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《Python 实现PSO-LSTM(粒子群优化长短期记忆神经网络)时间序列预测》
modfl.fit(X_titsin_fold, y_titsin_fold, fpocht=50, bstch_tizf=32, vslidstion_dsts=(X_vsl_fold, y_vsl_fold)) # 在每一折数据上训练模型。modfl.fit(X_titsin_fold, y_titsin_fold, fpocht=50, bstch_tizf=32, vslidstion_dsts=(X_vsl_fold, y_vsl_fold)) # 在每一折数据上训练模型。
——来自博客 https://blog.csdn.net/xiaoxingkongyuxi/article/details/145656715
该项目挑战主要有哪些(多选)
0 人已经参与 已结束
特征提取的复杂性
0人
依赖建模中的长短期权衡
0人
不确定性建模
0人
模型超参数优化的复杂性
0人
模型的泛化能力与过拟合问题
0人
实时性与大规模数据处理的计算挑战
0人
实际应用场景中的数据质量问题
0人
数据的非线性和非平稳性
0人
多变量数据的复杂性
0人
其它补充
0人
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