基于GWO灰狼优化的CNN-GRU的时间序列回归预测matlab仿真

nbsp; 时间序列回归预测是数据分析的重要领域，旨在根据历史数据预测未来时刻的数值。近年来，深度学习模型如卷积神经网络（Convolutional Neural Network, CNN）、GRU在时间序列预测中展现出显著优势。然而，模型参数的有效设置对预测性能至关重要。灰狼优

ML之回归预测：利用九大类机器学习算法对无人驾驶汽车系统参数(2018年的data,18+2)进行回归预测值VS真实值

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基于GA遗传优化的CNN-LSTM的时间序列回归预测matlab仿真

GA）优化的CNN-LSTM（卷积神经网络-长短时记忆网络）时间序列回归预测模型，是一种结合了进化计算与深度学习的先进预测方法，旨在提高对时间序列数据未来值预测的准确性和稳定性。这种方法通过GA优化CNN-LSTM模型的超参数，以实现对时间序列数据更高效的特征提取和模式学习。   4.1 遗传算法（GA）原理

机器学习之逻辑回归

机器学习之逻辑回归 回归模型一般分为线性回归和逻辑回归，，所谓的逻辑回归，其实就是用于目标分类的模型，他使用一个逻辑函数（一般为sigmoid函数），把任意输入的实值x转换成区间为0-1之间的预测值y。逻辑回归比线性回归多了一步，就是把结果映射到逻辑函数上，输出是A或者不是A。 sigmoid函数如图：

岭回归与LASSO回归：解析两大经典线性回归方法

LASSO回归 🍋LASSO回归（LASSO Regression） LASSO回归，又称L1正则化，是另一种处理多重共线性问题的线性回归方法。与岭回归不同，LASSO回归在损失函数中添加的正则化项是回归系数的绝对值之和，其数学表达式如下：与岭回归相比，LASSO回归有以下特点：

基于GA遗传优化的CNN-GRU的时间序列回归预测matlab仿真

GA）优化的CNN-GRU（卷积神经网络-门控循环单元）时间序列回归预测模型，是融合了遗传算法的优化能力和深度学习模型的表达力的一种高级预测框架。该模型通过结合CNN在特征提取上的优势和GRU在处理序列数据中的高效记忆机制，实现了对时间序列数据的深入理解和未来值的精确预测。同时，利用遗传算法对模型超参数进行优化，能够进一步提升模型的预测性能。

【MindSpore易点通】机器学习：逻辑回归（一）

小Mi学习，向上积极！在前面几周的学习中，小Mi终于带着大家完完整整学完了线性回归，同时小Mi也收到了大家的很多反馈，在后续的学习中，小Mi会一一改进的！今天我们就开启新的章节学习—logistic回归(Logistic Regression) 算法吧（冲鸭）！1 分类问题在lo

工业设备预测性维护系统

华穗预测性维护系统为客户提供从数据收集、数据预处理、特征提取到预测模型整体链路的解决方案；产品特点：•    减少计划外资产停机时间•    实时监控资产的性能并预测其未来性能•   花更少的时间即可解决生产机械和现场资产问题•   优化备件库存，降低库存成本 功能介绍：本产品聚

RDKit | 基于神经网络的溶解度预测和回归分析

人工智能是一个主题，尝试使用神经网络作为模型建立化合物物理性质的预测模型。机器学习库是由Google开发和使用的TensorFlow。Keras是一个使TensorFlow的神经网络功能更易于使用的软件包。 <数据集文件见：https://download.csdn.n

基于WOA优化的CNN-GRU-Attention的时间序列回归预测matlab仿真

sp; 时间序列回归预测是数据分析的重要领域，旨在根据历史数据预测未来时刻的数值。近年来，深度学习模型如卷积神经网络（Convolutional Neural Network, CNN）、GRU以及注意力机制（Attention Mechanism）在时间序列预测中展现出显著优势

基于PSO优化的CNN-LSTM-Attention的时间序列回归预测matlab仿真

算法理论概述         时间序列回归预测是数据分析的重要领域，旨在根据历史数据预测未来时刻的数值。近年来，深度学习模型如卷积神经网络（Convolutional Neural Network, CNN）、长短时记忆网络（Long

吴恩达机器学习-9-逻辑回归

逻辑回归分类问题假设预测的变量y是离散的值，需要使用逻辑回归Logistic Regression，LR的算法，实际上它是一种分类算法二元分类问题将因变量dependent variable可能属于的两个类分别称为负向类negative class和正向类positive cla

【转载】线性回归拓展-多项式回归

基于GA优化的CNN-GRU-Attention的时间序列回归预测matlab仿真

算法理论概述        时间序列预测是许多领域中的核心问题，如金融市场分析、气候预测、交通流量预测等。近年来，深度学习在时间序列分析上取得了显著的成果，尤其是卷积神经网络（CNN）、长短时记忆网络（LSTM）和注意力机制（Attention）的结合使用。

学习笔记|logistic回归

logistic回归学习中通常采用的方法是梯度下降及拟牛顿法。 4. 多项logistic回归 可将上述二项logistic回归推广为多项logistic回归模型，用于多分类。假设离散型随机变量Y的取值集合是{1,2,...,K}，那么多项logistic回归模型是 二项

【转载】机器学习的性能评估-回归

机器学习实战（一）——员工离职预测

文章目录 员工离职预测——逻辑回归的应用1 读取文件2 独热编码3 划分数据集4 归一化5 逻辑回归预测6 模型预测及评估 员工离职预测——逻辑回归的应用 开始这个案例之前，请先点击这里的数据集进行下载：HR_comma_sep

基于GWO灰狼优化的CNN-GRU-Attention的时间序列回归预测matlab仿真

sp; 时间序列回归预测是数据分析的重要领域，旨在根据历史数据预测未来时刻的数值。近年来，深度学习模型如卷积神经网络（Convolutional Neural Network, CNN）、GRU以及注意力机制（Attention Mechanism）在时间序列预测中展现出显著优势

药物结合结构预测的几何深度学习

预测类药物分子如何结合到特定的蛋白质目标是药物发现的核心问题。一种极其快速的计算绑定方法将使快速虚拟筛选或药物工程等关键应用成为可能。现有方法的计算成本很高，因为它们依赖于大量的候选样本，并结合了评分、排名和微调步骤。我们用一种SE(3)-等变几何深度学习模型EQUIBIND挑战

机器学习的练功方式（十一）——逻辑回归

11.3 损失函数 记得我们前面谈到线性回归的损失函数吗，由于线性回归属于回归问题，所以输出是某一个预测值，我们拿预测值和真实值进行比对来衡量其误差，这个比对方式，我们用的是平方损失函数。但是在逻辑回归中，我们并不能继续这么做了，因为逻辑回归非0即1，你还拿平方损失函数比对其误差，