def sigmoid(inX): return 1.0/(1+exp(-inX)) '''标准bp算法每次更新都只针对单个样例，参数更新得很频繁sdataSet 训练数据集labels 训练数据集对应的标签标签采用one-hot编码(
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2024-02-09 11:39:39
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最近一个月项目好忙，终于挤出时间把这篇 BP 算法基本思想写完了，公式的推导放到下一篇讲吧。一、神经网络的代价函数神经网络可以看做是复杂逻辑回归的组合，因此与其类似，我们训练神经网络也要定义代价函数，之后再使用梯度下降法来最小化代价函数，以此来训练最优的权重矩阵。1.1 从逻辑回归出发我们从经典的逻辑回归代价函数引出，先来复习下：\[J(\theta) = \frac{1}{m}\sum\limi
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2023-09-14 13:39:07
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# 如何使用Python实现BP神经网络回归
## 简介
在机器学习领域，BP神经网络是一种经典的人工神经网络模型，可以用于回归问题。本文将介绍如何使用Python实现BP神经网络回归，帮助你入门这一技术。
## 流程概述
下面是实现BP神经网络回归的整个流程：
| 步骤 | 描述 |
|---|---|
| 1 | 数据预处理 |
| 2 | 构建神经网络模型 |
| 3 | 模型训练 |
原创
2024-01-06 09:07:30
212阅读
1.项目背景在人工神经网络的发展历史上，感知机(Multilayer Perceptron，MLP)网络曾对人工神经网络的发展发挥了极大的作用，也被认为是一种真正能够使用的人工神经网络模型，它的出现曾掀起了人们研究人工神经元网络的热潮。BP网络是在输入层与输出层之间增加若干层(一层或多层)神经元，这些神经元称为隐单元，它们与外界没有直接的联系，但其状态的改变，则能影响输入与输出之间的关系，每一层可
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2023-08-18 15:54:36
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MATLAB+神经网络30个案例分析，第24例，input_train是真实数据么？还是根据自身数值特点随机选取的？谷歌人工智能写作项目：神经网络伪原创matlab神经网络目前有什么具体的实际应用MATLAB中文论坛2010年出过一本书，北航出版社的，叫《MATLAB神经网络30个案例分析(豆瓣)》好文案。我觉得把它作为入门书挺好的，每一章配有视频和代码，可以依样画葫芦。刚刚顺手还看到了另一本书《
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2023-08-25 16:40:04
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BP神经网络综合评价法是一种交互式的评价方法，一种既能避免人为计取权重的不精确性, 又能避免相关系数求解的复杂性,还能对数量较大且指标更多的实例进行综合评价的方法,它可以根据用户期望的输出不断修改指标的权值，直到用户满意为止。因此，一般来说，人工神经网络评价方法得到的结果会更符合实际情况。 BP神经网络是一种典型的多层前向神经网络，由输入层、隐,层和输出层组成，层与层之间采用全部连接方式，同
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2023-07-17 12:22:10
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参数说明：batch参数用来指定mini-batch sgd优化器的样本批量大小，默认值为200(如样本数低于200，则为样本数)。max_iter用来指定神经网络的最大迭代次数，默认值为200。random_state用来指定随机种子，用来控制模型初始权重的随机性。如果给定特定值，重新跑模型的时候，可以得出同样的结果。tol参数用于指定优化器的忍耐度。当损失函数的值的变化
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2023-09-08 18:55:22
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1、逻辑回归 理解逻辑回归是理解BP神经网络的关键，逻辑回归相当于是BP神经网络的最后一层，也就是输出层（BP神经网络用于二分类问题）。下面给出逻辑回归的简单推导过程：公式中已经默认Z=WX+b，损失函数使用交叉熵损失函数修正：W导数中的X应该增加转置上面推导假设一次训练一个样本，如果训练多个样本，最后公式略有不同。由于求导、链式法则的应用都是Element-
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2023-07-04 17:40:07
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# BP神经网络回归预测Python
## 1. 简介
BP神经网络（Back Propagation Neural Network）是一种常用的人工神经网络模型，可以用于回归和分类问题。它的基本思想是通过反向传播算法来调整网络中的权重和偏置，从而实现预测或分类任务。
在本文中，我们将介绍如何使用Python实现一个简单的BP神经网络用于回归预测，以及如何应用该模型进行数据预测。
## 2
原创
2023-10-29 07:20:03
316阅读
# BP神经网络回归问题
## 1. 引言
BP神经网络（Backpropagation Neural Network）是一种常用的人工神经网络模型。它通过对输入数据的训练，能够学习到输入和输出之间的映射关系。在回归问题中，BP神经网络可以用于预测连续型数据的输出。
本文将介绍BP神经网络的原理及其在回归问题中的应用。我们将使用Python语言进行实现，并提供相应的代码示例。首先，我们将介绍
原创
2023-11-18 07:21:09
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PSO_BP回归预测Python实现
