一.作业说明 给定训练集train.csv,要求根据前9个小时的空气监测情况预测第10个小时的PM2.5含量. 训练集介绍: (1)CSV文件,包含台湾丰原地区240天的气象观测资料(取每个月前20天的数据做训练集,12月X20天=240天,每月后10天数据用于测试,对学生不可见); (2)每天的监测时间点为0时,1时......到23时,共24个时间节点; (3)每天的检测指标包括CO.NO.PM2.5.PM10等气体浓度,是否降雨.刮风等气象信息,共计18项. 用excel打开,繁体字会出现

一.说明 给定训练集train.csv,要求根据前9个小时的空气监测情况预测第10个小时的PM2.5含量. 训练集介绍: (1).CSV文件,包含台湾丰原地区240天的气象观测资料(取每个月前20天的数据做训练集,12月X20天=240天,每月后10天数据用于测试,对学生不可见); (2).每天的监测时间点为0时,1时......到23时,共24个时间节点; (3).每天的检测指标包括CO.NO.PM2.5.PM10等气体浓度,是否降雨.刮风等气象信息,共计18项: 二.数据处理 根据要求,要用

​ 事前  : kaggle地址:ML2021Spring-hw1 | Kaggle 我的git地址: https://github.com/xiaolilaoli/lihongyi2022homework/tree/main/hw1_covidpred 当然作为新手,我也是参考的其他大神的.参考的过多,我就不一一放地址了,在这里谢过各位大佬.如果和我一样的新手,调试代码看张量流动绝对是一个好用的方法. 作业介绍: 说的是啊 这个美国,好像是有40个州, 这四十个州呢 ,统计了连续三天的新冠阳性

​  目录 1 : 事先准备 . 2 : 代码阅读. 2.1: 数据读取 2.2: 模型载入 3 训练过程: 4 测试过程: 5 :线性验证 6 : 用自己数据集进行对比学习. 第一:  改数据集 : 2 改变batch_size和图片大小. 写在前面的话 CSDN真的是'sb'中的'sb'软件, 辛辛苦苦写半天  我复制个东西过来 他就把前面的刷没了 还要我重头写????????????神经并b -------------------------------------------------

MapReduce基本原理和高性能网络下优化: Mapreduce概述 Mapreduce式谷歌开源的一项重要技术,是一个编程模型,用来进行大数据量的计算,对于大数据量的计算通常采用的处理方式式并行计算,对于许多开发者来说,自己完全实现一个并行计算程序难度太大.而MapReduce就是一种简化并行计算的模型,它使得那些没有多少并行计算经验的开发人员也可以开发出并行计算应用程序,通过简化编程模型,降低了开发并行应用程序的难度. 工作原理 并行计算模型通常从并行计算的设计和分析出发,将各种并行计算机

摘要:2019云栖大会大数据&AI专场,阿里云智能计算平台事业部研究员关涛.资深专家徐晟来为我们分享<AI加持的阿里云飞天大数据平台技术揭秘>.本文主要讲了三大部分,一是原创技术优化+系统融合,打破了数据增长和成本增长的线性关系,二是从云原生大数据平台到全域云数仓,阿里开始从原生系统走入到全域系统模式,三是大数据与AI双生系统,讲如何更好的支撑AI系统以及通过AI系统来优化大数据系统. 直播回放 >>> 以下是精彩视频内容整理 说到阿里巴巴大数据,不得不提到的是10年

python也不会,计算机也不会,啥都不会,只带了个脑子考了计算机研究生.研究生选了人工智能方向.看来注定是漫长的学习之旅. PM2.5作业,我是一个字都看不懂.所以我采用了直接看答案的方案.把答案看懂也是一种本事. 把答案CV上来. import sysimport pandas as pdimport numpy as np #环境,就不说了.ananconda真的难装.#提取TEST数据集 data = pd.read_csv('work/hw1_data/train.csv', enco

一.作业说明 给定训练集spam_train.csv,要求根据每个ID各种属性值来判断该ID对应角色是Winner还是Losser(0.1分类). 训练集介绍: (1)CSV文件,大小为4000行X59列; (2)4000行数据对应着4000个角色,ID编号从1到4001; (3)59列数据中, 第一列为角色ID,最后一列为分类结果,即label(0.1两种),中间的57列为角色对应的57种属性值. 二.思路分析及实现 2.1 思路分析 这是一个典型的二分类问题,结合课上所学内容,决定采用Log

作业说明 给定训练集train.csv,要求根据前9个小时的空气监测情况预测第10个小时的PM2.5含量. 训练集介绍: (1):CSV文件,包含台湾丰原地区240天的气象观测资料(取每个月前20天的数据做训练集,12月X20天=240天,每月后10天数据用于测试,对学生不可见); (2):每天的监测时间点为0时,1时......到23时,共24个时间节点; (3):每天的检测指标包括CO.NO.PM2.5.PM10等气体浓度,是否降雨.刮风等气象信息,共计18项: (4):数据集https:/

第十三次作业——回归模型与房价预测 1. 导入boston房价数据集 2. 一元线性回归模型,建立一个变量与房价之间的预测模型,并图形化显示. 3. 多元线性回归模型,建立13个变量与房价之间的预测模型,并检测模型好坏,并图形化显示检查结果. 4.  一元多项式回归模型,建立一个变量与房价之间的预测模型,并图形化显示. 代码: #导入boston房价数据集 from sklearn.datasets import load_boston import pandas as pd boston =

