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基于机器学习的收人预测研究
摘要:个人收入关系着居民幸福指数和国家经济发展水平,个人收入的分析与研究一直是人们关注的热点之一。现主要研究机器学习在个人收入预测方面的应用,涉及的机器学习模型主要包括KNN、SVM和随机森林。实验结果表明,在这三种模型中,随机森林模型的预测准确率最高。
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机器学习大佬开讲了，传统机器学习研究方向包括哪些?
以下内容中，小编将对机器学习的相关内容进行着重介绍和阐述，希望本文能帮您增进对机器学习的了解，和小编一起来看看吧。
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基于RF和深度学习的中长期用电量预测研究
摘要:针对中长期用电量受多源因素综合影响的特点,先给出了众多与用电量相关的协变量,然后运用随机森林)RF）方法对单一解释变量的重要性进行了数学估计,从中识别出重要变量,在此基础上构建了基于深度信念网络)DBN）的预测模型。结合算例详细介绍了该模型原理与建立过程,交叉验证显示,经RF变量选择后能够排除冗余特征、增益预测性能:同时DBN算法优于RF和支持向量机)SVM）等传统方法。
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基于多元协变量和随机森林算法的宁夏用电量预测
摘要:以2000一2010年宁夏用电量相关资料为基础,提取用电量的影响因子,并于Rstudio平台构建基于随机森林算法(RF）的预测模型,对2012一2017年用电量进行预测验证。结果表明,模型输出值与实际值相吻合,训练误差与预测平均误差分别为7.02亿kw·h、9.20亿kw·h,该算法模型有效。对比可知,RF模型的MAE、RMsE(9.20亿kw·h、10.57亿kw·h）小于RBF(13.24亿kw·h、14.04亿kw·h）和sVM(22.39亿kw·h、25.57亿kw·h）模型,基于RF的用电预测模型效果更优。另外,RF能够准确计算预测因子的重要性,这对于变量筛选具有重要意义。
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基于多元协变量和随机森林算法的宁夏用电量预测
摘要:以2000一2010年宁夏用电量相关资料为基础,提取用电量的影响因子,并于Rstudio平台构建基于随机森林算法(RF）的预测模型,对2012一2017年用电量进行预测验证。结果表明,模型输出值与实际值相吻合,训练误差与预测平均误差分别为7.02亿kw·h、9.20亿kw·h,该算法模型有效。对比可知,RF模型的MAE、RMSE(9.20亿kw·h、10.57亿kw·h）小于RBF(13.24亿kw·h、14.04亿kw·h）和SVM(22.39亿kw·h、25.57亿kw·h）模型,基于RF的用电预测模型效果更优。另外,RF能够准确计算预测因子的重要性,这对于变量筛选具有重要意义。
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解读决策树与随机森林模型的概念
决策树，是机器学习中一种非常常见的分类方法，也可以说是所有算法中最直观也最好理解的算法。 有人找我借钱（当然不太可能。。。），借还是不借？我会结合根据我自己有没有钱
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不可不知的机器学习之线性模型
本系列文章中，我想先介绍成功实施LTR背后的关键算法，从线性回归开始，逐步到梯度 boosTIng（不同种类的boosTIng算法一起）、RankSVM和随机森林等算法。 LT
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机器学习中有哪一些算法是经常用的
AI技术发展的三大支柱：“算法＋大数据＋计算能力”，算法是人工智能发展的核心关键之一，很多技术环节和系统功能的实现都依赖于算法的精准度，算法的优劣直接影响了人工智能的发展方向。那么我们当下感受到
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高手总结：各种机器学习算法之比较，评价太到位了
原文地址：http://www.csuldw.com/2016/02/26/2016-02-26-choosing-a-machine-learning-classifier/ 本文主要回顾下几个常用算法的适应场景及其优缺点！ 机器学习算法太多了，分类、回归、聚类、推荐、图像识别领域等等，要想找到一个合适算法真的不容易，所
