- 2024-07-25基于多种机器学习的豆瓣电影评分预测与多维度可视化【可加系统】
有需要本项目的代码或文档以及全部资源,或者部署调试可以私信博主在本研究中,我们采用Python编程语言,利用爬虫技术实时获取豆瓣电影最新数据。通过分析豆瓣网站的结构,我们设计了一套有效的策略来爬取电影相关的JSON格式数据。为减少对服务器的频繁请求,我们实施了基于正态分布
- 2024-06-10动手学深度学习4.10 实战Kaggle比赛:预测房价-笔记&练习(PyTorch)
以下内容为结合李沐老师的课程和教材补充的学习笔记,以及对课后练习的一些思考,自留回顾,也供同学之人交流参考。本节课程地址:实战Kaggle比赛:预测房价_哔哩哔哩_bilibili本节教材地址:4.10.实战Kaggle比赛:预测房价—动手学深度学习2.0.0documentation(d2l.ai)本节开源代
- 2024-05-23pytorch-20 lstm实践
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- 2023-12-24【线性回归模型评价指标解析】
线性回归模型评价指标解析(文章目录)前言线性回归是统计学中一种常见的方法,用于建立自变量与因变量之间的线性关系模型。在实际应用中,我们常常需要对线性回归模型的性能进行评估,以了解模型的拟合程度和预测能力。本文将介绍线性回归中几种常见的模型评价指标,包括均方误差(MeanS
- 2023-11-11R语言机器学习方法分析二手车价格影响因素
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- 2023-09-28数据分享|用加性多元线性回归、随机森林、弹性网络模型预测鲍鱼年龄和可视化|附代码数据
原文链接:http://tecdat.cn/?p=24127最近我们被客户要求撰写关于预测鲍鱼年龄的研究报告,包括一些图形和统计输出。鲍鱼是一种贝类,在世界许多地方都被视为美味佳肴养殖者通常会切开贝壳并通过显微镜计算环数来估计鲍鱼的年龄。因此,判断鲍鱼的年龄很困难,主要是因为它们的大小不仅
- 2023-09-09latex表格
https://www.tablesgenerator.com/ 添加名字和引用自适应\begin{table}[]\caption{Thefinalrootmeansquareerror(RMSE)ofeachapproach.\label{tab1}}\begin{adjustwidth}{-\extralength}{0cm}\centering\begin{tabular}{ccccc}\multicolumn{5}{c}{RMSEI
- 2023-08-15R语言进行支持向量机回归SVR和网格搜索超参数优化|附代码数据
全文链接:http://tecdat.cn/?p=23305最近我们被客户要求撰写关于支持向量机回归的研究报告,包括一些图形和统计输出。在这篇文章中,我将展示如何使用R语言来进行支持向量回归SVR我们将首先做一个简单的线性回归,然后转向支持向量回归,这样你就可以看到两者在相同数据下的表现。一个
- 2023-07-17数据分享|用加性多元线性回归、随机森林、弹性网络模型预测鲍鱼年龄和可视化|附代码数据
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- 2023-06-10python数据分析—葡萄酒质量预测
一:选题背景随着葡萄酒越来越受欢迎,人们对于如何评价和预测葡萄酒质量的需求也越来越高。红酒质量的预测是其中的一个热门话题。传统的红酒质量评价是由专业品酒师根据对葡萄酒的视觉、嗅觉、味觉等感官特征进行评估,然后得出质量评分。但这种评价方式非常耗时费力且昂贵,并且与个人
- 2023-06-07R语言进行支持向量机回归SVR和网格搜索超参数优化|附代码数据
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- 2023-06-03【论文】基于MPC的路径跟踪
mpc论文归纳《LinearvsNonlinearMPCforTrajectoryTrackingAppliedtoRptaryWingMicroAerialVehicles》AbstractthispaperdiscussesabouttheapplicationsofprecisetrajectorytrackinginclutteredenvironmentorunderdisturbanceswhenMAVswork.So
- 2023-03-24数据分享|用加性多元线性回归、随机森林、弹性网络模型预测鲍鱼年龄和可视化|附代码数据
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- 2023-02-20生成模型的评价指标:PSNR, SSIM, RMSE, MSE, NMI, IScore
20230220PSNRPSNR(PeakSignal-to-NoiseRatio)峰值信噪比PSNR越大,模型越好SSIMSSIM的大小介于-1~1,SSIM越大,模型越好结构相似性量测法比NRMSE更能表现图一、图三之
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- 2023-02-06机器学习笔记:回归模型评估指标——MAE、MSE、RMSE、MAPE、R2等
日常比赛中,常见两种类型:分类和回归。在回归任务中(对连续值的预测),常见的评估指标(metrics)主要包括:平均绝对误差MAE(MeanAbsoluteError)均方误差MSE(MeanSquareError)
- 2022-12-23RMSE(均方根误差)
RMSE(均方根误差)是一个衡量回归模型误差率的常用公式。不过,它仅能比较误差是相同单位的模型。 假设上面的房价预测,只有五个样本,对应的真实值为:100,120,125,230,400预测值为
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- 2022-12-08数据分享|用加性多元线性回归、随机森林、弹性网络模型预测鲍鱼年龄和可视化|附代码数据
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