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2023年11月4日
2.Sklearn库标准数据集及基本功能
摘要: 1. sklearn数据集 波士顿房价数据集 波士顿房价数据集包含506组数据,每条数据包含房屋以及房屋周围的详细信息。其中包括城镇犯罪率、一氧化氮浓度、住宅平均房间数、到中心区域的加权距离以及自住房平均房价等。因此,波士顿房价数据集能够应用到回归问题上。 使用sklearn.datasets.lo
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posted @ 2023-11-04 14:20 乐池
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2023年11月3日
2. 电力负荷预测-一元回归
摘要: 1. 负荷预测思路 电力负荷的时间序列通常可以由三部分组成。 \[Y(t) = f(t) + p(t) + X(t) \]\(X(t)\)随机项一般假设为白噪声,即标准正态分布,不改变均值。 \(p(t)\)周期项有两种假设方法 在数据预处理时进行去周期处理,然后在得到预测结果后,再还原周期。 直接
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posted @ 2023-11-03 19:42 乐池
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1. 电力负荷预测概念
摘要: 本文完全是视频的照抄啊,原视频:数学建模MATLAB语言及应用(2023秋) 1. 预测 1.1 预测定义 预测就是人们根据事物过去发展变化的客观过程和某些规律性,根据事物运动和变化的状态运用各种定性和定量分析方法,对事物未来可能出现的趋势和可能达到的水平所进行的科学推测 1.2 预测、插值区别 插
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posted @ 2023-11-03 11:28 乐池
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2023年11月2日
lambda,map,filter
摘要: 1. Lambda Lambda函数是一种匿名函数,它可以在一行内定义,并通常用于需要简单函数的地方。Lambda函数使用lambda关键字后跟参数列表和冒号,然后在冒号后面定义函数的主体。例如: add = lambda x, y: x + y print(add(2, 3)) # 输出5 Lam
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posted @ 2023-11-02 23:49 乐池
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2023年11月1日
1. 算法选择路径图
摘要: 英文版: 中文版:
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posted @ 2023-11-01 17:50 乐池
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过拟合与欠拟合
摘要: 1. 定义 欠拟合的偏差过大,过拟合的方差过高 上图分别为:欠拟合,正常,过拟合 图片中的是多项式回归任务。图一左边的应该是欠拟合,没有将x与o正确分类,中间的是正常的,右边的是过拟合,原因在与x的n次方中的n这个超参数设置太大,导致对训练数据过于拟合,此时应引入正则化项来惩罚次数较高从而导致过大的
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posted @ 2023-11-01 17:40 乐池
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逻辑回归
摘要: 1. 分类 1.1 motivation 只有两种分类结果的问题成为二分类问题,通常使用0指代false,1指代true 样本也可分为负样本(negative class)和正样本(positive class),例如针对邮件是否为垃圾邮件的问题,正常邮件就是负样本,垃圾邮件就是正样本 由此可知,正
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posted @ 2023-11-01 15:03 乐池
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2023年10月19日
4. 卷积神经网络
摘要: 1. 机器学习中两个主要问题 1.1 回归 1.2 分类 分类是可交换的,可以将狗称为第一类,猫是第二类,也可以反过来。 卷积是可交换的 上式是分类的损失函数,\(y\)是0或1,\(\hat {y} \epsilon [0 , 1]\) 2. 数学过程 上图就是卷积的运算 后证明:若\(u(x)
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posted @ 2023-10-19 23:47 乐池
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2023年10月18日
3. 线性模型
摘要: 1. 一元线性回归 1.1 原理 \[y = ax + b \]1.2 最小二乘估计 基于均方误差最小化来进行模型求解的方法称为“最小二乘法 \[\begin{aligned} E_{(w, b)} & =\sum_{i=1}^{m}\left(y_{i}-f\left(x_{i}\right)\r
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posted @ 2023-10-18 01:11 乐池
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2023年10月16日
1.绪论+2.模型评估与选择
摘要: 1. 绪论 学到什么程度: 1.1 基本术语 特征:反映事件或对象在某方面的表现或性质的事项,例如"色泽""根蒂" "敲声",称为"属性" (attribute) 或"特征" (feature); 样本空间:属性张成的空间称为"属性空间" (attribute space) "样本空间" (samp
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posted @ 2023-10-16 18:14 乐池
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