Fast_RCNN： Proceedings of the IEEE International Conference on Computer Vision. 2015.RCNN存在的问题：1、一张图像上有大量的重叠框，所以这些候选框送入神经网络时候，提取特征会有冗余！ 2、训练的空间需求大。因为RCNN中，独立的分类器和回归器需要很多的特征作为训练。RCNN中提取候选框，提取特征和分类回归是分开
首先说明作者是神经网络纯新手，虽然之前用过神经网络的代码，但基本上都是各种copy，只搞清楚了input_size和output_size，这两天因为工作需要要跑一个lstm的回归预测，在网上找的教程都不太清楚，对新手不是很友好，对新手友好的好像好多都是错的，自己也想了很久才想明白lstm回归预测到低是什么情况，跟大家分享一下，如果有错误也希望大家能指正。首先是lstm的一张图，引自LSTM神经网
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2023-06-14 18:49:20
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机器学习15_线性回归算法详解 （2021.05.30）一. 基础知识什么是回归问题？回归问题的本质又是什么？ 回归问题其实就是目标值是连续性的值，而分类问题的目标值则是离散型的值。回归处理的问题为预测，其本质都在于根据事物的相关特征预测出对应的结果值。比如：预测房价、预测销售额、设定贷款额度等。举一个生活中有关回归的例子: 预测学生的期末成绩 已知了期末成绩的判定方法：0.7 x 考试成绩 +
基于Python的线性回归预测模型介绍及实践这是一篇学习的总结笔记完整代码及实践所用数据集等资料放置于：Github线性回归预测模型属于经典的统计学模型，该模型的应用场景是根据已知的变量（即自变量）来预测某个连续的数值变量（因变量）。例如，餐厅根据每天的营业数据（菜谱价格、就餐人数等等）来预测就餐规模或者营业额；网站根据访问的历史数据（包括新用户的注册量、老用户的活跃度等等）来预测用户的支付转化率
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2023-07-14 19:27:31
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神经网络实例——波士顿房价预测一、导入必要的包import pandas as pd
import torch
from torch import nn
from torch.utils import data二、导入必要的数据train_data = pd.read_csv('../data/house_price_train.csv')
# 提取出特征值
all_features = trai
数据预处理import numpy as np
import pandas as pd
data = pd.read_csv('../KNN分类/iris.csv')
# print(data)
# 删除不需要的ID和Species列 因为需要进行回归预测 类别信息就没有用处了
data.drop(['ID','Species'],axis=1,inplace=True)
# print(d
课程的所有数据和代码在我的Github：Machine learning in Action，目前刚开始做，有不对的欢迎指正，也欢迎大家star。除了 版本差异，代码里的部分函数以及代码范式也和原书不一样（因为作者的代码实在让人看的别扭，我改过后看起来舒服多了）。在这个系列之后，我还会写一个scikit-learn机器学习系列，因为在实现了源码之后，带大家看看SKT框架如何使用也是非常重要的。&n
K近邻法(k-nearst neighbors,KNN)是一种很基本的机器学习方法了，在我们平常的生活中也会不自主的应用。比如，我们判断一个人的人品，只需要观察他来往最密切的几个人的人品好坏就可以得出了。这里就运用了KNN的思想。KNN方法既可以做分类，也可以做回归，这点和决策树算法相同。KNN做回归和分类的主要区别在于最后做预测时候的决策方式不同。KNN做分类预测时，一般是选择多数表决法，即训练
# PyTorch DNN预测结果的实现
## 1. 简介
在本篇文章中，我将向你介绍如何使用PyTorch实现深度神经网络（DNN）来进行预测。我将按照以下步骤来进行讲解：
1. 数据准备
2. 模型构建
3. 模型训练
4. 模型预测
在每个步骤中，我将给出相应的代码示例，并注释说明代码的作用。
## 2. 数据准备
在开始构建模型之前，我们首先需要准备数据。通常，我们会将数据分为训练
