预测模型

简介 Apache Spark是一个开源、分布式、通用的分析引擎。多年来，它一直是大数据生态系统中对大型数据集进行批量和实时处理的主要工具。尽管对该平台的本地支持仅限于JVM语言集，但其他通常用于数据处理和分析的语言(如Python和R)已经加入了Spark的互操作层，以利用其功能。在2019年的Build大会上，微软发布了Spark.NET。Spark.NET提供了为Spark互操作层编写的绑定，允许您在.NET应用程序中使用诸如Spark SQL和Spark Streaming之类的组件。因为Spark.NET与.NET Standard 2.0兼容，可以运行Windows、Mac和Linux等操作系统。Spark.NET是Mobius项目的衍生版，该项目为Spark提供了.NET绑定。 这个示例从NYC Open Data门户获取餐馆违规数据集，并使用Spark.NET处理它。然后，处理后的数据被用来训练一个机器学习模型，该模型试图预测一个机构在检查后将获得的等级。该模型将使用一个开源、跨平台的机器学习框架ML.NET进行训练。最后，使用经过训练的模型来指定一个期望的等级，从而丰富当前不存在等级的数据。 这个示例的源代码可以在GitHub lqdev/RestaurantInspectionsSparkMLNET 中找到。 必备条件 这个项目是用Ubuntu 18.04构建的

用处 不易建立精确数学模型的对象 已成功应用于 化工，石油，冶金，机械等领域 advantage 鲁棒性强，效果好 MPC的三要素 4.1 预测模型 是一种显式地拟合被控对象特性的动态模型 有多种表示形式 根据历史信息和未来输入来预测未来输出 该预测模型的精度对MPC的性能具有直接影响。 4.2 滚动优化 4.3 反馈校正 DMC算法 适用于：渐近稳定的线性对象 若不是线性的，可在平衡点处线性化 若不是渐近稳定的，可先用PID使其稳定 来源： https://blog.csdn.net/weixin_43321489/article/details/102750162

手把手教你吧Python应用到实际开发 不再空谈悟法 想用 python做机器学习吗，是不是在为从哪开始挠头？ 这里我假定你是新手，这篇文章里咱们一起用 Python完成第一个机器学习项目。 我会手把手教你以下内容： 下载 python，numpy，SciPy之类软件并安装，这些是python里机器学习方面最有用的软件包。 加载一个数据集，通过统计摘要（ statistical summaries）和数据可视化来了解数据集的结构。 创建 6个机器学习模型，选择这里边最好的，然后介绍通过何种方法来确定选出来的模型预测时有稳定的准确率。 如果你是机器学习的初学者，并且你下定决心用 python作为开始机器学习的语言的话，这篇文章应该会比较适合你。 刚开始的时候， Python看起来有点吓人 Python是一种很流行，很强大的解释型语言。跟R不一样，对于研究，开发以及完成生产系统来说，python是一个完整的开发语言，一个完整的平台。 Python中也有许多可供选择的模块和库，对于上面说的研究，开发和完成生产系统提供了多种实现的路径。给人的感觉是python的前景势不可挡。 再次重申，用 Python学习机器学习的最好方法是完成一个完整的项目。 这样做强制你安装 Python，并且启动python的解释器（最少会这样）。 这样做能给你一个整体审视的机会，体验如何一步步完成一个小项目。

在机器学习用于产品的时候，我们经常会遇到跨平台的问题。比如我们用Python基于一系列的机器学习库训练了一个模型，但是有时候其他的产品和项目想把这个模型集成进去，但是这些产品很多只支持某些特定的生产环境比如Java，为了上一个机器学习模型去大动干戈修改环境配置很不划算，此时我们就可以考虑用预测模型标记语言(Predictive Model Markup Language,以下简称PMML)来实现跨平台的机器学习模型部署了。 1. PMML概述 　　　　PMML是数据挖掘的一种通用的规范，它用统一的XML格式来描述我们生成的机器学习模型。这样无论你的模型是sklearn,R还是Spark MLlib生成的，我们都可以将其转化为标准的XML格式来存储。当我们需要将这个PMML的模型用于部署的时候，可以使用目标环境的解析PMML模型的库来加载模型，并做预测。 　　　　可以看出，要使用PMML，需要两步的工作，第一块是将离线训练得到的模型转化为PMML模型文件，第二块是将PMML模型文件载入在线预测环境，进行预测。这两块都需要相关的库支持。 2. PMML模型的生成和加载相关类库 　　　　PMML模型的生成相关的库需要看我们使用的离线训练库。如果我们使用的是sklearn，那么可以使用sklearn2pmml这个python库来做模型文件的生成，这个库安装很简单，使用"pip

