一、相關代碼及訓練好的模型 eveningglow/age-and-gender-classification: Age and Gender Classification using Convol ...
. 通過行為習慣對移動用戶人口屬性 年齡 性別 進行預測。 . 數據及包含 萬用戶數據,分成 組,同時提供了用戶行為屬性,如:手機品牌 型號 APP的類型等。 . 通過logloss評價 main.py ml tools.py pd tools.py ...
2018-09-16 11:43 0 1197 推薦指數:
一、相關代碼及訓練好的模型 eveningglow/age-and-gender-classification: Age and Gender Classification using Convol ...
簡介 ARIMA: AutoRegressive Integrated Moving Average ARIMA是兩個算法的結合:AR和MA。其公式如下: 是白噪聲,均值為0, C是常數。 ...
作者|Nagesh Singh Chauhan 編譯|Flin 來源|towardsdatascience 越來越多的應用程序與年齡和性別的自動分類相關,特別是自從社交平台和社交媒體興起以來。盡管如此,現有的方法在真實圖像上的性能仍然明顯不足,特別是與最近報道的與人臉識別相關的任務在性能 ...
參考資料 深度學習之路(一):用LSTM網絡做時間序列數據預測 https://www.jianshu.com/p/6b874e49b906 關於LSTM的輸入和訓練過程的理解 https://www.cnblogs.com/USTC-ZCC/p ...
用BP神經網絡做數據預測有兩種形式: 1.根據自身已有的數據預測未來的數據。 比如:根據2000-2012年已知GDP的值預測2013年GDP的值。 求解:用2000,2001,2002的值作為輸入,2003作為輸出;然后以此類推,2001,2002,2003作為輸入,2004 ...
在時間序列中,我們需要基於該時間序列當前已有的數據來預測其在之后的走勢,三次指數平滑(Triple/Three Order Exponential Smoothing,Holt-Winters)算法可以很好的進行時間序列的預測。 時間序列數據一般有以下幾種特點:1.趨勢(Trend) 2. ...
ML.net已經進到了1.5版本。作為Microsoft官方的機器學習模型,你不打算用用? 一、前言 ML.net可以讓我們很容易地在各種應用場景中將機器學習加入到應用程序中。這是這個框架很重要的一點。 通過ML.net,我們可以使用手中的可用數據,進行預測 ...
我要先聲明,這篇文章介紹到的內容雖說不是不能用,但玩樂成分居多,大家看看就好,不要太認真。 1. Microsoft Chart Controls 中的 FinancialFormula 在上一篇文章 使用 Math.Net 進行曲線擬合和數據預測 中,我介紹了如何使用 Math.Net ...