基于LSTM长短期记忆网络的数据分类预测（Matlab完整程序和数据）
基于LSTM长短期记忆网络的数据分类预测（Matlab完整程序和数据）
基于LSTM长短期记忆网络的数据分类预测（Matlab完整程序和数据）
运行环境Matlab2018b及以上。
2023-01-03 11:26:14
725KB
基于ANFIS的时间序列预测（Matlab完整程序和数据）
基于ANFIS的时间序列预测（Matlab完整程序和数据）
2023-01-02 17:26:11
7KB
基于Python爬虫实现天气预报和数据可视化分析，应付数据分析大作业，内含Python原文件及所需库说明
2022-12-28 09:52:26
753KB
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MATLAB实现SSA-SVM麻雀算法优化支持向量机多特征分类预测（完整源码和数据）
数据为多特征分类数据，输入15个特征，分四类,程序乱码是由于版本不一致导致，可以用记事本打开复制到你的文件。
运行环境MATLAB2018b及以上。
2022-12-26 19:31:29
444KB
MATLAB实现GWO-SVM灰狼算法优化支持向量机多特征分类预测（完整源码和数据）
数据为多特征分类数据，输入15个特征，分四类,程序乱码是由于版本不一致导致，可以用记事本打开复制到你的文件。
运行环境MATLAB2018b及以上。
2022-12-26 19:31:08
416KB
MATLAB实现PSO-SVM粒子群算法优化支持向量机多特征分类预测（完整源码和数据）
数据为多特征分类数据，输入15个特征，分四类,程序乱码是由于版本不一致导致，可以用记事本打开复制到你的文件。
运行环境MATLAB2018b及以上。
2022-12-26 19:31:08
322KB
使用隐马尔可夫模型预测股市（Python完整源码和数据）
隐马尔可夫模型是一种非常有趣的随机过程，在机器学习领域未得到充分利用。 它们对于分析时间序列特别有用。 这与它们将现实世界过程发出的可观察输出转换为可预测和高效模型的能力相结合，使它们成为用于股票市场分析的可行候选者。 股票市场有几个有趣的特性，使建模变得非常重要，即波动性、时间依赖性和其他类似的复杂依赖性。 HMM 适合处理这些复杂情况，因为它们生成模型所需的唯一信息是一组观察结果（在本例中为历史股市数据）。
2022-12-23 16:26:47
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HTTPS简介
HTTPS其实是有两部分组成：HTTP + SSL / TLS，也就是在HTTP上又加了一层处理加密信息的模块。服务端和客户端的信息传输都会通过TLS进行加密，所以传输的数据都是加密后的数据。具体是如何进行加密，解密，验证的
2022-12-22 14:57:13
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MATLAB实现GWO-BiLSTM灰狼算法优化双向长短期记忆神经网络多输入单输出回归预测（完整源码和数据）
灰狼算法优化参数为初始学习率，隐藏层节点个数，正则化参数。
数据为多输入回归数据，输入6个特征，输出1个变量。
运行环境MATLAB2018b及以上,程序乱码是由于版本不一致导致，可以用记事本打开复制到你的文件。
2022-12-19 20:27:31
449KB
基于PSO-SVM粒子群优化支持向量机的数据分类预测（Matlab完整程序和数据）
输入多个特征，分四类。
基于PSO-SVM粒子群优化支持向量机的数据分类预测（Matlab完整程序和数据）
输入多个特征，分四类。
基于PSO-SVM粒子群优化支持向量机的数据分类预测（Matlab完整程序和数据）
输入多个特征，分四类。
2022-12-19 20:27:28
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