在时间序列问题上，机器学习被广泛应用于分类和预测问题。当有预测模型来预测未知变量时，在时间充当独立变量和目标因变量的情况下，时间序列预测就出现了。预测值可以是潜在雇员的工资或银行账户持有人的信用评分。任何正式引入统计数据的数据科学都会遇到置信区间，这是某个模型确定性的衡量标准。因此，预测一段时间内某些数据的价值需要特定的技术，并且需要多年的发展。由于每种都有其特殊用途，必须注意为特定应用选择正确的
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2023-07-02 19:48:46
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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、讨论或理解可能的结果范围。所有这些活动都有助于我解决问题，并最终让我设计出更强大的商业解决方案。为什么你要在前面花费这段时间，这有充分的理由：你有足够的时间投入并且你是无经验的（这是有影响的）你不带有其它数据观点或想法的偏见（我总是建议，在深入研究数据之前做假设生成）在后面的阶段，你会急于完成该项目而没有能力
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2023-11-17 19:17:14
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目录背景描述模型架构数据表示Single level omics data representation learning model(单级组学数据表示学习模型)Multi-level omics data representation learning model(多级组学数据表示学习模型)DSML for partial level omics data(部分水平组学数据的 DSML)Spec
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2023-11-26 19:55:14
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目录单步预测与多步预测的联系多步预测方法（1）Direct Multi-step Forecast Strategy （直接多步预测策略）（2）Recursive Multi-step Forecast （递归多步预测策略）（3）Direct-Recursive Hybrid Strategies（直接递归混合多步预测策略）预测模式单步预测与多步预测的联系 &nb
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2023-10-19 08:06:23
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机器学习和深度学习已越来越多应用在时序预测中。ARIMA 或指数平滑等经典预测方法正在被 XGBoost、高斯过程或深度学习等机器学习回归算法所取代。尽管时序模型越来越复杂，但人们对时序模型的性能表示怀疑。有研究表明，复杂的时序模型并不一定会比时序分解模型有效（Makridakis, 2018）。技术提升技术要学会分享、交流，不建议闭门造车。好的文章离不开粉丝的分享、推荐，资料干货、资料分享、数据
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2023-09-30 21:18:21
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常见的预测模型有回归于分类两类模型 回归问题：回归预测建模是将输入变量（X）的映射函数（f）近似为连续输出变量（y）的任务。既用一条曲线拟合已知离散数据。 分类问题：分类预测建模是将输入变量（X）到离散输出变量（y）的映射函数（f）近似的任务。 输出变量通常称为标签或类别。映射函数预测给定观察的类别或类别。回归与分类：回归问题预测连续数值 当我们试图预测的目标变量是连续的，比如在我们的住房例子中，
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2024-05-08 14:37:19
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Python与开源大数据平台Hadoop具有很好的兼容性。因此，学习Python对于有志于向大数据分析岗位发展的数据分析师来说，是一件非常节省学习成本的事。1.为什么选择Python进行数据分析?Python是一门动态的、面向对象的脚本语言，同时也是一门简约，通俗易懂的编程语言。Python入门简单，代码可读性强，一段好的Python代码，阅读起来像是在读一篇外语文章。Python这种特性称为“伪
近期整理了一下 Facebook 的 Prophet，个人感觉这是一个非常不错的时间序列预测工具。Prophet 简介Facebook 去年开源了一个时间序列预测的算法，叫做 fbprophet，它的官方网址与基本介绍来自于以下几个网站：从官网的介绍来看，Facebook 所提供的 prophet 算法不仅可以处理时间序列存在一些异常值的情况，也可以处理部分缺失值的情形，还能够几乎全自动地预测时间
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2024-02-06 13:42:24
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一般回归采用的模型主要是线性模型，即通过一系列连续型和/或类别型预测变量来预测正态分布的响应变量。但在许多情况下，假设因变量为正态分布（甚至连续型变量）并不合理，比如：结果变量可能是类别型的。01型的变量（比如：是/否、通过/失败、活着/死亡）结果变量可能是计数型的非负的有限值（比如，一周交通事故的数目，每日酒水消耗的数量），而且它们的均值和方差通常都是相关的（正态分布变量间不是如此，而是相互独立
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2023-12-12 15:46:33
