1、基本介绍（1）概述：SVM是指支持向量机。其是一种分类方法。SVM在解决小样本、非线性及高维模式识别中表现出许多特有的优势，并能够推广应用到函数拟合等其他机器学习问题中。SVM包括SVC（支持向量机分类器）和SVR（支持向量机回归器）。该算法是建立在统计学习理论的VC维理论和结构风险最小化原理基础之上的，根据有限的样本信息在模型的复杂性（对特定样本的学习精度）和学习能力（无错误地识别任意样本的
最近翻Peter Harrington的《机器学习实战》，看到Logistic回归那一章有点小的疑问。作者在简单介绍Logistic回归的原理后，立即给出了梯度上升算法的code：从算法到代码跳跃的幅度有点大，作者本人也说了，这里略去了一个简单的数学推导。那么其实这个过程在Andrew Ng的机器学习公开课里也有讲到。现在回忆起来，大二看Andrew的视频的时候心里是有这么一个疙瘩（Andrew也
一般，线性回归问题是机器学习入门时必讲的一个问题，也是我们去认识神经网络的第一步，完成了Adrew Ng的课程之后，想着是用tensorflow对课程中的各个课程作业进行代码实现。毕竟python近期很流行，现在用的还比较生，所以有不对的地方，恳请大家指正。所有的神经网络程序都是分为四部来进行的，加载并整理数据，计算损耗并修改参数，判断是否满足条件，预测模型效果。加载并整理数据包括对原始数据进行加
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2024-10-23 07:12:37
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# 使用人工神经网络（ANN）进行回归分析的Python指南
在数据科学和机器学习的领域，人工神经网络（ANN）是一种非常流行的回归分析工具。对于刚入行的小白来说，了解如何使用Python实现ANN回归是一个重要的技能。本文将详细介绍这一过程，包括所需的步骤和示例代码。
## 整体流程
我们可以将使用ANN进行回归分析的过程分成以下几个步骤：
| 步骤 | 描述
机器学习1 线性回归问题1.1 回归问题回归问题，用于研究数据集中的特征数据(自变量)与标签数据(因变量)之间的关系或趋势。回归问题的目标是找到拟合函数，能够将每一个特征数据映射到标签数据上。 与分类问题相比，回归问题的目标值是连续的。1.2 线性回归问题回归问题中，如果特征数据与标签数据之间呈线性关系，则这个回归问题称为线性回归(Linear Regression)问题。线性回归，就是寻找数据中
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2024-07-09 06:35:00
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# 使用PyTorch进行回归分析
## 引言
在机器学习领域中，回归分析是一种用于预测数值型目标变量的方法。PyTorch是一个基于Python的机器学习库，提供了很多用于构建神经网络的工具和函数。本文将指导你使用PyTorch库来构建一个用于回归分析的人工神经网络（ANN）模型。
## 整体流程
下面是完成这个任务的整体流程，我们将通过以下几个步骤来实现回归分析：
| 步骤 | 描述 |
原创
2023-08-18 15:39:45
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# 基于 PyTorch 的 ANN 回归模型训练指南
在本文中，我们将介绍如何使用 PyTorch 实现一个人工神经网络（ANN）的回归模型。我们将从头到尾带你了解整个流程，包括数据准备、模型构建、训练、评估和预测。
## 整体流程
下面是一个简单的流程图，展示了训练一个 ANN 回归模型的各个步骤：
```mermaid
flowchart TD
A[开始] --> B[数据准
# Python ANN代码实现
作为一名经验丰富的开发者，我将向你介绍如何实现Python中的ANN（人工神经网络）。下面是整个实现过程的步骤：
| 步骤 | 描述 |
|-----|------|
| 1 | 数据预处理 |
| 2 | 构建ANN模型 |
| 3 | 编译模型 |
| 4 | 训练模型 |
| 5 | 评估模型 |
|
原创
2023-07-14 04:59:17
426阅读
线性回归是监督学习中的典型问题，分为学习和预测两个过程。线性回归所反映的是从特征空间到输出空间的一种映射，即一个具体的输入（也叫实例）x和输出y之间存在的某种函数关系，x叫自变量，y叫因变量。而线性回归模型是对已知数据及其标签进行训练得到的一个函数（也说从特征空间到输出空间的映射集合），它不仅能对已知数据有很好的拟合效果，而且能够很好的对未知数据进行预测。 假设有一个简单的训练数据集 T=
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2023-10-03 12:06:46
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用Pytorch实现逻辑回归Logistic Regression 从线性回归 → 逻辑回归 1、分类问题计算属于每一类的概率用 Logistic Function 把实数空间映射到[0,1]的概率范围空间内 2、模型变化（线性回归 → 逻辑回归）2.1、模型结构变化 2.2、Loss Function的变化为了计算两个概率之间的差异
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2023-07-26 19:45:55
144阅读
# ANN预测Python代码实现指南
## 引言
人工神经网络（Artificial Neural Network，ANN）是一种模拟人脑神经元工作原理的算法，用于解决各种问题，如分类、回归和预测。本文将指导刚入行的小白如何使用Python实现ANN进行预测。
## 流程图
```mermaid
