机器学习预测时label错位对未来数据做预测

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机器学习预测时label错位对未来数据做预测

前言这篇文章时承继上一篇机器学习经典模型使用归一化的影响.这次又有了新的任务,通过将label错位来对未来数据做预测. 实验过程使用不同的归一化方法,不同得模型将测试集label错位,计算出MSE的大小: 不断增大错位的数据的个数,并计算出MSE,并画图.通过比较MSE(均方误差,mean-square error)的大小来得出结论过程及结果数据处理(和上一篇的处理方式相同): test_sort_data = sort_data[:] test_sort_target = sort_t…

机器学习数据处理时label错位对未来数据做预测

这篇文章继上篇机器学习经典模型简单使用及归一化(标准化)影响,通过将测试集label(行)错位,将部分数据作为对未来的预测,观察其效果. 实验方式以不同方式划分数据集和测试集使用不同的归一化(标准化)方式使用不同的模型将测试集label错位,计算出MSE的大小不断增大错位的数据的个数,并计算出MSE,并画图通过比较MSE(均方误差,mean-square error)的大小来得出结论过程及结果数据预处理部分与上次相同.两种划分方式: 一. test_sort_data = sor…

好未来数据中台 Node.js BFF实践（一）：基础篇

好未来数据中台 Node.js BFF实践系列文章列表: 基础篇实战篇(TODO) 进阶篇(TODO) 好未来数据中台的Node.js中间层从7月份开始讨论可行性,截止到9月已经支持了4个平台,其中3个平台生产环境稳定,另1个在测试阶段近期上线. 我4月份刚加入数据中台,原本的想法是半年内不做大刀阔斧的改变,优先完善团队现有的基建设施,比如组件库.charts库.工具.规范等.Node.js中间层的立项完全是一个意外. 某次中台周例会上讨论到前后端协作效率问题,我一时嘴贱提到Node.js中间…

kaggle——分销商产品未来销售情况预测

分销商产品未来销售情况预测介绍前面的几个实验中,都是根据提供的数据特征来构建模型,也就是说,数据集中会含有许多的特征列.本次将会介绍如何去处理另一种常见的数据,即时间序列数据.具体来说就是如何根据以往的销售额来预测未来短期内的销售额. 知识点时间序列数据数据预处理未来销售额预测介绍对于一个产品来说,其未来销售额的预测是一个重要的指标,也是一项重要的任务.例如,对于一部苹果手机来说.在上市之前,得先对销售额进行预测,才能确定出货量的大小. 本次实验来源于 Kaggle 上的一个挑战,即…

用$.getJSON() 和$.post()获取第三方数据做页面 ——惠品折页面（1）

用$.getJSON() 和$.post()获取第三方数据做页面首页 index.html 页面需要jquery 和 template-web js文件可以直接在官网下载中间导航条的固定可以在导航添加一个动态class值 class值的css样式 position :fixed : $(document).ready(function() { var $window = $(window), $mainMenuBar = $('#mainMenuBar'), $m…

使用FormData数据做图片上传： new FormData() canvas实现图片压缩

使用FormData数据做图片上传: new FormData() canvas实现图片压缩 ps: 千万要使用append不要用set 苹果ios有兼容问题导致数据获取不到,需要后台接口支持formData数据 Content-Type: multipart/form-data 正确的打开方式:formdata.append('file', file) 错误的打开方式:formData.set(name,value) //html代码 <div class="sendIm…

【机器学习PAI实战】—— 玩转人工智能之商品价格预测

摘要: 我们经常思考机器学习,深度学习,以至于人工智能给我们带来什么?在数据相对充足,足够真实的情况下,好的学习模型可以发现事件本身的内在规则,内在联系.我们去除冗余的信息,可以通过最少的特征构建最简单.误差最小的模型,以此将学习到的规则,逻辑应用到具体的场景中,帮助我们可以快速准确的处理某些繁琐重复的工作. 模型训练与在线预测服务.推荐算法四部曲.机器学习PAI实战.更多精彩,尽在开发者分会场 [机器学习PAI实战]—— 玩转人工智能之商品价格预测 [机器学习PAI实战]—— 玩转人工智能之你…