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gam
2024-08-17
爆改YOLOv8 | yolov8添加GAM注意力机制
1,本文介绍GAM(GlobalAttentionMechanism)旨在改进传统注意力机制的不足,特别是在通道和空间维度上的信息保留问题。它通过顺序的通道-空间注意力机制来解决这些问题。以下是GAM的关键设计和实现细节:通道注意力子模块:3D排列:使用3D排列来在三个维度上保留信息,这种方法有助于捕
2024-07-31
在r语言中使用GAM(广义相加模型)进行电力负荷时间序列分析
原文链接:http://tecdat.cn/?p=9024原文出处:拓端数据部落公众号 最近我们被要求撰写关于GAM的研究报告,包括一些图形和统计输出。用GAM进行建模时间序列我已经准备了一个文件,其中包含四个用电时间序列来进行分析。数据操作将由data.table程序包完成。将提及的智能电表数据
2024-06-17
R语言动态广义相加模型GAM张量积交互项、傅立叶项、谐波回归分析季节性时间序列航空乘客数据
全文链接:https://tecdat.cn/?p=36497原文出处:拓端数据部落公众号季节性在真实的时间序列中是非常常见的。许多系列以周期性、规律性的方式变化。例如,冰淇淋销售在温暖的假期月份往往更高,而候鸟数量围绕年度迁徙周期强烈波动。由于季节性非常普遍,已经开发了许多时间序列和预测方
2024-04-28
R语言对用电负荷时间序列数据进行K-medoids聚类建模和GAM回归|附代码数据
原文链接:http://tecdat.cn/?p=4146 原文出处:拓端数据部落公众号 最近我们被客户要求撰写关于用电负荷时间序列的研究报告,包括一些图形和统计输出。通过对用电负荷的消费者进行聚类,我们可以提取典型的负荷曲线,提高后续用电量预测的准确性,检测异常或监控整个智能电网(Laurinec等
2024-03-14
YOLOv9改进策略:注意力机制 |通道注意力和空间注意力CBAM | GAM超越CBAM,不计成本提高精度
2024-03-04
R语言逻辑回归、GAM、LDA、KNN、PCA主成分分类分析预测房价及交叉验证
全文链接:https://tecdat.cn/?p=35263原文出处:拓端数据部落公众号本研究旨在帮助客户利用房价数据集进行数据分析,该数据集包含82个变量和2930个数据点。研究目标是通过分类算法将房价分为两个类别。在数据预处理阶段,排除了Order、PID和SalesPrice等变量,对数据进行整合和转换以适
2024-02-26
R语言中实现广义相加模型GAM和普通最小二乘(OLS)回归
原文链接:http://tecdat.cn/?p=20882 原文出处:拓端数据部落公众号 1导言这篇文章探讨了为什么使用广义相加模型 是一个不错的选择。为此,我们首先需要看一下线性回归,看看为什么在某些情况下它可能不是最佳选择。 2回归模型假设我们有一些带有两个属性Y和X的数据。如果它
2023-11-23
在r语言中使用GAM(广义相加模型)进行电力负荷时间序列分析|附代码数据
原文链接:http://tecdat.cn/?p=9024原文出处:拓端数据部落公众号 最近我们被要求撰写关于GAM的研究报告,包括一些图形和统计输出。用GAM进行建模时间序列我已经准备了一个文件,其中包含四个用电时间序列来进行分析。数据操作将由data.table程序包完成。将提及的智能电表数据
2023-11-14
【视频】广义相加模型(GAM)在电力负荷预测中的应用|附代码数据
全文下载链接:http://tecdat.cn/?p=9024最近我们被客户要求撰写关于广义相加模型(GAM)的研究报告,包括一些图形和统计输出。这篇文章探讨了为什么使用广义相加模型 是一个不错的选择。为此,我们首先需要看一下线性回归,看看为什么在某些情况下它可能不是最佳选择。回归模型假设我们
2023-09-25
R语言用普通最小二乘OLS,广义相加模型GAM ,样条函数进行逻辑回归LOGISTIC分类|附代码数据
原文链接:http://tecdat.cn/?p=21379 原文出处:拓端数据部落公众号 最近我们被客户要求撰写关于回归的研究报告,包括一些图形和统计输出。本文我们对逻辑回归和样条曲线进行介绍。logistic回归基于以下假设:给定协变量x,Y具有伯努利分布, 目的是估计参数β。回想一下,针对该
2023-05-08
【视频】什么是非线性模型与R语言多项式回归、局部平滑样条、 广义相加GAM分析工资数据|数据分享|附代码数据
全文链接:http://tecdat.cn/?p=9706最近我们被客户要求撰写关于非线性模型的研究报告,包括一些图形和统计输出。在这文中,我将介绍非线性回归的基础知识。非线性回归是一种对因变量和一组自变量之间的非线性关系进行建模的方法。最后我们用R语言非线性模型预测个人工资数据是否每年
