浅谈二分类回归模型 COX回归分析不少见，但是简单异性的以二分类结局进行的回归分析更多，由于研究设计的研究便行，也是初次投稿的小白们比较理想的选择对象，二者的过程基本相似，但所用函数略有区别，从浅到深，先以二分类结局的Logistic回归为例，讲解一下案例数据说明有一组102例患者，来分析6个变量（old+bedridden time +EN +&nb
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2024-06-07 12:29:40
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预测模型在各个领域都越来越火，今天的分享和之前的临床预测模型背景上有些不同，但方法思路上都是一样的，多了解各个领域的方法应用，视野才不会被局限。今天试图再用一个实例给到大家一个统一的预测模型的做法框架（R中同样的操作可以有多种多样的实现方法，框架统一尤其重要，不是简单的我做出来就行）。而是要：eliminate syntactical differences between many of the
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2023-06-20 09:11:43
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tm包是R语言中为文本挖掘提供综合性处理的package，进行操作前载入tm包，vignette命令可以让你得到相关的文档说明。本文从数据导入、语料库处理、预处理、元数据管理、创建term-document矩阵这几个方面讲述tm包括的使用。
>library(tm)  
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2023-12-15 21:14:18
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在最近的一篇文章中，我们展示了一个LSTM模型，通过假近邻（FNN）损失进行正则化，可以用来重建一个非线性动态系统在这里，我们探讨了同样的技术是如何协助预测的。与 "普通LSTM "相比，FNN-LSTM在数据集上提高了性能，特别是在多步骤预测的初始阶段。相关视频深度学习与时间序列的结合：生成经验性时间序列数据的预测。简而言之，解决的问题如下。对一个已知或假定为非线性且高度依赖初始条件的系统进行观
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2024-04-26 10:20:17
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参考官网demo：lstm_text_generation一、问题描述本文记录使用 使用lstm 进行文本生成，数据来源为尼采著作。注意为了使生成的文本连贯，至少需要20个纪元。因此建议在GPU上运行这个脚本，因为循环网络的计算量非常大。如果在新数据上尝试此脚本，请确保您的语料库至少有100k个字符。 1米是更好的。二、实现1. 引包关于R语言如果引包，可以参见我哦另一篇博客：R语言 —— 包（p
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2023-06-21 19:59:14
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在这篇文章中，我们将回顾三种提高循环神经网络的性能和泛化能力的高级方法。我们将在一个温度预测问题上演示这三个概念，我们使用来自安装在建筑物屋顶的传感器的数据点的时间序列。概述安装在建筑物屋顶的传感器的数据点的时间序列，如温度、气压和湿度，你用这些数据点来预测最后一个数据点之后24小时的温度。这是一个相当具有挑战性的问题，它体现了在处理时间序列时遇到的许多常见困难。我们将介绍以下方法。递归剔除--这
文章目录介绍模型结构InputEncoderDecoderOutput 介绍在Transformer出现之前，NLP领域中RNN（图1）、LSTM（图2）已经取得较好的效果，但是仍有一些缺点，如RNN、LSTM模型的 t 时刻的输出将会作为（t+1）时刻的输入，因此模型很难并行；再如RNN无法建立长期依赖，而LSTM在一定程度上解决长距离依赖，但对于NLP领域还是不够的。表1列出了目前神经网络的
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2024-10-17 08:31:35
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1. 语言模型 2. RNN LSTM语言模型 (梯度权重) （1）one to one ： 图像分类 （2）one to many：图片描述 （3）many to one：文本情感分析、分类 （4）many to many（N vs M）：Seq2Seq（机器翻译） （5）many to many
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2020-02-23 11:55:00
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尽管最近出现的Transformer系列的模型在nlp领域内很流行，但RNN仍然有着重要的地位。本文介绍的模型来自于ICLR 2019的最佳论文之一，它针对自然语言具有语法分层的特点，对原有的LSTM模型的结构做出了改进，使得新模型不仅具有更好的性能，还能够无监督地从语料文本中学习到句子的语法结构。LSTM与ON-LSTM先介绍一下该模型的出发点，自然语言虽然从表面来看呈现出来的是序
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2024-08-09 00:08:22
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问题LSTM是深度学习语音领域必须掌握的一个概念，久仰大名，现在终于要来学习它了，真是世事无常，之前以为永远不会接触到呢，因此每次碰到这个就跳过了。毕业项目设计代做项目方向涵盖：目标检测、语义分割、深度估计、超分辨率、3D目标检测、CNN、OpenCV、场景文本识别、去雨、机器学习、风格迁移、视频目标检测、去模糊、显著性检测、剪枝、活体检测、人脸关键点检测、3D目标跟踪、视频修复、人脸表情识别、时
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2024-03-26 11:12:21
