为以后项目准备，在此写一下文本分类预测模型的完整流程，使用的多项式朴素贝叶斯算法进行预测，在其他人项目中看到使用前馈神经网络进行预测（本人目前没有使用过深度学习进行文本分类，不知道效果怎么样） 目前有2个问题未解决 模型建立完，怎样预测一个新的文本文件（词频向量化无法处理）？ 解决方案 ...

一、选题背景： 二、数据说明： 三、实施过程及代码： #添加薪资均值 薪 ...

问题重述 通过研究，发现影响某市目前及未来地方财源的因素。结合文中目标：（1）选择模型，找出影响财政收入的关键因素；（2）基于关键因素，选择预测方法、模型预测未来收入。 具体来讲 本文分析了地方财政收入、增值税收入、营业税收入、企业所得税收入、个人所得税收入的影响因素并对未来两年采用灰色预测 ...

灰色理论 通过对原始数据的处理挖掘系统变动规律，建立相应微分方程，从而预测事物未来发展状况。 优点：对于不确定因素的复杂系统预测效果较好，且所需样本数据较小； 缺点：基于指数率的预测没有考虑系统的随机性，中长期预测精度较差。 灰色预测模型 在多种因素共同影响且内部因素难以全部 ...

组合预测模型---基于R语言的模型组合 组合预测模型的普遍形式为各个单项预测模型的加权平均， 因此组合预测模型的重点在于加权系数的确定。如果对各个单项预测模型的加权系数赋值合理， 那么整个组合预测模型的预测精度也会相应提高。目前常用的方法有算术平均法、 最优权数法、 方差倒数法等方差倒数法 ...

灰色预测模型 主要特点是模型使用的不是原始数据序列，而是生成的数据序列，核心体系为灰色模型（GM），即对原始数据作做累加生成（累减生成，加权邻值生成）得到近似指数规律再进行建模。 优点：不需要很多数据；将无规律原始数据进行生成得到规律性较强的生成序列。 缺点：只适用于中短期预测，只适合指数 ...

参见原书1.5节 构建预测模型的一般流程 问题的日常语言表述->问题的数学语言重述重述问题、提取特征、训练算法、评估算法 熟悉不同算法的输入数据结构：1.提取或组合预测所需的特征2.设定训练目标3.训练模型4.评估模型在训练数据上的性能表现 机器学习：开发一个可以实际部署的模型的全部 ...

目录 程序简介 程序/数据集下载 代码分析 程序简介 利用灰色预测GM11模型预测股票收盘价，由于灰色预测模型适合短期预测和小样本，所以程序输入数据为5个，输出为1个，进行动态建模 程序输入：原序列、需要往后预测的个数 程序输出：预测值、模型结构(后验差 ...