以某地铁站系统的用户客流量数据为基础，补充研究当日包含的天气因素等数据，完成基于地铁出行平常日(不包含节假日)客流量数据的训练，实现对地铁站点的客流进行分析和预测。 通过 2019 年某地铁站的日客流量数据以及，每日天气因素的数据，进行相关数据处理之后，将数据分割 8:2 对应训练集及测试集，选择神经网络模型对训练集数据进行训练，并对测试集数据进行预测和可视化输出。 包含技术 本项目用到的主要技术包括： 数据科学：numpy，pandas 画图：matplotlib，seaborn 数据建模：sklearn 神经网络模型：LSTM

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乳腺癌数据集 Python 预测模型 乳腺癌数据集二分类预测 机器学习 深度学习 网格搜索+logistic逻辑回归+神经网络+SVM支持向量机+KNN 条形图折线图可视化 预测效果较好，拟合较为准确。 jupyter notebook numpy pandas matplotlib sklearn 数据分析 数据挖掘

经济预测 包含 Python 代码，用于从 Quandl 下载社会经济数据并使用它来预测各国的实际 GDP 增长率。

对输出交调频率进行分析，有助于正确进行无线通信设备的频率规划，从而设计环节避免大量可能的干扰，保证系统发挥应有的性能

Gcam（Grad-Cam） 此仓库的新版本位于 Gcam是一个易于使用的Pytorch库，它可以使模型预测更易于理解。 它允许使用多种方法（例如，反向引导传播，Grad-Cam，Guide Grad-Cam和Grad-Cam ++）生成注意力图。 您需要添加到项目中的只是一行代码： model = gcam . inject ( model , output_dir = "attention_maps" , save_maps = True ) 产品特点 适用于分类和细分数据/模型 处理2D和3D数据 支持引导反向传播，Grad-Cam，引导Grad-Cam和Grad-Cam ++ 给定地面真理面具的注意力图评估 自动图层选择选项 安装 从安装Pytorch 通过pip安装Gcam，方法如下： pip install gcam 文献资料 Gcam已提供完整文档，您可以在以下位置查看文档： 例子 ＃1分类（2D） ＃2细分（2D） ＃3细分（3D） 图片 引导反向传播 Grad-Cam 导引式Grad-Cam Grad-Cam ++ 用法 # Import g

【机器学习资源】房价预测（完整代码及注释+数据文件）

模型预测具有动态响应快速和电流跟踪精确等优点，广泛应用于功率变流器领域。采用模型预测电流控制策略，主要研究永磁同步电机的控制，解决传统PI控制器动态响应慢、有超调等问题。整个实验平台以 TMS320F28335为控制器．设计了永磁同步电机控制实验，分析了电动机电流环的稳态和动态响应以及转速的动态跟踪性能。实验验证了模型预测在永磁同步电机控制中的优越性能。

针对林火预测具有影响因素多、机制复杂、难以结构化等特点，设计并实现了一个基于贝叶斯网络的实用林火概率预测系统。该系统以气象、植被、地理、人类活动等数据作为输入，综合林火历史数据建立贝叶斯网络模型，并应用联合树算法进行概率推理，进而预测出林火发生概率。在某省实际林火历史数据上对系统进行了测试，比较了所设计系统与加拿大火险天气指标系统（FWI）的预测性能，验证了系统的可行性和实用性。

基于matlab建模，本模型是通过遗传算法优化BP神经网络进行预测，最后输出进化过程图、预测效果对比图、误差图和RMSE、MAE、MAPE、R2等评价指标。可以结合自己的数据集运行，需要修改的地方均备注了，适合新手入门，包括main.m、BpFunction.m、Objfun.m三个.m文件。 本文件代码是基于【每行一个样本，每列一个特征】，如果数据集以列为样本请注意转置！运行前需安装matlab遗传算法工具箱。