一、线性回归首先，在介绍线性回归之前，先用一个简化的模型作为引入。假设某地的房价影响因素有地理位置、人流量以及面积大小，分别记为x1、x2、x3。而房屋的最终成交价 y = w1x1 + w2x2 + w3x3 + b。此即为线性模型，给定了n维输入 X = [x1, x2, ... , xn]T，以及模型的n维权重 w = [w1, w2, ..., wn]T和标量偏差b，模型的输出
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2023-10-08 08:08:41
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本文就R-CNN论文精读中 的预测框回归（Bounding box regression）问题进行详细讨论。R-CNN将候选框提取出来的特征向量，进行分类+偏移预测的并行处理。 偏移预测即预测框回归（Bounding box regression）问题，我们需要将生成的候选框进行位置、大小的微调。（图摘自b站up“同济子豪兄”的R-CNN论文解读） 我们需要思考这样一个问题：为什么加入这一个Reg
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2023-12-15 11:56:57
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本文讲的是【译】如何应对 CNN 中的过拟合问题， 摘要：理解神经卷积网络、欠拟合 & 过拟合、批量归一化什么是卷积、最大池化和 Dropout？ 数据增强（Data augmentation） 欢迎来到本系列教程的第三部分的学习！这周我会讲解一些卷积神经网络（Convolutional Neural Network, CNN）的内容并且讨论如何解决欠拟合和过拟合。一、卷积（
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2024-08-12 12:00:40
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# Python CNN预测回归模型教程
本文将带你步步深入，教你如何用Python实现一个简单的CNN（卷积神经网络）预测回归模型。我们将详细介绍每个步骤，以及具体实现代码和注释。整个过程包括数据准备、模型构建、训练和预测等几个阶段。
## 流程概述
在开始之前，我们先整理一下实现强预测回归模型的步骤，便于后续理解。
| 步骤 | 描述
原创
2024-10-24 06:11:28
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目录摘要：卷积神经网络(CNN)的介绍：长短期记忆网络（LSTM）的介绍：CNN-LSTM： Matlab代码运行结果：本文Matlab代码+数据分享： 摘要：本文使用CNN-LSTM混合神经网络对时间序列数据进行回归预测。本模型的输入数据个数可以自行选择，可以为多输入、也可以为单输入，使用Matlab自带的数据集进行训练，可以轻松的更换数据集以实现自己的功能。首先使用CNN网
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2023-10-26 21:37:43
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# PyTorch CNN回归预测实现指南
## 1. 简介
在本指南中，我将向你介绍如何使用PyTorch库实现卷积神经网络（CNN）进行回归预测。CNN是一种强大的深度学习模型，可以用于图像处理、语音识别等任务。回归预测是指根据输入数据预测连续数值输出。本文将按照以下步骤进行教学，让你能够轻松上手：
1. 数据准备
2. 构建CNN模型
3. 定义损失函数
4. 定义优化器
5. 训练模型
原创
2024-01-20 09:53:15
940阅读
前面几节叙述了卷积神经网络在图像分类中的应用，本节将描述深度学习网络在诸如回归预测、自然语言处理等领域的应用。主要内容如下：
Drop Out策略，以及Fast.AI附加层架构分析。结构化时间序列的处理与预测。IMDB影评倾向性分析。
Drop Out策略，以及Fast.AI附加层架构分析Drop Out策略是一种避免过拟合的有效手段。在Fast.AI框架下，通过设置分类器构造函数的ps参数，来启
回归预测其实就是根据数据找出对应的拟合函数，假设我们需要拟合的函数为，也就是给一个x，可以输出一个x^2。第一步产生训练数据与对应标签：生成的训练数据只有一个特征值，每一个数据代表一个样本，因此要扩充一下维度。另外本来标签应该是直接对应label=x.pow(2)，但是考虑到真实数据可能没法一一对应，因此加入一定噪声干扰，当然不加噪声干扰也是可以的。# 样本
x = torch.linspace(
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2023-06-23 00:06:14
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本文以泰坦尼克数据集(Titanic.csv)为例，利用Python，通过构建多元线性回归模型，对未知乘客的年龄数据进行预测。需要用到的库： import 读取Titanic数据集，查看数据预览及数据类型： tiedani = pd.read_csv('Titanic.csv')
tiedani.head()
tiedani.dtypes Titanic前5行数据预览
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2024-04-30 16:44:00
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目录项目数据及源码1.数据处理1.1.数据预处理1.2.数据可视化1.3.配置数据集2.构建CNN网络2.1.池化层2.2.卷积层2.3.编译设置2.4.模型训练3.模型评估（acc：92.00%）4.模型优化（acc：93.78%）4.1.优化网络4.2.优化学习率 项目数据及源码可在github下载：https://github.com/chenshunpeng/Weather-recogn
