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实验介绍简介本实验主要内容是进行汽车油耗里程数的预测，用到的框架主要包括：MindSpore0.5.0，主要用于深度学习算法的构建，本实验以开源的auto-mpg数据集为基础，基于MindSpore0.5.0深度学习库应用全连接神经网络进行汽车里程数预测。实验目的本实验是完成了一项回归任务。所以，本实验的重
机器学习算法（一）: 基于逻辑回归的分类预测 项目链接参考fork一下直接运行：https://www.heywhale.com/home/column/64141d6b1c8c8b518ba97dcc 1 逻辑回归的介绍和应用 1.1 逻辑回归的介绍 逻辑回归（Logistic
一、ORELM简介 理论知识参考：基于MRMR的ORELM的短期风速预测 二、部分源代码 clear all;clc; addpath(genpath('./.')); %rng('default');
分析[M].清华大学出版社，2018. [6]魏鹏飞,樊小朝,史瑞静,王维庆,程志江.基于改进麻雀搜索算法优化支持向量机的短期光伏发电功率预测[J].热力发电. 2021,50(12)
wndspd %% HGWO-SVR % 训练/测试数据准备 x=wndspd; embed=6; % 用多少个来预测 test_size=12; % 预测多少个数据 [input_train,output_train,input_test,output_test]=transfer(x
一、粒子群算法优化极限学习机ELM简介 PSO-ELM优化算法预测模型 ELM模型在训练之前可以随机产生ω和b, 只需要确定隐含层神经元个数及隐含层神经元激活函数, 即可实现ELM预测模型的构建。在ELM模型的构建中, 只需确定初始ω和b, 而无需复杂的参数设置, 具有学习速度快、泛化性能好等优点。然而在发动机参数预测过程中
按式(13)更新下一代的位置。 5)满足最大迭代次数或达到误差精度要求后终止寻优算法,将当前的最优参数赋值给BP神经网络。 改进后的预测模型的流程图如图2所示。 图2 改进的预测模型流程图 二、部分源代码 %% 初始化 clear close all clc warning off %%
disp(['飞蛾扑火优化算法优化svm预测误差=',num2str(D)]) figure plot(train_predict,':og') hold on plot(train_y,'- *') legend('预测输出','期望输出') title('飞蛾扑火优化svm网络预测输出','fontsize'
显示 %求出训练集和测试集的预测值 [train_predict_y,zt,model]=simlssvm(model,train_x); [test_predict_y,zt,model]=simlssvm(model,test_x); %预测数据反归一化 train_pr
最终得到LSSVM回归函数： 本文中采用径向基(radial basis function, RBF)核函数，与其他核函数相比，RBF核函数能够实现非线性映射，且需计算的参数较少，其表达式为： 式中：σ为核函数参数。 3 麻雀算法优化LSSVM流程图 建立预测模型的具体流程如图4所示，算法步骤如下。
机器学习问题中，常见的回归分析有线性回归（Linear Regression）、多项式回归（Polynomial Regression）、逻辑回归（Logistic Regression）等。本节重点介绍线性回归算法，逻辑回归将在2.3节重点阐述。线性回归是一个很简单的回归算法，
是单隐层前馈神经网络(SLFNs)，在保证学习精度的前提下比传统的学习算法速度更快。 3 极限学习机原理 ELM是一种新型的快速学习算法，对于单隐层神经网络，ELM可以随机初始化输入权重和偏置并得到相应的输出权重。 单隐层神经网络学习的目标是使得输出的误差最小，可以表示为 可以矩阵表示为
一、线性回归 线性回归无非就是训练得到线性函数的参数来回归出一个线性模型，学习《最优化方法》时中的最小二乘问题就是线性回归的问题。 关于线性回归，ng老师的视频里有讲，也可以看此博客单参数线性回归。简要说一下线性回归的原理。 假设拟合直线为h(x)=θ0+θ1*x
一、attention机制LSTM预测 1 总体框架 数字货币预测模型分为两部分，由LSTM模块和Attention模块组成。 2 LSTM模块 长短期记忆网络（LSTM）是一种特殊的递归
1)之间的sigmoid函数。 LSTM 的回归拟合能力受到其网络中关键参数(如时间窗宽和隐藏层神经元数目等)影响，靠经验调参存在一定的局限，所以采用智能算法优化LSTM参数受到研究人员的重视。文献[10]和[19]分别LSTM预测模型对股票和变压器油中溶解气体浓度预测进行预测，并分别采用遗传算法(G
在处理图像的CNN中，输入层一般代表了一张图片的像素矩阵。可以用三维矩阵代表一张图片。三维矩阵的长和宽代表了图像的大小，而三维矩阵的深度代表了图像的色彩通道。比如黑白图片的深度为1，而在RGB色彩模式下，图像的深度为3。 3.2 卷积层(Convolution Layer) 卷积层是CNN最重要的部分。它与传统
【002-使用线性回归完成房价预测】 前言 线性回归（Linear Regression）是机器学习和统计学中最基本的回归模型之一。它简单高效，适用于连续型变量预测问题，如房价预测、销售额估计等。本文将从理论讲解开始，逐步过渡到实践，带你完成一个基于线性回归的房价预测小项目。 一、理论基础
R2016a神经网络设计与应用28个案例分析[M].清华大学出版社，2018. [6]王首绪,曾明.基于SSA优化BP神经网络的农村公路造价预测研究[J].工程经济. 2021,31(08)
我们可以使用最大似然估计找到对于有参分布族 p(y | x; θ) 最好的参数向量 θ。我们已经看到，线性回归对应于分布族p(y | x; θ) = N (y; θ⊤x, I).通过定义一族不同的概率分布，我们可以将线性回归扩展到分类情况中。如果我们有两个类，类 0 和类 1，那么我们只需要指定这两类之一的概率。类
取决于正则化参数 C 和核参数 γ 的选择，因此需要有效地优化这两个参数。 二、部分源代码 %% 此程序为 粒子群优化混合核极限学习机回归预测 clear;clc;close all;warning off;rng(0) format compact %% 加载数据 data=xlsread('数据
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