Prophet简介Prophet是FaceBook公司在2017年开源的一款时间序列建模工具。Prophet的方法是将时间序列看成是关于t的一个函数，用你和函数曲线的方法进行预测，所以这和传统的时间序列模型有本质上的区别，他更倾向于机器学习的建模方式。Prophet并不是适用于所有的时间序列问题，由于他的建模假设和过程，Prophet方法具有一定的适用范围，他适用于如下的时间序列： 商业时间序列（
PyTorch 是一种使用动态计算图形的常见深度学习框架，借助它，我们可以使用命令语言和常用的 Python 代码轻松开发深度学习模型。推理是使用训练模型进行预测的过程。对于使用 PyTorch 等框架的深度学习应用程序，推理成本占计算成本的90%。由于深度学习模型需要不同数量的 GPU、CPU 和内存资源，为推理选择适当的实例有难度。在一个独立的 GPU 实例上对其中一个资源进行优化通常会导致其
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2023-09-14 16:24:34
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使用BP神经网络拟合函数最近学习bp神经网络，但是网上的代码很多都是做分类决策，我们要拟合函数需要对代码进行修改，进行回归预测，修改思路就是将输出层的激活函数改为f(x)=x,并且对反向传播过程中更改隐藏层到输出层的权重公式进行修改。 生成测试数据程序。 # 生成测试数据
import numpy as np
import pandas as pd
import math
if __name__
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2023-09-19 04:55:33
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# 使用 PyTorch 构建房价预测模型
在这篇文章中，我们将带您了解如何使用 PyTorch 创建一个简单的房价预测模型。此流程将详细分解每个步骤，并提供相应的代码示例。通过这篇文章，您将能够掌握使用 PyTorch 构建和训练神经网络的基本知识。
## 整体流程
首先，让我们了解一下实现房价预测的整体流程。下面是一个简单的步骤表：
| 步骤
序言上一节学习了使用多层神经网络进行多分类问题的研究，这次我们使用多层神经网络进行回归问题的探索。同时学会如何在pytorch上使用GPU进行计算。本次的数据集不像上一节直接从网上下载就可以使用的标准数据集，模拟“自己采集的数据集”进行预处理，再进行训练。基础理论本节没有过多理论，只提一点，想使用GPU进行计算，只需要再输入的tensor与模型上加上‘.cuda()’就行，但想把计算结果转nump
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2023-11-01 18:40:19
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1.实现softmax回归模型首先还是导入需要的包 import torch
import torchvision
import sys
import numpy as np
from IPython import display
from numpy import argmax
import torchvision.transforms as transforms
from time im
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2024-08-08 16:55:37
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常见的学习种类 线性回归，最简单的y=wx+b型的，就像是调节音量大小。逻辑回归，是否问题。分类问题，是猫是狗是猪最简单的线性回归y=wx+b目的：给定大量的（x,y）坐标点，通过机器学习来找出最符合的权重w和偏置b损失指的是每个点进行wx+b-y然后平方累加，是用来估量模型的预测值f(x)与真实值Y的不一致程度。根本的方法是首先要给出人工设定初始的w和b值，然后计算损失对于w和对于b的
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2023-07-04 19:52:05
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使用PyTroch搭建LSTM预测时间序列时间序列就是以时间为自变量的一系列数据。例如, 24小时的温度,各种产品一个月的价格变动, 一个公司一年的股票价格。 现在前沿深度学习模型比如LSTM能够捕捉时间序列的规律，因此可以用来预测数据未来的趋势。在这篇文章中，你可以了解到如何使用LSTM深度学习算法使用时间序列来预测未来。数据集我们将会使用的数据来自Python Seaborn包。首先，我们先导
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2023-08-08 09:28:37
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前言在Pytorch环境下搭建多层神经感知机，实现对数据的预测。本文提供的数据为两组RGB值，一组是纯色图像的RGB。另一组是在特定场景下拍摄的纯色图像的RGB数值。因为在特定的场景下，所以RGB值会被改变，现在要做的是如何利用网络，模拟“特定场景”。输入一组RGB值，让网络能够准确的预测同样场景下RGB值的改变。一、多层神经感知机是什么？ 多层感知机（MLP，Multilayer Percept
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2023-07-04 17:17:50
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一、BP神经网络简单介绍BP神经网络是一种人工神经网络，其主旨是一种进行分布式并行信息处理的数学模型。 其内部包含一个或多个隐含层。1、基本概念感知器代表BP神经网络中的单个节点。 其包含：输入项、权重、偏置、激活函数、输出。 下图可以看出其详细信息：其中Xi代表输入、Wi代表权重、b代表偏置、f代表激活函数。 引入偏置b的原因在于让其模型适用于更多情况。 图中的工作流程为：从输入端开始，沿着箭头
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2023-09-18 15:50:34
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Kaggle猫狗大战——基于Pytorch的CNN网络分类：预测模型结果（4）本文是Kaggle猫狗大战项目的最后一步了，写一个predict.py，在命令行输入随便找的猫狗图片，使用训练好的模型进行预测。这块比较简单，就话不多说，直接上代码。predict.pyimport sys
