原文链接：http: tecdat.cn p 对于此示例，我将对R中的时间序列进行建模。我将最后 个观察值保留为测试集，并将使用其余的观察值来拟合神经网络。当前有两种类型的神经网络可用，多层感知器 和极限学习机。 拟合 多层感知器 mlp.fit lt mlp y.in plot mlp.fit print mlp.fit 这是使MLP网络适合时间序列的基本命令。这将尝试自动指定自回归输入和时间序 ...
2020-09-24 16:57 0 526 推荐指数：
原文链接：http://tecdat.cn/?p=15850 在本部分中，您将发现如何使用标准深度学习模型（包括多层感知器（MLP），卷积神经网络（CNN）和递归神经网络（RNN））开发，评估和做出预测。 开发多层感知器模型 多层感知器模型（简称MLP）是标准的全连接神经网络 ...
本文我们使用4个时间序列模型对每周的温度序列建模。第一个是通过auto.arima获得的，然后两个是SARIMA模型，最后一个是Buys-Ballot方法。 我们使用以下数据 k=620n=nrow(elec)futu=(k+1):ny=electricite$Load[1:k]plot(y ...
原文链接：http://tecdat.cn/?p=24057 原文出处：拓端数据部落公众号 1.概要 本文的目标是使用各种预测模型预测Google的未来股价，然后分析各种模型。Google股票数据集是使用R中的Quantmod软件包从Yahoo Finance获得的。 2.简介 预测 ...
原文链接 ：http://tecdat.cn/?p=19542 时间序列预测问题是预测建模问题中的一种困难类型。 与回归预测建模不同，时间序列还增加了输入变量之间序列依赖的复杂性。 用于处理序列依赖性的强大神经网络称为 递归神经网络。长短期记忆网络 ...
原文链接：http://tecdat.cn/?p=19936 在本教程中，您将学习如何在R中创建神经网络模型。 神经网络（或人工神经网络）具有通过样本进行学习的能力。人工神经网络是一种受生物神经元系统启发的信息处理模型。它由大量高度互连的处理元件（称为神经元）组成 ...
原文链接：http://tecdat.cn/?p=19077 导入 自组织映射 （SOM）是一种工具，通过生成二维表示来可视化高维数据中的模式，在高维结构中显示有意义的模式。通过以下方式使用给定的数据（或数据样本）对SOM进行“训练”： 定义了网格的大小。 网格中的每个单元 ...
广泛. 如此,我们要如何使用这门技术呢?下面我们来一起了解"多层感知器",即MLP算法,泛称为神经网络 ...
作者|Vivek Patel 编译|Flin 来源|towardsdatascience 除非你能学习到一些东西，否则不要重复造轮子。 强大的库已经存在了，如：TensorFlow，PyTorch，Keras等等。我将介绍在Python中创建多层感知器（MLP）神经网络的基本知识 ...
