为了达到以下目的，需要数值评分指标: 选择最精确的模型 估计模型误差对现实世界的影响 在本文中，我们将描述数值预测模型的五个真实的用例，在每个用例中，我们从略微不同的角度度量预测精度。...我们选择均方根误差最低的预测模型，因为它对较大的预测误差进行加权，并且偏向于可以捕获突然的峰值和低点的模型。 平均绝对误差，MAE 哪个模型能最好地估计长期的能源消耗?...数据显示出相对规则的行为，因此可以长期预测。我们选择具有最低平均绝对误差的预测模型，因为该指标对异常值具有鲁棒性。 平均绝对百分比误差，MAPE 不同产品的销售预测模型是否同样准确?...在炎热的夏天，苏打水和冰淇淋的供应应该是有保证的!我们想检查预测这两种产品销售的两种预测模型是否同样准确。 这两种模型预测的是同一单位的商品销量，但规模不同，因为苏打水的销量要比冰淇淋大得多。...当我们通过MAPE值来比较牛奶和冰淇淋的预测模型的准确性时，冰淇淋销量中的小值使得冰淇淋的预测模型看起来比牛奶的预测模型差得离谱。
ROOT-告诉客户端在RS3上面的.META. region M2可以找到 （5）客户端向RS3上的.META. region M2查询T1表的00009行数据在哪个region上，哪一个Region...>>, 通过tableName获得它的基于rowkey的子map，这个map是按照key排好序的，如果找不到合适的key，就找比它稍微小一点的key。 ... 1.根据rowkey来扫描 2.全表扫 3.根据表的名来 这里讲一下根据rowkey来扫描吧，别的都很简单，它用的是HTable的getRowOrBefore来找到这个Row，只不过因为它是...meta表，可以从zk上直接找到位置。...（5）把扫描到的表相关的位置信息缓存起来，缓存之后取的过程这里忘了交代了，通过表名找到表对应的一个HRegionInfo，HRegionInfo里面包括startKey和stopKey，用rowkey一比对就知道是哪个
数据挖掘之预测模型 定性研究与定量研究的结合，是科学的预测的发展趋势。...在实际预测工作中，应该将定性预测和定量预测结合起来使用，即在对系统做出正确分析的基础上，根据定量预测得出的量化指标，对系统未来走势做出判断。...另外，可能出现量化结果与定性分析结果不符的现象，有时难以找到合适的回归方程类型。...适用范围： 预测模型是一个指数函数，如果待测量是以某一指数规律发展的，则可望得较高精度的预测结果。影响模型预测精度及其适应性的关键因素，是模型中背景值的构造及预测公式中初值的选取。...组合预测是在单个预测模型不能完全正确地描述预测量的变化规律时发挥其作用的。
结果不讨论还好，一讨论大家的兴致都特别高，有吹爆 tailwindcss 的，也有对它不屑一顾的，还有觉得 unocss 更好用的......我结合群友的使用经验，又整合了一些以前封装组件的使用思路，并且借鉴了 unocss 的语法，摸索出了一套使用简洁的最佳实践分享给大家 一、最显眼的那个痛点可能并不存在 二、无 CSS 是准确方向 三、封装思维的小转变...css 文件，因此，就近声明变量是我认为最好的方式，只有一些全局的、共用的可以单独提炼出来放到一个单独的文件中去 基于这个思路，按照我以前使用 css 的经验，我们可能会提取一些常用的，共性的属性与变量在全局中使用...因此，总的来说，我个人的观点非常明确，无 css 才是使用 tailwindcss 的正确方向 2、封装思维的小转变，带来极致使用体验 这个转变思维让我觉得我的组件变得非常简单。...在 webstorm 中，打开配置文件，搜索 tailwindcss，然后找到 experimental.classRegex 字段，在里面添加正则即可。
预测建模 与 描述建模 II . 预测模型 与 函数映射 III . 预测模型的分类 ( 分类 | 回归 ) IV . 预测建模 测试集 V . 预测建模 拟合过程 VI ....预测模型结构确定 VII . 基于分类的判别模型 VIII . 基于分类的概率模型 IX . 预测模型的评分函数 X . 基于回归的预测模型 I . 预测建模 与 描述建模 ---- 1 ....值 ; ③ 模型 f 确定 : 确定 需要确定模型 f 结构 , 即函数的格式 , 线性模型 , 还是二次函数 , n 次函数 等其它形式 ; 先找到使用的模型 ; ④ 参数 \theta...预测模型结构 : 预测模型结构是 Y=f (X ; \theta) 函数映射形式 , 模型建立时 , 不知道该映射的 结构形式 和 参数值 , 首先要确定其函数的结构形式 ; ① 模型基础 : 预测模型中的...: 模型的预测值 , 与实际观察的值 , 可能存在不一致 , 实际的值可能在模型预测值的周围分布 ; 3 .
