量化
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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。我们将在一个温度预测问题上演示这三个概念，我们使用来自安装在建筑物屋顶的传感器的数据点的时间序列。 概述 安…
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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
异常心跳检测 如果提供了足够的类似于某种底层模式的训练数据，我们可以训练网络来学习数据中的模式。异常测试点是与典型数据模式不匹配的点。自编码器在重建这些数据时可能会有很高的错误率，…
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Python中用PyTorch机器学习神经网络分类预测银行客户流失模型
在本文中，鉴于银行客户的某些特征，我们将预测客户在6个月后是否可能离开银行。客户离开组织的现象也称为客户流失。因此，我们的任务是根据各种客户特征预测客户流失。 $ pip inst…
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R语言中的SOM(自组织映射神经网络)对NBA球员聚类分析
导入 通过以下方式使用给定的数据（或数据样本）对SOM进行“训练”： 定义了网格的大小。 网格中的每个单元都在数据空间中分配了一个初始化向量。 例如，如果要创建22维空间的地图，则…
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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
本文将演示如何在 R 中使用 LSTM 实现时间序列预测。 简单的介绍 时间序列涉及按时间顺序收集的数据。我用 xt∈R 表示单变量数据，其中 t∈T 是观察数据时的时间索引。时间…
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R语言实现拟合神经网络预测和结果可视化
神经网络并不总是流行，部分原因是它们在某些情况下仍然计算成本高昂，部分原因是与支持向量机（SVM）等简单方法相比，它们似乎没有产生更好的结果。然而，最近神经网络变得流行起来。 在这…
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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。据调查，80%的输电设备损坏是随机发生的，而只有20%由于老化。 而损坏案例中又有85%是由于局部放电现象的发生。电…
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MATLAB中用BP神经网络预测人体脂肪百分比数据
问题：估计脂肪百分比 在这个例子中，我们试图建立一个神经网络来估计一个人的脂肪百分比，这个人由13个物理属性描述。 年龄 体重 身高 颈围 胸围 腹部周长 臀围 大腿周长 膝…
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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|数据分享
什么是依赖关系？ 假设您在观看视频时记得前一个场景，或者在阅读一本书时您知道前一章发生了什么。 传统的神经网络无法做到这一点，这是一个主要缺点。例如，假设您想对电影中每一点发生的事…
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Python对商店数据进行lstm和xgboost销售量时间序列建模预测分析
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 我将通过以下步骤： 探索性数据分析（EDA） 问题定义（我们…
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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
设置 library(keras) 下载并准备 CIFAR10 数据集 CIFAR10 数据集包含 10 个类别的 60,000 张彩色图像，每个类别有 6,000 张图像。数据集…
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Python用RNN神经网络：LSTM、GRU、回归和ARIMA对COVID19新冠疫情人数时间序列预测
获取时间序列数据 df=pd.read_csv(“C://global.csv”) 探索数据 此表中的数据以累积的形式呈现，为了找出每天的新病例，我们需要减去这些值 df.head…
