本文概述在此, 我们简要介绍了如何实现基于机器学习的算法, 以训练线性模型来拟合一组数据点。为此, 无需具备任何深度学习的先验知识。我们将从讨论监督学习开始。我们将讨论监督学习的概念及其与之的关系。机器学习机器学习是AI的一种应用。机器学习(ML)使系统能够借助经验自动学习和改进。 ML专注于计算机程序的开发, 该程序可以访问数据并将其用于自身学习。学习的过程始于数据或观察, 例如示例, 说明或直
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2024-08-17 10:41:24
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# 基于GRU的单步预测：PyTorch实现
随着深度学习的快速发展，长短期记忆网络（LSTM）与门控循环单元（GRU）等递归神经网络在时间序列预测中得到了广泛应用。本文将介绍如何使用PyTorch库实现GRU进行单步预测，同时附带代码示例和可视化流程图。
## 什么是GRU？
门控循环单元（GRU）是一种特殊类型的递归神经网络（RNN），它能够处理序列数据并保持信息的长期依赖性。与LSTM
银行股价预测——基于pytorch框架RNN神经网络任务目标数据来源完整代码流程分析1.导包2.读入数据并做预处理3.构建单隐藏层Rnn模型4.设计超参数，训练模型5.加载模型，绘图查看模型效果 任务目标基于csv数据，建立RNN模型，预测股价数据来源自己切割的一份股价数据，无需付费直接下载，链接如下：数据集下载完整代码首先贴上完整代码，可自行理解，下文慢慢解读import pandas as
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2023-10-28 14:30:32
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1.单步预测所谓单步预测，就是每—次预测的时候 输入窗口 只 预测 未来一个值。单步预
原创
2022-11-24 14:03:26
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# Python LSTM单步预测
## 导言
在机器学习和深度学习领域，循环神经网络（Recurrent Neural Networks, RNN）被广泛应用于序列数据的建模与预测任务。其中，长短时记忆网络（Long Short-Term Memory, LSTM）是一种特殊的RNN，它在处理序列数据时能够更好地捕获长期依赖关系。
本文将介绍如何使用Python中的LSTM模型进行单步预测
原创
2023-08-15 17:11:08
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价格时序预测-LSTMLSTM原理LSTM基本使用原理Pseudo TradingKeras LSTM Layer使用结果In-Sample结果Out-of-Sample结果 LSTM原理LSTM是一种有监督神经网络。在普通的RNN模块里增加一个“短期记忆”模块，使得神经网络能够对基于“很久之前”曾经看到过并重复出现的“时域特征片段”作出预测上的修正。一个简单的应用是利用文本里的相距比较远的“上
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2023-06-16 14:54:32
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在当今的机器学习应用中，LSTM（长短期记忆网络）因其在处理时间序列数据和多变量预测方面的出色表现而受到广泛关注。尤其是在实现多变量单步预测时，LSTM展示了其强大的建模能力。本文将详细记录一个关于“python lstm多变量单步预测”的解决过程，包括备份策略、恢复流程、灾难场景、工具链集成、案例分析和迁移方案等方面。
## 备份策略
在进行LSTM多变量单步预测时，首先需要对模型和数据进
第4章 并发编程4.1~4.2并行概念并行：并行计算是一种计算方案，它尝试使用多个执行并行算法的处理器更快速地解决问题。顺序算法和并行算法、并发顺序算法和并行算法的区别：顺序算法按照所有的步骤进行单步执行。并行算法按照指定的并行算法执行独立的任务。理性情况下，并行算法中的所有任务都应该同时实时运行，然而在真正的并行执行只能在多核或多处理器系统中实现，在单CPU系统中，只能并发执行，即在逻辑上并行执
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2024-01-05 22:28:03
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常见的学习种类 线性回归，最简单的y=wx+b型的，就像是调节音量大小。逻辑回归，是否问题。分类问题，是猫是狗是猪最简单的线性回归y=wx+b目的：给定大量的（x,y）坐标点，通过机器学习来找出最符合的权重w和偏置b损失指的是每个点进行wx+b-y然后平方累加，是用来估量模型的预测值f(x)与真实值Y的不一致程度。根本的方法是首先要给出人工设定初始的w和b值，然后计算损失对于w和对于b的
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2023-07-04 19:52:05
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前言在Pytorch环境下搭建多层神经感知机，实现对数据的预测。本文提供的数据为两组RGB值，一组是纯色图像的RGB。另一组是在特定场景下拍摄的纯色图像的RGB数值。因为在特定的场景下，所以RGB值会被改变，现在要做的是如何利用网络，模拟“特定场景”。输入一组RGB值，让网络能够准确的预测同样场景下RGB值的改变。一、多层神经感知机是什么？ 多层感知机（MLP，Multilayer Percept
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2023-07-04 17:17:50
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目录前言一、获取和读取数据集二、数据集预处理三、训练模型四、K折交叉验证五、模型选择六、预测并正在kaggle提交结果 前言这是pytorch学习的小实践，这个比赛的数据用了79个解释性变量（几乎）描述了爱荷华州埃姆斯市住宅的方方面面，从而预测房价最终价格。一、获取和读取数据集1_导入# 不导入会产生的问题参考：