# PyTorch实现深度神经网络(DNN)回归
在机器学习和深度学习领域，回归分析是一种非常常见的任务。与分类不同，回归的目标是预测一个连续的值。深度神经网络（DNN）在处理复杂数据模式，尤其是非线性关系时，表现出了优秀的性能。本文将介绍如何使用PyTorch实现一个简单的DNN回归模型，并通过代码示例帮助大家理解基本的实现步骤。
## 深度神经网络概述
深度神经网络的基本结构由输入层、多
K近邻法(k-nearest neighbors,KNN) K近邻法(k-nearest neighbors,KNN)是一种很基本的机器学习方法了，在我们平常的生活中也会不自主的应用。比如，我们判断一个人的人品，只需要观察他来往最密切的几个人的人品好坏就可以得出了。这里就运用了KNN的思想。KNN方法既可以做分类，也可以做回归，这点和决策树算法相同。 KNN做回归和分类的主要区别在于最后做预测
从这篇博客开始机器学习最大的一块——分类（有监督学习），并以KNN做为开篇。（当然KNN也可用做回归）K近邻(K-nearst neighbors, KNN)是一种基本的机器学习算法，所谓k近邻，就是k个最近的邻居的意思，说的是每个样本都可以用它最接近的k个邻居来代表。比如：判断一个人的人品，只需要观察与他来往最密切的几个人的人品好坏就可以得出，即“近朱者赤，近墨者黑”；KNN算法既可以应用于分类
由于受到计算机性能的影响，虽然LeNet在图像分类中取得了较好的成绩，但是并没有引起很多的关注。 知道2012年，Alex等人提出的AlexNet网络在ImageNet大赛上以远超第二名的成绩夺冠，卷积神经网络乃至深度学习重新引起了广泛的关注。AlexNet创新点：成功应用ReLU激活函数成功使用Dropout机制使用了重叠的最大池化（Max Pooling）。此前的CNN通常使用平均池化，而Al
MNIST 被喻为深度学习中的Hello World示例，由Yann LeCun等大神组织收集的一个手写数字的数据集，有60000个训练集和10000个验证集，是个非常适合初学者入门的训练集。这个网站也提供了业界对这个数据集的各种算法的尝试结果，也能看出机器学习的算法的演进史，从早期的线性逻辑回归到K-means，再到两层神经网络，到多层神经网络，再到最近的卷积神经网络，随着的算法模型的
模型名AlexNetVGGResＮetInception发布时间2012201420152015层数81915222卷积层数51615121卷积核大小11，5，337，1，3，57，1，3，5池化方式MaxPoolingMaxPoolingMax+AvgPoolingMax+AvgPooling全连接层数3311全连接层大小4096，4096，10004096，4096，100010001000D
目录1. 什么是【constant】模型2. 创建案例2.1 分类问题1-泰坦尼克号数据集2.2 分类问题2-鸢尾花数据集2.3 回归问题-波士顿房价数据集3. 总结1. 什么是【constant】模型Constant模型，也就是常量预测模型，使用到的学习器learner 是多数/平均数算法（majority/mean learning algorithm），经过该学习器生成的模型始终预
前言 我们使用深度学习网络实现波士顿房价预测，深度学习的目的就是寻找一个合适的函数输出我们想要的结果。深度学习实际上是机器学习领域中一个研究方向，深度学习的目标是让机器能够像人一样具有分析学习的能力，能够识别文字、图像、声音等数据。我认为深度学习与机器学习最主要的区别就是神经元。 深度学习中重要内容
原创
2022-10-12 23:26:33
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前言 我们使用深度学习网络实现波士顿房价预测，深度学习的目的就是寻找一个合适的
原创
2022-12-12 22:23:03
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前言 我们使用深度学习网络实现波士顿房价预测，深度学习的目的就是寻找一个合适的函数输出我们想要的结果。深
原创
2022-12-15 17:34:51
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KNN最近邻法实现回归预测的基本思想：****根据前3个特征属性，寻找最近的k个邻居，然后再根据k个邻居的第4个特征属性，去预测当前样本的第4个特征属性（花瓣宽度）import numpy as np
import pandas as pd
data = pd.read_csv('Iris.csv',header = 0)
data.drop(['Id','Species'],axis = 1,
