基于空间感知图神经网络（GNN）和跨级分子轮廓预测（Python完整源码和数据） 基于空间感知图神经网络（GNN）和跨级分子轮廓预测（Python完整源码和数据） 基于空间感知图神经网络（GNN）和跨级分子轮廓预测（Python完整源码和数据）

1、代码包含resnet系列网络源码，如resnet18、resnet34、resnet50、resnet101等。 2、代码中已训练好的模型是基于resnet18，模型是cpu训练 3、使用的深度学习框架为pytorch，建议版本为1.7以上 4、资源附有训练使用的男女人脸图片数据集，已划分为训练集与验证集 5、训练模型较好，精度很高，不仅可以训练，还可以预测，预测结果以弹窗形式展示，演示效果好！ 【备注】该代码模型适合深度学习初学者入门、代码简单易懂，结构清晰，单个py文件调试也方便。有很好的借鉴学习价值！

（1）自回归（AR） （2）移动平均线 （3）自回归移动平均线 （4）自回归综合移动平均线（ARIMA） （5）季节性自回归综合移动平均线 (SARIMA) （6）具有外生回归量的季节性自回归综合移动平均线 (SARIMAX) （7）带有 ARIMA 误差的回归模型 （8）向量自回归（VAR） （9）GARCH 模型 （10）Glostan、Jagannathan 和 Runkle GARCH 模型

二手车价格预测 探索具有随机森林和正则化的二手车价格预测模型。 我使用R进行数据可视化，数据插补和模型选择。 涉及的主要软件包是Hmisc，ggplot2，randomForest和glmnet。 我们正在寻求使用随机Forst和正则化技术的特征选择和预测算法。 方法是随机森林，山脊，套索和弹性网回归。 事实证明，弹性模型可以大幅度减少维数，并保持良好的预测能力。

MATLAB实现随机森林RF、麻雀算法优化随机森林SSA-RF多输入单输出回归预测对比（完整源码和数据） 数据为多输入单输出回归预测数据，输入多个特征，输出一个响应变量,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。

基于CNN卷积神经网络的数据分类预测（Matlab完整程序和数据） 运行版本2018及以上 基于CNN卷积神经网络的数据分类预测（Matlab完整程序和数据） 运行版本2018及以上 基于CNN卷积神经网络的数据分类预测（Matlab完整程序和数据） 运行版本2018及以上

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