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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众所周知,心脏疾病是目前全球最主要的死因。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
此示例说明如何使用长短期记忆 (LSTM) 网络预测时间序列
该数据由Hopkins 大学根据世界各国提供的新病例数据提供。
本文是在 R 中使用 Keras 的LSTM神经网络分类简单介绍。
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
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。
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。
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。
配置神经网络很困难,因为没有关于如何去做的好的理论。
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。
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。
递归神经网络被用来分析序列数据。
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。
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。
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。
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。
WeChat Tencent QQ email print 由Enzo Li撰写 开发一个预测模型,根据一
回归数据可以用Keras深度学习API轻松拟合。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
在本教程中,您将学习如何在R中创建神经网络模型。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
深度学习无处不在。在本文中,我们将使用Keras进行文本分类。
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。
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。
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。
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。
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
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
神经网络一直是迷人的机器学习模型之一
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
银行信用数据SOM神经网络聚类实现
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
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。
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