可以参考新发布的文章1.mlp多层感知机预测（python）2.lstm时间序列预测+GRU（python） 下边是基于Python的简单的BP神经网络预测，多输入单输出，也可以改成多输入多输出，下边是我的数据，蓝色部分预测红色（x,y,v为自变量，z为因变量）数据集下载链接1，点击下载数据集下载链接2（github），点击下载 话不多说，直接上代码，具体实现在代码里有注释# -*- coding
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2023-10-30 22:52:39
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MobileNets: Efficient Convolutional Neural Networks for Mobile Vision Applications https://arxiv.org/abs/1704.04861 下面总结了目前常用的一些减少网络计算量的方法：基于轻量化网络设计：比如mobilenet系列，shufflenet系列， Xception等，使用Group卷积、1x1
一、引言 对于表格数据，一套完整的机器学习建模流程如下： 针对不同的数据集，有些步骤不适用即不需要做，其中橘红色框为必要步骤，由于数据质量较高，本文有些步骤跳过了，跳过的步骤将单独出文章总结！同时欢迎大家关注翻看我之前的一些相关文章
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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### Java预测数值方式
在Java编程中，有时我们需要预测一些数值，例如通过一系列已知的数据来预测未来的趋势或结果。预测数值的方式有很多种，其中一种常用的方法是利用机器学习算法来进行预测。下面我们将介绍一种简单的预测数值方式，并给出代码示例。
#### 预测数值方式介绍
在预测数值中，通常会使用一些特征来描述数据，然后利用这些特征来预测未来的数值。在机器学习中，常用的方法是使用监督学习
原创
2024-06-25 06:37:01
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文章目录参考文献地址ESN原理(略）超参数==储备池内部连接权谱半径ρ====储备池规模N====输入单元尺度因子IS。====储备池稀疏程度SD。====输出正则化因子==泄露积分型回声状态网络（Leaky ESN）==泄漏率α== 参考文献地址ESN原理(略）论坛里有不少文章，我就不搬了，看一下可以大致搞懂原理。 知网搜回声状态网络也有很多中文文献，不一定要去啃英文论文。它是一种递归神经网络
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2024-06-07 14:40:49
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识别精度主要是由召回率（recall）和精度（precision）表示的。通过绘制precision-recall 曲线，该曲线下方的面积越大，识别精度也就越高，反之越低。在说明 recall 和 precision 计算公式之前需要先介绍几个数据定义。在一个数据集检测中，会产生四类检测结果： TP、TN 、FP 、FN：T ——true 表示正确F——false 表示错误P—— positive
预测
一、机器学习1.人工智能与机器学习之间的关系机器学习是实现人工智能的一种技术手段2.算法模型概念：特殊对象。该对象内部封装了某种还没有求出解的方程！作用：算法模型对象内部封装的方程的解就是算法模型预测或则分类的结果
预测：天气预报分类：将一个未知分类的事务归属到某一种已知的分类中。3.样本数据样本数据和算法模型之间的关系是什么？
模型的训练：需要将
本文首先介绍线性回归（具体概念解释可以参考CS229,吴恩达讲义的译文：传送门），包括其名称的由来和python实现。在这之后引入了局部平滑技术，分析如何更好地你和数据。接下来，本文将探讨回归在"欠拟合"情况下的shrinkage技术，探讨偏差和方差的概念。
原创
2023-03-07 12:59:52
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文章目录预测性建模之线性回归模型假设模型理论结果模型诊断变量选择：案例分析数据描述查看数据基本特征及其分布模型拟合：模型检验：检验残差异常值的检验：自相关性检验：多重共线性的检验：总结参考代码 本次报告的主要目的是结合回归分析的理论来对实际mlr数据进行分析，并且分析得到的结果。本次报告的主要内容：介绍原理，介绍回归分析的原理。案例分析，结合mlr.csv中的数据，使用回归模型来拟合。总结，总结
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2023-08-02 09:20:22
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树的长处有一个就是在不需预处理的前提下处理很多的类型。就是不需要常规化，标准化数据的特征。区分regression tree跟model tree.1.Regression Tree数值树的建立的基本原理跟类型树的建立过程是相同的。在拆分方式上，数值型的有其方法。数值型的拆分标准是standard deviation reduction(SDR)。定义如下：
