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专题:Python实现贝叶斯线性回归与MCMC采样数据可视化分析2实例|附代码数据

首先导入所需库(如numpy用于数值计算、matplotlib用于可视化、scipy用于统计分布)。

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#人工智能#算法#机器学习
Python TensorFlow的CNN-LSTM-GRU集成模型在边缘物联网数据IoT电动汽车充电站入侵检测应用

原文出处:拓端抖音号@拓端tecdat随着物联网(IoT)技术在电动汽车充电站(EVCS)中的普及,充电站不仅成为智能交通的关键节点,更因连接电网、用户设备与管理系统,成为网络攻击的重点目标。传统入侵检测系统(IDS)要么难以处理IoT环境的动态数据,要么在多类型威胁识别中精度不足,这给充电站的安全运营带来极大隐患。

#物联网#cnn#lstm
Python用RNN循环神经网络:LSTM长期记忆、GRU门循环单元、回归和ARIMA对COVID-19新冠疫情新增人数时间序列预测

该数据由Hopkins 大学根据世界各国提供的新病例数据提供。获取时间序列数据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这些数据是根据国家和地区报告新病例的数据,但我们只想预测国家的新病例,因此我们使用 groupby 根据国家对它们进行分组 执行 groupby 以根据一个国家的新病例来汇总数据,而不是根据地区我们可以对每个国家进行预测,也可以对所有国家进行预

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#rnn#python
拓端tecdat|用R语言中的神经网络预测时间序列:多层感知器和极限学习机

对于此示例,我将对AirPassengersR中可用的时间序列进行建模。我将最后24个观察值保留为测试集,并将使用其余的观察值来拟合神经网络。当前有两种类型的神经网络可用,多层感知器;和极限学习机。...

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#神经网络
拓端tecdat|TensorFlow 2.0 keras开发深度学习模型实例:多层感知器(MLP),卷积神经网络(CNN)和递归神经网络(RNN)

深度学习模型生命周期在本部分中,您将发现深度学习模型的生命周期以及可用于定义模型的两个tf.keras API。五步模型生命周期模型具有生命周期,这一非常简单的知识为建模数据集和理解tf.keras API提供了基础。生命周期中的五个步骤如下:定义模型。编译模型。拟合模型。评估模型。作出预测。让我们依次仔细研究每个步骤。定义模型定义模型要求您首先选择所需的模型类型,然后选择体系结构或网络拓扑。从A

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#深度学习
MATLAB中用BP神经网络预测人体脂肪百分比数据

原文链接:http://tecdat.cn/?p=22739这个例子说明了一个函数拟合的神经网络如何根据测量结果来估计脂肪百分比(BFP)。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盖周长踝关节周长肱二头肌(伸展)周长前臂周长腕围这是一个拟合问题的例子,其中输入与相关的目标输出相匹配,我

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#神经网络
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

原文链接:http://tecdat.cn/?p=23616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。概述安装在建筑物屋顶的传感器的数据点的时间序列,如温度、气压和湿度,你用这些数据点来预测最后一个数据点之后24小时的温度。这是一个相当具有挑战性的问题,它体现了在处理时间

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#keras#rnn#神经网络
拓端tecdat|R语言中的BP神经网络模型分析学生成绩

原文链接:http://tecdat.cn/?p=19936在本教程中,您将学习如何在R中创建神经网络模型。神经网络(或人工神经网络)具有通过样本进行学习的能力。人工神经网络是一种受生物神经元系统启发的信息处理模型。它由大量高度互连的处理元件(称为神经元)组成,以解决问题。它遵循非线性路径,并在整个节点中并行处理信息。神经网络是一个复杂的自适应系统。自适应意味着它可以通过调整输入权重来更改其内部结

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#神经网络
R语言文本挖掘、情感分析和可视化哈利波特小说文本数据

一旦我们清理了我们的文本并进行了一些基本的词频分析,下一步就是了解文本中的观点或情感。这被认为是情感分析,本教程将引导你通过一个简单的方法来进行情感分析。简而言之本教程是对情感分析的一个介绍。本教程建立在tidytext教程的基础上,所以如果你没有读过该教程,我建议你从那里开始。在本教程中,我包括以下内容。复制的要求:重现本教程中的分析需要什么?情感数据集:用来对情感进行评分的主要数据集基本情感分

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数据代码分享|Python用NLP自然语言处理LSTM神经网络Twitter推特灾难文本数据、词云可视化与SVM,KNN,多层感知器,朴素贝叶斯,随机森林,GBDT对比

Twitter是一家美国社交网络及微博客服务的网站,致力于服务公众对话。迄今为止,Twitter的可货币化日活跃用户达1.86亿。与此同时,Twitter也已成为突发紧急情况时人们的重要沟通渠道。由于智能手机无处不在,人们可以随时随地发布他们正在实时观察的紧急情况。因此,越来越多的救灾组织和新闻机构对通过程序方式监视Twitter产生了兴趣。但是,我们并不清楚一个用户在推特上发布的推文是否是真实的

#神经网络#python#自然语言处理
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