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用数学模型捕捉变量间的统计规律，并用它解决实际问题。想快速建立 baseline？用线性回归；变量太多或有共线性？用LASSO（选变量）或岭回归（稳系数）；关系不是直线？用非线性回归（变量变换或迭代算法）；永远记住：没有“最好”的模型，只有“最合适”的模型——结合业务场景、数据特点和评价指标，才能选出最优解。回归分析就像一把“瑞士军刀”，掌握它，你就能从数据中挖出更多有价值的规律，而不是停留在“我
多数情况下，变量关系研究是问卷研究的核心，变量关系研究包括相关分析，线性回归分析，中介作用分析，调节作用分析等，并且如果因变量Y值是分类数据，则会涉及Logistic回归分析。相关分析是研究两两变量之间的相关关系情况，线性回归分析或者Logistic回归分析均是研究影响关系，区别在于线性回归分析的因变量Y值是定量数据，而Logistic回归分析的因变量Y值是分类数据。中介作用或者调节作用研究是更深
通过精心绘制 SSA 寻优过程的收敛曲线，以及训练集、验证集和测试集的真实标签与预测标签的曲线对比图，以直观的方式呈现了模型的预测效果，让用户能够迅速且清晰地理解算法以及模型的性能表现，为进一步的评估和优化提供了有力支持。对数据进行了全面的标准化处理，其中包括 Zscore 标准化方法，并且严格按照比例将数据划分为训练集、验证集和测试集，这一系列操作有效保障了模型训练的准确性与可靠性，为后续的分析
最小二乘支持向量机(LSSVM)作为一种有效的回归预测方法，其性能很大程度上依赖于模型参数的选取。本文提出了一种基于秃鹰搜索算法(BES)优化的LSSVM模型用于多输入单输出回归预测。BES算法作为一种新型的元启发式优化算法，具有全局搜索能力强、收敛速度快等优点，能够有效地解决LSSVM模型参数优化的难题。通过将BES算法与LSSVM结合，本文构建了BES-LSSVM模型，并利用多个指标和图表对模
Python实现CS-BP（布谷鸟搜索算法优化的BP神经网络）进行多变量时间序列预测（包含详细的完整的程序和数据）资源-CSDN文库https://download.csdn.net/download/xiaoxingkongyuxi/89867317。需谨慎选择算法参数，如布谷鸟搜索的迭代次数和种群大小，以确保运行效率和结果准确性。应用改进版的布谷鸟搜索算法或结合其他优化算法，进一步优化网络权重
SSA-RFR麻雀搜索算法优化随机森林回归预测MATLAB代码代码注释清楚。main为主程序，可以读取EXCEL数据，或者加载本地.mat文件，使用换自己数据集。很方便，初学者容易上手。编号:4145664536465688总有刁民膜拜朕...
针对芬兰污染指数的分析与考察
回归分析的简述和步骤
© 作者｜李军毅 机构｜中国人民大学研究方向 |文本生成与预训练语言模型来自 |RUC AI Box本文介绍了小组发表于EMNLP 2022的非自回归预训练文本生成模型ELMER，在生成质量与生成效率方面相比于之前的研究具有很大优势。进NLP群—>加入NLP交流群一、背景自从GPT-2的出现，预训练语言模型在许多文本生成任务上都取得了显著的效果。这些预训练语言模型大...
