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基于機器學習的收人預測研究
摘要:個人收入關(guān)系著居民幸福指數(shù)和國家經(jīng)濟發(fā)展水平,個人收入的分析與研究一直是人們關(guān)注的熱點之一?，F(xiàn)主要研究機器學習在個人收入預測方面的應用,涉及的機器學習模型主要包括KNN、SVM和隨機森林。實驗結(jié)果表明,在這三種模型中,隨機森林模型的預測準確率最高。
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機器學習大佬開講了，傳統(tǒng)機器學習研究方向包括哪些?
以下內(nèi)容中，小編將對機器學習的相關(guān)內(nèi)容進行著重介紹和闡述，希望本文能幫您增進對機器學習的了解，和小編一起來看看吧。
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基于RF和深度學習的中長期用電量預測研究
摘要:針對中長期用電量受多源因素綜合影響的特點,先給出了眾多與用電量相關(guān)的協(xié)變量,然后運用隨機森林)RF）方法對單一解釋變量的重要性進行了數(shù)學估計,從中識別出重要變量,在此基礎(chǔ)上構(gòu)建了基于深度信念網(wǎng)絡)DBN）的預測模型。結(jié)合算例詳細介紹了該模型原理與建立過程,交叉驗證顯示,經(jīng)RF變量選擇后能夠排除冗余特征、增益預測性能:同時DBN算法優(yōu)于RF和支持向量機)SVM）等傳統(tǒng)方法。
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基于多元協(xié)變量和隨機森林算法的寧夏用電量預測
摘要:以2000一2010年寧夏用電量相關(guān)資料為基礎(chǔ),提取用電量的影響因子,并于Rstudio平臺構(gòu)建基于隨機森林算法(RF）的預測模型,對2012一2017年用電量進行預測驗證。結(jié)果表明,模型輸出值與實際值相吻合,訓練誤差與預測平均誤差分別為7.02億kw·h、9.20億kw·h,該算法模型有效。對比可知,RF模型的MAE、RMsE(9.20億kw·h、10.57億kw·h）小于RBF(13.24億kw·h、14.04億kw·h）和sVM(22.39億kw·h、25.57億kw·h）模型,基于RF的用電預測模型效果更優(yōu)。另外,RF能夠準確計算預測因子的重要性,這對于變量篩選具有重要意義。
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基于多元協(xié)變量和隨機森林算法的寧夏用電量預測
摘要:以2000一2010年寧夏用電量相關(guān)資料為基礎(chǔ),提取用電量的影響因子,并于Rstudio平臺構(gòu)建基于隨機森林算法(RF）的預測模型,對2012一2017年用電量進行預測驗證。結(jié)果表明,模型輸出值與實際值相吻合,訓練誤差與預測平均誤差分別為7.02億kw·h、9.20億kw·h,該算法模型有效。對比可知,RF模型的MAE、RMSE(9.20億kw·h、10.57億kw·h）小于RBF(13.24億kw·h、14.04億kw·h）和SVM(22.39億kw·h、25.57億kw·h）模型,基于RF的用電預測模型效果更優(yōu)。另外,RF能夠準確計算預測因子的重要性,這對于變量篩選具有重要意義。
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解讀決策樹與隨機森林模型的概念
決策樹，是機器學習中一種非常常見的分類方法，也可以說是所有算法中最直觀也最好理解的算法。 有人找我借錢（當然不太可能。。。），借還是不借？我會結(jié)合根據(jù)我自己有沒有錢
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不可不知的機器學習之線性模型
本系列文章中，我想先介紹成功實施LTR背后的關(guān)鍵算法，從線性回歸開始，逐步到梯度 boosTIng（不同種類的boosTIng算法一起）、RankSVM和隨機森林等算法。 LT
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機器學習中有哪一些算法是經(jīng)常用的
AI技術(shù)發(fā)展的三大支柱：“算法＋大數(shù)據(jù)＋計算能力”，算法是人工智能發(fā)展的核心關(guān)鍵之一，很多技術(shù)環(huán)節(jié)和系統(tǒng)功能的實現(xiàn)都依賴于算法的精準度，算法的優(yōu)劣直接影響了人工智能的發(fā)展方向。那么我們當下感受到
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高手總結(jié)：各種機器學習算法之比較，評價太到位了
原文地址：http://www.csuldw.com/2016/02/26/2016-02-26-choosing-a-machine-learning-classifier/ 本文主要回顧下幾個常用算法的適應場景及其優(yōu)缺點！ 機器學習算法太多了，分類、回歸、聚類、推薦、圖像識別領(lǐng)域等等，要想找到一個合適算法真的不容易，所
