基于BILSTM时间序列预测 python程序

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使用LIME解释各种机器学习模型代码示例

在本文中,我们将介绍LIME,并使用它来解释各种常见的模型。

支持向量机SVM(包括线性核、多项式核、高斯核)python手写实现+代码框架说明

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Pytorch版Mask-RCNN图像分割实战(自定义数据集)

Mask R-CNN是一种广泛应用于目标检测和图像分割任务的深度学习模型,它是由Faster R-CNN(一种快速目标检测模型)和Mask R-CNN(一种实例分割模型)组成的。Mask R-CNN将Faster R-CNN中的RPN和RoI Pooling层替换成了RPN和RoI Align层,以

数据抽样技术全面概述

抽样是研究和数据收集中不可或缺的方法,能够从更大数据中获得有意义的见解并做出明智的决定的子集。不同的研究领域采用了不同的抽样技术,每种技术都有其独特的优点和局限性。

RANSAC算法(仅供学习使用)

RANSAC(Random Sample Consensus)算法是一种基于随机采样的迭代算法,用于估计一个数学模型参数。它最初由Fischler和Bolles于1981年提出,主要用于计算机视觉和计算机图形学中的模型拟合和参数估计问题。RANSAC算法的基本思想是通过随机采样一小部分数据来估计模型

【人工智能与机器学习】决策树ID3及其python实现

决策树ID3是一种经典的机器学习算法,用于解决分类问题。它通过在特征空间中构建树形结构来进行决策,并以信息增益作为划分标准。ID3算法的关键在于选择最佳的属性进行划分,以最大化信息增益。通过Python实现ID3算法,我们可以构建出一棵高效而准确的决策树模型,用于分类预测和决策分析。参考。

【Python气象处理绘图第七弹–泰勒图绘制】

在进行模式评估的过程中,常常需要评估模式的模拟性能,这通常由空间相关系数(CC),相对标准差(SD)及其中心化的均方根误差(RMSE)体现,这三者又常常可以由泰勒图具体体现。RMSE越接近0,CC和SD越接近1,模式模拟能力越好泰勒图23.泰勒图以上就是对于泰勒图的绘制。处理核心:数据预处理成一维数

维苏威火山挑战赛 AI 破译火山灰烬中的古代卷轴

最近在接触一些机器学习的内容,从基础理论到具体项目的复现和学习,发现自己已经热衷于机器学习的种种,恰巧这两天碰到了这样的一个瓜:AI破译烧焦古卷

深度学习中训练时经常碰到的train、val、test有啥区别?

train是训练集,val是训练过程中的测试集,是为了让你在边训练边看到训练的结果,及时判断学习状态。test就是训练模型结束后,用于评价模型结果的测试集。只有train就可以训练,val不是必须的,比例也可以设置很小。test对于model训练也不是必须的,但是一般都要预留一些用来检测,通常推荐比

百度智能云获评Forrester中国市场人工智能/机器学习平台领导者

Forrester Wave报告:百度智能云15项能力第一,获评中国人工智能/机器学习平台领导者。

Python时间序列分析库介绍:statsmodels、tslearn、tssearch、tsfresh

在本文中,我们将介绍四个主要的Python库——statmodels、tslearn、tssearch和tsfresh——每个库都针对时间序列分析的不同方面进行了定制

注意力机制详解

将attentionj机制全部都将其研究透彻,好好研究一下。

[因果推断] 增益模型(Uplift Model)介绍(三)

1 基础介绍增益模型(uplift model):估算干预增量(uplift),即干预动作(treatment)对用户响应行为(outcome)产生的效果。这是一个因果推断(Causal Inference) 课题下估算ITE(Individual Treatment Effect)的问题——估算同

【人工智能概论】 用Python实现数据的归一化

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深度学习面试问题与答案(2023)

深度学习热门面试题。

数据预处理与模型评估【机器学习、人工智能、实际事例】

数据预处理是机器学习中不可或缺的步骤,它包括数据清洗和特征工程两个主要方面。在机器学习的旅程中,一旦我们训练了一个模型,就需要对其性能进行全面评估。这个过程被称为模型评估,它是确保我们的模型足够强大以应对实际应用需求的关键一步。

园区低速自动驾驶实车决策规划控制(C++实现)

本项目用的都是些基础的算法,可以优化的地方很多,比如规划的不是轨迹(没有时间戳)、只有匀速和停车等工况,缺少速度规划、跟车工况很粗糙、缺少碰撞检测等等。

SLAM 轨迹评估工具——EVO安装、使用介绍

evo是一款用于视觉里程计和SLAM问题的轨迹评估工具. 核心功能是能够绘制相机的轨迹, 或评估轨迹与真值之间的误差. 支持多种数据集的轨迹格式(TUM、KITTI、EuRoC MAV、ROS的bag), 同时支持这些数据格式之间的相互转换,本文轨迹展示以tum数据格式为例。