我正在学习教程并可以浏览代码，训练神经网络并评估其准确性。但我不知道如何在新的单个输入(字符串)上使用经过训练的模型来预测其标签。你能建议如何做到这一点吗？教程:https://medium.freecodecamp.org/big-picture-machine-learning-classifying-text-with-neural-networks-and-tensorflow-d94036ac2274session代码:#Launchthegraphwithtf.Session()assess:sess.run(init)#Trainingcycleforepochinran
我想构建一个用于回归的玩具LSTM模型。This不错的教程对于初学者来说已经太复杂了。给定一个长度为time_steps的序列，预测下一个值。考虑time_steps=3和序列:array([[[1.],[2.],[3.]],[[2.],[3.],[4.]],...目标值应该是:array([4.,5.,...我定义了以下模型:#NetworkParameterstime_steps=3num_neurons=64#(arbitrary)n_features=1#tfGraphinputx=tf.placeholder("float",[None,time_steps,n_featur
我试图理解线性回归……这是我试图理解的脚本:'''AlinearregressionlearningalgorithmexampleusingTensorFlowlibrary.Author:AymericDamienProject:https://github.com/aymericdamien/TensorFlow-Examples/'''from__future__importprint_functionimporttensorflowastffromnumpyimport*importnumpyimportmatplotlib.pyplotaspltrng=numpy.rand
我刚刚开始尝试通过scikits获得的一个不错的Bootstrap包:https://github.com/cgevans/scikits-bootstrap但是我在尝试通过线性回归估计相关系数的置信区间时遇到了问题。返回的置信区间完全位于原始统计数据的范围之外。代码如下:importnumpyasnpfromscipyimportstatsimportbootstrapasbootnp.random.seed(0)x=np.arange(10)y=10+1.5*x+2*np.random.randn(10)r0=stats.linregress(x,y)[2]defmy_functi
AR预测模型的Matlab实现时间序列模型建模流程图#mermaid-svg-UDl3OGnf5kI0MUWB{font-family:"trebuchetms",verdana,arial,sans-serif;font-size:16px;fill:#333;}#mermaid-svg-UDl3OGnf5kI0MUWB.error-icon{fill:#552222;}#mermaid-svg-UDl3OGnf5kI0MUWB.error-text{fill:#552222;stroke:#552222;}#mermaid-svg-UDl3OGnf5kI0MUWB.edge-thickne
data2=pd.DataFrame(data1['kwh'])data2kwhdate2012-04-1214:56:501.2564002012-04-1215:11:551.4307502012-04-1215:27:011.3699102012-04-1215:42:061.3593502012-04-1215:57:101.3056802012-04-1216:12:101.2877502012-04-1216:27:141.2459702012-04-1216:42:191.2822802012-04-1216:57:241.3657102012-04-1217:12:28
我正在使用MNIST教程中的代码:feature_columns=[tf.contrib.layers.real_valued_column("",dimension=4)]classifier=tf.contrib.learn.DNNClassifier(feature_columns=feature_columns,hidden_units=[10,20,10],n_classes=2,model_dir="/tmp/iris_model")classifier.fit(x=np.array(train,dtype='float32'),y=np.array(y_tr,dtype=
我使用Python的Scikit-learn库编写了一个简单的线性回归和决策树分类器代码来预测结果。它运行良好。我的问题是，有没有一种方法可以反向执行此操作，以根据推算结果(准确度最高的参数)预测参数值的最佳组合。或者我可以这样问，是否有分类、回归或其他类型的算法(决策树、SVM、KNN、逻辑回归、线性回归、多项式回归...)可以基于一个结果预测多个结果(或更多)参数？我尝试通过放置多变量结果来做到这一点，但它显示错误:ValueError:Expected2Darray,got1Darrayinstead:array=[101905182268646624465].Reshapeyo
我有一个包含5年时间序列的.csv文件，具有小时分辨率(商品价格)。根据历史数据，我想创建第6年的价格预测。我在www上阅读了几篇关于此类程序的文章，我的代码基本上基于那里发布的代码，因为我对Python(尤其是statsmodels)和统计的知识最多是有限的。那些是链接，对于那些感兴趣的人:http://www.seanabu.com/2016/03/22/time-series-seasonal-ARIMA-model-in-python/http://www.johnwittenauer.net/a-simple-time-series-analysis-of-the-sp-50
我想学习机器学习，偶然发现了youtubesiraj和他的Udacity视频，想尝试学习一些东西。他的引用视频:https://www.youtube.com/watch?v=vOppzHpvTiQ&index=1&list=PL2-dafEMk2A7YdKv4XfKpfbTH5z6rEEj3在他的视频中，他导入并读取了一个txt文件，但是当我尝试重新创建txt文件时，它无法正确读取。相反，我尝试使用相同的数据创建一个pandas数据框并对其执行线性回归/预测，但随后出现以下错误。发现样本数量不一致的输入变量:[1,16]和一些关于传递一维数组的内容，我需要reshape它们。然后当我
