可找到对应的项目数据，如果没有找到，这里提供数据的下载链接：https://pan.baidu.com/s/1a7h5ZknDyT0az
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2024-05-09 09:36:34
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用于预测模型可视化的列线图（Nomogram，诺模图）已为大家所熟知，很多朋友在自己的文章中也用过。不过，大家使用的列线图一般是下图这样的（见图1）。 图1. 普通列线图
对于这样的列线图，观赏性可能要大于实用性。如果让你用这样的图去说明某特征患者的3年生存率是多少，你会怎么做？拿着直尺画垂直线，然后将各个特征对应的points加起来，根据Total points再画垂直线吗
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2023-12-14 00:31:49
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由于近几年来，Python用户数量上涨及其本身的简洁性，使得这个工具包对数据科学世界的Python专家们变得有意义。本文将帮助你更快更好地建立第一个预测模型。绝大多数优秀的数据科学家和kagglers建立自己的第一个有效模型并快速提交。这不仅仅有助于他们领先于排行榜，而且提供了问题的基准解决方案。预测模型的分解过程我总是集中于投入有质量的时间在建模的初始阶段，比如，假设生成、头脑风暴、讨论或理解可
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2023-09-21 20:40:50
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介绍：提示：Transformer-decoder 总体介绍 本文将介绍一个 Transformer-decoder 架构，用于预测Woodsense提供的湿度时间序列数据集。该项目是先前项目的后续项目，该项目涉及在同一数据集上训练一个简单的 LSTM。人们认为 LSTM 在长序列上存在“短期记忆”问题。因此，该项目将使用一个 Transformer，它在同一数据集上优于之前的 LSTM 实现。L
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2024-06-15 12:28:32
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一、需求给定几个已知的股市因素（开盘、收盘、最高、最低、成交量、成交额）及各因素对应的大量数据，训练一个该股票的涨跌趋势的预测模型。并在给定的测试数据的条件下求出接下来的涨跌趋势。即得到下图中的label值。-1代表跌、1代表涨。二、分析1、LSTM简单介绍LSTM这个算法是专门训练有时间序列信息的数据的，即这些数据不仅按照时间递增的顺序排布，并且前后的数据都有着很强的联系。个人认为与马尔可夫的思
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2023-10-19 09:37:17
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Python数据处理分析是很强大的，本文介绍环境搭建，依赖包的引用等，为后面学习做准备。statsmodelsstatsmodels（http://www.statsmodels.org）是一个Python库，用于拟合多种统计模型，执行统计测试以及数据探索和可视化。statsmodels包含更多的“经典”频率学派统计方法，而贝叶斯方法和机器学习模型可在其他库中找到。statsmodels是一个P
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2023-11-07 01:19:47
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首先需要明确一点是logistics回归和线性回归的区别：1线性回归的因变量Y是连续性变量，而logistics回归是分类变量。2线性回归最后可以通过函数y=a1x1+a2x2...去描述，而logistics的方程是这样的好吧，大学数学忘了差不多了，反正可以理解为是一个概率函数吧。所以logistics回归的因变量y的值是在0-1之间的，得到的数值y可以看做属于类别1的概率，当0.5≤y≤1，则
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2024-06-01 08:56:28
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# Python实现销量预测教程
## 一、整体流程
首先，让我们来看一下实现销量预测的整体流程，我们可以用下面的表格展示：
| 步骤 | 描述 |
| ------ | ------------------------ |
| 1 | 数据收集与清洗 |
| 2 | 特征工程 |
| 3
原创
2024-07-01 06:54:55
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# 使用Python进行LSTM预测：新手指南
在这个快速发展的科技时代，预测分析在各个行业中扮演着重要角色。长短期记忆网络（LSTM）是一种优秀的深度学习模型，广泛应用于时间序列数据的预测。本文将逐步引导你了解如何使用Python实现LSTM预测，包括关键步骤和示例代码。
## 流程概述
在开始之前，我们先了解一下整个流程。以下是实现LSTM预测的主要步骤：
| 步骤
# 使用R语言进行预测的入门指南
在数据分析和机器学习的世界中，预测是一个重要的应用领域。作为新手，掌握如何使用R语言进行预测是非常关键的。本文将详细介绍这一过程的整体流程，并逐步引导你实现一个简单的预测模型。
## 整体流程
下面是实现预测的各个步骤的流程图：
| 步骤 | 描述|
| ---- | ---- |
| 1. 数据收集 | 收集需要用于预测的数据。|
| 2. 数据预处理
原创
2024-08-12 04:12:56
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