联邦GNN综述与经典算法介绍
联邦学习和GNN都是当前AI领域的研究热点。联邦学习的多个参与方可以在不泄露原始数据的情况下,安全合规地联合训练业务模型,目前已在诸多领域取得了较好的结果。GNN在应对非欧数据结构时通常有较好的表现,因为它不仅考虑节点本身的特征还考虑节点之间的链接关系及强度,在诸如:异常个体识别、链接预测、分子性质预测、地理拓扑图预测交通拥堵等领域均有不俗表现。
Wesley13 Wesley13
3年前
R数据分析及可视化的一个简单例子
需求分析葡萄牙某银行拟根据现有客户资料建立预测模型,以配合其数据库营销策略,营销方式为电话直销,销售产品为某金融产品(termdeposit),数据分析的目标为通过预测模型识别对该金融产品有较高购买意愿的用户群。数据形式:从数据库中导出的excel文件数据内容: bankclientdata:  1age(nume
Wesley13 Wesley13
3年前
Uber 业务预测系统实践
Forecastingisubiquitous如何利用预测来构建更好的产品和服务定量预测方法可分为:基于模型(modelbased)或因果关系,统计方法(statisticalmethods)和机器学习方法(machinelearningapproaches)Forecasti
Stella981 Stella981
3年前
LightGBM 算法原理
LightGBM的动机GBDT(GradientBoostingDecisionTree)是机器学习中一个长盛不衰的模型,其主要思想是利用弱分类器(决策树)迭代训练以得到最优模型,该模型具有训练效果好、不易过拟合等优点。GBDT在工业界应用广泛,通常被用于点击率预测,搜索排序等任务而GBDT在每一次迭代的时
“土木建筑巨头”遇上“数字基建排头兵”——天翼云赋能高校数智化转型提质增速!
SeisGPT是国际首个地震工程领域科学大模型,致力于解决建筑群地震响应的实时预测难题,拥有1.5B的模型参数量。SeisGPT能够基于建筑结构信息和地震动特征,直接预测建筑群中大量建筑结构的响应,有效解决了不同建筑间响应预测难以迁移的关键科学问题。
一种面向混合云平台基于LSTM预测模型的资源池配额方法。
基于用户的历史配额申请情况和实际资源使用情况组成数据集搭建LSTM时序预测模型。当前用户提出资源配额申请时,基于该用户的历史资源实际使用情况结合LSTM模型来预测该次配额申请的实际使用量来动态调整实际分配给用户的配额量从而减少资源滥用的可能性。
智多星V+TNY264278 智多星V+TNY264278
2个月前
深挖淘宝API数据,打造高效销售预测模型
通过淘宝API进行销售预测是一个复杂但非常有价值的过程。以下是一个基于淘宝API数据分析进行销售预测的具体步骤、方法、结论以及相关的建议和改进措施。一、分析步骤数据收集:使用淘宝开放平台提供的API接口,如商品搜索API、交易查询API等,收集商品的销售数
京东云开发者 京东云开发者
4星期前
大模型在软件测试中的应用论讨
作者:京东物流张媛1、大模型的概念大模型是指具有大规模参数和复杂计算结构的机器学习模型。这些模型通常由深度神经网络构建而成,拥有数十亿甚至数千亿个参数。大模型的设计目的是为了提高模型的表达能力和预测性能,能够处理更加复杂的任务和数据。大模型在各种领域都有广