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2
回答
如何
将不确定性传播到神经网络的
预测
中?
machine-learning
、
neural-network
我正在
使用
它们在经过训练的神经网络上
预测
输出y_1, ..., y_m。我
如何
获得
我的
预测
的1-sigma不确定性?我的想法是用具有均值为10000和
标准差
e_i的正态噪声随机扰动每个输入y_i大量次(比方说10000),然后取每个
预测
样本的中位数和
标准差
。这行得通吗?我担心这只考虑了“随机”误差(来自测量),而没有考虑“系统”误差(来自网络),也就是说,每个
预测
本身都有一些在这种方法中没有考虑到的误差。我
如何
正确地
浏览 1
提问于2015-10-25
得票数 1
1
回答
用管道
预测
查询点分布的
标准差
python
、
scikit-learn
、
regression
我试图
使用
管道来完成一个简单的回归任务,以分配用于回归的多项式的度(度数= 3)。所以我定义:然后试衣:最后,
预测
位:sklearn的BayesianRidge()对于其
预测
方法有一个return_std参数,当设置为True时,它返回查询点
预测
分布的
标准差
无论<em
浏览 3
提问于2017-10-24
得票数 4
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1
回答
使用
LSTM
预测
2的乘法序列中的下一项
python
、
tensorflow
、
machine-learning
、
keras
、
lstm
30.75065028, 32.81166691, 34.52029737, 36.90956918, 38.55743122正如您所看到的,这是一个简单的lstm序列
预测
问题样本输入和目标大小为:(batch_size,20,1)和(batch_size,)def univariate_data(dataset, start_index, end_indexEVALUATION_INTERVAL, validation_data=val_
浏览 16
提问于2020-05-07
得票数 0
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1
回答
如何
使用
预测
获得
标准差
?
r
、
predict
、
interaction
首先,我
使用
expand.grid创建变量的不同组合。然后我
使用
predict
获得
预测
值。它工作得很好,但是,我想得到
标准差
或置信区间。一旦我在predict中包含了选项se.fit = T,我就会得到一些我无法解释的结果,因为两个组合得到一个
预测
值,而另外两个得到四个结果的范围。
浏览 18
提问于2021-03-08
得票数 0
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1
回答
Lightgbm置信区间
scikit-learn
、
random-forest
、
lightgbm
如果模型是一个随机森林,那就很容易了,只要把所有的树都取下来,然后计算
预测
的
标准差
。用所有树木或类似的
预测
来计算一个升压模型的
标准差
有意义吗?从训练分位数模型的替代方案中,是否有其他方法来
获得
预测
光照的置信区间?
浏览 0
提问于2020-06-18
得票数 3
1
回答
如何
保存张量
tensorflow.js
、
danfojs
现在,我想
使用
该模型进行
预测
。然而,根据我所理解的,我需要标准化输入,我将输入到我需要
预测
的模型中。为了实现这一点,我需要在训练时计算的平均值和
标准差
。虽然我可以将它打印到控制台,但
如何
“保存”它-以供以后
使用
?我正在尝试理解
如何
保存训练数据归一化时
使用
的平均值和
标准差
的过程-以便我可以在进行
预测
时再次
使用
它。
浏览 36
提问于2021-06-14
得票数 0
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1
回答
如何
构造时间序列
预测
的置信界?
time-series
、
prediction
、
anomaly-detection
我有一些时间序列数据,并正在
使用
一些深度学习技术,以
获得
它的
预测
。现在,我想为它建立信心界限。📷 现在,我想
使用
类似的技术,这样我就可以在时间序列图上有信心界。
浏览 0
提问于2019-04-28
得票数 4
1
回答
利用`scipy.odr`推导正交距离回归的
预测
区间
regression
问题是否也有可能(或有必要)考虑到新观测中的不确定性?背景 我想在两组变量之间进行线性回归,这两组变量都有与它们相关的不确定性,并且还能够作为输出的一部分导出
预测
间隔。我无法找到的是
如何
使用
此库的输出来派生
预测
间隔。我从此页中了解到,我需要加上--求积--对
预测
值的
标准差
的估计,以及模型与数据拟合时得到的剩余
标准差
的估计,但我不知道
如何
从scipy.odr
浏览 0
提问于2020-08-07
得票数 1
2
回答
神经网络中的变性数据
python
、
neural-network
、
predictive-modeling
我用Python写了一个神经网络
预测
模型。不过,我有个问题。我用相同的输入运行了几次
预测
模型,得到了它的平均偏差和
标准差
。但很明显,这些数据也被正常化为0-1。根据测试数据,我知道最小值和最大值,这样我就可以把它们去除。在
预测
值上,我不能得到最小和最大的实数。 你是
如何
解决这类问题的?如果你解决不了的话,有没有其他合适的
预测
技术而不需要标准化呢?
浏览 0
提问于2015-06-30
得票数 5
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1
回答
如何
在归一化输入数据后去规范化(去标准化)神经网络
预测
python
、
neural-network
、
pybrain
如何
在对神经网络的输入数据进行归一化后返回原始数据规模。用
标准差
方法进行归一化处理。但问题已经讨论过了,它属于为每个神经网络输入返回相同的值。我遵循了建议并对数据进行了标准化。是否有非常明显的方法来
获得
对非标准化数据的充分(彼此不同)的
预测
? 但经过标准化后,输入显示出相对可接受的输出结果(
预测
)。但这似乎导致了过度拟合。那么,
如何
避免过度拟合呢?
