可以参考新发布的文章1.mlp多层感知机预测（python）2.lstm时间序列预测+GRU（python）下边是基于Python的简单的BP神经网络预测，多输入单输出，也可以改成多输入多输出，下边是我的数据，蓝色部分预测红色（x,y,v为自变量，z为因变量）数据集下载链接1，点击下载数据集下载链接2（github），点击下载话不多说，直接上代码#-*-coding:utf-8-*-importnumpyasnpimportpandasaspdimportmatplotlib.pyplotaspltimportBPNNfromsklearnimportmetricsfromsklearn.me

机器学习：基于逻辑回归对某银行客户违约预测分析作者：i阿极作者简介：Python领域新星作者、多项比赛获奖者：博主个人首页😊😊😊如果觉得文章不错或能帮助到你学习，可以点赞👍收藏📁评论📒+关注哦！👍👍👍📜📜📜如果有小伙伴需要数据集和学习交流，文章下方有交流学习区！一起学习进步！💪专栏案例：机器学习机器学习：基于主成分分析（PCA）对数据降维机器学习：学习k-近邻（KNN）模型建立、使用和评价机器学习：基于支持向量机（SVM）进行人脸识别预测决策树算法分析天气、周末和促销活动对销量的影响机器学习：线性回归分析女性身高与体重之间的关系机器学习：基于朴素贝叶斯对花瓣花萼的宽度和长度分类预测机器学习：学

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目录赛题背景全代码导入包读取数据（训练数据前10000行，测试数据前100条）读取全部数据获取训练和测试数据切分40%数据用于线下验证交叉验证：评估估算器性能F1验证ShuffleSplit切分数据模型调参模糊矩阵不同的分类模型LR模型KNN模型tree树模型bagging模型随机森林模型ExTree模型AdaBoost模型GBDT模型VOTE模型投票lgb模型xgb模型自己封装模型Stacking,Bootstrap,Bagging技术实践测试自己封装的模型类天猫复购场景实战读取特征数据设置模型参数模型训练预测结果保存结果赛题背景商家一般会在“双十一”，“双十二”等节日进行大规模的促销，比如

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写在前面Informer模型来自发表于AAAI21的一篇bestpaper《Informer:BeyondEfficientTransformerforLongSequenceTime-SeriesForecasting》。Informer模型针对Transformer存在的一系列问题，如二次时间复杂度、高内存使用率以及Encoder-Decoder的结构限制，提出了一种新的思路来用于提高长序列的预测问题。下面的这篇文章主要带大家使用作者开源的Informer代码，并将其用于股票价格预测当中。1Informer模型近年来的研究表明，Transformer具有提高预测能力的潜力。然而，Trans

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前言大家好，我是阿光。本专栏整理了《PyTorch深度学习项目实战100例》，内包含了各种不同的深度学习项目，包含项目原理以及源码，每一个项目实例都附带有完整的代码+数据集。正在更新中~✨?我的项目环境：平台：Windows10语言环境：python3.7编译器：PyCharmPyTorch版本：1.8.1?项目专栏：【PyTorch深度学习项目实战100例】一、GRU进行天气变化的时间序列预测由于大气运动极为复杂,影响天气的因素较多，而人们认识大气本身运动的能力极为有限,因此天气预报水平较低.预报员在预报实践中,每次预报的过程都极为复杂,需要综合分析,并预报各气象要素,比如温度、降水等.现阶

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文章目录最优化控制SISO系统MIMO系统MPC基本概念滚动优化最优化建模二次规划MPC建模各向量维度代码实现最优化控制研究动机：在一定的约束条件下达到最优的系统表现。关于最优的，举个车变道的例子，从表面上来看，轨迹1行车轨迹很平滑，很舒适，没有什么急转弯；轨迹2是快速的，但是假如前面有了障碍物，也需要一种快速的紧急避障能力，所以关于最优的，还得分析特定的情况。SISO系统轨迹跟踪的性能表示：∫0texp⁡(2) dt\int_{0}^{t}\exp(2)\,dt∫0t​exp(2)dt–>其结果越小，追踪的就越好。（关于为什么采用exp(2)exp(2)exp(2)的解释：误差有正有负，ex