文章 2022-07-25 来自:开发者社区

DL之LSTM:基于tensorflow框架利用LSTM算法对气温数据集训练并回归预测

目录输出结果核心代码   输出结果数据集 tensorboard可视化 1. iter: 0 loss: 0.010328549 2. iter: 500 loss: 0.0044991444 3. iter: 1000 loss: 0.003714567 4. iter: 1500 loss: 0.0033356838 5. iter: 200....

DL之LSTM:基于tensorflow框架利用LSTM算法对气温数据集训练并回归预测
文章 2022-07-25 来自:开发者社区

TF之LSTM:基于tensorflow框架自定义LSTM算法实现股票历史(1990~2015数据集,6112预测后100+单变量最高)行情回归预测

 目录输出结果LSTM代码   输出结果数据集   LSTM代码1. def LSTM(batch): 2. w_in=weights['in'] 3. b_in=biases['in'] 4. input_rnn=tf.matmul(input,w_in)+b_in 5. inp...

TF之LSTM:基于tensorflow框架自定义LSTM算法实现股票历史(1990~2015数据集,6112预测后100+单变量最高)行情回归预测
文章 2022-07-24 来自:开发者社区

ML之LiR:利用LiR线性回归算法(自定义目标函数MSE和优化器GD)对Boston房价数据集(两特征+归一化)进行回归预测

目录利用LiR线性回归算法(自定义目标函数MSE和优化器GD)对Boston房价数据集(两特征+归一化)进行回归预测设计思路输出结果核心代码   相关文章ML之LiR:利用LiR线性回归算法(自定义目标函数MSE和优化器GD)对Boston房价数据集(两特征+归一化)进行回归预测ML之LiR:利用LiR线性回归算法(自定义目标函数MSE和优化器GD)对Boston房....

ML之LiR:利用LiR线性回归算法(自定义目标函数MSE和优化器GD)对Boston房价数据集(两特征+归一化)进行回归预测
文章 2022-07-23 来自:开发者社区

ML之XGBoost:利用XGBoost算法对波士顿数据集回归预测(模型调参【2种方法,ShuffleSplit+GridSearchCV、TimeSeriesSplitGSCV】、模型评估)

目录利用XGBoost算法对波士顿数据集回归预测T1、ShuffleSplit+GSCV模型调参T2、TimeSeriesSplit=GSCV模型调参  相关文章ML之XGBoost:利用XGBoost算法对波士顿数据集回归预测(模型调参【2种方法,ShuffleSplit+GridSearchCV、TimeSeriesSplitGSCV】、模型评估)ML之XGBoost:利....

文章 2021-11-06 来自:开发者社区

ML之LiR:利用LiR线性回归算法(自定义目标函数MSE和优化器GD)对Boston房价数据集(两特征+归一化)进行回归预测

设计思路输出结果train_boston_data.shape (1460, 81)   Id  MSSubClass MSZoning  ...  SaleType  SaleCondition SalePrice0   1          60     &...

ML之LiR:利用LiR线性回归算法(自定义目标函数MSE和优化器GD)对Boston房价数据集(两特征+归一化)进行回归预测
文章 2021-11-06 来自:开发者社区

ML之XGBoost:利用XGBoost算法对波士顿数据集回归预测(模型调参【2种方法,ShuffleSplit+GridSearchCV、TimeSeriesSplitGSCV】、模型评估)

T2、TimeSeriesSplit=GSCV模型调参输出XGBR_GSCV模型最佳得分、最优参数:0.8772,{'learning_rate': 0.15, 'max_depth': 3, 'n_estimators': 200}XGBR_TimeS_GSCV time: 365.73213645175XGBoost Score value: 0.8392863414585984XGBoos....

文章 2021-11-06 来自:开发者社区

ML之XGBoost:利用XGBoost算法对波士顿数据集回归预测(模型调参【2种方法,ShuffleSplit+GridSearchCV、TimeSeriesSplitGSCV】、模型评估)

利用XGBoost算法对波士顿数据集回归预测T1、ShuffleSplit+GSCV模型调参输出XGBR_GSCV模型最佳得分、最优参数:0.8630,{'learning_rate': 0.12, 'max_depth': 3, 'n_estimators': 200}XGBR_Shuffle_GSCV time: 256.7015066994206XGBoost Score value: 0....

文章 2021-11-05 来自:开发者社区

DL之LSTM:基于tensorflow框架利用LSTM算法对气温数据集训练并回归预测

输出结果tensorboard可视化iter: 0 loss: 0.010328549iter: 500 loss: 0.0044991444iter: 1000 loss: 0.003714567iter: 1500 loss: 0.0033356838iter: 2000 loss: 0.003116763iter: 2500 loss: 0.0029606873iter: 3000 los....

DL之LSTM:基于tensorflow框架利用LSTM算法对气温数据集训练并回归预测
文章 2021-11-05 来自:开发者社区

TF之LSTM:基于tensorflow框架自定义LSTM算法实现股票历史(1990~2015数据集,6112预测后100+单变量最高)行情回归预测

输出结果数据集LSTM代码def LSTM(batch):          w_in=weights['in']    b_in=biases['in']    input_rnn=tf.matmul(input,w_in)+b_in    input_rnn=tf.reshape(.....

TF之LSTM:基于tensorflow框架自定义LSTM算法实现股票历史(1990~2015数据集,6112预测后100+单变量最高)行情回归预测
文章 2021-10-31 来自:开发者社区

ML之FE:基于LiR/Ridge/Lasso/ElasticNet/AvgModels/RF算法(GSCV) 利用某市房价数据集(特征工程处理)进行房价回归预测

输出结果bj_data.info():Int64Index: 48324 entries, 418423 to 627466Data columns (total 22 columns):introduction_house    48324 non-null objectcommunity_house       48324 non-null ....

ML之FE:基于LiR/Ridge/Lasso/ElasticNet/AvgModels/RF算法(GSCV) 利用某市房价数据集(特征工程处理)进行房价回归预测

本页面内关键词为智能算法引擎基于机器学习所生成,如有任何问题,可在页面下方点击"联系我们"与我们沟通。

产品推荐

智能搜索推荐

智能推荐(Artificial Intelligence Recommendation,简称AIRec)基于阿里巴巴大数据和人工智能技术,以及在电商、内容、直播、社交等领域的业务沉淀,为企业开发者提供场景化推荐服务、全链路推荐系统开发平台、工程引擎组件库等多种形式服务,助力在线业务增长。

+关注