一、灰度预测函数 def GM11(x0): #自定义灰色预测函数 import numpy as np x1 = x0.cumsum() #1-AGO序列 z1 = (x1[:len(x1)-1] + x1[1:])/2.0 #紧邻均值（MEAN）生成序列 z1 = z1.reshape((len(z1),1)) B = np.append(-z1, np.ones_like(z1), axis = 1) Yn = x0[1:].res
待分析数据如下（data.csv）： 特征值说明： x1 社会从业人数 x2 在岗职工工资总额 x3 社会消费零售总额 x4 城镇居民人均可支配收入 x5 城镇居民人均消费性支出 x6 年末总人口 x7 全社会固定资产投资额 x8 地区生产总值 x9 第一生产值 x10 税收 x11 居民消费价
神经网络测试 import numpy as npimport tensorflow as tffrom tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data#载入数据集mnist = input_data.read_data_sets('C:/Users/CHANYING/Desktop/huadabing/data/bankloan.xls', one_hot=True)#每个批次的大小batch_size=100#计
人们一直追求CPU分支预测的准确率，论文Simultaneous Subordinate Microthreading (SSMT)中给了一组数据，如果分支预测的准确率是100%，大多数应用的IPC会提高2倍左右。 为了比较不同分支预测算法的准确率，有个专门的比赛：Championship Branch Prediction(CPB)。CPB-5的冠军是TAGE-SC-L
为了获得更好的预测效果，并且可以简单高效的完成任务，本文中我将分享给大家7个用于处理时间序列问题的 Python 工具包。 tsfresh: 特征提取。https://github.com/blue-yonder/tsfresh AutoTs: 自动处理。Github: https://github.com/winedarksea/AutoTS Prophet: facebook开发的软件
TF211——字母预测Embedding_4pre1.md 用RNN实现输入连续四个字母，预测下一个字母（Embedding编码） 按照六步法，首先import相关模块 这次我们将字母扩展到了26个，字母从a到建立了一个映射表，把字母用数字表示从0-25，建立了两个空列表， 一个存放训练用的输入特征x_train 另一个存放训练用
TF22——循环核按时间步展开 按照时间步展开，就是把循环核按照时间轴方向展开，可以表示为下面的图 每个时刻记忆体状态信息ht被刷新，记忆体参数周围的wxh、whh和why是固定不变的，我们训练优化的就是这些参数矩阵，训练完成后，使用效果最好的参数矩阵，执行前向传播，输出预测结果 其实这和我
原文链接：http://tecdat.cn/?p=25761 原文出处：拓端数据部落公众号 VARs的结构也允许联合检验多个方程的限制。例如，检验滞后p的所有回归变量的系数是否为零，可能是有意义的。这相当于检验滞后阶数p-1是正确的原假设。系数估计值的大样本联合正态性很方便，因为它意味着我们可以简单
线性回归 简单的线性回归概述一元线性回归多元线性回归损失函数平方损失函数绝对损失函数对数损失函数0-1损失函数 方程解评估性能指标（来源：[头歌](https://www.educoder.net/)） 简单的线性回归 概述 在生活中，我们常常能碰到这么一种情况，一个变量会跟着另一个变量的变化
回归：通过数据--最终预测一个值 example：通过借款人工资，年龄--预测借款多少钱给借款人 分类：通过数据--最终得到一个值 example：通过借款人工资，年龄--预测借还是不借：借：0（类别值）
这几天的链路预测研究遇到了一个瓶颈，将网络结构用矩阵表示出来后，怎么通过矩阵的计算，来完成矩阵拓扑结构的表示。这也是此次论文复现的难点之一，总的来说有两个问题。第一个问题，matlab软件具体的矩阵计算效果不明确，只能一点一点试。还有矩阵的怎么计算会出现自己想要的表示效果，
作者：元毅、子白 导读 在云原生容器时代，用户需要面对不同的业务场景：周期性的业务，Serverless 按需使用等。在使用自动弹性中， 会发现这样或那样的问题，其中最需要关注的是弹性滞后、冷启动问题。阿里巴巴云原生团队和阿里达摩院决策智能时序团队合作开发 AHPA 弹性预测产品，该产品主要
