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搜索资源列表

  1. Logistic Regression

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  2. 通过训练样本使用对数几率回归模型建模,并对测试样本类别进行预测(The training samples are modeled by log likelihood regression model, and then predicts the categories of test samples.)
  3. 所属分类:matlab例程

    • 发布日期:2018-05-03
    • 文件大小:88064
    • 提供者:mecthew
  1. SARIMA

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  2. 周期性差分自动平滑回归模型(SARIMA)的matlab代码,附有注释(英文)。包括模型阶数的选择和预测输出以及分析用图像和MAPE评价数值。(The code for matlab code for the periodic differential automatic smoothing regression model (SARIMA) with comments (in English). Including the choice of model order and forecast
  3. 所属分类:matlab例程

    • 发布日期:2020-06-23
    • 文件大小:10240
    • 提供者:_Ranger_
  1. 10526349 (2)

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  2. 使用粒子群算法优化支持向量回归,实现预测功能(Support Vector Regression Using Particle Swarm Optimization)
  3. 所属分类:其他

    • 发布日期:2020-04-15
    • 文件大小:2048
    • 提供者:元是
  1. 关于人工智能在数据质量管理中的应用

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  2. 说实在的,这个概念有些过于高大上,从大的方面包括、、强化学习等等,而深度学习又包括图像识别、语音识别、自然语言处理、预测分析;机器学习则包括监督学习、无监督学习、半监督学习,监督学习又细分为回归、分类、决策树等等。理论上人工智能什么都能做,什么都能迎合的上。
  3. 所属分类:技术管理

    • 发布日期:2020-04-30
    • 文件大小:20480
    • 提供者:shicifang
  1. python

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  2. 该代码基于Python3,利用机器学习中支持向量机回归算法(SVR)实现对数据的拟合以及预测,可以通过调试C值和gamma值达到不同的拟合程度,具有较大的实际意义,并且该代码本人亲自调式运用,适合广大学习者使用。(This code is based on Python 3. It uses support vector machine regression algorithm (SVR) in machine learning to fit and predict the data. It c
  3. 所属分类:人工智能/神经网络/深度学习

    • 发布日期:2020-07-17
    • 文件大小:1024
    • 提供者:帅毛毛
  1. ELM_PSO-master

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  2. 为了提升配网供电可靠性的预测精度!提出了基于主成分分析和粒子群优化极限学习机的配网供电可靠 性预测模型$ 从多方面分析影响供电可靠性的指标!利用主成分分析得到综合变量!实现对数据的降维$ 在此基 础上!构建人工神经网络并利用粒子群算法优化极限学习机的输入权值和阈值!完成对训练供电可靠性预测模型 的训练$ 以某大型电网的 ?L 个供电局样本 !% 种影响供电可靠性因素为例进行仿真分析!并将 E S R C E FQ C 4 G D算 法与 ! 种回归拟合算法对比!验证了该方法的有效性(It i
  3. 所属分类:其他

    • 发布日期:2020-07-08
    • 文件大小:23552
    • 提供者:我要面包23
  1. GWO_SVR

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  2. 灰狼算法优化的支持向量回归,可以用于预测。(The grey Wolf algorithm is optimized for support vector regression and can be used for prediction.)
  3. 所属分类:matlab例程

    • 发布日期:2020-12-30
    • 文件大小:131072
    • 提供者:赵哈哈1
  1. ArcGIS SDM 及操作手册

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  2. ArcGIS SDM (Spatial Data Modeller) 是用于ArcGIS空间分析的空间数据建模器。该空间数据建模器(SDM)是一个地理处理工具的集合,用于添加带有间隔、序数或比率比例尺地图的分类地图,以生成可能发生感兴趣事件的预测地图。这些工具包括数据驱动的证据权重方法、Logistic回归方法、两监督和一无监督神经网络方法,以及知识驱动的模糊逻辑分类工具。这些分类模糊化工具是对早期SDM模糊逻辑工具的补充,现在已在ArcGIS 10 及以上版本中完全实现。所有工具都有帮助文件。
  3. 所属分类:程序开发库

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