一.项目说明 给定数据集train.csv,要求使用卷积神经网络CNN,根据每个样本的面部图片判断出其表情.在本项目中,表情共分7类,分别为:(0)生气,(1)厌恶,(2)恐惧,(3)高兴,(4)难过,(5)惊讶和(6)中立(即面无表情,无法归为前六类).所以,本项目实质上是一个7分类问题. 数据集介绍: (1).CSV文件,大小为28710行X2305列: (2).在28710行中,其中第一行为描述信息,即“label”和“feature”两个单词,其余每行内含有一个样本信息,即共有28709

任务描述:利用前9小时数据,预测第10小时的pm2.5的数值,回归任务 kaggle地址:https://www.kaggle.com/c/ml2020spring-hw1 训练集为: 12个月*20天*18维(共4320行) , 24小时(列) 每月的前20天 test为: 18*240行, 9 列 每月的后10天随机采样连续9小时 宏观上理解: 一.X和y什么样的 一个batch中,X可以是18维*9列,对应一个数值y,即第10小时的pm2.5的值 为了方便操作,可以把x拉成一个行向量,18

  今天将的还是cs224d 的problem set2 的第三部分习题, 原来国外大学的系统难度真的如此之大,相比之下还是默默地再天朝继续搬砖吧 下面讲述一下RNN语言建模的数学公式: 给出一串连续的词x1,x2...xt关于预测其后面紧跟的词xt+1的建模方式是: vj是词库中的某个词.实现一个循环神经网络,此网络利用隐层中的反馈信息对"历史记录"x1,x2...xt进行建模: $h^{(0)}=h_{0}\epsilon R^{D_{h}}$是隐藏层的初始化向量 $x^{(t)}

版权声明:小博主水平有限,希望大家多多指导.本文仅代表作者本人观点,转载请联系知乎原作者——BG大龍. 目录 1 什么是机器学习? 2 机器学习的3个步骤 3 李宏毅老师的机器学习课程 4 按“模型的不同学习理论”分,机器学习的模型可以分为有监督学习,半监督学习,无监督学习,迁移学习和强化学习. ——4.1[解读] 有监督学习(Supervised Learning) ————4.1.1 监督学习Supervised Learning-> 回归Regression ————4.1.2 监督学习S

这个线性回归的作业需要上传到https://inclass.kaggle.com/c/ml2016-pm2-5-prediction 上面,这是一个kaggle比赛的网站.第一次接触听说这个东西,恰好在京东上有一本刚出来的关于这个的书<Python机器学习及实践:从零开始通往Kaggle竞赛之路>.把我自己写的代码运行保存的结果提交上去后发现,损失函数值很大,baseline是6,而我的却是8,于是很不心甘,尝试了其他方法无果后,准备利用scikit learn 工具刷刷数据. 具体步骤: 1

话说学机器学习,不写代码就太扯淡了.好了,接着上一次的线性回归作业. hw1作业的链接在这: http://speech.ee.ntu.edu.tw/~tlkagk/courses/ML_2016/Lecture/hw1.pdf 作业是预测台湾的PM2.5的指数,既然是回归问题,肯定是用的是上一节课的线性回归了. 以上数据我传到https://pan.baidu.com/s/1dFhwT13 上面了,供有兴趣的人做做. 实际上上述中分为训练数据和测试数据,都是CSV格式的,而且只用到PM2.5有

该博客将介绍机器学习课程by李宏毅的前两个章节:概述和回归. 视屏链接1-Introduction 视屏链接2-Regression 该课程将要介绍的内容如下所示: 从最左上角开始看: Regression(回归):输出的目标是一个数值.如预测明天的PM2.5数值. 接下来是Classification(分类):该任务的目标是将数据归为某一类,如进行猫狗分类. 在分类任务中,将涉及线性和非线性的模型.其中,非线性的模型包含了Deep-Learning,SVM,决策树,K-NN等等. 结构化学习相

引言: 最近开始学习"机器学习",早就听说祖国宝岛的李宏毅老师的大名,一直没有时间看他的系列课程.今天听了一课,感觉非常棒,通俗易懂,而又能够抓住重点,中间还能加上一些很有趣的例子加深学生的印象. 视频链接(bilibili):李宏毅机器学习(2017) 另外已经有有心的同学做了速记并更新在github上:李宏毅机器学习笔记(LeeML-Notes) 所以,接下来我的笔记只记录一些我自己的总结和听课当时的困惑,如果有能够帮我解答的朋友也请多多指教. 1.人工智能.机器学习.深度学习的关

本文为作者学习李宏毅机器学习课程时参照样例完成homework1的记录. 任务描述(Task Description) 现在有某地空气质量的观测数据,请使用线性回归拟合数据,预测PM2.5. 数据集描述(Dataset Description) train.csv 该文件中是2014年每月前20天每小时的观察数据,每小时的数据是18个维度的(其中之一是PM2.5). test.csv 该文件中包含240组数据,每组数据是连续9个小时的所有观测数据(同样是18个维度). 请预测每组数据对应的第10

http://blog.csdn.net/jj12345jj198999/article/details/8951120 coursera上 web intelligence and big data 终于布置了HW7,这一次的要求是对一系列DNA序列进行预测,具体说明如下: Data Analytics Assignment (for HW7) Predict the Ethnicity of Individuals from their Genes   ===================