import torch
import os
from torchvision import datasets,
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2024-06-02 08:17:19
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本文参加新星计划人工智能(Pytorch)赛道：目录一、项目介绍二、准备工作三、实验过程3.1数据预处理3.2拆分数据集3.3构建PyTorch模型3.3.1.数据转换3.3.2定义模型架构3.3.3定义损失准则和优化器3.3.4创建数据加载器3.3.5训练模型四、原理讲解五、补充一、项目介绍 在此项目中
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2023-09-20 06:59:28
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导入环境pandas是一个强大的数据处理和分析库，广泛用于数据科学和机器学习领域。它提供了高效的数据结构和数据分析工具，使得数据的操作变得简单和直观。import numpy as np
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
import torch
import torch.optim as optim
import warni
文章目录前言灰色预测灰色关联度比较灰色关联度案例灰色预测模型累加累减加权邻值生成灰色模型ＧＭ(1,1)模型推导灰色预测示例题目解题级比检测累加处理带入模型算a b误差运算代码关联代码预测代码总结 前言本片博文只是一篇笔记博文，略有不当之处请务必多多指正！望各位大佬不吝赐教！灰色预测何为灰色预测，这个历史就不多说了。我们更加关心的是这个玩意他能够干什么，适合那些方面的预测，以及相关的原理是什么？对
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2024-01-11 15:08:50
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如何建立bp神经网络预测 模型。建立BP神经网络预测模型，可按下列步骤进行：1、提供原始数据2、训练数据预测数据提取及归一化3、BP网络训练4、BP网络预测5、结果分析现用一个实际的例子，来预测2015年和2016年某地区的人口数。已知2009年——2014年某地区人口数分别为3583、4150、5062、4628、5270、5340万人执行BP_main程序，得到[2015, 5128
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2023-12-11 20:59:42
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BP神经网络模型 神经网络模型是仿照人类大脑神经系统构建的模型，目前常用的神经网络模型为BP神经网络模型。BP神经网络模型是多层前馈神经网络，该模型算法中主要的部分是信号的前向传播和误差的反向传播。神经网络基本结构如下图所示： 图3.1中，从左至右分别为输入层i，隐藏层k（隐藏层一般有多层），输出层j。 误差的反向传播是BP神经网络模型算法的核心，随着迭代次数的增加，误差不断减小，当达到人工设定的
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2023-06-05 19:55:52
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此代码将传统神经网络用粒子群算法改进，通过粒子群算法的值作为神经网络权重初值，精度更高，改良BP神经网络反向传播的梯度下降法，让误差更好的逼近全局最优值；本代码多或单输入，对应多或单输出均可；%% 清空环境
clc
clear
%PSO-BP神经网络预测，
%"多或单输入与多或单输出均可"
%读取数据
%先将测试集与训练集、输入与输出区分好,
%"数据自己拆分好训练集与测试集，xlsx对应命名如
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2023-09-18 16:03:53
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简介：人工神经网络是近年来发展起来的模拟人脑生物过程的人工智能技术。 它由大量的、同时也是很简单的神经元广泛互连形成复杂的非线性系统。具有自学习、自组织、自适应和很强的非线性映射能力，特别适合于因果关系复杂的非确定性推理、判断、识别和分类等问题。 在人工神经网络的实际应用中，常采用BP神经网络或它的变化形式。BP神经网络是一种多层神经网络，因采用BP算法而得名。通常采用软件来实现，主要应用于模式识
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2023-08-18 22:53:40
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最近，想研究关于BP神经网络在数据预测上的一些模型，发现基本找不到可以直接用来做实验的代码，写这篇博客总结总结。当然，除了单纯的BP神经网络的预测外，还有很多改进的网络，比如PSO-BP，后续有机会的话，也会共享到此博客。1.BP网络模型 BP网络（Back-ProPagation Network）又称反向传播神经网络， 通过样本数据的训练，不断修正网络权值和阈值使误差函数沿负梯度方向下降，逼近期
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2023-07-29 11:40:01
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BP神经网络模型简介BP网络（Back-Propagation Network）是1986年被提出的，是一种按误差逆向传播算法训练的多层前馈网络，是目前应用最广泛的神经网络模型之一，用于函数逼近、模型识别分类、数据压缩和时间序列预测等。 BP网络又称为反向传播神经网络，它是一种有监督的学习算法，具有很强的自适应、自学习、非线性映射能力，能较好地解决数据少、信息贫、不确定性问题，且不受非线性模型的限
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2023-06-14 17:00:37
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