浏览 9
提问于2015-09-01
得票数 1
1
回答
如何
从
预测
的顺序logistic回归分析中提取标准误差或变异?
r
、
regression
、
predict
我正在
使用
R软件包MASS进行有序的logistic回归。house.plr <- polr(Sat ~ Infl + Type + Cont, weights = Freq, data = housing)我
使用
s3方法predict()来
获得
预测
值。0.2605077 0.22044784 0.6444840 0.2114256 0.1440905 结果是给定Sat中定义的变量的每个级
浏览 9
提问于2022-07-14
得票数 1
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2
回答
回归模型点估计
r
、
statistics
、
regression
、
lm
以下是模型: fit <- lm(y ~ poly(age, 2) + height + age*height) 我想
使用
年龄值列表,并检索回归线上的值,以及标准偏差和标准误差。‘'age’是一个连续变量,但我想创建一个离散值的数组,并从回归线返回
预测
值。 示例: age <- c(10, 11, 12, 13, 14)
浏览 24
提问于2019-03-20
得票数 5
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3
回答
特征工程从日期、均值和
标准差
出发
feature-extraction
、
feature-engineering
我有一个多等级的分类问题,我应该
预测
航班的乘客(0-7级)。培训集由以下功能组成:乘客们买车票的几个星期的平均值我从日期、一周中的一天、这个月以及航班是否处于旺季中提取。
如何
使用
均值和
标准差
来创建新特性?
浏览 0
提问于2019-01-05
得票数 3
1
回答
Python统计信息模型get_prediction函数公式
python
、
formula
、
prediction
、
statsmodels
在对数据进行简单线性回归(OLS)后,此函数
使用
什么公式?有许多不同的
预测
区间公式,一些
使用
RMSE (均方根误差),一些
使用
标准差
等。特别是,我想知道它是
使用
这个公式还是其他什么: 注意x参数的
标准差
。
浏览 34
提问于2018-02-15
得票数 1
回答已采纳
1
回答
Keras
预测
时间测量:第一值异常值
python
、
keras
我目前正在尝试测量Keras (TF Back)模型进行
预测
所需的时间。由于时间可能不同,我正在做
预测
的样本,并计算它们的平均值和样本
标准差
。model.predict ( np.array(test_data_list) )现在我注意到,样本
标准差
总是大于平均值在查看了带有时间度量的列表后,我现在知道第一次
预测
总是需要大约10倍的时间。我猜算法是以某种方式“记住”,他之前做了完全相同的计算,并
使用</
浏览 2
提问于2018-10-07
得票数 1
1
回答
异常检测阈值问题
machine-learning
、
python
、
time-series
、
unsupervised-learning
、
anomaly-detection
其主要思想是
预测
时间序列值,并
使用
阈值检测异常。上限等于平均值+ (5 *
标准差
)。较低的阈值等于平均值- (5 *
标准差
)。这种方法不起作用的是,如果我一天中有一个以上的异常值,就不会检测到它们。这是因为误差、均值和
标准差
受到异常值的影响太大。
浏览 0
提问于2019-10-28
得票数 2
回答已采纳
2
回答
对于完全相关的集合,Pearson关联失败
recommendation-engine
、
collaborative-filtering
、
pearson-correlation
考虑用户A和B的电影评级集合上的皮尔逊相关系数的以下示例:B = [5,4,4,4,4]B = [5,5,5,5,5]在协同过滤中,Pearson相关性似乎被广泛用于计算两个集合之间的相似度。然而,上面的集合显示出很高的(甚至是完美的)相似性,但输出表明这些集合是负相关的(或者由于div为零而遇到错误)。如果输出是正确的,为什么Pearson相关性被认为是此应用程序的良好选择
浏览 2
提问于2016-07-24
得票数 7
1
回答
神经网络:
预测
y的可能值的概率,而不仅仅是
预测
y
machine-learning
、
neural-network
、
deep-learning
、
keras
我有一个真值y,我想用回归来
预测
,但我对y会是不同值的概率感兴趣。Y在理论上是连续的,但在dataset中它被舍入为整数。假设你可能是0-9。我要10个概率,每个可能值一个。我尝试用一个有10个输出节点的神经网络来做这件事,因为我们失去了类别之间的关系,1比10更接近于2,这对
预测
是不利的。Y是物体的重量(以磅为单位)。数据集具有Y值四舍五入的s.t。根据特征X
预测
y值为0~9磅的概率。
浏览 0
提问于2019-09-27
得票数 1
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1
回答
神经网络训练数据规范化与运行时输入数据
machine-learning
、
normalization
我理解它的必要性,但我不太知道
如何
处理我的数据,一旦我的模型培训,并在实地。我是否需要保留我的训练数据均值和
标准差
,并
使用
它来正常化?
浏览 2
提问于2017-08-18
得票数 0
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2
回答
用“`BaggingRegressor`”返回
标准差
scikit-learn
、
ensemble-learning
是否有方法
使用
sklearn.ensemble.BaggingRegressor返回
标准差
? 因为通过看几个例子,我发现的都是平均
预测
。
浏览 23
提问于2022-02-22
得票数 0
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