import os
os.environ["KMP_DUPLICATE_LIB_O
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2024-02-02 13:51:54
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史上最简单、实际、通俗易懂的PyTorch实战系列教程！（新手友好、小白请进、建议收藏）手把手教你搭建PyTorch神经网络进行气温预测数据集：链接：https://pan.baidu.com/s/1BFGTUu19-TsUqxrJb9qqxA 提取码：seua1、导入需要用到的库import numpy as np
import pandas as pd
import matplotl
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2023-12-27 06:53:33
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使用PyTroch搭建LSTM预测时间序列时间序列就是以时间为自变量的一系列数据。例如, 24小时的温度,各种产品一个月的价格变动, 一个公司一年的股票价格。 现在前沿深度学习模型比如LSTM能够捕捉时间序列的规律，因此可以用来预测数据未来的趋势。在这篇文章中，你可以了解到如何使用LSTM深度学习算法使用时间序列来预测未来。数据集我们将会使用的数据来自Python Seaborn包。首先，我们先导
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2023-08-08 09:28:37
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首先，我们需要准备数据。对于剩余寿命预测问题，我们需要有一些历史数据来训练我们的模型，并且需要一些测试数据来验证模型的性能。假设我们有一个包含多个传感器读数的数据集，我们可以将其转化为一个序列预测问题。具体来说，我们可以使用前一段时间的传感器读数来预测未来一段时间内设备的剩余寿命。我们假设我们的数据集中包含了 N 个序列，每个序列由 T 个时间步长的传感器读
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2023-10-24 05:52:32
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分类问题属于机器学习问题的类别，其中给定一组功能，任务是预测离散值。分类问题的一些常见示例是，预测肿瘤是否为癌症，或者学生是否可能通过考试。在本文中，鉴于银行客户的某些特征，我们将预测客户在6个月后是否可能离开银行。客户离开组织的现象也称为客户流失。因此，我们的任务是根据各种客户特征预测客户流失。$ pip install pytorch数据集让我们将所需的库和数据集导入到我们的Pyt
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2024-08-02 12:12:38
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预测在古代被视为一种神圣的行为，预测一直在激发着人们的兴趣和不断的追求。预测是一件很难的事情，不过好的预测确实可以带来巨大的好处。什么可以被预测 例如 ，可以预测仓库的存货，预测在未来的几年内是否需要重新建造一个发电厂，以满足逐渐增长的用电需求。 预测的时间周期可能数年，也可能仅仅几分钟。预测会对计划产生积极和高效的影响。 对于事件的预见性和预测的质量，依赖
本次测试输入 dog.png# Coding by ajupyterfrom PIL import Imagefrom torch import nnimport torchimport torchvisionclass Model(nn.Module): def __init__(self): super(Model, self).__init__() self
原创
2022-07-01 11:43:18
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## pytorch预测的流程
### 1. 准备数据
在进行pytorch预测之前，我们首先需要准备好数据。一般来说，数据会分为训练集和测试集两部分。训练集用来训练模型，测试集用来评估模型的性能。数据的准备包括数据的读取、数据的预处理和数据的划分等步骤。
### 2. 定义模型
在准备好数据之后，我们需要定义模型。模型可以是神经网络、决策树等等。我们可以使用pytorch提供的各种模型或自定
原创
2023-09-12 12:00:27
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nn.Linear的理解
nn.Linear是pytorch中线性变换的一个库
在实际应用中，nn.Linear往往用来初始化矩阵，供神经网络使用。view（）方法
我们经常会用到x.view()方法来进行数据维度的变化
传入数字-1，自动对维度进行变换
我们使用-1数字自动计算出了其余的一个维度nn.MSELoss()
MSE: Mean Squared Error（均方误差）torch.opt
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2023-12-03 14:02:13
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前面的自己设计的模型出现了过拟合现象，训练集准确度高达95%，但是测试集准确度惨不忍睹63%左右。 使用交叉熵作为loss，模型采用resnet50，使用预训练模型，我在调试的过程中，使用预训练模型可以快速得到收敛好的模型，使用预训练模型将pretrained设置为True即可。更改最后一层
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2023-12-15 10:44:53
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