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异常检测主要方法总结
最近对预测及异常检测进行了一些研究和学习 把所学东西做一个汇总整理 欢迎交流拍砖 侵权删 目录 一 时间序列概念 二 时间序列异常检测 三 时序类型 四 异常类型 4 1 点异常 4 2 上下文异常 4 3 集合异常 五 重要概念 5 1
机器学习
预测
监控预警
异常检测
异常值
『sklearn学习』多种模型预测脸的下半部分的结果对比
预测脸的下半部分 import numpy as np import matplotlib pyplot as plt from sklearn datasets import fetch olivetti faces from sklea
sklearn
数据挖掘
python
大数据
预测
多层多输入的CNN-LSTM时间序列回归预测(卷积神经网络-长短期记忆网络)——附代码
目录 摘要 卷积神经网络 CNN 的介绍 长短期记忆网络 LSTM 的介绍 CNN LSTM Matlab代码运行结果 本文Matlab代码 数据分享 摘要 本文使用CNN LSTM混合神经网络对时间序列数据进行回归预测 本模型的输入数据个
深度学习
cnn
LSTM
时间序列
预测
时间序列完全教程(R)
简介 在商业应用中 时间是最重要的因素 能够提升成功率 然而绝大多数公司很难跟上时间的脚步 但是随着技术的发展 出现了很多有效的方法 能够让我们预测未来 不要担心 本文并不会讨论时间机器 讨论的都是很实用的东西 本文将要讨论关于预测的方法
统计学
r
统计
预测
时间序列
经验模态分解(EMD)
目录 1 背景 2 时间序列平稳性 3 EMD 方法 4 EMD 过程 5 EMD 方法的缺陷 6 Python 1 背景 实际工程测量中由于测量系统受外界环境影响经常在测量信号中产生趋势项 趋势项是指信号中周期大于采样长度的频率成分 通常
预测
备战数学建模34-BP神经网络预测2
目录 一 辛烷值的预测 1 题目分析与原理介绍 2 神经网络建立过程 3 预测结果分析 BP神经网络模型 包含输入层 隐含层和输出层 正向传播过程是通过输入样本到输入层 通过输入层经过各层隐藏层 最后到达输出层 若输出层输出值与期望值的输出
MatlabLingoSPSSSASstata
神经网络
机器学习
数学建模
预测
R语言 时间序列ARIMA模型方法
原理什么的百度一搜一堆 看不明白 先学会用这个工具吧 ARIMA 全称为自回归积分滑动平均模型 Autoregressive Integrated Moving Average Model 简记ARIMA 是由博克思 Box 和詹金斯 Je
r
R语言
预测
ARIMA
时间序列
[python] 时间序列分析之ARIMA
1 时间序列与时间序列分析 在生产和科学研究中 对某一个或者一组变量 x t x t 进行观察测量 将在一系列时刻 t1 t2 tn t 1 t 2 cdots t n 所得到的离散数字组成的序列集合 称之为时间序列 时间序列分析是根据系统
数据挖掘
python
预测
数据
R语言 决策树--预测模型
决策树 算法的目标是建立分类预测模型或回归预测模型 是一种预测模型 按目标不同可以细分为分类树和回归树 因为在展示的时候 类似于一棵倒置的树而得名 如下图 基本概念 根节点 如上图中最上方 一棵决策树只有一个根节点 中间节点 位于中间的节点
r
R语言
预测
决策树
随机森林
拓端tecdat
最近我们被要求撰写关于ARIMA ARCH的研究报告 包括一些图形和统计输出 时间序列分析模型 ARIMA ARCH GARCH模型分析股票价格数据 相关视频 在Python和R语言中建立EWMA ARIMA模型预测时间序列 简介 时间序列
预测
R语言
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时间序列
ARIMA
SVM支持向量机的多输入单输出预测模型
多输入单输出 使用SVM做预测的时候 涉及到数据处理 这里强调一下 其它预测算法也适用 我们经常将收集数据集进行归一化 标准化 其实 只需要对部分数据进行归一化即可 归一化的目的是将输入向量中的各属性之间的数量级拉近 如果量级相差过大会影响
建模
SVM
预测
多输入单输出
R中prophet包说明文档(一)
名称 自动预测过程 版本 0 2 1 日期 2017 11 08 描述 实现了一个时间序列的预测过程 基于能够拟合年度 周等周期以及假期等因素的非线性趋势的加法模型 模型要求至少一年以上的周期性历史数据 prophet模型对于缺失值 趋势突
R语言
prophet包
时间序列模型
预测
鸢尾花分类预测数据分析
鸢尾花分类预测数据分析 目标 根据未知种类鸢尾花的特征预测其种类 数据 鸢尾花数据集 分析 描述性分析 探索性分析 建模分析 模型分析 迭代分析 成果 位置种类鸢尾花的预测结果 import numpy as np import matpl
数据分析
预测
粒子滤波(Particle filter)算法简介及MATLAB实现
粒子滤波是以贝叶斯推理 点击打开链接 和重要性采样为基本框架的 因此 想要掌握粒子滤波 对于上述两个基本内容必须有一个初步的了解 重要性采样呢 其实就是根据对粒子的信任程度添加不同的权重 添加权重的规则就是 对于我们信任度高的粒子 给它们添
粒子滤波
算法
预测
CTR预估的几种方式
1 CTR预估 CTR预估是计算广告中最核心的算法之一 那么CTR预估是指什么呢 简单来说 CTR预估是对每次广告的点击情况做出预测 预测用户是点击还是不点击 具体定义可以参考 CTR CTR预估和很多因素相关 比如历史点击率 广告位置 时
推荐算法
广告
预测
理解准确率(accuracy)、精度(precision)、查全率(recall)、F1
Precision又叫查准率 Recall又叫查全率 这两个指标共同衡量才能评价模型输出结果 TP TN FP FN的定义 在二分类问题中 Real 1 Real 0 Predict 1 TP FP Predict 0 FN TN TP 预
Machine Learning
预测
f1
机器学习
精度
论文笔记(1)DenseBox: Unifying Landmark Localization with End to End Object Detection
本文的贡献有一下几点 1 实现了end to end的学习 同时完成了对bounding box和物体类别的预测 2 在多任务学习中融入定位信息 提高了检测的准确率 我们先来看看他和其他几篇代表性文章之间的不同 在OverFeat 1 中提
Deep Learning
预测
ANN神经网络代码在Matlab中的简单实现
m是自变量因素行数 n是因变量因素行数 o是所要预测用的自变量因素行数 一般m o warning off format long g filename filepath uigetfile xlsx 选择神经网络需要参考训练的样本数据 x
神经网络
ANN
最优化算法
预测
MATLAB
R语言中的fitted() 和 predict()
R语言中的fitted 和predict 总结来说 fitted 拟合 是在给定样本上做预测 而predict 预测 是在新的样本上做预测 以前一篇中的数据为例 图片是根据高度 height 来预测体重 weight 其中真实的数据是第一项
R语言实战
r
拟合
预测
fitted
预测数值型数据:回归源码分析(1)
回归模型比较简单 这里先简单介绍下 后面遇到难点再具体分析 回归的一般方法 1 收集数据 采用任意方法收集数据 2 准备数据 回归需要数值型数据 标称型数据将被转成二值型数据 3 分析数据 绘出数据的可视化二维图将有助于对数据做出理解和分析
机器学习实战
线性回归
局部加权线性回归
预测
鲍鱼例子