prediction

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    寻找具有多项式

    从下面的代码预测区间，我试图找到预测区间（95％）时“循环”是0.5和20： AdvRev = read.csv(url("http://www.stat.tamu.edu/~sheather/book/data_sets.php/AdRevenue.csv"), header=TRUE) y = AdvRev$AdRevenue x = AdvRev$Circulation xsquar
    r regression prediction logarithm 2017-02-04

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    如何绘制既有连续变量又有分类变量的二项式GLM预测

    我有一个R中的二项式GLM，其中有几个预测变量是连续的和分类的。 响应变量是“Presence”，它是二进制的（0/1）。 长度是一个连续变量，而其他所有的都是绝对的。 我想绘制最终模型中每个变量的预测，特别是对于“长度”，但我有困难。 我的数据如下： MyData<-structure(list(site = structure(c(3L, 1L, 3L, 2L, 1L, 4L, 3L, 4L
    r plot prediction glm 2017-02-12

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    TensorFlow - 如何使用训练好的模型预测不同的测试数据集？

    我是新的使用TensorFlow，我不知道如何分类与训练有素的模型的图片。我已经为我的训练和所有作品构建了火车，验证和测试数据集，但是我想要预测第二个测试数据集（称为test2）。我正在分类数字的图片。 我都试过，但它不工作： def train_and_predict(restore=False, test_set=None): """ Training of the mod
    python tensorflow classification deep-learning prediction 2017-02-13

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    Tensorflow中的Retrain模型

    我有一个使用Tensorflow的简单神经网络。 这里是会议： with tensorFlow.Session() as sess: sess.run(tensorFlow.global_variables_initializer()) for epoch in range(epochs): i = 0 epochLoss = 0 for _ in
    python machine-learning tensorflow prediction 2017-02-14

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    准确性/损失不会改变

    它可能是以前的帖子的重复，但这里是我的代码。 我的输入X是每个长度为10的字符序列，编码为1-26个数字，并添加随机噪声。输出是序列中的下一个字。 from keras.models import Sequential from keras.layers.core import Dense, Activation from keras.layers.recurrent import LSTM
    sequence keras prediction lstm 2017-02-17

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    基于诊断

    训练数据集寻找药物的机器学习算法： -------------------- Patient Age: 25 Patient Weight: 60 Diagnosis one: Fever Diagnosis two: Headache > Medicine: **Crocin** --------------------------------- Patie
    machine-learning classification prediction 2017-01-03

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    如何构建模型并在R代码中找到贝叶斯模型的测试版？

    我想构建一个Jags模型，并找到测试以及贝叶斯数据分析的先验。 我的模型有3个预测变量x1, x2, x3，结果是伯努利分布变量Y。 如何定义先验概率P(Y=1|X1), P(Y=1|X2), P(Y=1|X3)三个预测因素影响结果Y？ 我的数据基于矩阵nXr, n=1920 r=4 columnsX1, X2, X3 and Y。
    model prediction bayesian jags 2017-02-23

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    如何残差转换为原始值的Python statsmodels

    我可以用这种方式分解的时间序列数据 - from statsmodels.tsa.seasonal import seasonal_decompose decomposition = seasonal_decompose(ts) trend = decomposition.trend seasonal = decomposition.seasonal residual = decompo
    python machine-learning time-series prediction statsmodels 2017-01-05

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    在Tensorflow中使用InceptionV3进行预测

    我已经在我自己的数据集中训练了张量流中的InceptionV3模型。我有训练中的检查点文件和图形（.meta）。我正在使用这些文件来分类新图像的标签。到现在我有以下几点：从TFslim inception_v3代码 def inception_v3(inputs, dropout_keep_prob=0.8, num_classes=1000,
    python tensorflow classification prediction 2017-02-26

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    支持向量机 - R的代码 - 预测时间序列

    我试图预测，使用R代码的时间序列残差的残差。我的数据集有以下两列（我会放一个样品与第10行）： Observation Residuals 1 -0,087527458 2 -0,06907199 3 -0,066604145 4 -0,07796713 5 -0,081723932 6 -0,094046868 7 -0,101535816 8 -0,101884203 9 -
    r svm prediction 2017-01-14
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