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【数据挖掘】数据挖掘建模 ( 预测建模 | 描述建模 | 预测模型 | 描述模型 | 判别模型 | 概率模型 | 基于回归的预测模型 )

描述建模 : ① 目的 : 根据现有数据集的 属性值 ( 特征值 / 变量 ) , 对数据样本进行概括 ; ② 示例 : 聚类 ; II . 预测模型 与 函数映射 ---- 1 ....预测模型 : ① 模型形式 : 使用已知的变量 ( 属性值 / 特征值 ) 表达 未知变量的函数 ; ② 已知变量 : 当前数据集中的样本 , 已知的属性的属性值 ; ③ 未知变量 : 将要预测的属性值...预测建模 测试集 ---- 1 . 预测建模相关数据集 : 预测建模中用到 3 类数据集 , 训练集 , 测试集 , 新数据 ; 2 ....X 向量维数为 1 时 : ① 数据集样本 : 数据集中的样本已知属性是 2 个 , 一个是已知的输入向量 X , 一个是未知的 , 需要预测的响应变量 Y ; ② 判别模型 : 此时模型是二维坐标系中的...X 向量维数为 2 时 : ① 数据集样本 : 数据集中的样本已知属性是 3 个 , 一个是已知的输入向量 X ( 有两个属性值 ) , 一个是未知的 , 需要预测的响应变量 Y ; ② 判别模型

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Keras 加载已经训练好的模型进行预测操作

使用Keras训练好的模型用来直接进行预测，这个时候我们该怎么做呢？...【我这里使用的就是一个图片分类网络】 现在让我来说说怎么样使用已经训练好的模型来进行预测判定把 首先，我们已经又有了model模型，这个模型被保存为model.h5文件 然后我们需要在代码里面进行加载...label】 然后我们先加载我们的待预测的数据 data, labels = load_data(<the path of the data ) 然后我们就可以通过模型来预测了 predict...= model.predict(data) 得到的predict就是预测的结果啦~ 补充知识：keras利用vgg16模型直接预测图片类型时的坑 第一次使用keras中的预训练模型时，若本地没有模型对应的...如果是第一个用预训练模型预测输入图片，解码结果时也会下载一个Json文件，同样可以手动下载后放入C:\Users\lovemoon\.keras\models 以上这篇Keras 加载已经训练好的模型进行预测操作就是小编分享给大家的全部内容了

2.5K30
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从嘈杂数据中推断复杂模型的参数：CMPE

摘要 基于仿真的推断（SBI Simulation-based inference）不断寻求更具表现力的算法，以准确地从嘈杂数据中推断复杂模型的参数。...我们将一致性模型调整为基于仿真的贝叶斯推断，并提出了一致性模型后验估计（CMPE）； 2. 我们阐明了一致性模型在基于仿真的推断中的基本优势：表达自由形式的架构和快速推断； 3....相反，摊销方法训练神经逼近器以泛化整个模型的先验预测空间。这使我们能够查询逼近器，以获取假定来自模型范围的任何新数据集。...一致性模型（Song等，2023）通过一种新的生成模型来解决这个问题，该模型支持单步和多步采样。...结论 我们提出了一致性模型后验估计（CMPE），这是一种先进的方法，能够在大型模型上执行准确的基于仿真的贝叶斯推断，并实现快速的推断速度。

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如何建立预测大气污染日的概率预测模型

这个数据集描述了休斯顿地区七年来的气象观测以及臭氧水平是否高于临界空气污染水平。 在本教程中，你会了解如何开发概率预测模型来预测大气污染。...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。...本教程分为五个部分; 他们是： 臭氧预测问题 加载和检查数据 朴素预测模型 集合树预测模型 调整梯度提升 臭氧预测问题 空气污染程度以地平面臭氧浓度表示，通常被称为“ bad ozone”，以区别于臭氧层...我们可以看到包含每个更改的配置都明显优于基线模型和其他配置组合。 也许通过对模型进行参数调优还可以进一步提高性能。 ? 总结 在本教程中，你了解了如何开发概率预测模型来预测大气污染。...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。

