本次任务方案选择了多集成学习算法的投票选举，这是一个基于RandomForest,Adaboosting,Xgboost业界主流算法的混合voting预测模型。...实现目标 所以我们引入了机器学习&深度学习，希望能够拟合一个复杂模型去计算并量化出一个适合热迁移的状态标准，实现对热迁移发起后是否会超时失败进行预测。 3....4.模型性能 4.1 Recall召回率 4.2Accuracy：97.44% 5.把模糊的行业经验变得更科学，更精准： 根据模型预测结果计算出影响热迁移的重要指标: CPU使用率对热迁移成功最关键，...在本次预测模型构造中，数据预处理去除脏数据，缺失数据后剩下的负样本数量还处在5k级别，一般而言对于一个机器学习任务 样本数量级别达到10万个是比较合适的， 另外目前正负样本比例不均衡也给模型性能的提升和预测带来很大困难...对基于实时迁移算法的迁移任务，构建机器学习模型预测迁移任务的总迁移时间，停机时间以及传输的总数据量。
概率时间序列预测是在广泛应用中出现的一个重要实际问题，包括金融、天气预报、脑成像和计算机系统性能管理等领域。针对这一任务，已经提出了各种方法，从传统的自回归模型到最近基于深度学习架构的神经预测方法。...这些以前的方法大多集中在用来自相同领域的数据训练模型，以执行预测任务。 然而，在过去的几年里，由于基础模型的兴起，机器学习正在经历一场范式转变。...本文介绍一篇来自摩根士丹利等机构研究者的最新工作，他们的目标是开发用于时间序列的基础模型，研究它们在大规模上的行为，并突破在不同时间序列领域之间可实现的迁移的极限。...初步结果表明，预训练的时间序列模型可以有效地用于单变量概率时间序列预测，并在未见的数据集上显示出良好的性能。...研究者的贡献如下： 提出了Lag-Llama模型，这是一种适用于时间序列基础模型扩展定律分析的单变量概率时间序列预测模型。
该文研究者创新性地提出使用迁移学习（transfer learning）来突破这个困局，使小数据的高精度预测能够成为现实。值得注意的是，该文所使用的迁移学习，是一类经典的机器学习优化手段。...，以transformer模型和迁移学习优化手段为两大有力工具，展开小数据预测探索的研究工作。...Transformer模型预测Heck反应产物的方法示意图。浅绿色背景中显示的是加入迁移学习的Heck反应预测过程，右侧白色背景中展示的是未加入迁移学习的Heck反应预测过程。...最后，模型根据预训练和迁移训练过程中学习到的知识要素做出相应的Heck反应产物的预测。而transformer-baseline模型作为对比组，仅仅在Heck反应数据集上进行训练，然后做出相应的预测。...经实验证明，在引入迁移学习策略后，Heck反应预测的top-1准确率从66.3% 提高到94.9%，体现出迁移学习对于transformer模型强大的性能增强作用。
该方法背后的主要思路是：将基于流的生成模型（Dinh等人，2014和2016年）扩展到条件式视频预测环境中。...基于变分自编码器和像素级自回归模型的方法已被用于研究随机预测生成，但基于流的模型受到的关注相对较少。据称，基于流的模型目前仅用于图像等非时态数据和音频序列的生成。...这为该系统的潜在状态引入了马尔科夫动力学，替代了标准的无条件先验分布。受到图像生成模型 Glow 的启发，研究者创建了一种基于流的视频预测实用模型架构 VideoFlow。...尤其是，学习视频预测模型可以提供一个特别不错的机制，以充分理解物质世界：现实交互的视频非常丰富且容易获得。能够预测未来视频帧的模型不仅可以捕获世界的有用表征，还能够独立处理基于模型的机器人控制等问题。...谷歌大脑的这项新研究提出基于归一化流的视频预测模型，该模型不仅可以直接优化数据似然，而且能够产生高质量的随机预测。据称，该研究首次提出了基于归一化流的多帧视频预测。
