下面是预测结果: #!/usr/bin/env python # -*- coding:utf-8 -*- # __author__ = "blzhu" """ python study Date:2017 <土的本构关系-罗汀>5.5.2节修正剑桥模型预测——围压sigma3=常数 根据ε1求其余的量 """ # from numpy import * import numpy as np import stri…

线性回归模型 "回归"这个词,既是Regression算法的名称,也代表了不同的计算结果.当然结果也是由算法决定的. 不同于前面讲过的多个分类算法或者逻辑回归,线性回归模型的结果是一个连续的值. 实际上我们第一篇的房价预测就属于线性回归算法,如果把这个模型用于预测,结果是一个连续值而不是有限的分类. 从代码上讲,那个例子更多的是为了延续从TensorFlow 1.x而来的解题思路,我不想在这个系列的第一篇就给大家印象,TensorFlow 2.0成为了完全不同的另一个东西.在Tenso…

目录 时间序列深度学习:状态 LSTM 模型预测太阳黑子 教程概览 商业应用 长短期记忆(LSTM)模型 太阳黑子数据集 构建 LSTM 模型预测太阳黑子 1 若干相关包 2 数据 3 探索性数据分析 4 回测:时间序列交叉验证 5 用 Keras 构建状态 LSTM 模型 结论 时间序列深度学习:状态 LSTM 模型预测太阳黑子 本文翻译自<Time Series Deep Learning: Forecasting Sunspots With Keras Stateful Lstm In R…

 如何纠正旋转模型被导入? 一些立体艺术资源包导出其模式,以便 Z 轴向上.Unity 大多数标准的脚本中假定的三维世界 Y 轴代表了.在 Unity 比改动脚本使其契合easy得多. Z 轴朝上的模型 假设可能的话,建议导入前在三维建模应用程序中修正模型,使 Y 轴朝上. 假设不可行,能够多加入一个父变换在 Unity 中进行修正: 使用游戏对象 (GameObject)->创建空对象 (Create Empty) 菜单来创建一个空游戏对象. 定位新游戏对象.确保其位于网格中心或是不论什么…

<Trip destination prediction based on multi-day GPS data>是一篇在2019年,由吉林交通大学团队发表在elsevier期刊上的一篇论文.在论文中,他们基于GPS数据,使用不同的方法建立了多个预测目的地的模型,进行对比试验,最终提高了正确率,取得了很好的效果. 0. 概括 基于8周.10人的GPS数据,在隐式马尔可夫模型和习惯预测模型的基础上,作者建立了一个可以预测出行目的地的模型,该模型大大提高了预测的精度.最重要的他们发现,人们出行关于…

目录 时间序列深度学习:seq2seq 模型预测太阳黑子 学习路线 商业中的时间序列深度学习 商业中应用时间序列深度学习 深度学习时间序列预测:使用 keras 预测太阳黑子 递归神经网络 设置.预处理与探索 所用的包 数据 探索性数据分析 回测:时间序列交叉验证 LSTM 模型 数据准备 用 recipe 做数据预处理 调整数据形状 构建 LSTM 模型 在所有分割上回测模型 时间序列深度学习:seq2seq 模型预测太阳黑子 本文翻译自<Time Series Deep Learning,…

时间序列分析之ARIMA模型预测__R篇 之前一直用SAS做ARIMA模型预测,今天尝试用了一下R,发现灵活度更高,结果输出也更直观.现在记录一下如何用R分析ARIMA模型. 1. 处理数据 1.1. 导入forecast包 forecast包是一个封装的ARIMA统计软件包,在默认情况下,R没有预装forecast包,因此需要先安装该包 > install.packages("forecast') 导入依赖包zoo,再导入forecast包 > library("zoo&…

很久以前就有想过使用深度学习模型来对dota2的对局数据进行建模分析,以便在英雄选择,出装方面有所指导,帮助自己提升天梯等级,但苦于找不到数据源,该计划搁置了很长时间.直到前些日子,看到社区有老哥提到说OpenDota网站(https://www.opendota.com/)提供有一整套的接口可以获取dota数据.通过浏览该网站,发现数据比较齐全,满足建模分析的需求,那就二话不说,开始干活. 这篇文章分为两大部分,第一部分为数据获取,第二部分为建模预测.   Part 1,数据获取 1.接口分析…

由题目就可以看出,本节内容分为三部分,第一部分就是如何将训练好的模型持久化,并学习模型持久化的原理,第二部分就是如何将CKPT转化为pb文件,第三部分就是如何使用pb模型进行预测. 一,模型持久化 为了让训练得到的模型保存下来方便下次直接调用,我们需要将训练得到的神经网络模型持久化.下面学习通过TensorFlow程序来持久化一个训练好的模型,并从持久化之后的模型文件中还原被保存的模型,然后学习TensorFlow持久化的工作原理和持久化之后文件中的数据格式. 1,持久化代码实现 TensorF…

前沿   在文章NLP(十七)利用tensorflow-serving部署kashgari模型中,笔者介绍了如何利用tensorflow-serving部署来部署深度模型模型,在那篇文章中,笔者利用kashgari模块实现了经典的BERT+Bi-LSTM+CRF模型结构,在标注了时间的文本语料(大约2000多个训练句子)中也达到了很好的识别效果,但是也存在着不足之处,那就是模型的预测时间过长,平均预测一个句子中的时间耗时约400毫秒,这种预测速度在生产环境或实际应用中是不能忍受的.   查看该模…