原创
2016-11-16 15:34:56
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# 机器学习非回归数值预测初探
在机器学习中，数值预测是一个重要的任务，它帮助我们在面对大量数据时，预测和解决未来的不确定性。与回归任务常常相联系的，是我们所称的非回归数值预测。今天，我们将探讨机器学习中的非回归数值预测，并提供一些代码示例和可视化工具来帮助理解。
## 什么是非回归数值预测？
非回归数值预测主要涉及对数据进行分类或排序，而非直接预测数值。在这种情况下，我们可以使用一些机器学
原创
2024-10-05 05:55:07
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机器学习中分类和预测算法的评估准确率：例如分类达到的准确率是多少 速度：准确率高，但是算法复杂度高不高（时间快不块） 强壮行：当样本集数据与一些噪音的时候或者有一些值缺失的时候，算法表现的是不是很好。 可规模性：当一下算法在小的数据集中表现良好，但是当数据集成指数形式增长的时候，变成很大的数据集时，算法的表现如何，是否可规模化。 可解释性：当算法做出一些特征值的选择和归类的时候，我们是否能容易的解
上一篇关于梯度下降的算法，原作者原理其实已经讲的比较清楚了，下面我将通过一个非常简单的案例，帮助理解并且应用
原创
2022-03-24 17:55:44
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设输入数据的维度为N×D，其中，N是数据量，D是它们的维数。对数据矩阵X进行数据预处理有三种常见形式：1 Mean subtraction Mean subtraction是最常见的预处理形式。它通过减去数据中每个维度的平均值，将数据的每个维度都以原点为中心进行居中。其python numpy的代码为X -= np.mean(X, axis = 0)。2 Normalization No
yolov3预测自己的数据集对预测所用到的程序进行理解传统方法修改后的预测方法有趣的是__pycache__ 对预测所用到的程序进行理解yolov3进行图片，或者视频的预测主要的是调用yolo.py文件，从而进行视频或者图片的预测，yolo.py文件中generate方法可以加载权重，传入神经网络，对打框的颜色进行划分，会调用model.py中的yolo_eval.py方法,还对电脑的gpu数量
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2024-10-17 09:58:28
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在分析数据之前，我们需要剔除异常值的影响，也就是在某个分组情况下，标准差过大（标准差越大，证明情况越不稳定），如果标准差比较小，就算是最小值和最大值差的比较大，我也认为他是一个比较平稳的波动。Step 6：Reduce Std.assure data stability# 按 Category 列分组并计算每个分组的标准差
grouped_data = df_replen.groupby(['mo
对于模拟价格，几何布朗运动 (GBM) 是 事实上的首选 模型。它有一些很好的属性，通常与价格一致，例如对数正态分布（因此向下限制为零），并且期望收益不取决于价格的大小。当然，GBM 只是一个模型，没有一个模型可以完美地代表现实。特别是，GBM 使用恒定波动率，这显然与现实不符。它也没有考虑跳跃，例如由新闻引起的跳跃。尽管有这些限制，GBM 仍然是对价格行为进行建模
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2024-03-05 11:02:51
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python当中内置了多种数据类型，了解python内置的基本数据类型，有助于进行进行数据处理。第一篇我们将介绍python当中的数字。我们将介绍每一种数字类型，他们适用的操作符，以及用于处理的内建函数。python支持多种数字类型分别是：整形，布尔型，双精度浮点型和复数。1.数字变量的赋值，更新和删除赋值：In [4]: a=123In [5]: aOut[5]: 123更新：实际上数字时不可变
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2023-05-31 20:14:30
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线性回归 优点：结果易于理解，计算上不复杂 缺点：对非线性的数据拟合不好 适用数据类型：数值型和标称型数据 回归的目的就预测数值型的目标值。最直接的办法就是依据输入写一个目标值的计算公式。这个计算公式就是所谓的回归方程(regression equation)，其中的参数就是回归系数，求这些回归系数
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2016-12-21 22:43:00
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