VC在带来资本的同时，也引入了“赛道”的概念；期望在所押注的赛道上，复制美国ToB市场的成功。...已在赛道上的创业公司和它们的投资人，只能为自己的选择硬撑，以此证明自己没走错；但却很少有人愿意重新思考赛道的逻辑，去找正确的出口。...赛道概念用在ToC上，是个简单直接的表达，如Uber的成功诞生了租车出行赛道。逻辑上ToC的一条赛道，就是一整盘生意。 而ToB的一条赛道，只对应企业的一个业务领域，也就是系统业务的一个部分。...所以我们必须要搞清楚：是赛道造就了公司的成功、还是公司的成功定义了赛道？如果是后者，那赛道逻辑就更需要重新审视了。 我个人更相信是后者，因为美国的创业者是纯粹的ToB，很少有toVC的。...为了能找到市场，除了复制还得做本土化改造；改成什么效果，全凭产品经理的猜测和理解能力；然后，就到了现在的状态，与原来的赛道也没有关系了。
tf.train.AdamOptimizer(learning_rate=1e-4).minimize(losses) #------------------------------------第四步 模型训练和预测...----------------------------------- # 用于保存和载入模型 saver = tf.train.Saver() # 训练或预测 train = False # 模型文件路径...("{}\t{} => {}".format(fpath, real_label_name, predicted_label_name)) # 评价结果 print("正确预测个数...model/image_model 预测输出结果如下图所示，最终预测正确181张图片，准确度为0.905。...' 恐龙 => 恐龙 b'photo/photo/5\\525.jpg' 大象 => 大象 b'photo/photo/0\\44.jpg' 人类 => 人类 正确预测个数
在周二我给精算师上的5小时机器学习速成课结束时，皮埃尔问了我一个有趣问题，是关于不同技术的计算时间的。我一直在介绍各种算法的思想，却忘了提及计算时间。我想在数据集上尝试几种分类算法来阐述这些技术。...‘只是’之前的十倍。...elapsed 50.327 0.050 50.368 > object.size(fit) 6,652.160 kbytes 我也想尝试caret，这个软件包很适合用来对比模型...elapsed 9.469 0.052 9.701 > object.size(fit) 846.824 kbytes 这两种技术都需要10秒左右，远远超过基本的逻辑回归模型...现在我需要在更快的机器上运行相同的代码，来尝试更大的数据集......
1.这个过程中重要的接口和类。 HandlerMethod类： Spring3.1版本之后引入的。是一个封装了方法参数、方法注解，方法返回值等众多元素的类。 ?...MethodParameter是一个封装了方法参数具体信息的工具类，包括参数的的索引位置，类型，注解，参数名等信息。...这个接口是映射匹配的关键接口，其中getMatchingCondition方法关乎是否能找到合适的映射。 ? RequestMappingInfo类： Spring3.1版本之后引入的。...首先看HandlerMethod的获得(直接看关键代码了)： ? 这里的比较器是使用RequestMappingInfo的compareTo方法(RequestCondition接口定义的)。 ?...最终SimpleUrlHandlerMapping找到对应的Handler -> ResourceHttpRequestHandler。
错误截图 但是别看这里的错误！！！看不出来啥东西，要看这里的
基于回归模型的销售预测 小P：小H，有没有什么好的办法预测下未来的销售额啊 小H：很多啊，简单的用统计中的一元/多元回归就好了，如果线性不明显，可以用机器学习训练预测 数据探索 导入相关库 # 导入库...# 初选回归模型 model_names = ['BayesianRidge', 'XGBR', 'ElasticNet', 'SVR', 'GBR'] # 不同模型的名称列表 model_br =...model_gbr] pre_y_list = [model.fit(X_train, y_train).predict(X_test) for model in model_list] # 各个回归模型预测的...= model_gs.best_estimator_ # 获得交叉检验模型得出的最优模型对象 pre_y = model_xgbr.predict(X_test) # 模型评估 优于上次 model_metrics_list...，而且不难发现XGBoost在回归预测中也具有较好的表现，因此在日常业务中，碰到挖掘任务可首选XGBoost～ 共勉～