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本文实例讲述了Python实现的随机森林算法。分享给大家供大家参考，具体如下：随机森林是数据挖掘中非常常用的分类预测算法，以分类或回归的决策树为基分类器。算法的一些基本要点：*对大小为m的数据集进行样本量同样为m的有放回抽样；*对K个特征进行随机抽样，形成特征的子集，样本量的确定方法可以有平方根、自然对数等；*每棵树完全生成，不进行剪枝；*每个样本的预测结果由每棵树的预测投票生成(回归的时候，即各
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2023-08-09 19:07:51
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多模式，多站点机器学习分析的结果显示，预测模型根据1年社会功能结果，确定了高达83％的临床高风险精神病患者和70％初发的抑郁患者。先前的研究表明，使用临床，神经认知，神经生理学和MRI数据，可以预测临床高风险状态的个体患者的精神病，来自德国Ludwig-Maximilian大学精神病学和心理治疗系的Nikolaos Koutsouleris 医师，以及同事在JAMA Psychiatry中解释道，
XGBoost多分类预测1. 数据预处理对缺失值进行填充根据业务增加衍生变量，比如占比、分级化、TOP打横等等根据业务删除相应的指标对离散型的指标进行one-hot序列编码2. 模型选择可以进行多分类预测的模型有逻辑回归、决策树、神经网络、随机森林、xgboost，发现效果排名靠前的依次是XGBoost、随机森林、决策树3. 模型调用通过调用python相关包，对XGBoost分类模型进行参数调整
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2023-11-10 09:40:35
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在视频编码中，帧内预测是通过空域相邻像素预测当前块的像素，传统编码中帧内预测技术包括角度模式、DC和Planar模式，现在很多都开始使用深度学习来进行帧内预测。大部分使用深度学习进行帧内预测的网络主要分为：全连接神经网络全卷积神经网络卷积神经网络和全连接神经网络的结合。网络的输入输出分为：从相邻重建像素直接获得当前块的预测像素输入相邻重建像素和HEVC的预测像素，输出当前块的增强预测像素（相当于对
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2024-05-02 11:31:40
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1 包介绍 torch.distributions包包含可参数化的概率分布和采样函数。 这允许构建用于优化的随机计算图和随机梯度估计器。 不可能通过随机样本直接反向传播。 但是，有两种主要方法可以创建可以反向传播
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2023-11-20 22:00:20
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“
如何实时、动态地理解用户不断变化的理财需求，并进行更好的适当性管理？在中国平安首届智慧生态大会上，陆金所正式推出KYI(Know Your Intention)模型体系，即覆盖用户全理财生命周期“意图预测模型系统”。这是继陆金所率先在业内提出“投资者适当性管理”理念后，再次对平台整体智能化管理的全面升级。 ”
KYI的核心功能是“动态意图预测”的能
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2024-01-08 10:52:52
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本文主要介绍了损失和索赔等精算领域的基本概念，并对其概率分布和数字特征展开讨论。
目录第一讲 损失分布第一节 随机变量的数字特征一、特征函数和矩母函数二、概率母函数和累积量母函数第二节 索赔次数的损失分布一、索赔次数的损失分布族二、零调整分布和零截断分布三、复合分布第三节 索赔额的损失分布一、常用的索赔额分布二、混合分布三、保险领域中的混合分布四、产生新
? 作者：K同学啊电脑系统：Windows 10语言环境：Python 3.8.5编译器：Pycharm 2022.02深度学习环境：TensorFlow 2.10.0显卡及显存：RTX 3060 12G目录前言一、数据集二、使用步骤1、默认启动GPU，没有的话则使用CPU2、读入数据3、检查数据三、数据预处理1、划分数据集2、数据标准化四、构建RNN网络1、函数模型2、构建函数模型五、训练模型1
在深度学习中，回归预测模型被广泛应用于各种实际问题，比如房价预测、销售数据分析等。这类模型的核心目标是根据输入特征，输出一个连续的数值。随着深度学习技术的日益发展，我们可以实现更高精度的回归预测。下面，我们将逐步介绍如何设置环境、编译模型、调优参数、定制开发、部署方案以及与其他工具的生态集成。
### 环境配置
要构建一个深度学习的回归预测模型，首先需要配置一个合适的开发环境。以下是推荐的配置
Python机器学习核心预测算法Python机器学习核心预测算法第2章 通过理解数据来了解问题2.1 解剖一个新问题2.1.1 属性和标签的不同类型决定模型的选择2.1.2 新数据集的注意事项2.2 分类问题：用声呐发现未爆炸的水雷2.2.1 “岩石 vs. 水雷”数据集的物理特性2.2.1 “岩石 vs. 水雷”数据集的统计特征 Python机器学习核心预测算法关于本书的学习及上机实现的笔记。
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2023-06-11 14:22:58
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?1 概述非线性模型预测控制（Model Predictive Control, MPC）是一种常用的控制方法，可以应用于多种系统，包括非线性系统。MPC基于离散化的模型和未来时间段的优化问题，通过迭代地求解优化问题来生成控制策略。针对非线性MPC问题的求解研究，可以涉及以下几个方面：1. 模型表达：选择合适的非线性模型来描述系统动态，并通过合适的数学表达式来表示其非线性特性。2. 离散化：将连续
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2024-06-27 10:42:40
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