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深度学习—线性回归预测销售额
的一步)。 2.2 一元线性回归 2.2.1 概念 一元线性回归(Unary linear regression):当线性回归的自变量只有一个的时候则该线性回归就为一元线性回归。而一元线性回归是线性回归的一个特例,许多线性回归都可以用一元线性回归方程简化。而往往一个现实事物会
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PyTorch深度学习实战 | 预测工资——线性回归
b) 5●让预测更精确 通过上面的实验可以看到,实际预测的收入和真实收入总是有或大或小的差距,这条线只是代表了整体预测的误差最小的情况。那么使预测更加精确就是训练模型并进行调优的目标。 在上面的模型中,只使用了一个特征值{年限}。这种使用一个特征去拟合另一个特征的回归,称之为一元
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深度学习模型预测 - 数据湖探索 DLI
深度学习模型预测 深度学习已经广泛应用于图像分类、图像识别和语音识别等不同领域,DLI服务中提供了若干函数实现加载深度学习模型并进行预测的能力。 目前可支持的模型包括DeepLearning4j 模型和Keras模型。
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机器学习算法(一): 基于逻辑回归的分类预测
的风险。逻辑回归模型也用于预测在给定的过程中,系统或产品的故障的可能性。还用于市场营销应用程序,例如预测客户购买产品或中止订购的倾向等。在经济学中它可以用来预测一个人选择进入劳动力市场的可能性,而商业应用则可以用来预测房主拖欠抵押贷款的可能性。条件随机字段是逻辑回归到顺序数据的扩展,用于自然语言处理。
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回归评估 - AI开发平台ModelArts
回归评估 概述 对回归模型预测的结果数据集进行评估。 输入 参数 子参数 参数说明 inputs dataframe inputs为字典类型,dataframe为pyspark中的DataFrame类型对象 输出 回归的评估指标:mae、mse、rmse 参数说明 参数 子参数 参数说明
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深度学习模型预测 - 数据湖探索 DLI
深度学习模型预测 深度学习已经广泛应用于图像分类、图像识别和语音识别等不同领域,DLI服务中提供了若干函数实现加载深度学习模型并进行预测的能力。 目前可支持的模型包括DeepLearning4j 模型和Keras模型。
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线性回归 - AI开发平台ModelArts
线性回归 概述 “线性回归”节点用于产生线性回归模型。它是利用数理统计中的回归分析,来确定两种或两种以上变数间相互依赖的定量关系的统计分析方法。 输入 参数 子参数 参数说明 inputs dataframe inputs为字典类型,dataframe为pyspark中的DataFrame类型对象
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【CNN回归预测】基于matlab鲸鱼算法优化CNN回归预测【含Matlab源码 1453期】
的single型数据,要转换为1*n的double是数据形式 %预测数据反归一化 rmse=sqrt(mean((data-predict_value).^2)); %使用先前计算的参数对预测去标准化。 fitness= mean(rmse)%这里把均方差作为目标适应度值
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华为云位居中国预测分析和机器学习厂商领导者象限
报告指出,2018年以来,华为云积极升级预测分析和机器学习解决方案,不仅提供AI开发平台ModelArts用于机器学习模型训练和推理,同时集成了开源深度学习框架MindSpore,以及Ascend产品组合。此外,华为云还为用户提供云上和边缘设备上一致的模型开发和部署体验。
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【LSTM回归预测】基于matlab灰狼算法优化LSTM回归预测【含Matlab源码 2038期】
‘training-progress’); % 学习率 %% 训练LSTM net = trainNetwork(inputn,outputn,layers,options); %% 预测 net = resetState(net);% 网络的更新状态可能对分类产生了负面影响。重置网络状态并再次预测序列。 %将预测值与测试数据进行比较。
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【LSTM回归预测】基于matlab布谷鸟算法优化LSTM回归预测【含Matlab源码 2037期】
1)之间的sigmoid函数。 LSTM 的回归拟合能力受到其网络中关键参数(如时间窗宽和隐藏层神经元数目等)影响,靠经验调参存在一定的局限,所以采用智能算法优化LSTM参数受到研究人员的重视。文献[10]和[19]分别LSTM预测模型对股票和变压器油中溶解气体浓度预测进行预测,并分别采用遗传算法(G
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回归:预测燃油效率
