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我在试着创建一个神经网络。我删掉了a，因为我有1000多个列表。我看了很多教程，但我需要一些帮助：
我可以使用列表列表作为我的数据库而不是dic吗？
浏览 12提问于2018-09-06得票数 0
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我正在研究一个问题，比如“下个月的客户收入预测”。在这里，收入将是目标变量。同样，我们实际上是根据收入来划分客户的(比如，如果他们的收入少于200，他们就会被归入'A‘，其他’B‘类)。我必须同时预测(可证明的收入+类别)。什么是正确的方法，选择一个回归模型并预测收入，然后分类，或者我应该选择单独的模型(收入回归，分类分类)。
浏览 0提问于2019-09-21得票数 0
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我通过大量的锻炼来了解神经网络。我有产品，想预测收入。我有10个特征。但是有4个特征有大量的表达式。因此，我的“组”功能有超过500个不同的组(产品)。对于神经网络，我必须对这些名字进行二值化。是那么回事吗？那我的输入层是1000，对吧？我是说这是个典型的问题。一家拥有许多产品的商店(比如500多家)将根据价格和其他特点预测其收入。
我希望你能帮助我了解如何使用神经网络进行分类。
浏览 0提问于2017-05-08得票数 3
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收入预测
、
既然我们有
我们还有其他数据，包括经济指标、行业指标( 36行中的其他列)。
在这种情况下，什么样的模型和方法适合于预测下个月(比如4月)的收入？
浏览 0提问于2019-03-15得票数 0
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如果能深入了解PyBrain的神经网络的工作原理，我将不胜感激。我有一个对应于某个家庭收入的不同家庭特征的数据集。任务是创建一个基于神经网络的回归，以便能够预测给定特征的收入。
浏览 1提问于2014-01-28得票数 2
我的项目看起来像这样:我的数据集是一堆人的个人资料，具有各种属性，例如boolean hasJob和int healthScore，以及他们的收入。使用这些数据，我试图预测他们未来的收入。每个配置文件也有一个历史:例如，他们过去的属性和收入是什么。我已经考虑过神经网络、贝叶斯网络和遗传算法来进行函数拟合。
浏览 1提问于2012-10-06得票数 0
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神经网络通常用于解决那些我们无法严格定义所需解决方案应该具有哪些属性的问题，例如，您不能定义“猫的图片”是什么，所以您必须训练一个网络，以便从实例中学习。例如，您可能使用神经网络来预测银行贷款申请被接受的概率，其中一个输入是申请者的收入。在这种情况下，一个可取的特性是网络的输出相对于申请者的收入是单调的，也就是说，如果申请者A的收入高于申请者B，并且所有其他投入相等，那么网络应该预测A's接受贷款的概率至少与B's一样高。，有没有人知道更多的
浏览 0提问于2021-07-23得票数 1
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过去用来预测销售额的罗斯曼·卡格尔( Rossmann )竞赛是怎样的时间序列？我看到的最简单的解决方案是随机森林。在那里，每个时间点的数据被用来喂养随机森林。但是如果我想用神经网络来解决这个问题，我在做什么呢？在2017年的数据挖掘杯上，也有类似的竞争。我是否需要为每一个产品训练一个神经网络来预测收入？
浏览 0提问于2017-06-14得票数 -1
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图表的预测时间建模
、、、、
我是用高图表来绘制公司收入的每日基础上的线图表。例如，我希望预测假日季节未来五周的收入--是否有一个高图表的插件可以做到这一点？或者，是否有一个可以插入的开源库(最好是用python)来预测未来几周的收入？以下两个模块似乎是一个很好的起点：
浏览 3提问于2015-11-20得票数 0
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R的“预测”包有一个函数nnetar，它使用带有单个隐层的前馈神经网络在时间序列中进行预测。
现在，我正在使用Python进行类似的分析。我想使用神经网络，它不需要像深度学习那样复杂。那么，Python有一个简单的神经网络模型可以用于时间序列lik nnetar吗？如果没有，如何处理这个问题？
浏览 3提问于2019-05-27得票数 11
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今天，我试着看看神经网络是否能预测下一个随机数，由20个先前的随机数序列生成。然而，当我实际使用模型预测时，它只是返回了最常见的数字。
浏览 13提问于2022-11-04得票数 0
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在文献中，我遇到过这样的说法:收入高、工作时间长的人更有可能被诊断出中风等慢性病。上述研究 (第8页)，用人工神经网络探讨了行为习惯与慢性疾病的关系。因为我对ML不熟悉，目前正在使用Azure ML工作室
浏览 0提问于2018-01-12得票数 2
根据收入最高的排名，全球顶级公司的排名约有1000家。这些属性如下：
因此，为了回答这个问题，我对谷歌学
浏览 11提问于2022-11-27得票数 1
我在python中使用tensorflow来构建一个简单的回归神经网络，我想提取权重和偏差，以便在另一个程序中使用它们。有人能指出如何从tf神经网络中提取权重，并在tensorflow神经网络训练完成后，通过简单的矩阵乘法和加法从相同的权重计算预测。同样，这种计算是否会改善预测时间(因为tf.predict会做一些额外的计算)？
浏览 36提问于2019-01-19得票数 0
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我们的团队开发了一个细粒度的客户级ML模型，它可以预测给定数量的晋升(电话、电子邮件、会议、印象等)的收入(因变量)。很少有客户的分类细节(地址、指定、分段等)。一旦模型建立，我们就应该给出“最优”促销，在这种促销活动中，收入在一定的约束条件下在个人层面上最大化(比如在一定数量下的整体促销支出等)，因此每个促销活动都有成本，因此约束本质上就像独立特征值的界限一样目前，我们模拟所有可能的促销值，用于呼叫、电子邮件、会议、印象等(类别变量对单个客户不发生变化)，并通过模型预测为每个个人获得最佳的收入情况。
这
浏览 3提问于2021-08-16得票数 1
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我不能理解如何使用已经训练好的神经网络模型。我在python上编程，我使用的是库keras。我分析时间序列。训练神经网络，保存模型。我需要提前预测，比如说，10天。那么，从今天开始如何提前10天进行预测呢？
浏览 18提问于2018-01-24得票数 0
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我正在研究如何预测基于合同的收入。例如，我可以让客户购买每月移动计划、年度计划或3年计划。我如何利用这些信息来预测收入呢？我必须锁定一个客户，比如说在第5个月的一年合同中，这样客户在下一次续约前不会贡献收入。(有可能出现变动或改变计划。)
浏览 0提问于2022-11-29得票数 0
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我想做一个预测数据分析，并得到物质浓度的短期预测，取决于先前的数值和天气数据(可能是几个小时)。我仍在考虑可以选择哪种方法、技术。我想考虑不同的方法。哪个工具包最适合这种情况？我目前正在研究某种神经网络的方向和python中的实现(但我仍然不知道是哪个包)。
浏览 0提问于2018-10-05得票数 0
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