2.9K31

提问 | 如何利用一批去年的数据，来预测未来三年的数据？

做一个模型大致思路是这样的： 1、分析数据特征 2、由数据特征来寻找较为符合的数据模型 3、以合适的方法估计出模型的参数值 4、检验估计出来的模型的优劣以及对未来值进行估计。...其实数据量的需求是根据你所要估计模型的参数个数来确定的。对于均值，哪个不是用样本期望来估计的，但为什么可以这样，为什么不是拿中位数，这样的估计效果如何，偏差大不大，又考虑过么。...你想要模型拟合的好，不如去做CRD好了，12个数据，12个参数，每个都是准的，但没有任何的意义。为什么在时间序列分析里面，人们都倾向于用简单的模型，而不是复杂的，不是因为麻烦，是因为预测的不准。...本身由小量数据来估计的参数不准确，就算你用的是个无偏有效的估计方法，又有什么意义呢？...你只有12个月的数据，把x取为1，2，...，12，那么均值就是6.5。在这种情况下预测之后的一个月是可以的，但是想要较为准确地预测3年的数据？可恶啊，我这个学统计的还是办不到。

1.4K90

深度学习工程模板：简化加载数据、构建网络、训练模型和预测样本的流程

，继承DataLoaderBase； 定义自己的网络结构类，继承ModelBase； 定义自己的模型训练类，继承TrainerBase； 定义自己的样本预测类，继承InferBase； 定义自己的配置文件...，写入实验的相关参数； 执行训练模型和预测样本操作。...- 预测样本（推断）基类│ ├── model_base.py - 网络结构（模型）基类│ ├── trainer_base.py...Infer 操作步骤： 创建自己的预测类，继承InferBase基类； 覆写load_model()，提供模型加载功能； 覆写predict()，提供样本预测功能； Config 定义在模型训练过程中所需的参数...Main 训练： 创建配置文件config； 创建数据加载类dataloader； 创建网络结构类model； 创建训练类trainer，参数是训练和测试数据、模型； 执行训练类trainer的train

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如何在Django中使用单行查询来获取关联模型的数据

在 Django 中，你可以使用单行查询来获取关联模型的数据。...下面是一些示例：1、问题背景在 Django 中，我们经常需要查询关联模型的数据。传统的方法是使用外键关系来获取关联模型的数据，这需要进行两次数据库查询。...2.1 使用 select_related()select_related() 可以将关联模型的数据直接加载到主模型中，这样就可以在一次数据库查询中获取到所有需要的数据。...2.2 使用 prefetch_related()prefetch_related() 可以将关联模型的数据预加载到内存中，这样就可以在后续的查询中直接使用预加载的数据，而不需要再进行数据库查询。...2.3 代码例子以下是一个完整的代码例子，演示如何使用 select_related() 和 prefetch_related() 来获取关联模型的数据：from django.db.models import

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爬虫如何抓取网页的动态加载数据-ajax加载

本文讲的是不使用selenium插件模拟浏览器，如何获得网页上的动态加载数据。步骤如下： 一、找到正确的URL。二、填写URL对应的参数。三、参数转化为urllib可识别的字符串data。...如果直接抓浏览器的网址，你会看见一个没有数据内容的html，里面只有标题、栏目名称之类的，没有累计确诊、累计死亡等等的数据。因为这个页面的数据是动态加载上去的，不是静态的html页面。...需要按照我上面写的步骤来获取数据，关键是获得URL和对应参数formdata。下面以火狐浏览器讲讲如何获得这两个数据。 肺炎页面右键，出现的菜单选择检查元素。 ?...这里会出现很多网络传输记录，观察最右侧红框“大小”那列，这列表示这个http请求传输的数据量大小，动态加载的数据一般数据量会比其它页面元素的传输大，119kb相比其它按字节计算的算是很大的数据了，当然网页的装饰图片有的也很大...，这个需要按照文件类型那列来甄别。

5.3K30

灰色预测模型在matlab数据预测中的应用【编程算法】

概述算法：灰色预测模型用于对原始数据（≥4个）做中短期预测，其中，GM(1,1)模型适用于具有较强的指数规律的序列，只能描述单调的变化过程，而GM(2,1)模型适用于非单调的摆动发展序列或具有饱和的...下面就一起来看看如何将优雅的数学语言转换成matlab语言吧。...GM(1,1)源代码 clear;clc; % 建立时间序列【输入】 x0 = [15.9 15.4 18.1 21.3 20.1 22.0 22.6 21.4]'; % 需要预测几期数据【输入】,预测数据见...k = (1:n1-1+count)'; x0_hat = [x0(1);(1-exp(a))*(x0(1)-b/a)*exp(-a*k)]; disp('预测数据：') x0_hat(n1+1:end...鉴于此，matlab爱好者公众号计划推出【编程算法】系列，将逐一介绍各类算法在matlab中实现，与大家一起来在算法的海洋里畅游。

