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机器学习(四) 逻辑回归1.什么是逻辑回归逻辑回归(logistic regression)是用于分类的机器学习算法。线性回归的输出是一个数值,而不是一个标签,显然不能直接解决二分类问题。一个最直观的办法就是设定一个阈值,比如0,如果我们预测的数值 y > 0 ,那么属于标签A,反之属于标签B。另一种方法,我们不去直接预测标签,而是去预测标签为A概率,我们知道概率是一个[0,1]区间的连续数
使用CPN Tools工具做一个登录模型先安装CPN工具,点击这里可以进行下载。CPN的工具是需要JAVA环境的,所以记得提前配好JAVA环境程序才能正常运行。登录内容:只有在用户名是3,登录密码是three时才登录成功提示success,否则提示fail。1.首先打开CPN Tools程序点击右键选择New Net这样就新建了一个Net把工具箱中的Create和Simulation拖到面板上2.
这篇论文提出了TransGPT,一个针对交通领域的新型多模态大型语言模型(LLM),旨在解决智能交通系统(ITS)中自然语言处理(NLP)面临的挑战。这些挑战包括领域特定的知识和数据,以及多模态输入和输出的处理。TransGPT包含两个独立的变体:针对单模态数据的TransGPT-SM和针对多模态数据的TransGPT-MM。

机器学习(五) 神经网络1.单隐层神经网络1.1 从输入层到隐藏层连接输入层和隐藏层的是W1和b1。由X计算得到H十分简单,就是矩阵运算:H=X∗W1+b1H=X*W1+b1H=X∗W1+b11.2 从隐藏层到输出层连接隐藏层和输出层的是W2和b2。同样是通过矩阵运算进行的:Y=H∗W2+b2Y=H*W2+b2Y=H∗W2+b2通过上述两个线性方程的计算,我们就能得到最终的输出Y了,但是如果你还对
前段时间,把文献管理工具从Endnote转移到Zotero上来,但是由于众所周知的原因,Zotero提供的免费空间不够用来同步大量pdf附件。由于本人不想搞坚果云,所以干脆就用自己一直使用的onedrive来存储Zotero的pdf文件。首先,你们已经自己下载并安装好了zotero软件。接下来注意,安装软件有一个安装目录,比如我的是:C:\Program Files (x86)\Zotero同时,
机器学习(六)循环神经网络参考:https://zhuanlan.zhihu.com/p/123211148https://zhuanlan.zhihu.com/p/240187681.RNN传统的神经网络并不能做到持续记忆,这应该是传统神经网络的一个缺陷。假想一下,你想让神经网络对电影中每个时间点的事件进行分类,很明显,传统神经网络不能使用前一个事件去推理下一个事件。递归神经网络可以解决这个问题
本教程将帮助您学习如何使用 python 直接获取人口普查数据,以避免从人口普查网站下载的麻烦。安装“census”和“us”包。 “us”包提供了一些对 FIPS 代码的便捷查找。Import the packages首先,从此处获取人口普查 API 密钥。 这将要求您输入您的隶属关系和电子邮件。 然后您需要通过电子邮件激活您的 API 密钥。 然后您将得到一个长密钥字符串来替换我这里的字符串:

我们经常会观察到 GWR 模型的残差具有较低的 Moran’s I 值,这表明已考虑了空间结构。局部截距是一种内在背景效应,例如,表明有多少影响可以归因于“位置”。在 GWR 或 MGWR 中,我们经常建议对独立变量和因变量进行标准化。中获得,它返回一个 n x p 数组,其中 p 是模型中的预测变量的数量(包括截距)。这种方法的好处是,获得的系数变得“无单位”,允许跨变量和位置比较变量重要性。这

采用xgboost+random forest,虽然包括random forest在内的模型在cross validation上表现很不错,但实际上还是存在过拟合,且使用随机交换特征等数据增强的效果也不怎么好。可以发现,在工作日中的高峰期是早上8点和下午17点、18点;可见注册用户具有和【工作日中的时间-使用量】相似的使用曲线;而非注册用户则具有和【非工作日中的时间-使用量】相似的使用曲线。进一步

本笔记本演示了如何使用 pysal 的spreg库拟合空间滞后模型和空间误差模型。