♚ 作者：沂水寒城，CSDN博客专家，个人研究方向：机器学习、深度学习、NLP、CV Blog: http://yishuihancheng.blog.csdn.net 传统的线性模型难以解决多变量或多输入问题...在接下来的这篇文章中，你将学会如何利用深度学习库Keras搭建LSTM模型来处理多个变量的时间序列预测问题，你会掌握： 如何将原始数据转化为适合处理时序预测问题的数据格式； 如何准备数据并搭建LSTM来处理时序预测问题...； 如何利用模型预测。...大气压 10.cbwd 风向 11.lws 风速 12.ls 累积雪量 13.lr 累积雨量 我们可以利用此数据集搭建预测模型，利用前一个或几个小时的天气条件和污染数据预测下一个（当前）时刻的污染程度...三、多变量LSTM预测模型 3.1 LSTM数据准备 采用LSTM模型时，第一步需要对数据进行适配处理，其中包括将数据集转化为有监督学习问题和归一化变量（包括输入和输出值），使其能够实现通过前一个时刻（
利用化合物的结构与活性数据，基于RDKit和Python3的机器学习活性预测模型小示例。 代码示例： ---- #导入必须的包 #!...#运用随机森林模型，并为其选择有用数据 model=dataframe.loc[:,["smiles", "activity"]] desc_list = Descriptors.descList model...values.append(function(mol)) model[desc_name] = values columns = [x[0] for x in desc_list[:30]] #划分数据集，训练模型...model2 = RandomForestRegressor(n_estimators=15) model2.fit(train_data[columns], train_data["pic50"]) #测试模型
(LTV)的对比学习多视角网络(CMLTV)，主要针对目前存在的LTV预估方法采用单视角建模导致准确度低和知识提取存在偏差的问题。...模型对历史交易数据进行学习后，预测未来的LTV值，作为下一步行动(例如投放广告)的决策和参考 2.2 CMLTV框架 整体的GMLTV框架如下图所示，当每个batch的训练样本到达时，首先使用多视角LTV...框架中包含三种不同类型的回归器。第一个是基于分布的回归器，旨在通过精心设计的概率模型来近似真实的 LTV 分布。尽管可以用任何概率分布来近似，不过作者根据实际效果，推荐对数正态分布和伽马分布。...第三个是基于分类的回归器，它首先将回归任务转换为分类问题，然后根据每个的类概率重建实值分数作为最终预测。...受到先前工作的启发，假设具有更高LTV的用户可能也具有更高的购买概率。提出了一种回归对比学习方法来规范回归结果，使其与预测的购买概率正相关。以基于分布的回归器输出的分数为例来详细说明这个过程。
对时间序列数据构建大模型，并适配各种时序任务（比如：时序预测）是最近时序研究的新视角。最近来自澳大利亚新南威尔士大学的几位研究者提出了一种新的预测范式：基于提示的时间序列预测（PromptCast）。...论文地址：https://arxiv.org/pdf/2210.08964.pdf 论文源码：https://github.com/HaoUNSW/PISA 概述 目前时序预测的 SOTA 模型大多基于...基于深度学习的数值预测模型部分，演技组合选择了AutoARIMA、LSTM、TCN、Transformer、Informer、Autoformer、FEDformer 等模型进行对比。...这些模型在深度学习领域具有广泛的应用，并展现出了强大的预测能力。 通过对比不同模型的性能，文章旨在为相关领域的研究者提供有价值的参考，并为时间序列预测任务提供新的思路和方法。...实验结果充分证明了语言模型在时序预测任务中的有效性和泛化性。此外，研究者还构建了首个基于提示词的时序预测任务数据集，为后续研究提供了宝贵的资源。 为何语言模型在时序预测中能发挥如此重要的作用？
