第五篇 Java垃圾回收相关算法 - 应用阶段 文章目录第五篇 Java垃圾回收相关算法 - 应用阶段前言一、分代收集算法1.概述2.基本思想3.例子二、增量收集算法1.概述2.基本思想3.缺点三、分区算法1.概述 前言前面所有这些算法中，并没有一种算法可以完全替代其他算法，它们都具有自己独特的优势和特点。一、分代收集算法1.概述分代收集算法，是基于这样一个事实:不同的对象的生命周期是不一样的。因
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2024-07-08 22:13:39
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运筹学知识点全套第二章 预测一、预测预测就是对未来不确定的事件进行估计或判断。预测是决策的基础。二、预测的方法和分类预测的分类（内容）： （1）经济预测：又分为宏观经济预测和微观经济预测 宏观经济：是指对整个国民经济范围的经济预测 微观经济预测: 是指对单个经济实体（企业）的各项指标及其所涉及到国内外市场经济形式的预测 （2）军事预测：研究与战争军事有关的问题 （3）科技预测：又分为科学预测和技
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2024-02-08 22:35:11
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要评估模型的好坏光有评估方法还不行，还得确定评估指标。评估指标就是衡量模型泛化能力好坏的评估标准，反映了任务需求；使用不同的评估指标往往会导致不同的评估结果。 在分类预测任务中，给定测试样例集，评估分类模型的性能就是把每一个待测样本的分类结果和它的真实标记比较。因此，准确率和错误率是最常用的两种评估指标：√ 准确率就是分对样本占测试样本总数的比例√ 错误率就是分错样本占测试样本总数的比
本文介绍了三种用于时间序列分类任务的网络架构，包括：LSTM、CNN-LSTM、ConvLSTM，并使用这些网络架构应用于业内标准的数据集UCI-HAR-Dataset进行人类活动识别。 文章目录1. LSTM 模型1.1 模型定义1.2 模型评估1.3 完整代码：2. CNN-LSTM Model2.1 数据输入shape2.2 模型定义2.3 完整代码3. ConvLSTM 模型3.1 数据输
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2024-02-02 07:05:58
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5.1 分类与预测预测问题的两种主要类型：分类&预测（1）实现过程 分类：是构造一个分类模型，输入样本的属性值，输出对应的类别，将每个样本映射到预先定义好的类别。 --分类属于有监督的模型（聚类是无监督的） 预测：是建立>=2种变量间相互依赖的函数模型，然后进行预测或控制。 分类算法的过程有2步：step1：学习步，通过归纳分析训练样本集来建立分类模型，得到分类规则；
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2023-09-29 20:45:48
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# 使用PyTorch进行分类预测的实用指南
在数据科学和机器学习领域，分类任务是最常见的任务之一。PyTorch是一个强大的框架，广泛用于深度学习。对于刚入行的小白，了解如何使用PyTorch进行分类预测非常重要。以下是一篇详细的教程，包含了整个流程和步骤，并附上代码示例。
## 整体流程
以下表格列出了如何使用PyTorch进行分类预测的主要步骤：
| 步骤 | 描述 |
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# FastNLP分类预测
分类是自然语言处理（NLP）中的一种重要任务，它的目标是将一段给定的文本划分到不同的预定义类别中。FastNLP是一个基于PyTorch的快速、灵活且易用的NLP工具包，提供了丰富的功能来支持文本分类任务。本文将介绍如何使用FastNLP进行文本分类预测，并给出相应的代码示例。
## FastNLP简介
FastNLP是一款开源的NLP工具包，它旨在帮助研究人员和
原创
2023-11-15 04:06:26
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分类分析理解：通过对训练集进行学习，然后用测试集进行模型性能判断，最后得到需要分类或者预测的结果。两大类：分类（含二分类和多分类）和预测。前者构造分类器，预测类别编号；后者建立预测模型，预测连续数值。分类过程：学习过程和分类阶段。分类任务：通过学习获得目标函数。主要有三类目标函数：布尔型函数、划分空间的目标函数、概率值的目标函数。常用的决策树、神经网络、规则推到、最近邻K近邻定义：判断预测点周围的
文章目录1 前言1.1 朴素贝叶斯的介绍1.2 朴素贝叶斯的应用2 iris数据集演示2.1 导入函数2.2 导入数据2.3 训练模型2.4 预测模型3 模拟离散数据演示3.1 导入函数3.2 模拟/导入数据3.3 训练模型3.4 预测模型4 原理补充说明4.1 贝叶斯算法4.2 朴素贝叶斯算法5 讨论 1 前言1.1 朴素贝叶斯的介绍朴素贝叶斯（Naive Bayes）是一种基于贝叶斯定理的分
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2023-08-15 09:29:58
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挖掘建模②—Python实现分类与预测Python实现分类与预测Logistic回归模型建模体重与体重指数的简单线性关系多项式拟合/回归读取数据相关性分析不同的因素对标签值的影响确定多项式回归的阶数构建多阶多项式回归模型 Python实现分类与预测Logistic回归模型建模体重与体重指数的简单线性关系import pandas as pd # 导入数据分析库Pandas
