目录 1.算法运行效果图预览 2.算法运行软件版本 3.部分核心程序 4.算法理论概述 4.1卷积神经网络（CNN）在时间序列中的应用 4.2 长短时记忆网络（LSTM）处理序列依赖关系 4.3 注意力机制（Attention） 5.算法完整程序工程 1.算法运行效果图预览 ga优化前： ga优化后： 2.算法运行软件版本 matlab2022a 3.部分核心程序 .....................

文章目录 机器学习定义监督学习之线性回归损失函数及可视化梯度下降线性回归的平方误差损失函数lab实验 机器学习定义 机器学习就是机器通过不断训练数据集从逐渐知道正确的结果 机器学习包括监督学习和非监督学习 监督学习：需要输入数据和结果数据来不断训练学习 监督学习包括回归和分类 回归是结果是连续的，不是有限的 分类是结果是离散的，是有限的 非监督学习：只需要输入数据来学习 例如聚类（将某类输入数据分一...

function）。每个输出对应于它自己的仿射函数。在我们的例子中，由于我们有 4个特征和3个可能的输出类别，我们将需要12个标量来表示权重（带下标 的w），3个标量来表示偏置（带下标的b）。 与线性回归一样，softmax回归也是一个 单层神经网络。 由于计算每个输出o1、o2和o3取决于所有输入x1、x2、x3和x4，所以softmax回归的 输出层也是全连接层。 现在我们将优化参数以最大化观测数...

文章目录 一、逻辑回归是什么二、逻辑回归与线性回归的区别三、逻辑回归的应用场景四、逻辑回归是优点和缺点 一、逻辑回归是什么 二、逻辑回归与线性回归的区别 问题类型：逻辑回归主要用于分类问题，预测某个样本属于某个类别的概率；而线性回归主要用于回归问题，预测一个连续变量的值。 输出范围：逻辑回归的输出是一个概率值，范围在0到1之间，表示样本属于某个类别的概率；而线性回归的输出是一个连续的实数值，范围可以...

 目录 1.前言 2.线性回归原理与应用 2.1. 线性回归原理 2.2. 线性回归应用 2.3.代码实例 3.逻辑回归与分类任务 3.1. 逻辑回归原理 3.2. 逻辑回归应用 3.3.代码实例 4.决策树与随机森林模型详解 4.1. 决策树原理 4.2. 随机森林原理 4.3. 应用场景 4.4.代码实例 5.总结 1.前言         在监督学习的世界里，算法通过学习带有标签的示例来建立模型...

代码原理 基于回归分析的时序预测是一种常见的方法，用于预测时间序列数据中的未来值。在单输入输出的情况下，我们可以使用历史观测值作为自变量来建立回归模型，然后使用该模型对未来观测值进行预测。 以下是一种基于回归分析的时序预测方法的一般步骤： 1. 数据准备：收集和整理时间序列数据，包括观测值和时间点。 2. 特征提取：根据时间序列数据，提取自变量特征，可以包括滞后观测值、移动平均、趋势特征等。 3. 数...

一 线性回归框架 线性模型的四个模块：训练的数据集，线性模型，损失函数，优化算法。 1.1 数据集 使用房价预测数据集，我们希望根据房屋的面积和房龄等来估算房屋价格。 1.2 线性模型 预测公式， 价格 = 权重1 * 面积 + 权重2 * 房龄 + 截距： 中间版 ...

直播课程 郑老师本周六：真实世界临床研究直播课（点击了解详情） 2024年2月27日，顶级医学期刊BMJ发表了一篇有关断点回归设计研究的指南，文中所介绍的断点回归既具有类似随机对照组的优势，又能依托于观察性研究的数据。因此推荐医学研究者在临床研究、观察性研究中广泛地采用此方法。 导读 长期以来，随机对照研究（RCT）都被视为评估医学干预和因果关系的金标准，来自RCT研究的证据被认为是质量较高的一类证据...

接前一篇文章：软考 系统架构设计师之回归及知识点回顾（4） 10. 边缘计算 边缘计算将数据的处理、应用程序的运行甚至一些功能服务的实现，由网络中心下放到网络边缘的结点上。在网络边缘侧的智能网关上就近采集并且处理数据，不需要将大量未处理的原生数据上传到远处的大数据平台。 边缘计算的定义 （1）边缘计算产业联盟（ECC）对于边缘计算的定义 边缘计算的业务本质是云计算在数据中心之外汇聚节点的延伸和演进，主...

目录 1.算法运行效果图预览 2.算法运行软件版本 3.部分核心程序 4.算法理论概述 4.1卷积神经网络（CNN）在时间序列中的应用 4.2 长短时记忆网络（LSTM）处理序列依赖关系 4.3 注意力机制（Attention） 4.4GA优化 5.算法完整程序工程 1.算法运行效果图预览 优化前： 优化后： 2.算法运行软件版本 matlab2022a 3.部分核心程序 .................