此外，APAR在生成过程中减少了键值缓存的消耗和注意力计算，这导致在高吞吐量场景中，与最先进的服务框架相比，吞吐量增加了20-70%，延迟减少了20-35%。此外，APAR减少了生成过程中的KV缓存消耗和注意力计算，导致在高吞吐量场景中，与最先进的服务框架相比，吞吐量增加了20-70%，延迟减少了20-35%。此外，APAR减少了参与注意力计算的令牌数量，使用相同数量的KV缓存内存时，与原始AR过
今天为大家带来一期ICEEMDAN-NRBO-BiLSTM-Attention多变量时间序列预测代码，独家原创！任何学术平台都搜索不到，完全是作者独家创立的！适合作为创新点！直接替换Excel数据即可用！
线性回归输出是一个连续值，因此适用于回归问题。回归问题在实际中很常见，如预测房屋价格、气温、销售额等连续值的问题。与回归问题不同，分类问题中模型的最终输出是一个离散值。我们所说的图像分类、垃圾邮件识别、疾病检测等输出为离散值的问题都属于分类问题的范畴。softmax回归则适用于分类问题。由于线性回归和softmax回归都是单层神经网络，它们涉及的概念和技术同样适用于大多数的深度学习模型。我们首先以
它的提出源于另一项重要的发现：作者量化了response tokens的底层特征（Key, Value向量）的变化与其上层复杂特征（Attention Output, FFN Output）的变化之间的关系，结果显示它们存在着极强的正相关性，皮尔逊相关系数最高可达。dLLM-Cache可以在完全不损失模型输出质量的前提下，带来最高9.1倍的推理速度提升。其核心思想在于，在一个多步去噪过程中，复用相
Demo6：Logistic回归
下载或者导入wave数据集，分别L1和L2使用线性回归正则化生成wave回归模型，比较不同正则化结果并绘制出该模型的预测结果，并保存模型。
KNN回归——Boston房价预测数据集
鉴于时间序列与自然语言具有相似的序列结构，越来越多的研究表明，利用大型语言模型（LLM）进行时间序列建模是可行的。如图 3 所示，现有主流的 LLM【6, 36】具备根据前序 token预测下一个 token 的能力，本文在 AutoTimes 中完全复用 LLM 这一特性，以一致的方式迭代生成任意长度的预测。为此，本文将时间序列 token 定义为单一变量上的连续非重叠片段，这被视为 LLM 预
主要思想我们知道MNIST的每一张图片都表示一个数字，从0到9。我们希望得到给定图片代表每个数字的概率。比如说，我们的模型可能推测一张包含9的图片代表数字9的概率是80%但是判断它是8的概率是5%（因为8和9都有上半部分的小圆），然后给予它代表其他数字的概率更小的值。这是一个使用softmax回归（softmax regression）模型的经典案例。softmax模型可以用来给不同的对象分配..
由于大规模时间序列的可用性有限以及可扩展预训练的探索不足，时间序列的基础模型尚未完全开发。基于时间序列和自然语言相似的顺序结构，越来越多的研究证明了利用大型语言模型（LLM）处理时间序列的可行性。然而，先前的方法可能忽略了时间序列和自然语言对齐的一致性，导致LLM潜力的利用不足。为了充分利用从语言建模中学到的通用token转换，本文提出AutoTimes——将 LLM 重新用作自回归时间序列预测器
OpenAI正在重启机器人研发，重点布局人形具身智能领域。据招聘信息和媒体报道显示，公司正在组建机器人研发团队，招聘机械工程师、仿真环境工程师等岗位，强调规模化生产设计（百万量级）和遥操作/仿真训练技术（如Nvidia Isaac）。这是继2019年展示Dactyl机械手成果后，OpenAI再次将AI与物理世界深度结合的战略调整。业内人士分析，OpenAI意图将大语言模型的认知能力延伸至物理操作层
对于AI引发的失业恐慌，Suleyman提供了一个更为乌托邦的视角。他引用瑞典的理念——「我们不关心工作岗位，我们关心工人」，并将其推向极致。他认为，社会的任务不应是为人们创造「饭碗」，而是创造一个和平、支持性的环境，让人们找到自己的激情，过上充实的生活。「我梦想一个人们可以自己选择做什么并拥有真正自由的世界。他相信，如果技术应用得当，产生的巨大价值足以让社会资助人们去追求这些真正有意义的事情。这
在暂停数年后，OpenAI 正将研究与招聘资源重新投向“具身智能”，并把焦点进一步推向人形系统。多份权威报道、公开招聘信息与产业动向交叉印证：这家以大模型闻名的公司，正在搭建一个面向现实世界的机器人研发矩阵。的诸多调整（包括与微软的协议重构、基础设施多元化等），也将反向影响其机器人推进节奏与外部合作形态。WIRED 9 月 15 日的报道，OpenAI 近来密集招募具有人形机器人与物理控制算法背景
【摘要】AI浪潮正重塑商业信任体系，推动互联网从追逐流量幻象的“代理指标”时代，向探寻真实行为的“价值证明”时代深刻回归。这一转变，要求产品与内容创造者必须重新审视自身的核心价值。
使用 Python 的 linregress 实现多元线性回归在数据科学中，多元线性回归是一种非常常见的统计方法，用于研究一个因变量与多个自变量之间的关系。虽然 scipy.stats 模块中的 linregress 函数仅能处理一元线性回归，但我们可以使用其他工具（如 statsmodels 或 scikit-lear...