在现代的数据分析和机器学习中，回归预测是一项基础而重要的任务。通过回归模型，我们能够从数据中提取规律，以预测未来的数值。这篇文章将介绍粒子群优化 (PSO) 算法与反向传播 (BP) 神经网络的结合，创造一个高效的回归预测模型，我们将用 Python 实现这一过程。
> 在进行回归预测时，粒子群优化算法能够更好地找到最优解，而 BP 神经网络则通过不断的训
BP神经网络预测回归MATLAB代码（代码完整可直接用，注释详细，可供学习）一、前言代码获取：直接点击链接二、代码部分2.1 初始化2.2 读取数据2.3 设置训练集和测试集2.4 数据归一化2.5 求解最佳隐含层2.6 构建最佳隐含层的BP神经网络2.7 网络训练2.8 网络测试2.9 结果输出三、输出结果展示四、BP优化模型五、结语 一、前言BP神经网络预测回归MATLAB代码（代码完整可用
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2023-10-30 23:07:15
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# BP神经网络回归实现指南
## 引言
本文将教会你如何实现BP神经网络回归。首先，我们将介绍整个流程，并用表格展示每个步骤。然后，我们将逐步指导你完成每个步骤，并提供代码示例和注释。
## 整体流程
| 步骤 | 描述 |
| --- | --- |
| 1. 数据准备 | 收集并准备用于训练和测试的数据 |
| 2. 网络构建 | 构建BP神经网络模型 |
| 3. 模型训练 | 使用
原创
2023-09-04 06:06:37
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一、分类 有监督学习的两大应用之一，产生离散的结果。分类方法是一种对离散型随机变量建模或预测的监督学习算法。 从机器学习的观点，分类技术是一种有指导的学习，即每个训练样本的数据对象已经有类标识，通过学习可以形成表达数据对象与类标识间对应的知识。 要构造分类器，需要有一个训练样本数据集作为输入。训练集由一组数据库记录或元组构成，每个元组是一个由有关字段(又称属性或特征)值组成的特征向量，此 外，训练
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2024-09-09 10:16:27
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本文重点介绍如何使用深度LSTM神经网络架构来提供使用Keras和Tensorflow的多维时间序列预测 - 特别是在股票市场数据集上，以提供股票价格的动量指标。 此框架的代码可以在以下 GitHub 存储库中找到（它假定 python 版本 3.5.x 和需求.txt文件中的需求版本。偏离这些版本可能会导致错误）：https://github.com/jaungiers/LSTM-Neural-
通过回归分析预测连续变量from IPython.display import Image
%matplotlib inline1.介绍线性回归线性回归的目标是：对一个或者多个特征与连续型的目标变量之间的关系进行建模。1.1简单线性回归对于单个的特征，单变量线性回归表示如下：其中，代表的是轴截距，代表特征的权重系数。目标就是：学习线性方程的权重，从而描述特征变量与目标变量之间的关系，然后利用这些权
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2024-05-11 17:18:42
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刚开始接触神经网络一般都是从分类应用开始看的，最典型的就是基于手写数字的识别，这也是绝大部分教程以及书籍上的例子，那么如何应用神经网络进行回归分析呢？这是我最初接触神经网络的一个很大的疑惑，随着后来的深入理解有了一些自己的体会。假设把你要解决的问题当作一个求解已知方程组的过程，应用神经网络去解决这个问题，只不过就是把目前已知的方程组变为了需要用训练集去拟合的神经网络模型。所以这就要求你先明确三点：
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2023-10-25 23:41:36
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哈喽！小伙伴们，接着上篇回归预测之支持向量机回归预测，今天给大家带来MATLAB实现bp神经网络回归预测，本文主要是陈述BP神经网络实现过程，不在对原理进行讲解啦。需要代码的小伙伴可以私聊我！无偿。接下来进入正题啦！ bp神经网络回归预测实现主要还是
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2023-10-25 23:41:11
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BP神经网络算法提供了一种普遍并且实用的方法从样例中学习值为实数、离散值或者向量的函数，这里就简单介绍一下如何用MATLAB编程实现该算法。具体步骤 这里以一个普遍实用的简单案例为例子进行编程的说明。假设一组x1,x2,x3的值对应一个y值，有2000组这样的数字，我们选择其中1900组x1,x2,x3和y作为样本，其余100组x1,x2,x3作为测试数据来验证。 首先需要读取
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2023-06-14 17:04:50
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文章目录一：概述（1）回归分析概述（2）回归分析描述（3）常见回归分析类型（4）过拟合和欠拟合二：线性回归模型（1）线性回归模型（2）正则化线性回归模型①：Tikhonov正则化②：LASSO问题及其变形 一：概述（1）回归分析概述回归分析：在统计学和大数据中回归分析的定义分别为统计学：指的是确定两种或两种以上变量间相互依赖的定量关系的一种统计分析方法。回归分析按照设计变量多少，分为一元回归和多
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2024-03-05 05:00:20
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