回归:预测燃油效率 在一个回归问题中,我们的目标是预测一个连续值的输出,比如价格或概率。这与一个分类问题形成对比,我们的目标是从一系列类中选择一个类(例如,一张图片包含一个苹果或一个橘子,识别图片中的水果)。 本笔记本使用经典的[auto-mpg](https://archive
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LightGBM回归预测实战
LGBMRegressor() # 基模型 # 训练/fit拟合 LGBR.fit(X_train, y_train) # 预测 y_pred = LGBR.predict(X_test) # 评估 rmse = mean_squared_error(y_test
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【LSSVM回归预测】基于matlab蝙蝠算法优化LSSVM回归预测【含Matlab源码 109期】
disp(['灰狼优化算法优化svm预测误差=',num2str(D)]) % figure % plot(test_predict,':og') % hold on % plot(test_y,'- *') % legend('预测输出','期望输出') % title('网络预测输出','fontsize'
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随机森林回归 - AI开发平台ModelArts
随机森林回归 概述 “随机决策森林回归”节点用于产生回归模型。随机决策森林是用随机的方式建立一个森林模型,森林由很多的决策树组成,每棵决策树之间没有关联。当有一个新的样本输入时,该样本取值为所有决策树的预测值的平均值。 随机决策森林回归中的决策树算法是递归地构建决策树的过程,用平
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【SVM回归预测】基于matlab鲸鱼算法优化SVM回归预测【含Matlab源码 1377期】
胞使我们人类有别于其他生物。鲸鱼的这些细胞数量是成年人的两倍,这是它们具有高度智慧和更富情感的主要原因。已经证明,鲸鱼可以像人类一样思考、学习、判断、交流,甚至变得情绪化,但显然,这都只是在一个很低的智能水平上。据观察,鲸鱼(主要是虎鲸)也能发展自己的方言。 另一个有趣的点是关于
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【LSSVM回归预测】基于matlab麻雀算法优化LSSVM回归预测【含Matlab源码 1128期】
最终得到LSSVM回归函数: 本文中采用径向基(radial basis function, RBF)核函数,与其他核函数相比,RBF核函数能够实现非线性映射,且需计算的参数较少,其表达式为: 式中:σ为核函数参数。 3 麻雀算法优化LSSVM流程图 建立预测模型的具体流程如图4所示,算法步骤如下。
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逻辑回归分类 - AI开发平台ModelArts
逻辑回归分类 概述 “逻辑回归”节点用于数据二分类,支持自动化建模。它可以根据输入训练集高效地完成参数自动调优,并通过LOGISTIC函数将线性回归的输出映射到[0,1]区间,最后根据阈值判断完成数据二分类。 逻辑回归本质上是一种线性分类方法,因此在考虑使用逻辑回归模型前,要保证
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梯度提升树回归 - AI开发平台ModelArts
梯度提升树回归 概述 “梯度提升树回归”节点用于生成回归模型,是一种基于决策树的迭代回归算法。该算法采用迭代的思想不断地构建决策树模型,每棵树都是通过梯度优化损失函数而构建,从而达到从基准值到目标值的逼近。算法思想可简单理解成:后一次模型都是针对前一次模型预测出错的情况进行修正,
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【CNN回归预测】基于matlab麻雀算法优化CNN回归预测【含Matlab源码 282期】
分析[M].清华大学出版社,2018. [6]魏鹏飞,樊小朝,史瑞静,王维庆,程志江.基于改进麻雀搜索算法优化支持向量机的短期光伏发电功率预测[J].热力发电. 2021,50(12)
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【ELMAN回归预测】基于matlab灰狼算法优化ELMAN回归预测【含Matlab源码 1782期】
一、获取代码方式 获取代码方式1: 完整代码已上传我的资源:【回归预测】基于matlab灰狼算法优化ELMAN神经网络回归预测【含Matlab源码 1782期】 获取代码方式2: 通过订阅紫极神光博客付费专栏,凭支付凭证,私信博主,可获得此代码。
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LightGBM回归 - AI开发平台ModelArts
LightGBM回归 概述 对mmlspark python包中LightGBM回归的封装 输入 参数 子参数 参数说明 inputs dataframe inputs为字典类型,dataframe为pyspark中的DataFrame类型对象 输出 spark pipeline类型的模型
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【ELM回归预测】基于matlab粒子群算法优化ELM回归预测【含Matlab源码 036期】
一、获取代码方式 获取代码方式1: 完整代码已上传我的资源: 【优化预测】基于matlab粒子群算法优化ELM神经网络预测【含Matlab源码 036期】 二、粒子群算法及ELM简介 1 粒子群算法简介 1.1 引言 自然界中的鸟群