3.3K20

如何搭建适合时间序列预测的Transformer模型？

Transformer的序列建模能力，让其天然就比较适合时间序列这种也是序列类型的数据结构。...id=0EXmFzUn5I 在长周期的时间序列预测问题中，如何平衡运算复杂度以及缩短两个时间点之间的交互距离一直是研究的焦点（如下表为各个模型的运算复杂度及两点最长路径）。...使用普通的Transformer进行时间序列预测时，经常会出现预测的数据分布和真实分布存在比较大的gap。...下图展示了无监督预训练时间序列模型对时间序列预测任务带来的效果提升。左侧的图表示，不同有label数据量下，是否使用无监督预训练的RMSE效果对比。...可以看到，无论有label数据量有多少，增加无监督预训练都可以提升预测效果。右侧图表示使用的无监督预训练数据量越大，最终的时间序列预测拟合效果越好。

2.5K30

如何利用市场细分方法构建更好的预测模型？

当然，考虑为每个市场细分创建单独模型作为唯一目标。 让我们思考下面这个例子： 在这里，我们将创建一个逻辑回归模型来预测客户对供给的产品的可能（接受）性。当然也可以使用线性回归模型。...逻辑回归： 该模型在历史运动数据中使用1或0指示，指明客户对提供的产品是否做出反应。 通常，使用已经被确定了模型发展的目标（或者已知的“Y”作为独立变量）来进行市场细分。...结合数据集的基尼度将与模型-1的基尼度做对比。然后，两个系数将被设计去提升预测力量。举例：如果结合数据集的基尼度为0.6，那么提升后将是1.05。...800k至100万卢布 如果使用虚拟数据去重复市场细分树，那么模型的预测能力将会更好。...这将帮助人们创建方案，可以使市场细分的模型的预测能力高于整体模型的预测力量。 表4提高了一个可选的市场细分方案，来解决之前提到的问题。 表4：为创建逻辑模型进行市场细分模型-可选的方法 ? ?

1.4K70

让 TensorFlow 估算器的推断提速百倍，我是怎么做到的？

在这篇博文中，我们描述了如何通过使用异步执行来避免每次调用预测方法时都需重载模型，从而让 TF 估算器的推断提速超过百倍。 什么是 TF 估算器？...核心概念总结：用户在 model_fn 中指定其模型中的关键点，使用条件语句来区分在训练和推断中的不同操作。...其中添加了一系列的 input_fns 来描述如何处理数据，可选择为训练、评估和推断分别指定各自的 input_fns 。...但是实际使用该模型进行推断的效果如何呢？ 原始的推断 假设我们想要将训练过的估算器用于另外一个任务，同样是使用 Python。...估算器的 .predict 方法已经被封装，所以调用 FlowerClassifier.predict() 会返回一个经过训练的估算器的预测值。 ?

1.7K20

如何通过预测性维护来提高机器的投资回报率

车间可以利用车间中的预测分析来监视那些人类难以监视和干预的区域的机器。 下面，让我们看一些示例，说明如何在不同的用例中应用预测性维护。...制造业 各个行业的制造商都使用基于状态的监控来收集实时机器数据，以评估它们的性能。该技术使这一过程无缝、无需人工干预，而且准确。...如果没有诸如预测性维护的物联网解决方案系统，企业几乎不可能雇用人员来以极快的速度收集此类数据集并对其进行分析。 化学工业 如果有哪个行业对最微小的部分的控制和记录保存要求非常严格，那一定是化工厂。...提高制造投资回报率 如今，大多数制造业企业已经开始在其生产过程中实施基于IoT的预测解决方案。这些企业在提高产品质量和销量方面享有先行者的优势。 你如何衡量你的制造投资回报率？...你想利用预测维护和物联网的尖端技术来提高你的生产效率吗？

55500

vuejs中使用axios时如何实现滑动滚动条来动态加载列表数据

前言 在vuejs中，我们经常使用axios来请求数据，但是有时候，我们请求的数据量很大，那么我们如何实现滑动滚动条来加载数据呢？...,获取变量scrollHeight是滚动条的总高度,获取变量clientHeight是滚动条可视区域的高度 当滚动条到达底部，并且距离底部小于10px时，加载数据，也就是请求axios数据,页码++,重新加载数据函数...,到最后一页 每次在请求完成数据的时候去判断一下当前的 page × pagesize 是否已经大于等于接口返回的 total 值就行了，也可以是pageNum 等于 total 的时候，就说明已经没有数据了...，因为涉及到异步请求，所以需要判断数据是否加载完毕 还要判断是否最后一页，还要判断是否还有数据，还要判断是否需要提示用户没有更多数据了，所以代码量还是挺多的，但是写完之后，感觉还是挺有成就感的。...什么上拉，下拉刷新，下拉加载更多，其实原理都差不多，都是利用了防抖函数，然后利用定时器，在规定的时间内,如果再次触发，则清除定时器，重新开始计时。实现方式都差不多

