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。
Tag Archives: 神经网络
R语言逻辑回归、决策树、随机森林、神经网络预测患者心脏病数据混淆矩阵可视化
众所周知，心脏疾病是目前全球最主要的死因。
Python用GAN生成对抗性神经网络判别模型拟合多维数组、分类识别手写数字图像可视化
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。
SPSS多层感知器 (MLP)神经网络预测全国污染物综合利用量数据
随着全球经济的不断发展，污染物的排放和环境污染问题日益严重。
R语言神经网络模型预测多元时间序列数据可视化
多元时间序列建模一直是吸引了来自经济，金融和交通等各个领域的研究人员的主题。
Python电力负荷预测：ARIMA、LSTM神经网络时间序列分析
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。
R语言用灰色模型 GM (1,1)、神经网络预测房价数据和可视化
以苏州商品房房价为研究对象，帮助客户建立了灰色预测模型 GM (1,1)、 BP神经网络房价预测模型，利用R语言分别实现了 GM (1,1)和 BP神经网络房价预测可视化。
Python对中国电信消费者特征预测：随机森林、朴素贝叶斯、神经网络、最近邻分类knn、逻辑回归、支持向量回归（SVR）
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。
R语言气象模型集成预报技术：神经网络、回归、svm、决策树用环流因子预测降雨水数据
随着天气预报技术的发展，数值预报产品日益丰富，预报方法多种多样。
R语言豆瓣电影评论数据文本挖掘、神经网络、词云可视化和交叉验证
在网络技术高速发展的背景下,信息纷乱繁杂,如何能够获得需要的文本信息,成了许多企业或组织关注的问题。
Python用Lstm神经网络、离散小波转换DWT降噪对中压电网电压时间序列预测
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。
使用TensorFlow、Keras 和 Python 构建神经网络分析鸢尾花iris数据集
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。
python岭回归、Lasso、随机森林、XGBoost、Keras神经网络、kmeans聚类链家租房数据地理可视化分析
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
Python用NLP自然语言处理LSTM神经网络Twitter推特灾难文本数据、词云可视化与SVM，KNN，多层感知器，朴素贝叶斯，随机森林，GBDT对比
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。
Python用RNN神经网络LSTM优化EMD经验模态分解交易策略的股票价格MACD分析
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。
Python卷积神经网络CNN身份识别图像处理在疫情防控下口罩识别、人脸识别
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。
Matlab用深度学习循环神经网络RNN长短期记忆LSTM进行波形时间序列数据预测
此示例说明如何使用长短期记忆 (LSTM) 网络预测时间序列
Python用RNN循环神经网络：LSTM长期记忆、GRU门循环单元、回归和ARIMA对COVID-19新冠疫情新增人数时间序列预测
该数据由Hopkins 大学根据世界各国提供的新病例数据提供。
R语言用Keras长短期记忆LSTM神经网络分类分析问答文本数据
本文是在 R 中使用 Keras 的LSTM神经网络分类简单介绍。
Python TensorFlow循环神经网络RNN-LSTM神经网络预测股票市场价格时间序列和MSE评估准确性
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。
Python用Keras的LSTM神经网络进行时间序列预测天然气价格例
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
MATLAB用深度学习长短期记忆 (LSTM) 神经网络对智能手机传感器时间序列数据进行分类
此示例说明如何使用长短期记忆 (LSTM) 网络对序列数据的每个时间步长进行分类。
python深度学习实现自编码器Autoencoder神经网络异常检测心电图ECG时间序列
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。
R 语言用RNN循环神经网络 、LSTM长短期记忆网络实现时间序列长期利率预测
2017 年年中，R 推出了 Keras 包 ，这是一个在 Tensorflow 之上运行的综合库，具有 CPU 和 GPU 功能。本文将演示如何在 R 中使用 LSTM 实现时间序列预测。
Python用LSTM长短期记忆神经网络的参数优化方法预测时间序列洗发水销售数据
配置神经网络很困难，因为没有关于如何去做的好的理论。
R语言深度学习卷积神经网络 (CNN)对 CIFAR 图像进行分类：训练与结果评估可视化
本文演示了训练一个简单的卷积神经网络 (CNN) 来对 CIFAR 图像进行分类。
R语言结合新冠疫情COVID-19股票价格预测：ARIMA，KNN和神经网络时间序列分析
本文的目标是使用各种预测模型预测Google的未来股价，然后分析各种模型。
R语言深度学习Keras循环神经网络(RNN)模型预测多输出变量时间序列
递归神经网络被用来分析序列数据。