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# 使用R语言LSTM预测股票
## 1. 整体流程
首先，我们来看一下整个预测股票的流程。下面是一个简化的流程图：
```mermaid
stateDiagram
[*] --> 数据获取
数据获取 --> 数据预处理
数据预处理 --> 构建LSTM模型
构建LSTM模型 --> 模型训练
模型训练 --> 预测结果
预测结果 --> [*
原创
2023-12-30 05:21:54
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# LSTM R语言实验
长短期记忆网络（LSTM）是一种特殊的递归神经网络（RNN），特别适合处理和预测序列数据。近年来，LSTM在时间序列预测、自然语言处理等领域取得了显著成果。本文将通过R语言的实例，帮助大家理解LSTM的基本概念及其实现。
## 1. LSTM的基本概念
LSTM通过引入“记忆单元”来解决标准RNN在长序列数据训练中面临的梯度消失问题。其结构主要由三个门（输入门、遗忘
# 使用R语言的LSTM预测股价
## 简介
随着人工智能和机器学习的快速发展，预测金融市场股价成为了一个非常热门的研究领域。长短期记忆网络（Long Short-Term Memory, LSTM）是一种特殊的循环神经网络，被广泛应用于时间序列数据的预测，包括股价预测。本文将使用R语言和LSTM模型来预测股价。
## LSTM简介
LSTM是循环神经网络（Recurrent Neural
原创
2023-07-21 10:37:58
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随着基于过程的作物生长模型(Process-based Crop Growth Simulation Model)的发展，R语言在作物生长模型和数据分析、挖掘和可视化中发挥着越来越重要的作用。想要成为一名优秀的作物模型使用者与科研团队不可或缺的人才，除了掌握对作物模型相关知识之外，还要掌握模型的快速模拟和高效数据分析能力。Decision Support Systems for Agrotechn
本文是在 R 中使用 Keras 的LSTM神经网络分类简单介绍。介绍软件包library(tidyverse) #导入、清理、可视化
library(keras) # 用keras进行深度学习
library(data.table) # 快速读取csv数据导入让我们看一下问答文本数据（查看文末了解数据免费获取方式）tst %>% head()初步查看让我们考虑几个 用户可能提出的“不真诚
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2023-08-29 10:54:40
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贴一下汇总贴：论文阅读记录论文：《Sentiment Analysis of Covid-19 Tweets using Evolutionary Classification-Based LSTM Model》一、摘要随着 Covid-19 在全球范围内日益迅速爆发并影响数百万人的生活，许多宣布完全封锁以检查其强度。在这段封锁期间，社交媒体平台在向全世界传播有关这一流行病的信息方面发挥了
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2024-08-08 23:32:57
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在经济学中，技术效率是指在既定的投入下产出可增加的能力或在既定的产出下投入可减少的能力。常用度量技术效率的方法是生产前沿分析方法。所谓生产前沿是指在一定的技术水平下，各种比例投入所对应的最大产出集合。而生产前沿通常用生产函数表示。前沿分析方法根据是否已知生产函数的具体的形式分为参数方法和非参数方法，前者以随机前沿分析（StochasticFrontierAnalysis，下文简称SFA）为代表，后
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2023-06-20 16:02:56
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注：本博客旨在分享个人学习心得，有不规范之处请多多包涵！ 目录Vector 向量Matrix 矩阵List 列表结束语 Vector 向量简单来说，R语言中的vector是一个包含许多元素的一维数据结构，类似Python里的列表。下面的命令可以构造一个简单的R语言向量：#c()函数意思为connect，它把括号里的内容整合成一个vector或list
myVec1 <- c(1, 2, 3,
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2023-09-22 18:06:02
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广义线性模型扩展了线性模型的框架，它包含了非正态的因变量分析广义线性模型拟合形式：$$g(\mu_\lambda) = \beta_0 + \sum_{j=1}^m\beta_jX_j$$$g(\mu_\lambda)为连接函数$. 假设响应变量服从指数分布族中某个分布(不仅仅是正态分布)，极大扩展了标准线性模型，模型参数估计的推导依据是极大似然估计，而非最小二乘法.可以放松Y为正态分布的假设，改
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2023-06-14 16:46:53
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线性回归中模型选择的几个度量指标。1，R square统计量：度量回归模型的方差可解释部分。注意，只有往模型里面增加特征，就能够增加R square 统计量。2，F统计量：测试回归模型的整体显著性。如果F统计量较大，就可以拒绝所有系数为0的空假设。3，adjusted R square 统计量。对增加了R square 惩罚，当模型中特征较多时，做一个惩罚。4，Cp统计量：假定总共有K个特征。用其
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2023-08-17 07:32:52
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