决策树回归，python
这份报告介绍了一个叫MIDAS的AI新技术，能让虚拟人像真人一样说话、表情自然，还能实时互动。它像“说话娃娃”升级版：你给一段语音或文字，它就能生成对口型、有表情的动态人像视频，支持多语言、多人对话。核心技术是把视频压缩成“小积木”，让AI一块块预测下一步，再还原成高清画面。团队还建了2万小时的数据库训练它，让虚拟人更逼真、互动更流畅。未来或用于网课、直播、客服等。
梯度下降靠 “反梯度方向” 更新参数，是基础操作；小批量随机梯度下降是深度学习的 “默认选手”，又快又实用；调好学率和批量大小，模型训练能少走很多弯路～线性回归是 “数值预测小能手”，靠公式和梯度下降算准连续值；Softmax 回归是 “分类贴标专家”，用 Softmax 运算把置信度变概率，轻松给事物分类别。两者都是深度学习的 “地基模型”，学好它们，就能解锁更复杂的 AI 技能啦！
MathorCup高校数学建模挑战赛—大数据竞赛A题 二手车估价问题。
为确保锂电池在军用无人机以及新能源汽车使用期间的安全性,需要对其进行全生命周期的健康监测和寿命预测.针对长短期记忆神经网络(long short-term memory, BiLSTM)模型参数较难选取导致所建立的锂电池剩余使用寿命预测方法精度不足问题,提出了一种基于鲸鱼优化算法(whale optimization algorithm, WOA)对BiLSTM的剩余寿命预测模型进行优化.首先,使
本文提出了一种基于多头注意力机制的时间卷积神经网络结合双向门控单元TCN-BiGRU-Multihead-atention的数据回归预测模型。该模型将时间卷积神经网络与双向门控单元相结合，利用时间卷积神经网络的局部特征提取能力和双向门控单元的长期依赖建模能力，有效地捕捉时间序列数据的动态变化。此外，该模型还加入了多头注意力机制，能够对时间序列数据中的重要信息进行加权，提高模型的预测精度。
今天采用前作者自行改进的一个算法---融合正余弦和折射反向学习的北方苍鹰(SCNGO)优化算法优化BP神经网络。文章一次性讲解两种案例，回归与分类。回归案例中，作者选用了一个经典的股票数据。分类案例中，选用的是公用的UCI数据集。BP神经网络初始的权值阈值都是随机生成的，因此不一定是最佳的。采用智能算法优化BP神经网络的权值阈值，使得输入与输出有更加完美的映射关系，以此来提升BP神经网络模型的精度
在当今的信息时代，数据预测已经成为许多领域中不可或缺的一部分。从金融市场的预测到天气预报，数据预测可以帮助我们做出更明智的决策。而BP神经网络作为一种常用的数据预测模型，已经在许多领域中取得了成功。然而，BP神经网络也存在一些问题，例如容易陷入局部最优解、收敛速度慢等。为了解决这些问题，我们可以使用灰狼算法对BP神经网络进行优化。灰狼算法是一种基于自然界灰狼群体行为的优化算法，它模拟了灰狼在狩猎过
本文提出了一种基于麻雀算法优化卷积神经网络结合双向门控循环单元（SSA-CNN-BiGRU）的数据多维输多单输出预测方法。该方法首先利用麻雀算法优化卷积神经网络（CNN）的参数，以提高CNN的特征提取能力。然后，将优化后的CNN与双向门控循环单元（BiGRU）相结合，形成SSA-CNN-BiGRU模型。SSA-CNN-BiGRU模型能够同时捕捉数据的时间和空间特征，并对数据进行多维输多单输出预测。
基于灰狼算法(GWO)优化径向基神经网络(GWO-RBF)的数据回归预测，多变量输入模型。matlab代码，优化参数为扩散速度，采用交叉验证。评价指标包括:R2、MAE、MSE、RMSE和MAPE等，代码质量极高，方便学习和替换数据。
1.11版本的PyTorch 搭建最简单的回归和分类神经网络
在机器学习和人工智能领域，长短期记忆神经网络（Long Short-Term Memory，简称LSTM）是一种非常强大的模型，用于处理序列数据的预测和分类任务。然而，LSTM模型在某些情况下可能存在一些问题，例如训练速度较慢、容易陷入局部最优解等。为了解决这些问题，研究人员提出了许多改进算法。其中一种改进算法是IWOA-LSTM算法，它结合了鲸鱼算法和LSTM模型，以优化LSTM模型的性能。IW