import mat
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2023-10-25 15:39:19
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基于随机特征的多核分布式协同模糊聚类算法研究1 摘要2 研究方法—核的学习3 研究方法—多核3.1 基于随机特征的多核核加权模糊聚类算法(MK-FCM）1、算法原理2、目标函数3、迭代公式4、算法流程3.2 基于随机特征的多核属性加权模糊聚类算法(RF-MKFCM)1、算法原理2、目标函数3、迭代公式4、算法流程5、实验测试4 研究方法—多核分布式基于随机特征的多核分布式协同模糊聚类算法（RF-C
本文详细的描述了数据挖掘领域最为常用的分类和预测等任务的一些基本的概念和需要注意的问题
分类和预测分类和数值预测是预测问题的两种主要类型。分类是预测分类（离散、无序的）标号，而预测则是建立连续值函数模型。一、分类问题的步骤：1、使用训练集建立描述预先定义的数据类或概念集的分类器。第一步也称之为“学习步”或者“训练模型阶段”，使用特定的分类算法通过分析从训
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2023-09-16 14:32:18
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导语：数据挖掘，又译为数据采矿，是指从大量的数据中通过算法搜索隐藏于其中信息的过程。本篇内容主要向大家讲述如何使用KNN算法进行数据分类和数据预测。1、数据分类基础概念数据分类就是相同内容、相同性质的信息以及要求统一管理的信息集合在一起，把不同的和需要分别管理的信息区分开来，然后确定各个集合之间的关系，形成一个有条理的分类系统。举个最简单的例子：我们定义K线为三类：“上涨”：涨幅超过1%，“下跌”
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2023-11-16 20:58:10
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分类与预测餐饮企业经常会碰到下面的问题：如何预测未来一段时间内，哪些顾客会流失，哪些顾客最有可能成为VIP客户？如何预测一种心产品的销售量，以及在哪种类型的客户中会较受欢迎？除此之外，餐厅经理需要通过数据分析来了解具有某些特征的顾客的消费习惯/这些都是分类与预测的例子。常见的分类预测算法贝叶斯贝叶斯（Bayes）分类算法是一类利用概率统计知识进行分类的算法，如朴素贝叶斯（Naive Bayes）算
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2024-06-13 23:20:24
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分类预测 | MATLAB实现CNN-GRU-Attention多输入分类预测 目录分类预测 | MATLAB实现CNN-GRU-Attention多输入分类预测分类效果模型描述程序设计参考资料 分类效果模型描述Matlab实现CNN-GRU-Attention多变量分类预测 1.data为数据集，格式为excel，12个输入特征，输出四个类别； 2.MainCNN-GRU-AttentionNC
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2023-08-21 18:59:54
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原创
2023-11-18 22:36:13
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原创
2023-09-02 22:48:18
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??????欢迎来到本博客❤️❤️❤️??? ?作者研究：???主要研究方向是电力系统和智能算法、机器学习和深度学习。目前熟悉python网页爬虫、机器学习、群智能算法、深度学习的相关内容。希望将计算机和电网有效结合！⭐️⭐️⭐️ ???本文目录如下：⛳️⛳️⛳️目录1 概述2 预测模型原理3 运行结果4 参考文献5 Matlab代码实现1 概述电力系
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2024-01-06 21:17:24
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基于SKEP预训练模型进行情感分析众所周知，人类自然语言中包含了丰富的情感色彩：表达人的情绪（如悲伤、快乐）、表达人的心情（如倦怠、忧郁）、表达人的喜好（如喜欢、讨厌）、表达人的个性特征和表达人的立场等等。情感分析在商品喜好、消费决策、舆情分析等场景中均有应用。利用机器自动分析这些情感倾向，不但有助于帮助企业了解消费者对其产品的感受，为产品改进提供依据；同时还有助于企业分析商业伙伴们的态度，以便更
IP防护等级是对产品的防护功能的评定，主要指外壳的防水和防尘能力，IP是Ingress Protection的缩写，IP等级是针对电气设备外壳对异物侵入的防护等级，来源是国际电工委员会的标准IEC 60529，这个标准在2004年也被采用为美国国家标准。在这个标准中，针对电气设备外壳对异物的防护，IP等级的格式为IPXX，其中XX为两个阿拉伯数字，第一标记数字表示接触保护和外来物保护等级，第二标记
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2024-10-14 06:21:23
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