lstm做时间序列预测时间序列长度应该怎么设置？

2023-04-06

LSTM（Long Short-Term Memory）是一种常用于时间序列预测的神经网络模型。在使用LSTM进行时间序列预测时，要考虑到输入序列和输出序列的长度问题。因为LSTM是一种逐步处理序列数据的模型，输入序列的长度会直接影 ...

在神经网络中，先进行BatchNorm还是先运行激活函数？

2023-04-03

在神经网络中，BatchNorm（批归一化）和激活函数是两个关键的组成部分，对于它们的顺序，存在不同的观点和实践。本文将从理论和实践两方面探讨这个问题，并提出一个综合考虑的解决方案。 理论分析 BatchNorm ...

用了更多特征，为什么xgboost效果反而变差了？

2023-04-03

XGBoost是一种流行的算法，常用于解决回归问题和分类问题。它通过集成多个决策树来提高模型的精度和泛化能力。尽管有时候添加更多的特征可能会改善模型的性能，但有时候它可能会导致模型的性能反而变差。在本文中 ...

为什么CNN中的注意力机制都是加在提取特征的神经网络中？

2023-04-03

在深度学习中，卷积神经网络（Convolutional Neural Network，CNN）是一种可以自动从原始数据中学习特征的强大工具。然而，在某些情况下，我们需要更加准确地捕获输入数据中的关键信息，以便更好地完成任务，比如 ...

为什么训练好的lstm模型每次输出的结果不一样？

2023-04-03

LSTM（Long Short-Term Memory）模型是一种特殊的循环神经网络（Recurrent Neural Network，RNN），其能够处理序列数据并在某种程度上解决梯度消失和梯度爆炸问题。训练好的LSTM模型在使用时，每次输出的结果可能 ...

神经网络loss值很小，但实际预测结果差很大，有什么原因？

2023-04-03

神经网络是一种模拟人类神经系统运作的计算模型，可以完成很多复杂的任务，如图像识别、语音识别和自然语言处理等。在训练神经网络时，最重要的指标是损失函数（loss function），用于衡量模型预测结果与真实值之 ...

如何限制神经网络输出值的范围？

2023-03-31

神经网络（Neural Network）是一种强大的机器学习模型，它可以对各种类型的数据进行建模和预测。在许多应用程序中，我们需要将神经网络输出值限制在特定范围内，例如0到1之间或-1到1之间。这篇文章将介绍几种限制 ...

如何确定神经网络的最佳层数与神经元个数？

2023-03-31

神经网络的层数和神经元个数是决定其性能和复杂度的重要参数。然而，确定最佳的层数和神经元个数并非易事。在本文中，我们将介绍一些常用的方法来确定神经网络的最佳层数和神经元个数。 神经网络层数的确定 ...

数据回归预测更适合用哪种神经网络模型？

2023-03-31

数据回归预测是指利用历史数据来预测未来数值的变化趋势。在现代科技时代，数据已经成为一种非常宝贵的资源。人们通过对大量数据的分析和处理，可以有效地预测未来趋势，并做出正确的决策。神经网络作为一种强大的 ...

tensorflow_datasets 如何load本地的数据集？

2025-03-26

TensorFlow Datasets（TFDS）是一个用于下载、管理和预处理机器学习数据集的库。它提供了易于使用的API，允许用户从现有集合中选择并下载各种数据集。然而，在一些情况下，用户可能需要使用本地数据集进行模型训练 ...

数据分析师要学习哪些技能

2023-03-31

数据分析师作为数据分析领域的权威专家，在今天的企业存在着很重要的作用。为了更有效地应对当今数据分析领域中出现的各种挑战，数据分析师需要不断学习和提高自己的技能，以便能够更好地为企业和社会提供数据分析 ...

数据分析师所需技能有哪些

2023-03-30

随着数据科学的不断发展，数据分析师这一角色也变得越来越重要。作为数据分析领域的专业人士，数据分析师需要具备广泛的知识和技能，以便能够有效地分析和挖掘数据中的价值。本文将从数据分析师所需的技能方面 ...

训练神经网络时，训练集loss下降，但是验证集loss一直不下降，这怎么解决呢？

2023-03-30

在机器学习中，训练神经网络是一个非常重要的任务。通常，我们会将数据集分成训练集和验证集，用于训练和测试我们的模型。在训练神经网络时，我们希望看到训练集的损失值（loss）不断下降，这表明随着时间的推移， ...

xgboost中的min_child_weight是什么意思?

2023-03-28

在介绍XGBoost中的min_child_weight之前，先简要介绍一下XGBoost。 XGBoost是一种广泛使用的机器学习算法，被用于各种数据科学任务，例如分类、回归等。它是“Extreme Gradient Boosting”的缩写，是一种决策树 ...

LSTM模型后增加Dense（全连接）层的目的是什么？

2023-03-28

LSTM模型是一种用于处理时序数据的深度学习模型，它能够有效地捕捉时间上的依赖关系。然而，在一些应用场景中，单纯使用LSTM模型可能无法达到预期的效果，这时候可以考虑在LSTM模型后增加Dense（全连接）层来进一 ...

docker中遇到unauthorized authentication required问题？

2023-03-22

在使用Docker时，有时候会遇到“unauthorized authentication required”（需要授权认证）的问题。这通常发生在你尝试从一个镜像仓库中拉取或推送镜像时，但是你没有提供正确的认证凭据。 该错误信息表示，Dock ...

pytorch如何设置batch-size和num_workers，避免超显存, 并提高实验速度？

2023-03-22

PyTorch 是一个广泛使用的深度学习框架，在使用过程中，设置 Batch Size 和 Num Workers 是非常重要的。Batch Size 与 Num Workers 的设置关系到 GPU 内存的使用和训练速度。 在 PyTorch 中，通过 DataLoader ...

如何用 SPSS 进行验证性因子分析？

2023-03-15

SPSS是一种常用的统计软件，可以用来进行验证性因子分析。下面将为您介绍如何在SPSS中实现这个过程。 步骤1：准备数据 在进行验证性因子分析之前，需要对数据进行预处理。首先，需要确保数据集中没有缺失值 ...

spss中因子分析的总方差解释和碎石图说明了什么？

2023-03-15

SPSS是一种常用的统计分析软件，因子分析是其中一个常用的方法之一。在进行因子分析时，总方差解释和碎石图都是非常重要的概念。 总方差解释是指因子解释的数据变异程度，通常使用特征值来表示。特征值越大，说 ...

CDA LEVEL 1 考试，知识点《机器学习基本概念》

2024-10-04

机器学习研究如何让计算机不需要明确的程序也能具备学习能力。(—— Arthur Samuel,1959) 二、模型构建流程 既然我们机器学习是借助数学模型理解数学，那么最重要的原材料就是数据了。获取数据 ...