网络文本情感分析方法主要分为两大途径，无监督情感分析方法和有监督情感分析方法[2]。在2002年PANG等学者首次采用电影评论数据建立了使用机器学习的有监督情感分类方法。他分别使用了支持向量机(SVM)、朴素贝叶斯(NB)、最大熵(ME)分类器，二情感分类特征主要采用情感词频[3]。实验表明基于机器学习的有监督分类结果准确率要高于基于传统的无监督方法。文献[4]也提出了一种结合SVM和NB分类器的新模型（NBSVM），这种新的模型在多个数据集都取得了很好的分类效果。有监督网络评论情感分类方法是基于标注训练集语料来进行评论分类的，而标注的语料具有领域依赖性，因此有监督网络评论情感分类效果的好坏与文本领域有直接的关系。在一个领域标注的训练集训练的分类器很可能在另一个领域分类效果并不好。所以，有监督情感分类方法需要在不同领域标注大量不同的训练集，才能取得比较好的分类效果。但是，在众多领域都标注大量训练集是一项十分困难的事情，需要消耗大量的人力物力，已经成为有监督情感分类的瓶颈。

基于高斯过程回归(GPR)的数据回归预测，matlab代码，多变量输入模型。 评价指标包括:R2、MAE、MSE、RMSE和MAPE等，代码质量极高，方便学习和替换数据。

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2012年全球能源预测大赛电力负荷预测数据集，包括各类常用历史气象数据集，负载历史数据及预测

使用getdata.py下载数据，或者使用自己的数据源，将数据放在stock_daily目录下 使用data_preprocess.py预处理数据，生成pkl文件，放在pkl_handle目录下(可选) 调整train.py和init.py中的参数，先使用predict..py训练模型，生成模型文件，再使用predict.py进行预测，生成预测结果或测试比照图 本项目使用机器学习方法解决了股票市场预测的问题。项目采用开源股票数据中心的上证000001号，中国平安股票(编号SZ_000001)，使用更加适合进行长时间序列预测的LSTM(长短期记忆神经网络)进行训练，通过对训练集序列的训练，在测试集上预测开盘价，最终得到准确率为96%的LSTM股票预测模型，较为精准地实现解决了股票市场预测的问题

基于灰狼算法(GWO)优化门控循环单元(GWO-GRU)的时间序列预测。 优化参数为学习率，隐藏层节点个数，正则化参数，要求2020及以上版本。 评价指标包括:R2、MAE、MSE、RMSE和MAPE等，代码质量极高，方便学习和替换数据。

基于鲸鱼算法优化BP神经网络(WOA-BP)的时间序列预测，matlab代码。 模型评价指标包括:R2、MAE、MSE、RMSE和MAPE等，代码质量极高，方便学习和替换数据。

本文给大家带来是DLinear模型，DLinear是一种用于时间序列预测（TSF）的简单架构，DLinear的核心思想是将时间序列分解为趋势和剩余序列，并分别使用两个单层线性网络对这两个序列进行建模以进行预测(值得一提的是DLinear的出现是为了挑战Transformer在实现序列预测中有效性)。本文的讲解内容包括：模型原理、数据集介绍、参数讲解、模型训练和预测、结果可视化、训练个人数据集，讲解顺序如下->预测类型->这个模型我在写的过程中为了节省大家训练自己数据集，我基本上把大部分的参数都写好了。我看论文的内容大比分都是对比实验，因为DLinear的产生就是为了质疑Transformer所以他和各种Transformer的模型进行对比试验，因为本篇文章就是DLinear的实战案例，对比的部分我就不讲了，大家有兴趣可以看看论文内容在最上面我已经提供了链接。 到此本文已经全部讲解完成了，希望能够帮助到大家，在这里也给大家推荐一些我其它的博客的时间序列实战案例讲解，其中有数据分析的讲解就是我前面提到的如何设置参数的分析博客，最后希望大家订阅我的专栏，本专栏均分文章均分98，并且免费阅读。

车流量预测任务是一个回归任务，旨在根据区域历史的车流量情况来预测其未来某一段时间的车流量情况。使用的数据为纽约市出租车流量数据。输入为纽约市各区域的历史车流量时间序列，输出为对应各区域的未来车流量的预测值。 纽约出租车流量数据集，时间跨度为从2015年1月1日到2015年3月1日。数据处理成为网格流量数据，时间间隔设定为30分钟。后20天数据被划定为测试集，其余数据为训练集。数据格式：以训练集为例，其shape=(192010202) 代表有1920个时间段，1020个区域，2个特征分别为区域的入流量与出流量

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