2023-03-24
【视频】广义相加模型(GAM)在电力负荷预测中的应用|附代码数据
全文下载链接:http://tecdat.cn/?p=9024最近我们被客户要求撰写关于广义相加模型(GAM)的研究报告,包括一些图形和统计输出。这篇文章探讨了为什么使用广义相加模型 是一个不
2023-02-24
R语言淮河流域水库水质数据相关性分析、地理可视化、广义相加模型GAM调查报告|附代码数据
全文下载:http://tecdat.cn/?p=29461最近我们被客户要求撰写关于水质数据的研究报告,包括一些图形和统计输出。采样地点:淮河流域一带,昭平台水库、白龟山水库、燕山水库、石
2023-02-23
R语言广义相加模型 (GAMs)分析预测CO2时间序列数据|附代码数据
全文下载链接:http://tecdat.cn/?p=20904最近我们被客户要求撰写关于广义相加模型(GAMs)的研究报告,包括一些图形和统计输出。环境科学中的许多数据不适合简单的线性模型,
2023-01-30
Python用KShape对时间序列进行聚类和肘方法确定最优聚类数k可视化|附代码数据
全文链接:http://tecdat.cn/?p=27078最近我们被客户要求撰写关于KShape的研究报告,包括一些图形和统计输出。时序数据的聚类方法,该算法按照以下流程执行。使用基于互相关
2023-01-29
【视频】什么是非线性模型与R语言多项式回归、局部平滑样条、 广义相加GAM分析工资数据|数据分享|附代码数据
全文链接:http://tecdat.cn/?p=9706最近我们被客户要求撰写关于的研究报告,包括一些图形和统计输出。在这文中,我将介绍非线性回归的基础知识。非线性回归是一种对因变量和
2022-12-21
R语言广义相加模型 (GAMs)分析预测CO2时间序列数据|附代码数据
全文下载链接:http://tecdat.cn/?p=20904最近我们被客户要求撰写关于GAMs的研究报告,包括一些图形和统计输出。环境科学中的许多数据不适合简单的线性模型,最好用广义相加模
2022-12-10
【视频】什么是非线性模型与R语言多项式回归、局部平滑样条、 广义相加GAM分析工资数据|数据分享|附代码数据
最近我们被客户要求撰写关于非线性模型的研究报告,包括一些图形和统计输出。在这文中,我将介绍非线性回归的基础知识。非线性回归是一种对因变量和一组自变量之间的非线性关系
2022-12-08
【视频】什么是非线性模型与R语言多项式回归、局部平滑样条、 广义相加GAM分析工资数据|数据分享|附代码数据
全文链接:http://tecdat.cn/?p=9706最近我们被客户要求撰写关于非线性模型的研究报告,包括一些图形和统计输出。在这文中,我将介绍非线性回归的基础知识。非线性回归是一种
2022-11-27
拓端tecdat|R语言代写对用电负荷时间序列数据进行K-medoids聚类建模和GAM回归
通过对用电负荷的消费者进行聚类,我们可以提取典型的负荷曲线,提高后续用电量预测的准确性,检测异常或监控整个智能电网(Laurinec等人(2016),Laurinec和Lucká(2016))。第一个用例
2022-11-09
拓端数据tecdat|R语言广义相加模型 (GAMs)分析预测CO2时间序列数据
环境科学中的许多数据不适合简单的线性模型,最好用广义相加模型(GAM)来描述。这基本上就是具有 光滑函数的广义线性模型(GLM)的扩展 。当然,当您使用光滑项拟合模型时
2022-11-09
【视频】什么是非线性模型与R语言多项式回归、局部平滑样条、 广义相加GAM分析工资数据|数据分享
在这文中,我将介绍非线性回归的基础知识。非线性回归是一种对因变量和一组自变量之间的非线性关系进行建模的方法。最后我们用R语言非线性模型预测个人工资数据(查看
2022-11-09
【大数据部落】R语言代写GAM(广义相加模型)对物业耗电量进行预测
人们对于电力的需求与依赖随着生活水平的提高而不断加深,用电负荷预测工作开始变得越来越重要,如果可以发现用电负荷的规律性,我们就可以合理安排用电负荷。我们使用某商业物
2022-11-07
R语言对airbnb数据nlp文本挖掘、地理、词云可视化、回归GAM模型、交叉验证分析
作者:GuojiangZhao数据量大,数据要进行清洗以及预处理,同时要多方面可视化,要探索多变量对因变量的影响。解决方案用R语言读取数据,对数据进行清洗合并以及预处理,数据
2022-08-21
【视频】什么是非线性模型与R语言多项式回归、局部平滑样条、 广义相加GAM分析工资数据|数据分享
全文链接:http://tecdat.cn/?p=9706原文出处:拓端数据部落公众号在这文中,我将介绍非线性回归的基础知识。非线性回归是一种对因变量和一组自变量之间的非线性关系进行建模