
简介
该用户还未填写简介
擅长的技术栈
未填写擅长的技术栈
可提供的服务
暂无可提供的服务
使用LSTM模型进行时序数据预测
准确理解样本的含义对于接下来的工作非常重要!样本就是一组数据,它包括两部分内容:特征数据和标签数据。标签数据很简单,就是你的预测目标,而特征数据则是用来计算标签数据的数据。举个例子:假设我想要用当前时刻的温度和气压去预测风速,那么温度和气压组成的数据就是特征数据,风速则是标签数据,特征数据和标签数据又组成一个样本。如果我有100个时刻的温度、气压、风速数据,那么就能形成100个样本,这便是样本集。

使用LSTM模型进行时序数据预测
准确理解样本的含义对于接下来的工作非常重要!样本就是一组数据,它包括两部分内容:特征数据和标签数据。标签数据很简单,就是你的预测目标,而特征数据则是用来计算标签数据的数据。举个例子:假设我想要用当前时刻的温度和气压去预测风速,那么温度和气压组成的数据就是特征数据,风速则是标签数据,特征数据和标签数据又组成一个样本。如果我有100个时刻的温度、气压、风速数据,那么就能形成100个样本,这便是样本集。

使用LSTM模型进行时序数据预测
准确理解样本的含义对于接下来的工作非常重要!样本就是一组数据,它包括两部分内容:特征数据和标签数据。标签数据很简单,就是你的预测目标,而特征数据则是用来计算标签数据的数据。举个例子:假设我想要用当前时刻的温度和气压去预测风速,那么温度和气压组成的数据就是特征数据,风速则是标签数据,特征数据和标签数据又组成一个样本。如果我有100个时刻的温度、气压、风速数据,那么就能形成100个样本,这便是样本集。

到底了







