REST(REpresentational State Transfort) 形式上应该表述为客户端通过申请资源来实现状态的转换，在这个角度系统可以看成一台虚拟的状态机。抛开R. T. Fielding博士论文里晦涩的理论不说，REST应该满足这样的特点：客户端和服务器结构连接协议具有无状态性能够利用Cache机制增进性能层次化的系统按需代码 说到底，REST只是一种架构风格，而不是协议或标
微调机器学习预测模型是提高预测结果准确性的关键环节。本文将详细介绍以下几个方面：1.使用评分指标检索模型性能的估计值2.查找和诊断机器学习算法的常见问题3.微调机器学习模型的参数第1步：了解什么是调整机器学习模型有时，我们不得不探索如何用模型参数来提高机器学习模型的预测精度。微调机器学习模型是一门黑色艺术(一种魔法)。这项任务也可能非常艰巨。本文将介绍一些微调机器学习模型的方法，帮助我们
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2024-03-26 22:43:27
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预测模型-灰色预测模型
原创
2023-08-18 08:37:39
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re模块下的函数compile(pattern)：创建模式对象1 import re
2 pat=re.compile( A )
3 m=pat.search( CBA ) #等价于 re.search( A , CBA )
4 print m
5 <_sre.SRE_Match object at 0x9d690c8> #匹配到
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2024-09-23 11:24:11
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Deep Residual Learning for Image RecognitionResNet在2015年被提出，在ImageNet比赛classification任务上获得第一名（VGG是ImageNet2014年）在之前的VGG介绍中说过网络的深度对模型识别的准确度有很大的影响，但是在实际训练过程中，如果网络深度过深的话会引起在训练过程中发生退化的问题。为此我们的ResNet克服了这个困
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2024-10-29 10:24:30
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一、模型的偏差与方差 所描述的事情本质上就是过拟合和欠拟合。偏差描述的是模型预测准不准，低偏差就是表示模型预测能力是不错的，就像图中的点都在靶心附近。方差描述的是模型稳不稳定，就像图中高方差的那些点，它们很分散，说明射击的成绩不稳定，波动很大。二、用学习曲线与验证曲线诊断模型一般来说，影响模型效果有三个重要的因素：数据量大小：训练样本数量越大，模型越不太容易出 现高方差（过拟合）（换句话说：训练样
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2024-01-03 11:10:59
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内容
IBM SPSS 软件家族预测分析模型的商业应用初探系列 Statistics 和 Modeler作为 IBM SPSS 软件家族中重要的成员，是专业的科学统计、数据挖掘分析工具，其具有功能强大，应用广泛的特点。其核心 组成部分——预测分析模型，不仅是软件功能实现的关键，同时也是软件应用的关键。 Statistics中的模型侧重于统计分析技术， 而Modeler则侧重
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2024-08-09 17:49:36
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模型评估与预测1.1经验误差与过拟合1.2 评估方法1.2.1留出法（hold-out）1.2.2交叉验证法1.2.3 自助法1.3性能度量1.3.1 查准率，查全率，准确率1.3.2 P-R曲线、平衡点和F1度量1.3.2.1 P-R曲线1.3.2.2 平衡点(BEP)1.3.2.3 F1度量1.3.3 ROC与AUC1.4 偏差与方差1.5正则化线性回归的偏差-方差模型1.5.1 正则化线性
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2024-04-15 13:32:13
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说明：这是一个机器学习实战项目（附带数据+代码+文档+视频讲解）1.项目背景人脸识别，是基于人的脸部特征信息进行身份识别的一种生物识别技术。用摄像机或摄像头采集含有人脸的图像或视频流，并自动在图像中检测和跟踪人脸，进而对检测到的人脸进行脸部识别的一系列相关技术，通常也叫做人像识别、面部识别。人脸识别产品已广泛应用于金融、司法、军队、公安、边检、政府、航天、电力、工厂、教育、医疗及众多企事业单位等领
目录前言一、模型实现1、流程介绍2、灰色生成1.累加生成算子 2.均值生成算子3.可行性分析（级比检验）4.建立GM(1,1)模型1.数据预处理： 2.建立模型：3.构造数据矩阵B及数据向量Y：5.精度检验二、案例分析总结前言简要介绍灰色预测模型，并采用matlab对具体案例进行分析，后续会继续补充一、模型实现1、流程介绍灰色生成新算子可行性分析建立GM（1，1）模型精度检验2
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2023-09-27 10:07:24
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? 内容介绍塑料热压成型是一种广泛应用于汽车、电子等领域的制造工艺。准确预测热压成型过程中的关键参数对于提高产品质量和生产效率至关重要。本文提出了一种基于麻雀算法优化支持向量机（SSA-SVR）的多输入单输出（MISO）塑料热压成型预测模型。该模型通过麻雀算法优化SVR模型的超参数，提高预测精度。引言塑料热压成型是一种通过加热和加压将热塑性塑料板材成型为复杂形状的工艺。该工艺的关键参数包括成型温度
