Python用线性回归和TensorFlow非线性概率神经网络不同激活函数分析可视化
在这篇文章中,我将尝试介绍从简单的线性回归到使用神经网络构建非线性概率模型的步骤。
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机器学习模型的表现不佳通常是由于过度拟合或欠拟合引起的,我们将重点关注客户经常遇到的过拟合情况。
生成对抗网络(GAN)是一种神经网络,可以生成类似于人类产生的材料,如图像、音乐、语音或文本。
时间序列是一系列按时间顺序排列的观测数据。
自2019年12月以来,传染性冠状病毒疾病2019(COVID-19)迅速席卷全球,并在短短几个月内达到了大流行状态。
Python用 tslearn 进行时间序列聚类可视化
当面对多个模型时,我们有多种选择。
尽管贝叶斯方法相对于频率主义方法的理论优势已经在其他地方进行了详细讨论,但其更广泛采用的主要障碍是“可用性”。
在这里,我们将帮助客户将 PyMC3 用于两个贝叶斯推理案例研究:抛硬币和保险索赔发生。
金融市场的股票价格时间序列分析一直以来都是投资者和研究者关注的主题之一。
校园的温情关怀是智慧校园的一项重要内容。
本文以天气数据实时抓取和可视化展示为主题。
即使是同一种植物,由于生长的地理环境的不同,它们的特征会有所差异。例如鸢尾花,可分为山鸢尾、杂色鸢尾、维吉尼亚鸢尾。
负荷预测是电力系统的重要工作之一,对电力系统各个部门的工作都起着非常重要的作用。
在多项用户数据中寻找与预测值相关的属性。查看各个特征的分布与特征之间的关联。
电力系统源源不断向各用户提供持续稳定的电能,本文通过对数据的提取。
我国有大量的资金都流入了房地产行业,同时与其他行业有着千丝万缕的联系,可以说房地产行业对推动我国深化改革、经济发展、工业化和城市化具有不可磨灭的作用。
本项目目标为水泥生产关键生产数据的回归及预测(某一关键温度点的预测)。
随着大数据概念的兴起,以数据为基础的商业模式越来越流行,用所收集到的因素去预测用户的可能产生的行为,并根据预测做出相应反应成为商业竞争的核心要素之一。
网络购物模式已成为越来越重要的产品销售模式,亚马逊网站早在1995年就开始邀请产品消费者发表在线评论,此举带来了良好的效果,目前几乎所有的网站都采用了同样的方式。
基于当前统计的股票数据选择最优的选股方案和投资组合方案,以及预测股票价格未来一段时间的走向趋势以及波动程度,具有很大的实用价值
目前主流的轻量化路面平整度检测技术方案为:使用车载加速度传感器采集车辆在路面上行驶时的竖向振动数据,并按照每100米计算竖向振动数据统计指标:均方根值RMS,并建立RMS与路面平整度指标:IRI之间的回归模型。
随着互联网的普及和移动端的应用的飞速发展,消费者在各大电商平台进行活动交易时产生了大量的行为数据,在线评论文本就是其中一种。
摘要:此报告首先将dataset进行数据清洗,得到dataset_new。
对于电力公司来说,对局部放电的准确预测可以显著降低人力物力成本。
让个人购买人员了解美国国债期货的特性,以便于进行个人投资及管理。
鸢尾花iris数据集以及MNIST数据集可能是模式识别文献中最著名的数据集之一。
WeChat Tencent QQ email print 由Haohe Jia撰写 Problem 1 &#
用MonteCarlo算法解决两个Problem,start code中提供了所需的算法lib。
基础的Python作业,主要就是用while和if结合三方库来画图。
用Python解一个Tangram,也就是七巧板问题,作业给基本框架,往里面填写逻辑即可。
Insert Sort和Merge Sort是排序算法中两个最基础的算法,虽然实际中很难用到,但是作为排序的启蒙还是不错的。
In this assignment, you will compare the characteristics and performance of different classifiers,
用Python的一个优势便是十分适合Text processing,由于Python内建了许多函数,对于文字、字符的处理十分便捷
高大上的Elections,特别是在大选中,投票往往会采用电子选箱,也就是智能选举系统。
Tic-tac-toe is a two-player game that children often play to pass the time.
案例数据集是在线零售业务的交易数据,采用Python为编程语言,采用Hadoop存储数据,采用Spark对数据进行处理分析,并使用Echarts做数据可视化。
最近我们被客户要求撰写关于租房数据分析的研究报告。利用 python 爬取链家网公开的租房数据
Twitter是一家美国社交网络及微博客服务的网站,致力于服务公众对话。
2020年疫情愈演愈烈,新冠的检测与确诊人数也急剧上飙,失控的疫情无疑给经济造成了巨大的打击,同时也极大的影响了就业市场。
预测股票价格,并在合适的时间产生交易策略实现收益,一直是一个热门的问题,到现在为止也提出了很多预测方法。
运用Python 3.8.1版本,爬取网络数据,基于卷积神经网络(CNN)的图像处理原理,搭建口罩识别技术训练集,构建人脸识别系统,最终建立高校师生行踪查询管理系统。
WeChat Tencent QQ email print 由Lawrence Xi撰写 系统激发态密度与系统
本文在相对简单的数据集上探索不同的时间序列技术。
WeChat Tencent QQ email print 由Kaizong Ye,Liao Bao撰写 在我
本文包含一些直观的示例来说明 copula 理论的核心概念。
金融资产/证券已使用多种技术进行建模。
时序数据的聚类方法
使用 ML 进行提升建模和因果推理。
随机森林是决策树的集合。在这篇文章中,我将向您展示如何从随机森林中可视化决策树。
该数据由Hopkins 大学根据世界各国提供的新病例数据提供。
Apriori 算法是一个相当新的算法,由 Agrawal 和 Srikant 于 1994 年提出。
WeChat Tencent QQ email print 由Kaizong Ye,Sherry Deng撰写
由于某大学学生人数过多,助教不足,因此有必要对期中考试给每个学生的题目数量施加五道题的限制。
该项目包括:自 2000 年 1 月以来的股票价格数据。我们使用的是 Microsoft 股票。
一个简单的编码器-解码器LSTM神经网络应用于时间序列预测问题
本文演示了如何训练一个简单的卷积神经网络 (CNN) 来对 CIFAR 图像进行分类。
该数据与银行机构的直接营销活动相关,营销活动基于电话。
在此数据集中,我们必须预测信贷的违约支付,并找出哪些变量是违约支付的最强预测因子?
在之前的文章中,我们研究了许多使用 多输出回归分析的方法。
本文描述了一个模型,该模型解释了交易的聚集到达,并展示了如何将其应用于比特币交易数据。
在这篇文章中,我想介绍 现代 投 资组合理论 (MPT)_、 _有效边界 以及它对投资组合构建的一些影响。
WeChat Tencent QQ email print 由Kaizong Ye,Sherry Deng撰写
本文,我们说明了贝叶斯学习和 计算统计一些结果。
通过训练具有小中心层的多层神经网络重构高维输入向量,可以将高维数据转换为低维代码。
Metropolis-Hastings 算法对概率分布进行采样以产生一组与原始分布成比例的轨迹。
这篇文章介绍了一类离散随机波动率模型。
变量选择是高维统计建模的重要组成部分。
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