《表1 预处理归一化之后的数据集》
提示：宽带有限、当前游客访问压缩模式
本文中主要使用RMSE作为LSTM模型的评价指标，计算训练集测试集和预测集的误差损失（loss)，loss值越低说明模型拟合效果越好。
| 图表编号 | XD00122398800 严禁用于非法目的 |
|---|---|
| 绘制时间 | 2020.01.15 |
| 作者 | 黄子建、刘媛华 |
| 绘制单位 | 上海理工大学管理学院、上海理工大学管理学院 |
| 更多格式 | 高清、无水印（增值服务） |
相关图表
- 《表1 归一化处理后的故障监测数据》2020.10.01
- 《表1 0 不同算法在COIL20数据集上的归一化互信息》2020.09.05
- 《表1 归一化数据集实验结果》2020.10.01
- 《表3 在单视图数据集上的归一化互信息（NMI)》2020.11.01
- 《表2 不同数据集上的聚类归一化互信息对比》2021.03.01
- 《表1 0 归一化之后的新指标数据》2021.01.28
- 《表7 归一化处理后的数据》2020.12.01
- 《表2 原始数据归一化：基于偏序集的高校图书馆服务质量评价模型研究》2020.06.15
- 《表6 不同算法在SRBCT数据集上的归一化互信息》2020.06.01
- 《表7 不同算法在JAFFE数据集上的归一化互信息》2020.06.01
- 《表8 不同算法在ORL数据集上的归一化互信息》2020.06.01
- 《表4：森林火灾数据集归一化数据表》2020.04.01
- 《表3 归一化之后图像的各类特征》2020.01.01
- 《表2 经过归一化处理之后的数据》2019.10.16
- 《表2.3归一化预处理后的数据》2019.09.25
- 《表3 三个数据集上的归一化互信息熵》2019.01.30
- 《表3 经归一化处理后的样本集》2019.02.25
- 《表1 归一化后的训练数据集类别和样本数》2018.06.15
- 《表5 归一化和未归一化在不同人数据集上预测结果比较》2018.04.01
- 《表6 归一化和未归一化在不同手机数据集上预测结果比较》2018.04.01