load spectra_data.mat temp = randperm(size(NIR,1)); P_train = NIR(temp(1:50),:)'; T_train = octane(temp(1:50),:)'; P_test = NIR(temp(51:end),:)'; T_test = octane(temp(51:end),:)'; N = size(P_test,2); net = newrbe(P_train,T_train,0.3); w1=net.iW{1,1}…

load spectra_data.mat plot(NIR') title('Near infrared spectrum curve—Jason niu') temp = randperm(size(NIR,1)); P_train = NIR(temp(1:50),:)'; T_train = octane(temp(1:50),:)'; P_test = NIR(temp(51:end),:)'; T_test = octane(temp(51:end),:)'; N = size(P_…

%ELM:ELM基于近红外光谱的汽油测试集辛烷值含量预测结果对比—Jason niu load spectra_data.mat temp = randperm(size(NIR,1)); P_train = NIR(temp(1:50),:)'; T_train = octane(temp(1:50),:)'; P_test = NIR(temp(51:end),:)'; T_test = octane(temp(51:end),:)'; N = size(P_test,2); [Pn_tra…

load spectra; temp = randperm(size(NIR, 1)); P_train = NIR(temp(1:50),:); T_train = octane(temp(1:50),:); P_test = NIR(temp(51:end),:); T_test = octane(temp(51:end),:); k = 2; [Xloadings,Yloadings,Xscores,Yscores,betaPLS,PLSPctVar,MSE,stats] = plsreg…

load spectra; temp = randperm(size(NIR, 1)); P_train = NIR(temp(1:50),:); T_train = octane(temp(1:50),:); P_test = NIR(temp(51:end),:); T_test = octane(temp(51:end),:); [PCALoadings,PCAScores,PCAVar] = princomp(NIR); figure percent_explained = 100 *…

load iris_data.mat P_train = []; T_train = []; P_test = []; T_test = []; for i = 1:3 temp_input = features((i-1)*50+1:i*50,:); temp_output = classes((i-1)*50+1:i*50,:); n = randperm(50); P_train = [P_train temp_input(n(1:40),:)']; T_train = [T_train…

深度学习|基于LSTM网络的黄金期货价格预测 前些天看到一位大佬的深度学习的推文,内容很适用于实战,争得原作者转载同意后,转发给大家.之后会介绍LSTM的理论知识. 我把code先放在我github上,大家有需要的自行下载,等原作者上传相关code时,我再告诉大家.欢迎大家关注大佬的公众号. https://github.com/RankXiaoLong/PythonVisualization import pandas as pd import datetime import matplotl…

基于深度学习的建筑能耗预测-2021WS-02W 一,安装python及其环境的设置 (写python代码前,在电脑上安装相关必备的软件的过程称为环境搭建) · 完全可以先安装anaconda(会自带Python),安装anaconda时选好版本即可,无需单独安装python · 打开官网:https://www.python.org/ 下载完毕,双击安装包,选择Customize installation,勾选Add Python 3.6 to PATH · 安装成功后,win+R 弹出运行命…

[面试思路拓展] 对时间序列进行预测的方法有很多, 但如果只有几周的数据,而没有很多线性的趋势.各种实际的背景该如何去预测时间序列? 或许可以尝试下利用SVM去预测时间序列,那么如何提取预测的特征呢? 传统的做法是提取1.2.3.4.5.7.9.13个单位时间的数据作为特征进行预测: 举个例子进行分析,比如每天都有口香糖的销量,那么如何通过几周的数据预测明天的数据, 就可以选择前1.2.3.4.5.7.14天的数据作为特征,从而预测明天的数据, 通过构建特征,再选择核函数进行预测,其中调参的参数…

决策树在商品购买能力预测案例中的算法实现 作者:白宁超 2016年12月24日22:05:42 摘要:随着机器学习和深度学习的热潮,各种图书层出不穷.然而多数是基础理论知识介绍,缺乏实现的深入理解.本系列文章是作者结合视频学习和书籍基础的笔记所得.本系列文章将采用理论结合实践方式编写.首先介绍机器学习和深度学习的范畴,然后介绍关于训练集.测试集等介绍.接着分别介绍机器学习常用算法,分别是监督学习之分类(决策树.临近取样.支持向量机.神经网络算法)监督学习之回归(线性回归.非线性回归)非监督学习(…