让你的模型预测它自己的错误 迁移学习的新标签可以是任何你想要的类别，这包括任务本身的信息！...这是主动迁移学习三个核心观点中的第一个： 观点 1：你可以使用迁移学习，通过让你的模型预测自己的错误，来发现模型哪里被混淆了。...这篇文章涵盖了三种主动迁移学习的变体，最简单的一种是二进制的「correct/incorrect」任务，用来预测模型可能在哪里出错： ? 不确定性抽样的主动迁移学习。...通过结合不确定性采样和自适应代表性采样的主动迁移学习技术，我们现在有了一个可以预测其未来状态的模型。...主动迁移学习备忘单 为了快速参考，你可以在这里下载一个 PDF 版本的备忘单：http://www.robertmunro.com/Active_Transfer_Learning_cheatsheet.PDF
基于RDKit和Python3的化合物溶解度的机器学习模型小案例。...# In[11]:随机森林模型 rf = RandomForestRegressor(n_estimators=100, oob_score=True, max_features='auto') rf.fit
应广大读者盆友的建议，本期主题是基于LSTM网络对黄金期货价格进行预测。...1.LSTM网络搭建 "LSTM”通常称之为长短期记忆网络，它能够学习长期的规律，且能够从历史规律中提取信息并预测未来的走势。...基于Keras进行LSTM模型搭建如下： model = Sequential() model.add(LSTM(1024, input_shape=(None,1))) model.add(Dense...R平方值为：',DNN_r2) DNN_MSE = mean_squared_error(testY, c) print('LSTM模型的MSE 值为：',DNN_MSE) LSTM模型R2 = 0.958...(1,15,1) Predict = model.predict(pre_df_x) print("2021年3月24日的黄金期货开盘预测价为：",Predict) 2021年3月24日的黄金期货开盘价格预测为
作物产量的预测模型主要有两种：作物生长模型和统计模型，前者侧重于作物生长过程的再现，后者基于产量与气象、土壤等影响要素的统计关系进行预测。...机器学习作为新兴的、更加复杂的统计模型，可以更好的描述输入量与预测量非线性关系，近期许多研究都证明其相比线性模型在产量预测上有明显优势。...近期也有研究表明使用大气动力模型预测作为输入可以有效提高作物产量的预测效果。 鉴于机器学习和大气动力模型在产量预测上表现出的潜力，近期有研究第一次将二者结合，构建出一种新的产量预测方法。...这项由华中师范大学、中科院大气物理所、中国气象局广州热带所、美国普渡大学、美国德克萨斯大学奥斯汀分校研究人员共同进行的研究表明，机器学习-动力混合模型在预测中国北方冬小麦产量上相比传统模型（基于观测数据和线性回归...图1 研究区域及冬小麦的种植分布 图2 基于不同输入数据（S2S为大气动力模型预测结果，Observation为气象观测）使用不同机器学习算法以及线性模型的冬小麦预测效果 图3 使用机器学习-动力混合模型的预测水平随数据输入量的变化
在文章中，作者概述了基于机器学习（ML），用于评估或预测药代动力学（PK，Pharmacokinetic）值的定量构效关系（QSAR）模型，以及可获取这类数据的数据库。...2 PK参数及其预测模型 本文介绍了基于ML的PK参数预测模型，如表1，列举出不同PK参数预测模型的数据集规模、描述符、使用方法以及实验表现（为方便介绍，下文以模型对应参考文献序号作为代称）。...而PBPK建模（基于机制的方法）为理解潜在的分布过程提供了机会，并且在预测PK的高精度方面优于经验方法。使用这种基于组织组成的方式来预测VDss的优势在于，它提供了一个清晰解释药物分布位置的模型。...如34，采用了集成的迁移学习和多任务学习方法，模型通用性和准确性更高。...5 总结 鉴于基于 QSAR 的 PK 预测模型与不同的预测方法和描述符集相关，因此任何单一模型都不可能对所有感兴趣的药物进行可靠的预测。