流失预测模型的应用 一、概述 对于一个互联网企业来说，用户流失是一个不可避免的问题。一定范围内的用户流失率是可以被接受的，因为并不是所有的用户都是我们的目标用户。但是当用户的流失率超出我们的预期时，就应该思考用户为什么会离开？有没有办法预测出具有流失倾向的用户？并通过针对性的挽留工作避免其流失。 本文主
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2024-06-26 14:10:18
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线性回归预测模型一元线性回归一元线性回归图一元线性回归参数多元线性回归分类变量的处理回归模型的假设性检验模型的显著性检验——F检验回归系数的显著性检验——t检验回归模型的诊断正态性检验直方图法PP图与QQ图Shapiro检验和K-S检验多重共线性检验线性相关检验独立性检验方差齐性BP检验 本文介绍的是线性回归方程的预测模型的学习笔记，将重点记录python的实现过程，对于线性模型的数学推导将不
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2023-09-25 10:19:56
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时间序列模型时间序列预测分析就是利用过去一段时间内某事件时间的特征来预测未来一段时间内该事件的特征。这是一类相对比较复杂的预测建模问题，和回归分析模型的预测不同，时间序列模型是依赖于事件发生的先后顺序的，同样大小的值改变顺序后输入模型产生的结果是不同的。举个栗子：根据过去两年某股票的每天的股价数据推测之后一周的股价变化；根据过去2年某店铺每周想消费人数预测下周来店消费的人数等等RNN 和 LSTM
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2023-08-16 08:48:54
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1.实现softmax回归模型首先还是导入需要的包 import torch
import torchvision
import sys
import numpy as np
from IPython import display
from numpy import argmax
import torchvision.transforms as transforms
from time im
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2024-08-08 16:55:37
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说明预测模型的价值不用赘复，本篇探讨预测模型的类型以及其作用机制。 预测模型大致可以分为三类：1 高维模型2 时间约束模型3 空间约束模型以下就这三类预测模型进行简单的探讨。内容1 高维模型(HDPM,High Dimension Prediction Model)常见的逻辑回归、决策树、XGBOOST都可以归于此类模型。此类模型的特点是不考虑时间和空间的变化。 此类模型的本质是Lookalike
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2023-10-18 16:54:55
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目录前言一、微分方程模型二、美日硫磺岛战役模型2.1、题目2.2、过程解析 2.3、MATLAB建模程序2.4、结果前言预测学是一门研究预测理论、方法及应用的新兴科学。综观预测的思维方式,其基本理论主要有惯性原理、类推原理和相关原理。预测的核心问题是预测的技术方法,或者说是预测的数学模型。随着经济预测、电力预测、资源预测等各种预测的兴起,预测对各种领域的重要性开始显现,预测模型也随着迅速
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2024-02-27 19:44:42
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构建预测模型的一般流程问题的日常语言表述->问题的数学语言重述重述问题、提取特征、训练算法、评估算法熟悉不同算法的输入数据结构：1.提取或组合预测所需的特征2.设定训练目标3.训练模型4.评估模型在训练数据上的性能表现机器学习：开发一个可以实际部署的模型的全部过程，包括对机器学习算法的理解和实际的操作通常，有非常切实的原因，导致某些算法被经常使用，了解背后的原因(1)构造一个机器学习问题审视
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2023-06-20 13:24:42
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前言： 书接上回，通过把历年来的双色球蓝球数据爬取，可以看出，每期双色球蓝球之间并无任何关系，但仍存在问题： 决定蓝球数字可能并非取决于上一期蓝球的数据，可能取决于当期红球的数据，我们可能需要通盘考虑红球数据和蓝球数据。那这期的任务就是：使用红球和蓝球数据作为训练集来训练神经网络，把上期双色球的数字来预测下期双色球的数字。目标： 1、如果模型预测有效，（好家伙，发财了） 证明我们的搭建模型的方法存
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2023-09-03 10:07:15
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ARMA模型建模流程建模流程1）平稳性检验原始数据data经过清洗得到data_new，然后进行平稳性检验，非平稳数据无法采用ARMA模型进行预测，ADF检验可以用来确定数据的平稳性，这里导入的是statsmodels包下的adfuller函数。2）白噪声检验白噪声数据没有分析价值，所以要进行白噪声检验，LB检验可以确定数据是否为白噪声，这里导入的是statsmodels包下的acorr_ljun
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2023-10-17 10:22:04
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