Python中TensorFlow的长短期记忆神经网络(LSTM)、指数移动平均法预测股票市场和可视化
本文探索Python中的长短期记忆（LSTM）网络，以及如何使用它们来进行股市预测。
R语言Keras用RNN、双向RNNs递归神经网络、LSTM分析预测温度时间序列、 IMDB电影评分情感
在这篇文章中，我们将回顾三种提高循环神经网络的性能和泛化能力的高级方法。
Python用LSTM长短期记忆神经网络对不稳定降雨量时间序列进行预测分析
最近我们被客户要求撰写关于使用长短期记忆网络（LSTM）来拟合一个不稳定的时间序列的研究报告。
R语言中的神经网络预测时间序列：多层感知器（MLP）和极限学习机（ELM）数据分析报告
用于R语言的多层感知器（MLP）和极限学习机（ELM）进行时间序列预测。
SARIMA，神经网络，RNN-LSTM，SARIMA和RNN组合方法预测COVID-19每日新增病例
WeChat Tencent QQ email print 由Enzo Li撰写 开发一个预测模型，根据一
R语言深度学习：用keras神经网络回归模型预测时间序列数据
回归数据可以用Keras深度学习API轻松拟合。
R语言keras深度学习CNN卷积神经网络分类识别手写数字图像数据（MNIST）
在本文中，我们将学习如何使用keras，用手写数字图像数据集（即MNIST）进行深度学习。
Matlab用深度学习长短期记忆（LSTM）神经网络对文本数据进行分类
这个例子展示了如何使用深度学习长短期记忆（LSTM）网络对文本数据进行分类。
MATLAB中用BP神经网络预测人体脂肪百分比数据
这个例子说明了一个函数拟合的神经网络如何根据测量结果来估计脂肪百分比。
SAS使用鸢尾花(iris)数据集训练人工神经网络(ANN)模型
人工神经网络最初是由研究人员开发的，他们试图模仿人脑的神经生理学。
R语言基于递归神经网络RNN的温度时间序列预测
在本文中，我们将介绍三种提高循环神经网络性能和泛化能力的高级技术。
R语言神经网络模型预测车辆数量时间序列
具有单个隐藏层和滞后输入的前馈神经网络，可以用于预测单变量时间序列。
R语言中的BP神经网络模型分析学生成绩
在本教程中，您将学习如何在R中创建神经网络模型。
matlab使用长短期记忆（LSTM）神经网络对序列数据进行分类
本示例说明如何使用长短期记忆（LSTM）网络对序列数据进行分类。
R语言实现CNN（卷积神经网络）模型进行回归数据分析
当我们将CNN（卷积神经网络）模型用于训练多维类型的数据（例如图像）时，它们非常有用。
用R语言中的神经网络预测时间序列：多层感知器和极限学习机
对于此示例，我将对R中的时间序列进行建模。我将最后24个观察值保留为测试集，并将使用其余的观察值来拟合神经网络。
TensorFlow 2建立神经网络分类模型——以iris数据为例
隐藏层和神经元的理想数量取决于问题和数据集。与机器学习的多个方面一样，选择最佳的神经网络形状需要一定的知识水平和实验基础。一般来说，增加隐藏层和神经元的数量通常会产生更强大的模型，而这需要更多数据才能有效地进行训练。
sas神经网络：构建人工神经网络模型来识别垃圾邮件
神经网络是一种非常通用的灵活预测模型，可用于解决各种问题，包括分类，降维和回归。
R语言用神经网络改进Nelson-Siegel模型拟合收益率曲线分析
我们要做的是：我们从一些收益率曲线开始，然后逐步地随机修改收益率，最后尝试拟合NS模型以新的收益。因此我们对此进行了模拟。
用于NLP的Python：使用Keras的多标签文本LSTM神经网络分类
最近我们被客户要求撰写关于开发具有多个输出的文本分类模型的研究报告。
Python使用神经网络进行简单文本分类
深度学习无处不在。在本文中，我们将使用Keras进行文本分类。
Python中用PyTorch机器学习神经网络分类预测银行客户流失模型
分类问题属于机器学习问题的类别，其中给定一组特征，任务是预测离散值。
基于keras平台CNN神经网络模型的服装图像识别分析
在许多介绍图像识别任务的介绍中，通常使用着名的MNIST数据集。
python在Keras中使用LSTM解决序列问题
时间序列预测是指我们必须根据时间相关的输入来预测结果的问题类型。
python用于NLP的seq2seq模型实例:用Keras实现神经网络机器翻译
在本文中，我们将看到如何创建语言翻译模型，这也是神经机器翻译的非常著名的应用。
使用Python和Keras进行主成分分析、神经网络构建图像重建的自动编码器
如今，几乎我们使用的每个应用程序中都有大量数据- 听音乐， 浏览朋友的图像，或者 观看新的预告片
python卷积神经网络人体图像识别
二十多年来，自动发现裸体图片一直是计算机视觉中的中心问题，并且由于其悠久的历史和直接的目标，它成为该领域如何发展的一个很好的例子。
如何在python 深度学习Keras中计算神经网络集成模型
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R语言实现拟合神经网络预测和结果可视化
神经网络一直是迷人的机器学习模型之一
用R语言实现神经网络预测股票实例
神经网络是一种基于现有数据创建预测的计算系统。
R语言深度学习不同神经网络模型对比分析案例
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银行信用数据SOM神经网络聚类实现
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python用遗传算法 神经网络 模糊逻辑控制算法对乐透进行预测
python用遗传算法 神经网络 模糊逻辑控制算法对乐透进行预测
spss modeler用决策树神经网络预测ST的股票
之前在某社区中看到一篇帖子《一张价值几十万个跌停的统计表》，主要是预测即将被ST的股票，虽然有些标题党，但是还有有一些参考价值的。