flowchart TD
A[收集和准备数据] --> B[构建神经网络模型]
原创
2023-08-31 09:57:46
750阅读
本文介绍基于MATLAB实现人工神经网络（ANN）回归的详细代码与操作~
本文介绍基于MATLAB实现人工神经网络（ANN）回归的详细代码与操作。目录1 分解代码1.1 循环准备1.2 神经网络构建1.3 数据处理1.4 模型训练参数配置1.5 神经网络实现1.6 精度衡量1.7 保存模型2 完整代码 在之前的文章MATLAB实现随机森林（RF）回
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2023-07-21 10:37:03
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文章目录@[toc] 用神经网络解决回归问题代码分析构造伪数据定义一个神经网络类优化算法与目标函数反向传播，调整参数 用神经网络解决回归问题机器学习的问题分为两大类:回归问题分类问题对于输出值是连续型的，称为回归问题。 对于输出只是有限个离散值的，称为分类问题。今天看的视频教程中，是用神经网络来解决一个简单的回归问题。 直接上代码import torch
from torch.autograd i
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2024-04-09 08:16:26
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神经网络(也称人工神经网络，ANN)算法是80年代机器学习界非常流行的算法，不过在90年代中途衰落。现在，携着“深度学习”之势，神经网络重装归来，重新成为最强大的机器学习算法之一。 人工神经网络（Artificial Neural Network，缩写ANN），是一种模仿生物神经网络的结构和功能的数学模型或计算模型。神经网络由大量的人工神经元联结进行计算。其来源于生物，故吴老先先
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2023-11-29 12:22:42
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Python凭借其简洁的代码，赢得了许多开发者的喜爱。因此也就促使了更多开发者用Python开发新的模块，从而形成良性循环，Python可以凭借更加简短的代码实现许多有趣的操作。下面我们来看看，我们用不超过10行代码能实现些什么有趣的功能。一、生成二维码 二维码作为一种信息传递的工具，在当今社会发挥了重要作用。而生成一个二维码也非常简单，在Python中我们可以通过MyQR模块了生成二维码，而生成
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2023-07-05 14:19:39
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1.神经网络简介1.1什么是神经网络？人工神经网络（ANN）是一种信息处理范例，其灵感来自生物神经系统，如大脑，处理信息。这种范式的关键要素是信息处理系统的新颖结构。它由大量高度互连的处理元件（神经元）组成，它们协同工作以解决特定问题。人工神经网络就像人一样，通过实例学习。通过学习过程为特定应用配置ANN，例如模式识别或数据分类。在生物系统中学习涉及调整神经元之间存在的突触连接。人工神经网络也是如
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2024-01-29 08:27:30
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1.简介人工神经网络是模仿脑细胞结构和功能、脑神经结构以及思维处理问题等脑功能的信息处系统，它从模仿人脑智能的角度出发，探寻新的信息表示、存储和处理方式，这种神经网络依靠系统的复杂程度，通过调整内部大量节点之间相互连接的关系，从而达到处理信息的目的，它采用了与传统人工智能和信息处理技术完全不同的机理，克服了传统的基于逻辑符号的人工智能在处理直觉、非结有针对性化信息方面的缺陷，具有自适应、自组织和实
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2023-12-14 08:48:04
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在学习如何使用Python代码之前，首先需要了解Python的基本语法。Python是一种面向对象、解释性编程语言，它可以支持多种数据类型（如数字、字符串、列表、元组和字典）和操作符（如算术操作符、比较操作符和逻辑操作符）。
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2023-08-02 07:07:38
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✅作者简介：热爱科研的Matlab仿真开发者，修心和技术同步精进，matlab项目合作可私信。?个人主页：Matlab科研工作室?个人信条：格物致知。更多Matlab仿真内容点击?智能优化算法 神经网络预测 雷达通信 无线传感器
原创
2023-02-19 18:58:15
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前言大多数Python开发者至少都写过一个像工具、脚本、库或框架等对其他人也有用的工具。我写这篇文章的目的是让现有Python代码的开源过程尽可能清晰和无痛。我不是简单的指——“创建一个GitHub库，提交，在Reddit上发布，每天调用它”。在本文的结尾，你可以把现有的代码转换成一个能够鼓励他人使用和贡献的开源项目。
喜欢的话就转发在下方评论留下你的见解哦！
然而每一个项目都
