项目背景：运用回归模型进行房价预测。影响房价的因素有很多，在本题的数据集中有79个变量几乎描述了爱荷华州艾姆斯（Ames，lowa）住宅的方方面面，要求预测最终的房价。 数据介绍：使用BartdeCock于2011年收集 [DeCock,2011]， 涵盖了 2006−2010 年期间亚利桑那州埃姆斯市的房价。 技术栈： 特征工程（Creative feature engineering） 回归模型（Advanced regression techniques like random forest and gradient boosting） 常规模型融合：多模型平均融合、 高阶模型融合方法：bagging、boosting 目标： 预测出每间房屋的价格，对于测试集中的每一个ld，给出变量SalePrice相应的值。 算法通过计算平均预测误差来衡量回归模型的优劣。平均预测误差越小，说明回归模型越好。

母线负荷预测对于电网安全稳定调度具有重要意义，但母线负荷随机波动性较强，其负荷类型因供电区域的差异而不同。为此，提出一种基于极限梯度提升(XGBoost)与Stacking模型融合的短期母线负荷预测方法。基于XGBoost建立多个母线负荷预测元模型，组合构成Stacking模型融合的元模型层，连接一个XGBoost模型对元模型进行融合，整体构成综合预测系统，并采用粒子群优化算法优化系统参数。通过对具有不同负荷属性的220 kV母线进行实例分析，验证了所提方法的有效性与适用性。

细粒度分析学科领域热点主题发展脉络并对利用机器学习算法对未来发展趋势进行准确预测研究。防法/过程」提出一种基于机器学习算法的研究热点趋势预测方法与分析框架，以基因工程领域为例利用主题概率模型识别WOS核心集中论文摘要数据研究热点主题并进行主题演化关联构建，然后选取BP神经网络、支持向量机及LSTM模型等3种典型机器学习算法进行预测分析，最后利用RE指标和精准度指标评价机器学习算法预测效果并对基因工程领域在医药卫生、农业食品等方面研究趋势进行分析。实验表明基于LSTM模型对热点主题未来发展趋势预测准确度最高，支持向量机预测效果次之，BP神经网络预测效果较差且预测稳定性不足，同时结合专家咨询和文献调研表明本文方法可快速识别基因领域研究主题及发展趋势，可为我国学科领域大势研判和架构调整提供决策支持和参考。

有效识别图像或视频中人物的不同群体, 是进行图像智能分析的重要环节, 归根结底是研究如何获取图像中的“有效特征”. 本文以卷积神经网络模型为基础模型, 提出多模型融合卷积神经网络的方法, 利用ImageNet训练得到的模型参与本文神经网络模型的权值初始化, 在有效节省时间和计算资源成本的前提下获取更多有效的特征. 实验结果证明, 本模型对于自然场景中的个体分类中成年男性、成年女性、儿童识别准确率可以保持在85%左右, 提高了人物群体分类的准确度和可靠度.

新网银行的统计建模比赛，使用xgboost +lr模型融合，先用xgboost提取特征，再使用lr分类。

针对暗通道先验在天空区域的失效问题,提出了一种基于亮度模型融合的改进暗通道先验图像去雾算法。首先通过Canny算子分割得到天空区域与非天空区域;其次,利用亮度模拟景深,重构亮度透射率,并通过与暗通道透射率的融合构成天空区域透射率,最后的透射率图经由快速引导滤波进行精细化处理;大气光值选择抗干扰能力更强的天空区域中像素强度值前0.1%的像素中值;最后,经由大气散射模型恢复出无雾图像。实验结果表明,该算法针对含雾图像能够有效地恢复出图像的细节并抑制光晕现象,明亮度适宜,颜色自然。

主要介绍了使用keras实现densenet和Xception的模型融合，具有很好的参考价值，希望对大家有所帮助。一起跟随小编过来看看吧

我正在参加天池上的一个竞赛，刚开始用的是DenseNet121但是效果没有达到预期，因此开始尝试使用模型融合，将Desenet和Xception融合起来共同提取特征。 代码如下： def Multimodel(cnn_weights_path=None,all_weights_path=None,class_num=5,cnn_no_vary=False): ''' 获取densent121,xinception并联的网络 此处的cnn_weights_path是个列表是densenet和xception的卷积部分的权值 ''' input_layer=Input(shape=(2

多卷积神经网络模型融合的皮肤病识别方法.pdf

ROAD_MODEL_FUSION 用于AD / ADAS功能的道路模型融合 0.简介：- 我们在自驾车前安装了一系列摄像头传感器，用于ADAS / AD应用。该项目的目标是估算包括Ego Lane几何图形和Road Grid在内的道路模型 图1 ：（输入）测量值：自我通道边界相机的检测以类波峰参数的形式出现 1.估算输出： 1.1道路模型（自我车道边界线融合+道路几何+道路网格）：- 2.高级设计： 2.1到线迹关联的线测量以进行自我车道边界估计：- 2.2自我通道中线估计：- 2.3道路模型计算： 3.高级融合架构： 4.道路网格参数化：