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2024-04-15 14:54:22
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注解：
fun_data()函数生成训练数据和标签，同时生成测试数据和测试标签
HIDDEN_SIZE = 128，使用128维的精度来定义LSTM的状态和输出精度,就是LSTM中的h,clstm_model()函数定义了一个可重入的模型，
分别由评估函数和训练函数调用，在训练前使用空模型预测并输出未训练数据并可视化
通过with tf.variable_scope("lstm_model",r
适用平台：Matlab2021b版及以上方法：你肯定见过这样的文献：什么CNN、LSTM、GRU、BiLSTM、GRU、Attention以及它们的复合模型CNN-LSTM、CNN-GRU模型等经久不衰，我们的程序中额外加入了特征可视化的部分，提高模型的可解释性。期刊水平：仔细看下面的文献均来自《中国电机工程学报》《电网技术》《高电压技术》《电工技术学报》《电力系统自动化》等国内顶级EI期刊发文日
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2024-10-11 14:26:33
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目录一、程序及算法内容介绍：基本内容：亮点与优势： 二、实际运行效果：三、算法介绍：四、完整程序下载：一、程序及算法内容介绍：基本内容：本代码基于Matlab平台编译，将MVO(多元宇宙算法)与CNN-LSTM（卷积-长短期记忆神经网络）结合，进行多输入数据回归预测输入训练的数据包含7个特征，1个响应值，即通过7个输入值预测1个输出值（多变量回归预测，个数可自行制定）归一化训练数据，提升
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2024-09-24 19:17:02
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网上对时序问题的代码详解很少，这里自己整理对CNN和RNN用于时序问题的代码部分记录，便于深入理解代码每步的操作。 本文中涉及的代码：https://github.com/EavanLi/CNN-RNN-TSF-a-toy一、1D-CNN1. Conv1d的接口class torch.nn.Conv1d(in_channels, out_channels, kernel_size, stride=
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2023-12-09 22:39:26
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1、其中LRN就是局部响应归一化：这个技术主要是深度学习训练时的一种提高准确度的技术方法。其中caffe、tensorflow等里面是很常见的方法，其跟激活函数是有区别的，LRN一般是在激活、池化后进行的一中处理方法。 AlexNet将LeNet的思想发扬光大，把CNN的基本原理应用到了很深很宽的网络中。AlexN
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2024-04-28 20:20:44
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目录一、前期准备1.1 设置GPU1.2 导入数据1.2.1 np.random.seed( i )1.2.2 tf.random.set_seed()1.3 查看数据二、数据预处理2.1 加载数据2.1.1 image_dataset_from_directory() 2.1.2 batch_size2.2 可视化数据2.3 再次检查数据2.4 配置数据集三、构建CNN、编
前言在上一篇博文：【计算机视觉——RCNN目标检测系列】一、选择性搜索详解( 戴璞微：【计算机视觉——RCNN目标检测系列】
)我们重点介绍了RCNN和Fast RCNN中一个重要的模块——选择性搜索算法，该算法主要用于获取图像中大量的候选目标框。为了之后更加顺利理解RCNN模型，在这篇博文中我们将主要介绍RCNN及其改进版本——Fast RCNN和Faster
✅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 无线传感器信号处理 图像处理 路径规划 元胞自动机 无人机 电力系统⛄ 内容
原创
2022-11-26 20:50:27
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回归简介： 回归在数学上的意义是给定一个点集，能够用一条曲线去拟合之，如果这个曲线是一条直线，那就被称为线性回归，如果曲线是一条二次曲线，就被称为二次回归，回归还有很多的变种，如locally weighted回归，logistic回归。 用一个很简单的例子来说明回归，很多机器学
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2024-03-26 23:39:00
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# 基于卷积神经网络的“一维数据回归”预测项目方案
## 项目背景
在数据科学与机器学习的领域中，回归问题是一个常见的任务。在面对一维数据时，传统的回归模型往往难以捕捉复杂的特征关系。卷积神经网络（CNN）在图像识别等领域取得了显著的成果，然而它在一维数据的回归问题中同样具有良好的潜力。本文将详细介绍如何使用CNN进行一维数据的回归预测，并提供相应的Python代码示例及项目流程图。
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