原文链接：http://tecdat.cn/?p=25569 原文出处：拓端数据部落公众号 在投资组合管理、风险管理和衍生品定价中，波动性起着重要作用。事实上如此重要，以至于您可以找到比您可以处理的更多的波动率模型。接下来是检查每个模型在样本内外的表现如何。以下是您可以做的三件事：1. 基于回归的
原文链接：http://tecdat.cn/?p=23544 长短期记忆网络——通常称为“LSTM”——是一种特殊的RNN递归神经网络，能够学习长期依赖关系。 视频：LSTM神经网络架构和工作原理及其在Python中的预测应用 LSTM神经网络架构和原理及其在Python中的预测应用 什么是依赖关系？ 假设您在观看视
监督学习就是教计算机学习，无监督学习就是让计算机自己学习。 监督学习就是在数据集中标记正确的答案是什么，然后进行预测。即监督学习就是提前知道有哪些类型，什么样的数据应该属于什么类型。回归和分类都是监督学习，如果想要预测的值是连续的则是回归，如果要预测的值是离散的，则是分类
一、时序序列是什么？ 将同一统计指标的数值按其发生的时间先后顺序排列而成的数列。 二、时序序列模型的特点？ 时序（时间序列）模型也称为回归模型。 一方面承认事物发展的延续性，运用过去时间序列的数据进行统计就可以推测事物的发展趋势； 另一方面，充分考虑到偶然因素影响的随机性，
系列文章 第八章、手把手教你：基于LSTM的股票预测系统第七章、手把手教你：基于深度残差网络（ResNet）的水果分类识别系统第六章、手把手教你：人脸识别的视频打码 目录 系列文章一、项目简介二、数据集介绍三、环境安装四、代码介绍1.数据预处理2.数据可视化探索2.1 各特征可视化
春节前，国际数据公司（IDC）发布了《IDC FutureScape: 全球人工智能（AI）及自动化市场2022 预测——中国启示》报告。在报告中，IDC分析师团队描述了影响IT和业务决策者负责该项支出并有效利用相关解决方案的主要驱动因素，并给出了未来五年有关人工智能和自动化市场的十大预测。 预测一：到2
在模型构建部分，二分类模型与回归模型大致相似，主要在rpart函数中多了parms参数可以设置，其值是一个list，其中可以指定分裂规则，将其设定为gini则构建CART决策树，将其设定为information则构建ID3决策树；还可以指定损失函数的权重，这个在遇到训练集样本不平衡的情况时比较有用，具体可以看
采用决策树解决多分类问题的代码与解决二分类问题的代码类似，也是构建初始树、后剪枝、输出变量重要性、树形图、预测几个步骤。差别在于，决策树预测多分类问题的具体分类是直接采用predict函数，将type设置为class即可，这样得到的就是各个样本的具体预测类别。当然也可以将type设置
其实这节课只要一学期下来每节课都认真听课，不难发现，ppt上着重讲的大题只有那两道，果不其然，当年考试也只考这两道 ---来自2018级学生 因涉及图片较多，整理成pdf了，有需要的复制链接到浏览器自行下载 https://7cqc7.lanzouf.com/i6GcG00sml4b密码:7cqc7
为什么要学习偏移而不是实际值？ Anchor已经粗略地“框住了”输入图像中的目标，明显的一个问题是：框的不够准确。因为受限于Anchor的生成方式，Anchor的坐标永远都是固定的那几个。所以，如果我们需要预测相对于Anchor的offset，那么，就可以通过预测的offset调整锚框位置，从而得到更
分支预测 4.1 概述 分支预测和Cache一起左右着处理器的性能，一个准确度很高的分支预测是提高处理器性能的关键部件。但由于不同程序的不同特性，适用于某个程序的分支预测器可能在另一个程序上效果很差。 取指阶段要对跳转指令进行预测，避免流水线无用功造成浪费。如果等到跳转结果计
深度学习入门小菜鸟，希望像做笔记记录自己学的东西，也希望能帮助到同样入门的人，更希望大佬们帮忙纠错啦~侵权立删。 如何评价这个模型对解决你这个问题的“可用”程度，这需要对模型进行测量和评估。每个模型都有他的特别之处，并随因素变化而表现不同，因此需要选择合适的评估指标来进
很少有人去思考过执着和固执有什么区别，看似很近的两个词，但是一个褒义一个贬义。我认为在价值投资里面，如果坚持的合理，比如好公司好价格低估值，这种就是坚持就是执着。而好公司高价格高估值，这种在顶部买入，然后还一路自我安慰，就有点固执的味道了。 股市里面不要去算计，因为赢得了一时