log P(油水分配系数)是确定化合物是否适合用作药物的最重要属性之一。当前，用于计算机预测log P的大多数可用回归模型都在实验测得的log P值（PHYSPROP数据库）。...但是，该数据库中的大多数化合物并不高度代表药物样化学空间。不幸的是，当前缺乏可用于训练更好的预测工具的公开可用的实验log P数据集。...到目前为止，用于log P预测的许多可用工具都基于物理描述符，例如原子类型计数或极性表面积或拓扑描述符。...RDKit计算的log P预测具有较高的均方误差，并且该数据集的确定系数较弱。RDKit的MolLogP实现基于原子贡献。...将描述符与scikit-learn的默认随机森林配合使用，可以使获得比RDKit log P预测值更高的R2和MSE性能。但是，这很可能是由于使用的训练集与他们用来开发模型的训练集之间的差异。
从分子相似性评估到使用机器学习技术的定量构效关系分析各种建模方法已应用于不同大小和组成的数据集（阻断剂和非阻滞剂的数量）。本研究中使用从公共生物活性数据开发用于预测hERG阻断剂的稳健分类器。...随机森林被用来开发使用不同分子描述符，活性阈值和训练集合成的预测模型。与先前提取数据集的研究报告相比，该模型在外部验证中表现出优异的性能。...spec.mean(), spec.std())) AUC: 0.95 +/- 0.01 Sensitivity: 0.84 +/- 0.03 Specificity: 0.91 +/- 0.03 测试预测模型
泄漏总是一种不正确的做法，但在机器学习中仍然普遍存在。了解其对神经影像预测模型的影响可以了解泄露如何影响现有文献。...在本文中，我们在4个数据集和3个表型中研究了5种形式的泄漏(包括特征选择、协变量校正和受试者之间的依赖)对基于功能和结构连接组的机器学习模型的影响。...在这项工作中，我们在四个大数据集中评估了泄漏对基于功能连接组的预测模型的影响，以预测三种表型。具体来说，在超过400个管道中，我们测试了特征泄漏、基于协变量的泄漏和个体泄漏。...我们重复了支持向量回归(SVR)(补充图10和12)和基于连接体的预测模型(CPM)2(补充图11和13)的分析，并发现泄漏的影响有类似的趋势。...图10 使用r评估结构连接体中矩阵推理、注意力问题和年龄预测的泄漏类型2. 讨论在这项工作中，我们在ABCD, HBN, HCPD和PNC数据集中证明了五种可能的泄露形式对基于连接体的预测模型的影响。
现有的单领域个性化推荐大多基于协同过滤推荐方法。协同过滤推荐方法的主要思想是，利用已有用户群过去的行为或意见预测当前用户最可能喜欢哪些东西或者对哪些东西感兴趣。...2.2 基于迁移学习的跨领域推荐 人类具有知识迁移的能力，当人学会一项本领后，再去学习另外一项相关的本领会触类旁通。迁移学习的目标，是利用其他环境学到的知识，来帮助新环境中的学习任务。...由此可知，迁移学习这个概念的提出，主要就是为跨领域推荐服务的。 研究者提出了用基于迁移学习的跨领域推荐来解决主领域数据稀疏性问题。...为了学习这样三元关系上的特征，一个直观的方法就是使用张量分解（TensorFactorization，TF）模型。...因为各个领域的特征 总是可以从其他用户在这个领域的反馈数据中学习得出，所以这样的三元关系张量模型总是可以得到用户在特定领域的偏好特征，从而避免了盲目迁移的问题。
我们学习了领域特定的统计成本模型，以指导在数十亿可能的程序变体上搜索张量算符的实现。我们通过跨工作负载的有效模型迁移来进一步加快搜索速度。...我们建立了统计成本模型来预测给定的低级程序的程序运行时间。这些成本模型指导了对可能程序空间的探索。我们的成本模型使用可迁移的表示形式，可以在不同的工作负载之间进行泛化，以加速搜索。...这一工作的贡献如下： 我们提供了学习优化张量程序问题的一种形式化方法，并总结了其关键特征。 我们提出了一个基于机器学习的框架来解决这个新问题。 我们使用迁移学习将优化速度进一步提高2倍至10倍。...图2：学习优化张量程序框架的概览 学习优化张量程序算法 图3：编码低级别循环AST的可能方法的示例 表1：单batch的ResNet-18推理中所有conv2d操作符的配置。...讨论和结论 我们提出了一种基于机器学习的框架来自动优化深度学习系统中张量算符的实现。我们的统计成本模型允许在工作负载之间进行有效的模型共享，并通过模型迁移加速优化过程。
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