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，从而得到更精准的bounding box。为什么要学习偏移系数而不是偏移量？ 因为w和h都是正数，而网络
本文提出了一种基于冠豪猪优化注意力机制的双向时间卷积神经网络结合双向门控单元（CPO-BiTCN-BiGRU-atention）模型，用于数据回归预测。该模型结合了时间卷积神经网络（TCN）和双向门控单元（BiGRU）的优势，并引入了冠豪猪优化算法来优化注意力机制，提高模型的预测精度。引言数据回归预测在各个领域都有着广泛的应用，如时间序列预测、图像处理和自然语言处理。近年来，深度学习模型在数据回归
简 介利用神经网络对Cox比例风险模型进行扩展，提出了时间-事件预测的新方法。基于嵌套病例对照研究的方法，我们提出了一个损失函数，可以很好地扩展到大型数据集，并可以拟合Cox模型的比例和非比例扩展。通过仿真研究，验证了所提出的损失函数是Cox部分对数似然的良好近似。将提出的方法与现有方法在实际数据集上进行比较，发现具有很强的竞争力，通常在Brier分数和二项对数似然方面产生最佳性能。软件包安装..
在机器学习和人工智能领域，回归预测是一项重要的任务。回归预测的目标是根据已知的输入数据，预测出相应的输出值。近年来，神经网络在回归预测任务中取得了显著的成果。特别是门控循环单元（GRU）神经网络，因其在处理序列数据方面的优势而备受关注。然而，传统的GRU神经网络在回归预测任务中仍然存在一些问题，如过拟合和局部最优解。为了解决这些问题，研究人员提出了一种基于灰狼算法优化的GWO-GRU神经网络。灰狼
鹈鹕算法(POA)优化长短期记忆神经网络的数据回归预测，POA-LSTM回归预测，多输入单输出模型评价指标包括:R2、MAE、MSE、RMSE和MAPE等，代码质量极高，方便学习和替换数据。
（分位数双向长短期记忆网络）模型的时间序列区间预测。传统的预测方法通常给出一个点预测，而我们的目标是输出一个区间预测，提供更丰富的信息。模型实现的时间序列区间预测示例，包括数据生成、处理、模型构建、训练及结果可视化的详细步骤和代码。我们将生成一个简单的模拟数据来进行训练和测试。的架构，通过调整模型的参数和结构，可以在多种时间序列数据上进行有效的预测。：可以预测未来值的上下限，从而得到区间预测。利用
鲸鱼算法(WOA)优化双向长短期记忆神经网络的数据回归预测，WOA-BiLSTM回归预测，多输入单输出模型。评价指标包括:R2、MAE、MSE、RMSE和MAPE等，代码质量极高，方便学习和替换数据。
白鲸算法(BWO)优化BP神经网络回归预测，BWO-BP回归预测，多变量输入模型。评价指标包括:R2、MAE、MSE、RMSE和MAPE等，代码质量极高，方便学习和替换数据。
人工智能领域的发展已经为我们带来了许多前所未有的机会和挑战。神经网络是其中的重要组成部分，它可以模拟人脑的工作原理，从而实现各种复杂的任务。然而，神经网络的建模和训练过程非常复杂，需要大量的计算资源和时间。因此，如何优化神经网络的性能和训练效率成为了研究的热点问题之一。门控循环单元（GRU）是一种经典的循环神经网络结构，它可以有效地解决长时依赖问题。然而，GRU的性能受到许多因素的影响，如初始化参
风电作为一种清洁可再生能源，在全球能源结构中发挥着越来越重要的作用。然而，风电出力具有波动性和间歇性，给电网调度带来了一定的挑战。因此，准确的风电功率预测对于提高电网运行的稳定性和可靠性具有重要意义。近年来，机器学习技术在风电功率预测领域得到了广泛的应用，其中BP神经网络是一种常用的预测模型。BP神经网络具有较强的非线性映射能力，能够很好地拟合风电功率数据的变化规律。然而，BP神经网络也存在着易陷
【代码】搭建神经网络进行分类与回归任务。
回归
——回归
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