探索数据集 分析类分布 每个类的数据应该大致相同，以确保正确的模型训练。...如果模型可以从数据中学习并实际检测出所有不同的样式，那将是非常了不起的。 应用机器学习 决定使用随机森林分类器训练数据并预测测试数据。使用了所有参数的默认值。...混淆矩阵表明该模型能够正确预测大量图像。接下来调整模型参数以尝试改进结果。 参数调整 为了确定模型的最佳参数值组合，使用了GridSearchCV。...最后使用这个最佳模型来预测测试数据。...混淆矩阵还表明更多图像被正确分类。 机器学习不仅仅是读取数据并应用多种算法，直到得到一个好的模型才能使用，但它还涉及对模型进行微调以使它们最适合手头的数据。
，我们可以使用这些模型来运用到我们自己的项目中。...如果使用的是同一个深度学习框架，那就很方便，可以直接使用，但是如果时不同深度学习框架，我们就要对模型转换一下。下面我们就介绍如何把Caffe的模型转换成PaddlePaddle的Fluid模型。...在下一步我们会使用这个模型文件来预测我们的图片。...测试预测模型 获得预测模型之后，我们可以使用它来在PaddlePaddle预测图像，首先要编写一个PaddlePaddle的预测程序： # coding=utf-8 import os import time...params" infer_one(image_path, use_cuda, model_path, model_filename, params_filename) 使用上面的程序就是使用转换的模型来预测图片了
灰色系统是指“部分信息已知，部分信息未知“的”小样本“，”贫信息“的不确定系统，以灰色模型（G,M）为核心的模型体系。...灰色预测模型建模机理 灰色系统理论是基于关联空间、光滑离散函数等概念，定义灰导数与会微分方程，进而用离散数据列建立微分方程形式的动态模型。...灰色预测模型实验 以sin(pi*x/20)函数为例，以单调性为区间检验灰色模型预测的精度 ? ?...究其原因，灰色预测模型通过AGO累加生成序列，在这个过程中会将不规则变动视为干扰，在累加运算中会过滤掉一部分变动，而且由累加生成灰指数律定理可知，当序列足够大时，存在级比为0.5的指数律，这就决定了灰色预测对单调变化预测具有很强的惯性...本文所用测试代码： clc clear all % 本程序主要用来计算根据灰色理论建立的模型的预测值。 % 应用的数学模型是 GM(1,1)。 % 原始数据的处理方法是一次累加法。
完成本教程后，你将了解： 如何加载和准备臭氧日标准机器学习预测建模问题。 如何开发朴素预测模型并使用BSS评估预测。 如何集成决策树开发熟练的模型，并调优成功模型的超参数进一步提高性能。...该数据集被用作开发预测模型的基础，模型使用一系列可能与预测臭氧水平相关（也可能无关！）的变量，此外还有一些已知的与实际化学过程相关的变量。...(1803, 73) (730, 73) 朴素预测模型 一个可以预测臭氧日概率的朴素模型。这是一种朴素的方法，因为它不使用除事件基本比率之外的任何信息。在气象预报的验证中，这被称为气候预报。...Brier分数，以便我们能够正确计算新模型的BSS。...具体来说，你学到了： 如何加载和准备臭氧日标准机器学习预测建模问题。 如何开发朴素预测模型并使用BSS评估预测。 如何集成决策树开发熟练的模型，并调优成功模型的超参数进一步提高性能。
Style，是参考业界实践对 Git 提交记录格式和分支模型所做的总结。...本文在 Git Style 基础上，再次描述提交记录的格式和分支模型，并介绍两个工具 commitizen 和 gitflow，分别处理维护提交记录格式和分支切换的工作。...Branching Model Vincent Driessen 的分支模型（Branching Model）介绍 Git 分支和开发，部署，问题修复时的工作流程， ?...分支模型主要涉及三个过程：功能开发，代码发布和问题修复。...=> 开发环境 gitflow Vincent Driessen 的分支模型将开发流程和Git分支很好的结合起来，但在实际使用中涉及复杂的分支切换，gitflow 可以简化这些工作。