集成学习 基本概念 集成学习(Ensemble Learning)的 思想 是将若干个学习器(分类|回归)组合之后产生一个新的学习器， 如何产生“好而不同”的个体学习器，是集成学习研究的核心 ； 一般性用于集成的学习器都为 弱学习器 ，即学习器的预测精度不需要太高但是应该好于随机预测的结果； 集成学习 算法的成功 在于保证了弱分类器的多样性(Diversity)，即学习器之间具有 差异性 弱分类器间存在一定的差异性，会导致分类的边界不同，即会存在错误；但当多个弱分类器合并后，就可以得到更加合理的边界，能减少错误率，实现更好的效果； 对于数据集过大/过小，可以进行划分/有放回抽样的操作产生不同的数据子集，然后使用数据子集训练不同的学习器，最后合并成一个大的学习器 若数据划分边界过于复杂，使用线性模式很难描述，可以训练多个模型，后将模型进行合并； 对于多个异构的特征集的时候，很难进行融合，那么可以考虑每个数据集构建一个学习器模型，然后将多个模型融合 常见的集成算法有： Bagging Boosting Stacking 按照集成方式划分： 串行集成方法：通过串行的方法生成基础模型(如AdaBoost)；串行集成的 基本动机 是利用基础模型之间的依赖，给被错分的样本一个较大的权重来提升性能； 并行集成方法：并行的生成基础模型(若Random Forest)；并行集成的 基本动机

通过深度学习技术根据肽段序列预测其LC-MS/MS谱特征 解读人：梅占龙 质谱平台 文献名： Prediction of LC-MS/MS properties of peptides from sequence by deep learning 期刊名： Molecular & Cellular Proteomics 发表时间： 2019年9月 IF ： 4.828 作者： Shenheng Guan​ 1,2, *​ , Michael F. Moran​ 2,3 ​, and Bin Ma​ 1 单位： 1加拿大滑铁卢大学滑铁卢大学戴维·R·切里顿计算机科学学院，加拿大N2L 3G1 2儿童医院细胞生物学和SPARC生物中心, 安大略省多伦多市湾街686号, 加拿大，M5G 0A4 3多伦多大学分子遗传学系，安大略省多伦多市Bay Bay 686号，M5G 0A4，加拿大 一、 概述： 本文开发了根据肽段序列预测来三个关键LC-MS/MS特性的深度学习模型。 LC-MS/MS的特性指的是保留时间（iRT），MS1电荷分布以及HCD谱图的子离子强度分布。利用核心深度监督学习体系结构，双向长期短期记忆（LSTM）递归神经网络来构建这三个预测模型。本文提出并展示了两种个性化方案以对修饰进行分析。使用2 X 10 6 实验谱图对HCD碎裂谱图预测模型进行了训练

卡尔曼滤波主要分两个步骤，预测加校正。预测是基于上一时刻的状态对当前状态进行估计，校正是根据当前状态的观测与上一时刻的估计进行综合分析，估计出系统的最优状态值，然后下一时刻接着重复这个过程；卡尔曼不断的进行迭代，它不需要大量的粒子状态输入，只需要过程量，因此它的速度很快，非常适合线性系统的状态估计。 众所周知卡尔曼滤波在处理 IMU 传感器数据融合中作用巨大，但在实际实现起来并非那么容易；本文从 MPU6050 入手，分析卡尔曼滤波的使用。 本篇文章需要你在夜深人静的时候、先去冲一杯咖啡、准备一张纸、一支笔…… 卡尔曼滤波 从来没有坐下来认真的计算卡尔曼滤波的公式由来以及它背后更深层次的原理，为什么在处理加速度以及陀螺仪的数据融合中卡尔曼滤波就那么的有效。但是对于大多数人来说，可能更感兴趣的是如何正确的去使用它，卡尔曼滤波的那五个公式到底怎么使用。 开始之前需要你具备一定的矩阵乘法、矩阵变换等知识，大家都知道矩阵乘法的重要性，不夸张的说，不懂矩阵乘法根本做不了复杂的模型。当然本篇涉及到的矩阵乘法没那么复杂，如果忘记了请翻大学时的课本脑补，或参考以下网站: http://en.wikipedia.org/wiki/Matrix_multiplication#Matrix_product_.28two_matrices.29 http://www.mathwarehouse.com