38450

心脏病预测模型（基于Python的数据挖据）

作者：Abdullah Alrhmoun 该项目的目标是建立一个模型，该模型可以根据描述疾病的特征组合预测心脏病发生的概率。...为了实现这一目标，作者使用了瑞士Cleveland Clinic Foundation收集的数据集。该项目中使用的数据集包含针对心脏病的14个特征。数据集显示不同水平的心脏病存在从1到4和0没有疾病。...我们有303行人数据，13个连续观察不同的症状。此项目研究了不同的经典机器学习模型，以及它们在疾病风险中的发现。...#查看数据维度heart.shape (303, 14) #303行人的数据，13个连续观察不同症状。 ? 数据探索 # 计算统计值heart.describe() ?...，将缺失的数据更改为平均值 for c in heart.columns[:-1]: heart[c] = heart[c].apply(lambda x:heart[heart[c]!

1.7K40

FFCV:让数据加载不再是训练模型的瓶颈

前段时间逛GitHub看到FFCV这个库，该库主要是优化数据加载过程来提升整体训练速度。...一方面自己是搞框架的，数据加载优化是其中一部分重头戏；另一方面是PyTorch的数据加载速度也被诟病很久，毕竟面对的是研究人员，大部分人都是直接opencv, PIL一把梭哈数据预处理，我也很好奇如果好好写这部分能对...其构造主要分为以下几个大块： - libffcv 自己写的一套C扩展 - ffcv python库主体 |- fields 数据结构 |- loader 数据加载器 |- memory_manager...一种是当内存充裕的时候，使用OS级别的cache，这里借助了np.memmap来完成虚拟内存和磁盘数据的映射，当出现缺页异常再执行相关的拷贝操作。...总结 FFCV这个库还是挺不错的，不需要很多HPC知识，不需要你会写算子，通过比较成熟的一些工具来实现数据加载的加速，兼顾了PyTorch DataLoader的灵活性，同时又有较高的性能。

1.1K40

机器学习常用的回归预测模型（表格数据）

本文全面整理了各种常用的回归预测模型，旨在帮助读者更好地学习回归预测建模。 二、线性模型 线性回归是一种线性模型，通过特征的线性组合来预测连续值标签。...它对于病态数据具有很强的鲁棒性，即使在数据不完整或存在矛盾的情况下也能较好地工作，而且它在模型训练过程中不需要通过交叉验证来选择超参数，这一点相比其他一些模型来说更为方便。...不过，需要注意的是，虽然 BayesianRidge 对于病态数据处理较为理想，但它在推断过程中需要极大化似然函数，这个计算过程通常比较耗时。...GLM 可以适用于多种类型的数据，如连续型数据、计数型数据和二分类数据等。 三、非线性模型 非线性回归是一种非线性模型，通过特征的非线性组合 {/} 交互来预测连续值标签。...其工作原理是：当有一个新的数据点需要预测时，KNN 会在已知的数据集中找出与这个新数据点最接近的 K 个点，然后根据这些邻居的属性来预测新数据点的属性。

97300

为什么加载到数据模型的选项是灰的？

这是群里一个小伙伴的问题，数据在PQ里处理后，准备加载到数据模型，但结果发现： 【将此数据添加到数据模型】的选项是灰的！ 为什么会这样？...其实，出现这种情况，主要是因为当前的Excel不支持Power Pivot…… 但是……要注意，这里指的“当前Excel”，不仅仅是指你安装的Excel版本，还可能是，你打开的是xls格式的...Excel文件，并在其中使用Power Query进行数据处理！...同时，当你打开的是xls格式的Excel文件，虽然因为你安装的Excel版本支持PQ并可将数据放入PQ处理，但是，当你处理完毕准备将数据加载到Excel，你会发现： 数据无法完全加载到Excel...反过来说，当你碰到类似的情况时，首先考虑，是不是自己正在操作的文件有问题？

1.7K20
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