一、相关代码及训练好的模型 eveningglow/age-and-gender-classification: Age and Gender Classification using Convol ...
. 通过行为习惯对移动用户人口属性 年龄 性别 进行预测。 . 数据及包含 万用户数据,分成 组,同时提供了用户行为属性,如:手机品牌 型号 APP的类型等。 . 通过logloss评价 main.py ml tools.py pd tools.py ...
2018-09-16 11:43 0 1197 推荐指数:
一、相关代码及训练好的模型 eveningglow/age-and-gender-classification: Age and Gender Classification using Convol ...
简介 ARIMA: AutoRegressive Integrated Moving Average ARIMA是两个算法的结合:AR和MA。其公式如下: 是白噪声,均值为0, C是常数。 ...
作者|Nagesh Singh Chauhan 编译|Flin 来源|towardsdatascience 越来越多的应用程序与年龄和性别的自动分类相关,特别是自从社交平台和社交媒体兴起以来。尽管如此,现有的方法在真实图像上的性能仍然明显不足,特别是与最近报道的与人脸识别相关的任务在性能 ...
参考资料 深度学习之路(一):用LSTM网络做时间序列数据预测 https://www.jianshu.com/p/6b874e49b906 关于LSTM的输入和训练过程的理解 https://www.cnblogs.com/USTC-ZCC/p ...
用BP神经网络做数据预测有两种形式: 1.根据自身已有的数据预测未来的数据。 比如:根据2000-2012年已知GDP的值预测2013年GDP的值。 求解:用2000,2001,2002的值作为输入,2003作为输出;然后以此类推,2001,2002,2003作为输入,2004 ...
在时间序列中,我们需要基于该时间序列当前已有的数据来预测其在之后的走势,三次指数平滑(Triple/Three Order Exponential Smoothing,Holt-Winters)算法可以很好的进行时间序列的预测。 时间序列数据一般有以下几种特点:1.趋势(Trend) 2. ...
ML.net已经进到了1.5版本。作为Microsoft官方的机器学习模型,你不打算用用? 一、前言 ML.net可以让我们很容易地在各种应用场景中将机器学习加入到应用程序中。这是这个框架很重要的一点。 通过ML.net,我们可以使用手中的可用数据,进行预测 ...
我要先声明,这篇文章介绍到的内容虽说不是不能用,但玩乐成分居多,大家看看就好,不要太认真。 1. Microsoft Chart Controls 中的 FinancialFormula 在上一篇文章 使用 Math.Net 进行曲线拟合和数据预测 中,我介绍了如何使用 Math.Net ...