多对一模型 - 程序员宅基地

VAR模型Stata实例操作

标签：其他

一.步骤 1.序列平稳性检验 2.确定滞后阶数 3.模型平稳性检验 4.格兰杰因果关系检验上述检验都通过后再进行以下步骤 5.脉冲响应分析 6.方差分解二.各步骤的具体解释 1.序列平稳性检验主要两种方法：单位...

【数学建模】多属性决策模型（评价与决策）

标签：人工智能机器学习算法

多属性决策模型主要针对数学建模问题中的一些小的子问题进行求解，如果想直接使用请跳转至——四、五一、算法介绍多属性决策是现代决策科学的一个重要组成部分，它的理论和方法在工程设计、经

人工智能时代大模型算法之文心大模型4.0

标签：人工智能算法大模型

今天给大家带来的是国产精品：人工智能时代大模型算法之文心大模型4.0，希望能对学习大语言模型的同学们有所帮助。文章目录 1. 百度世界大会 2. 最强文心大模型4.0发布综合能力比GPT-4毫不逊色 3. 十余款AI原生...

多元线性回归模型

标签：线性回归回归

本文主要介绍多元线性回归模型的概念及引入，模型构建的基本假定，如何去估计参数，随后介绍模型的检验及注意事项，最后介绍利用模型如何预测。

排队论模型（二）：生灭过程、 M / M /s 等待制排队模型、多服务台模型

排队论模型（一）：基本概念、输入过程与服务时间的常用概率分布排队论模型（二）：生灭过程、 M / M /s 等待制排队模型、多服务台模型排队论模型（三）：M / M / s/ s 损失制排队模型排队论模型（四）：M / ...

无人驾驶汽车系统入门（五）——运动学自行车模型和动力学自行车模型

标签：车辆模型无人驾驶控制理论

车辆运动模型就是一类能够描述我们的车辆的运动规律的模型。显然，越复杂的模型就越接近现实中的车辆运动规律，本节我们一起了解一下两个广泛使用的车辆模型——运动学自行车模型（Kinematic Bicycle

数学建模中的常见模型

标签：数学建模

数学建模中比较常见的几种模型: （一）、预测与预报 1、灰色预测模型（必须掌握）满足两个条件可用： ①数据样本点个数少，6-15个 ②数据呈现指数或曲线的形式 2、微分方程预测（高大上、备用）无法直接找到原始...

深度学习模型训练全流程！

↑↑↑关注后"星标"Datawhale每日干货 &每月组队学习，不错过Datawhale干货作者：黄星源、奉现，Datawhale优秀学习者本文从构建数据验...

keras将两个独立的模型融合起来(多输入单输出)

标签：模型融合 keras

**想法:**用在迁移学习中时,可以先预训练好其中一个模型,保存权重,再载入到总的模型中 import keras from keras.models import Model from keras.layers import Input,Dense,PReLU,Dropout #PRelU为带...

Python深度学习11——Keras实现共享层模型（多输入多输出）

Functional API，共享层模型，多输入多输出，神经网络中间层的可视化，中间层的权重信息

多因子模型构建方法分类：回归法、打分法

标签：多因子模型回归法打分法

多因子模型的构建方式通常被分为：打分法、回归法打分法打分法是指选用若干能够对股票收益产生预测作用的因子，之后根据股票的每个因子值在截面上的相对位置给出股票在该因子上的得分，然后按照一定的权重将每个...

数据建模 - 概念模型，逻辑模型，物理模型的区别以及建模方式

标签：数据库

找出你需要设计的系统、业务层面的核心实体以及实体间的关系。

【数学建模】灰色预测模型（预测）

标签：机器学习算法人工智能

文章目录一、算法介绍1.灰色预测模型2.灰色系统理论3. 针对类型4. 灰色系统5. 灰色生成6. 累加生成7. GM（1，1）模型推导精度检验精度检验等级参照表二、适用问题三、算法总结1. 步骤四、应用场景举例1. 累加生成2. ...

4.4.2分类模型评判指标（一） - 混淆矩阵(Confusion Matrix)

混淆矩阵就是分别统计分类模型归错类，归对类的观测值个数，然后把结果放在一个表里展示出来。这个表就是混淆矩阵。数据分析与挖掘体系位置混淆矩阵是评判模型结果的指标，属于模型评估的一部分。此外，混淆...

Tensorflow加载预训练模型和保存模型

标签： Tensorflow 加载模型保存模型

使用tensorflow过程中，训练结束后我们需要用到模型文件。有时候，我们可能也需要用到别人训练好的模型，并在这个基础上再次训练。这时候我们需要掌握如何操作这些模型数据。看完本文，相信你一定会有收获！

数据库中的数据模型概念数据模型、逻辑数据模型、物理数据模型

标签：数据库数据模型概念模型

在数据库技术中，用数据模型的概念描述数据库的结构和语义，是对现实世界的数据抽象。数据模型是研究数据库技术的核心和基础。文章目录1.概念数据模型（CDM）2.逻辑数据模型（LDM）3.物理数据模型（PDM） 1.概念...