手把手教你把 Python应用到实际开发 不再空谈语法学习 教程 想用python做机器学习吗，是不是在为从哪开始挠头？ 这里我假定你是新手，这篇文章里咱们一起用Python完成第一个机器学习项目。 我会手把手教你以下内容： 下载python，numpy，SciPy之类软件并安装，这些是python里机器学习方面最有用的软件包。 加载一个数据集，通过统计摘要（statistical summaries）和数据可视化来了解数据集的结构。 创建6个机器学习模型，选择这里边最好的，然后介绍通过何种方法来确定选出来的模型预测时有稳定的准确率。 如果你是机器学习的初学者，并且你下定决心用python作为开始机器学习的语言的话，这篇文章应该会比较适合你。 刚开始的时候，Python看起来有点吓人 Python是一种很流行，很强大的解释型语言。跟R不一样，对于研究，开发以及完成生产系统来说，python是一个完整的开发语言，一个完整的平台。 Python中也有许多可供选择的模块和库，对于上面说的研究，开发和完成生产系统提供了多种实现的路径。给人的感觉是python的前景势不可挡。 再次重申，用Python学习机器学习的最好方法是完成一个完整的项目。 这样做强制你安装Python，并且启动python的解释器（最少会这样）。 这样做能给你一个整体审视的机会，体验如何一步步完成一个小项目。

1、常见的集成学习框架 bagging，boosting、stacking （1）bagging 从训练集进行子抽样组成每个基模型所需要的子训练集，对所有基模型预测的结果进行综合产生最终的预测结果。 （2）boosting 训练过程为阶梯状，基模型按次序一一进行训练（实现上可以做到并行），基模型的训练集按照某种策略每次都进行一定的转化。对所有基模型预测的结果进行线性综合产生最终的预测结果。 （3）stacking 将训练好的所有基模型对训练基进行预测，第j个基模型对第i个训练样本的预测值将作为新的训练集中第i个样本的第j个特征值，最后基于新的训练集进行训练。同理，预测的过程也要先经过所有基模型的预测形成新的测试集，最后再对测试集进行预测。 2、偏差和方差 偏差（bias）描述的是预测值和真实值之间的差异，方差（variance）描述的是预测值作为随机变量的离散程度。 （1）方差越大的模型越容易过拟合。 （2）集成学习框架中的基模型是弱模型，通常来说弱模型是偏差高（在训练集上准确度低）方差小（防止过拟合能力强）的模型。但是并不是所有集成学习框架中的基模型都是弱模型。bagging和stacking中的基模型为强模型（偏差低方差高），boosting中的基模型为弱模型。 在bagging和boosting框架中，通过计算基模型的期望和方差，我们可以得到模型整体的期望和方差。为了简化模型

机器学习不仅仅是一种简单的算法，还可以将其放在其他任何地方以获得奇妙的结果。机器学习是一个从定义数据开始，最终获得一定准确率的模型的过程。在本节中，我们将学习这个过程。 1.1.1. 问题定义 机器学习的过程从定义一个商业问题开始。机器学习的需求是什么？这个任务真的需要高级的预测算法来解决吗？ 问题定义是非常重要的，它提供了更正式地思考解决方案的方向。它基本上处理两个问题。 A．问题是什么？ 这个问题涵盖了问题的定义，并使问题变得更加正式。假设我们想要确认图像中是否包含人。 现在定义这个任务，将其分为任务（T）、经验（E）和性能（P）。 任务（T）：根据图像中是否包含人对图像进行分类。 经验（E）：带有是否包含人的标签的图像。 性能（P）：错误率。在所有的分类图像中，错误预测的百分比是多少。错误率越低，准确率越高。 B．为什么这个问题需要解决方案？ 这个问题更侧重于商业方面，它包括解决问题的动机和益处。 假如你是一个研究者，希望解决某个问题并发表论文，使之成为他人解决问题的基准，这可能就是你的动机。 关于你的问题其他需要确定的是，在没有安全措施的情况下，夜间在银行的自动取款机上是否有人类活动（假设所要解决的问题与自动取款机的安全有关）。 还需要定义可以使用此解决方案的场景。这是一个通用型的解决方案，还是为特定任务（ATM传感器中的检测人员）所设计的呢？解决方案的失效日期是什么时候