最近，基于Transformer的时间序列预测模型也在不断涌现，最值得注意的是专注于解决长期时间序列预测（LTSF）问题的模型，包括LogTrans（NeurIPS2019），Informer（AAAI2021...因此在这项工作中，我们用多步骤直接预测（DWS）策略与基于Transformer的模型进行对比，以验证其实际性能。 并非所有的时间序列都是可预测的，更不用说长期预测了（例如对于混乱的系统而言）。...我们假设，长期预测只对那些具有相对明确趋势和周期性的时间序列可行。由于线性模型已经可以提取这样的信息，我们引入一组名为LTSF-Liner的简单线性模型作为新的比较基线。...，模型复杂度比较 综上所述，我们认为，至少对于LTSF-Liner来说，基于Transformer的模型对长时间序列预测任务的有效性被严重夸大了。...虽然回视窗口的时间动态性对短期时间序列预测的准确性有显著影响，但我们假设长期预测取决于模型是否能够很好的捕捉趋势和周期性，也就是说，预测范围越远，回视窗口本身的影响越小。
然而经向前法、向后法与逐步回归法筛选出的变量构建的模型并不是最优模型，若想构建最优模型，可以通过构建每个X的组合去获取最优变量组合，即全子集法。...我眼中的回归预测 回归模型的预测功能指根据自变量X的取值去 估计或预测 因变量Y的取值，一般，预测或估计的类型主要有两种，即： 1、点估计 Y的平均值的点估计 Y的个别值的点估计 2、区间估计...Y的平均值的置信区间估计 Y的个别值的预测区间估计 需要注意，用回归模型进行预测时，模型中自变量的取值离均值越远则预测的结果就会越不可靠。...例如，构建收入消费模型，自变量之一为收入水平，且收入水平的取值为5万-50万，那么该模型是不能够预测收入500万的人群的。...但是有些时候无法保证预测的X值一定就在建模样本X的值域范围内，这种情况即需要用到外推预测forecast，回归模型无法实现外推预测，一般外推预测forecast会存在于时间序列中。
基于树的学习算法被认为是最好的方法之一，主要用于监测学习方法。基于树的方法支持具有高精度、高稳定性和易用性解释的预测模型。不同于线性模型，它们映射非线性关系相当不错。...在成功完成本教程之后,有望初学者成为一个精通使用基于树的算法并能够建立预测模型的人。 注意:本教程不需要先验知识的机器学习。然而,了解R或Python的基础知识将是有益的。...现在,我想创建一个模型来预测谁会在休闲期间打板球。在这个问题上,我们需要根据非常重要的三个输入变量来隔离在闲暇时间打板球的学生。...⑤这两种树模型都遵循的自上而下的贪婪的方法称为递归二分分裂。我们之所以叫它为“自上而下”,是因为当所有的观察值都在单个区域时它先从树的顶端开始,然后向下将预测空间分为两个分支。...现在按以下步骤确定正确的分割: ①方差为根节点,这意味着值是(15 * 1 + 15 * 0)/ 30 = 0.5，我们有15个 1和15个 0。
但即便是模型制作者也承认，许多模型存在一个明显的问题：预测过热过快的未来。一些研究人员则担心，这导致了一系列“比预期更快”的结果，可能会削弱气候科学的可信度。...Marvel说，其实在这些模型中，许多都比它们的“前辈”更好，而且模型制作者对这一问题一直持开放态度，“应该受到赞扬”。但他们需要数年时间才能做出广泛应用的新预测模型。...IPCC根据模型捕捉历史温度的能力对其进行评级，之后利用模型针对不同的化石燃料排放情景，做出了官方的“评估变暖”预测。...自此以后，数十项已发表的研究使用了基于所有CMIP6模型原始平均值的预测，结果往往比IPCC的预测“更糟”——这引起了那些不了解模型潜在问题的人的注意。Marvel表示，“并不是因为有人心怀恶意。...其次，使用IPCC自己的“评估变暖”预测，以预测变暖程度可能何时出现。对于变暖轨迹细节很重要的研究，他们可以使用一些相对准确地捕捉升温的模型，比如NASA、美国国家海洋和大气管理局等机构制作的模型。
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