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LSTM多输入多输出解决数据回归预测问题matlab
文章目录 引言 LSTM 简介 LSTM多输入多输出matlab实现 结论 引言 在许多数据分析和预测问题中 我们需要使用机器学习算法来处理多输入多输出的数据回归预测问题 长短期记忆网络 Long Short Term Memory 简称
数学建模
MATLAB
LSTM
回归
从零开始的Python机器学习指南(二)——监督学习之OLS回归
介绍 本博客将结合样例介绍监督学习 Supervised Learning SL下的第一大分支 回归 Regression 开始前的准备 开始前 请先确保你的python环境中有以下包 pandas numpy sklearn 本文的所有代
小白也能看懂的机器学习指南
python
机器学习
回归
Machine Learning
回归(regression)和logistic regression
回归 回归 就是 回归本质 的意思 用一个函数去拟合一组数据 xi yi x i y i 随着数据越来越多 用来拟合的这个曲线就越来越接近真实的情况 这里 xi x i可以是一个向量 假设 xi Rn x i in R n 若用线性回归的方
ML amp DL
Logistic
Regression
回归
【研究记录】dummy related tips
Q 生成dummy但是条件太多 string太长 A 参考 合成控制法时候expression too long错误解决问题 Stata专版 经管之家 原人大经济论坛 pinggu org local code1 C25 C26 C27 C
经验分享
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回归
Matlab实现回归分析的案例
下面是一个简单的线性回归分析的Matlab实现案例 假定我们有一组数据 其中一个变量是自变量 另一个变量是因变量 我们想要使用线性回归来建立两个变量之间的关系模型 假设我们有以下数据 x 1 2 3 4 5 y 1 5 3 5 4 5 7
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回归
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机器学习笔记(7)— 学习率、特征工程、多项式回归
目录 判断梯度下降是否收敛 如何设置学习率 特征工程 多项式回归 判断梯度下降是否收敛 梯度下降的任务是找到能够使代价函数J最小的参数w和b 通常做法是绘制代价函数图 通过训练集计算出的 并且标出梯度下降每次迭代时J的值 此图中的横轴是梯度
机器学习
学习
回归
随机森林回归模型--评分预测
PS 介绍代码仅供介绍 源代码后期经过修改与介绍代码不一定完全相同 索引表 使用到的库 数据加载和预处理 划分训练集和测试集 模型选择和训练 模型评估 模型优化 结果展示 尾声 使用到的库 import pandas as pd 数据处理库
随机森林
回归
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Logistic回归——银行违约情况分析
文章目录 一 Logistic回归原理 1 Sigmoid函数作用 2 用梯度下降法求解参数 二 利用Logistic回归分类 1 数据预处理 2 利用梯度上升计算回归系数 3 训练和验证 总结 一 Logistic回归原理 1 Sigmo
回归
逻辑回归
基于径向基神经网络RBF多输入多输出预测,RBF多变量回归预测,matlab代码。评价指标包括:R2、MAE、MSE、RMSE和MAPE等,代码质量极高,方便学习和替换数据。
清空环境变量 warning off 关闭报警信息 close all 关闭开启的图窗 clear 清空变量 clc 清空命令行 导入数据 res xlsread 数据 xlsx 数据分析 num size 0 8 训练集占数据集比例 ou
神经网络
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监督学习——线性回归模型
监督学习 线性回归模型 1 定义 1 分析不同变量之间关系的研究叫回归分析 刻画不同变量之间关系的模型被称为回归模型 linear regression 2 如果这个模型是线性的 则称为线性回归模型 3 回归模型可以进行预测等分析工作 如从
机器学习
学习
线性回归
回归
基于粒子群算法优化径向基神经网络RBF多输入多输出预测,PSO-RBF多变量回归预测,matlab代码。评价指标包括:R2、MAE、MSE、RMSE和MAPE等,代码质量极高,方便学习和替换数据。
清空环境变量 warning off 关闭报警信息 close all 关闭开启的图窗 clear 清空变量 clc 清空命令行 导入数据 res xlsread 数据 xlsx 数据分析 num size 0 8 训练集占数据集比例 ou
算法
神经网络
回归
基于最小二乘支持向量机LSSVM的Adaboost回归预测,LSSVM-Adaboost回归预测,多输入单输出模型。评价指标包括:R2、MAE、MSE、RMSE和MAPE等,代码质量极高,方便学习
清空环境变量 clc clear all close all warning off tic 导入数据 训练集 190个样本 P train xlsread data training set B2 G191 T train xlsread
支持向量机
回归
学习
基于双向长短期记忆网络(BILSTM)数据回归预测,多变量BILSTM回归预测,MATLAB代码。评价指标包括:R2、MAE、MSE、RMSE和MAPE等,代码质量极高,方便学习和替换数据。
清空环境变量 warning off 关闭报警信息 close all 关闭开启的图窗 clear 清空变量 clc 清空命令行 restoredefaultpath tic 导入数据 P train xlsread data traini
回归
学习
机器学习
多项式回归(非线性回归)的python代码实现
1 概述 在解决回归问题中 很多数据集中输入空间与输出空间并非完全呈线性关系 使用线性回归无法解决此类问题 为了解决存在非线性关系的数据集的回归问题 需要进行多项式回归 但sklearn并未提供多项式回归模型的类 多项式回归使用的还是线性回
机器学习
回归
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数据挖掘
天鹰优化器算法(AO)优化的BP神经网络预测,AO-BP回归预测
清空环境变量 warning off 关闭报警信息 close all 关闭开启的图窗 clear 清空变量 clc 清空命令行 导入数据 P train xlsread data training set B2 G191 T train
算法
回归
神经网络
【MATLAB第60期】【更新中】基于MATLAB的ARMAX具有外生回归因子的移动平均自回归模型
MATLAB第60期 更新中 基于MATLAB的ARMAX具有外生回归因子的移动平均自回归模型 版本更新 2023 7 29版本 1 增加自定义参数 方便直接套数据运行 pre num 3 预采样数据个数 learn pr 0 85 训练数
MATLAB
回归
ARIMAX
ARMAX
SARMAX
机器学习实战5(回归篇)
目录 1 回归 2 回归代码 3 预测鲍鱼的年龄 1 回归 前面的文章介绍了很多分类算法 分类的目标变量是标称型数据 而本文将会对连续型的数据做出预测 主要讲解简单的线性回归和局部加权线性回归 并通过预测鲍鱼年龄的实例进行实战演练 说到回归
机器学习实战
机器学习
回归
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NumPy
机器学习课后习题 --回归
一 单选题 1 以下 组变量之间存在线性回归关系 A 学生的性别与他的成绩 B 儿子的身高与父亲的身高 C 正方形的边长与面积D 正三角形的边长与周长 2 回归问题和分类问题的区别是 A 回归问题有标签 分类问题没有 B 回归问题输出值是离
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人工智能
R语言学习—添加回归模型拟合线(一)
回归模型重要的基础或者方法就是回归分析 回归分析是研究一个变量 被解释变量 关于另一个 些 变量 解释变量 的具体依赖关系的计算方法和理论 是建模和分析数据的重要工具 常见的回归分析模型有 线性回归 逻辑回归 多项式回归 逐步回归 线性回归
R语言
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开发语言
MATLAB quantreg 分数位回归 初步使用探究
打开 quantreg m函数 在注释部分有以下说明 Quantile Regression USAGE p stats quantreg x y tau order nboot INPUTS x y data that is fitted
MATLAB
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