〖ChatGPT实践指南 - 零基础扫盲篇⑧〗- OpenAI 的模型(Model) 介绍

标签： chatgpt 人工智能 OpenAI

小伙伴们大家好，该章节我们来了解一下 ChatGPT 一个关键概念 - 模型(Model)。主要是为大家介绍一下在 OpenAI 中，究竟有哪些模型可以使用。在后续的章节，我们会分单独的小章节逐一的为大家介绍各个不同模型的...

数学建模【四大模型（优化、分类、评价、预测）总结】

标签：数学建模优化模型分类模型

数学建模【四大模型（优化、分类、评价、预测）总结】

【数据库设计】逻辑设计-ER模型转换为关系模型

标签：数据库设计

如何把ER模型转换为关系模型这是数据库工程设计进行到逻辑设计的一重大环节，简单的说，如果概念设计是用ER模型，整合为全局的ER模型，那么在逻辑设计这块，主要任务就是把ER模型转换为关系模型。转换只需知道三个...

数据库设计(ER模型和UML模型及转换为关系模型的公式)

标签： ER模型 UML模型数据库设计

对于一个即将展开的项目，我们应该怎么设计及实现数据库。掌握概念模型（ER模型和UML模型）到关系模型的转化。对于ER模型和UML模型不是很熟悉的小伙伴和烦恼于如何设计项目的数据库的小伙伴可以看看本文。数据库...

基于spss的多变量时间序列的ARIMA模型

标签：机器学习 python 数据分析

2、对非平稳的时间序列数据进行平稳化处理。直到处理后的自相关函数和偏自相关函数的数值非显著非零。 3、根据所识别出来的特征建立相应的时间序列模型。平稳化处理后，若偏自相关函数是截尾的，而自相关函数是拖尾...

064 | 高级推荐模型之一：张量分解模型

张量分解模型能够更好地对用户和物品之间的关系进行建模，尤其适用于包含上下文信息的复杂关系。文章详细介绍了为什么需要张量分解、基于张量分解的推荐模型以及求解张量分解的方法。文章还提到了CP分解和HOSVD分解...

大语言模型会引发第四次产业革命——智能革命吗？

标签：人工智能 chatgpt

aX1+bX2=Y，X1和X2是变量，Y是计算结果，a和b是参数，同理，一个神经网络模型，无论规模多大，它都是一个函数，只不过这个函数极其复杂，维度极其多，但依然是由参数、变量来组成，我们通过数据来训练模型，数据就是...

深度学习笔记（一）：模型微调fine-tune

标签：深度学习机器学习微调

一. 什么是模型微调 1. 预训练模型（1）预训练模型就是已经用数据集训练好了的模型。（2）现在我们常用的预训练模型就是他人用常用模型，比如VGG16/19，Resnet等模型，并用大型数据集来做训练集，...

时间序列模型第一篇ARIMA

时间序列时间序列数据时间序列是按时间顺序排列的、随时间变化且相互关联的数据序列。构成要素时间序列可以分为长期趋势（trend）、季节变动（seasonal）、循环...不规则变动（I ）是一种无规律可循的变动，包括严

大规模语言模型应用实战之系列直播课

标签：深度学习人工智能

迈出第一步：如何训练你的第一个大规模语言模型 3.训练之后：模型评估、优化和持续更新 4.小结 5.录播回放 8月16日构建垂直领域的大规模语言模型 1.垂直领域与通用模型的对比：了解差异与优势 2.如何构建垂直领域的...

Bert 模型学习

标签： bert 自然语言处理深度学习

BERT 模型的全称是 BidirectionalEncoder Representations from Transformer，基于 Transformer 的双向编码器表示，是一个预训练的语言表征模型，它强调了不再像以往一样采用传统的单向语言模型或者把两个单向语言...

R数据分析：二分类因变量的混合效应，多水平logistics模型介绍

标签： r r语言

今天给大家写广义混合效应模型Generalised Linear Random Intercept Model的第一部分，混合效应logistics回归模型，这个和线性混合效应模型一样也有好几个叫法： Mixed Effects Logistic Regression is sometimes...

BERT模型

标签：自然语言处理人工智能

BERT模型 ...谷歌发表的发的论文Pre-traning of Deep Bidirectional Transformers for Language Understanding中提出的一个面向自然语言处理任务的无监督预训练语言模型。是近年来自然语言处理领域公

【调参10】：如何通过组合多个神经网络提高模型性能

标签：机器学习深度学习神经网络

本文介绍了如何将集成学习方法应用与神经网络提高模型性能。

”多对一模型“ 的搜索结果

VAR模型Stata实例操作

【数学建模】多属性决策模型（评价与决策）

人工智能时代大模型算法之文心大模型4.0

多元线性回归模型

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数学建模中的常见模型

深度学习模型训练全流程！

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多因子模型构建方法分类：回归法、打分法

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数据库中的数据模型概念数据模型、逻辑数据模型、物理数据模型

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