使用Python训练回归模型并进行预测回归分析是一种常见的统计方法，用于确定不同变量间的相互关系。在Excel中可以通过数据分析菜单中的回归功能快速完成。本篇文章将介绍在python中使用机器学习库sklearn建立简单回归模型的过程。1. 准备工作首先是开始前的准备工作，在创建回归模型的过程中我们需要使用以下几个库文件，他们分别为sklearn库，numpy库，pandas库和matplotli
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2023-07-24 07:58:52
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原创
2023-03-10 16:24:10
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前言 scikit-learn是基于Python的一个机器学习库，你可以在scikit-learn库中选择合适的模型，使用它训练数据集并对新数据集作出预测。对于初学者来说，有一个共同的困惑：怎么使用scikit-learn库中的模型做预测？本文的目的就是解答这个困惑，手把手地教你使用机器学习模型。分以下三点内容：针对特定的预测如何选择合适的模型什么是分类预测什么是回归预测废话不多说，让我们开始吧！
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2024-03-18 12:25:14
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原创
2023-09-28 16:38:29
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# GRNN（Generalized Regression Neural Network）Python 实现教程
## 引言
在本教程中，我将向你展示如何使用Python实现GRNN（Generalized Regression Neural Network）。GRNN是一种基于神经网络的非参数回归算法，它能够通过学习样本数据的特征，实现对未知样本的预测。本教程将介绍GRNN的原理、数据准备、
原创
2023-08-17 10:17:54
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# Python 实现 GRNN（广义回归神经网络）
广义回归神经网络（GRNN）是一种非参数的神经网络，常用于回归问题。GRNN的核心思想是通过特征空间内的距离度量来进行预测。对于刚入行的开发者而言，实现GRNN可能会感到有些复杂。本文旨在帮助你理解和实现GRNN，并提供相应的代码示例和详细解释。
## 实现步骤
首先，让我们了解实现GRNN的步骤。我们可以将整个过程分为以下几个主要步骤：
Python开发者用Pythonic这个形容词来描述具有特定风格的代码。这种风格是大家在使用Python语言进行编程并相互协作的过程中逐渐形成的习惯。那么，如何以改风格完成常见的Python编程工作呢？本节将会回答这个问题。第一条：确认自己所用的Python版本第二条：遵循PEP8风格指南第三条：了解bytes、str与unicode的区别第四条：用辅助函数来取代复杂的表达式第五条：了解切割序列的
分类预测 | Matlab实现GRNN-Adaboost多特征分类预测
原创
2024-03-12 16:36:07
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1 内容介绍在本文中，基于有限增量进化和基于距离的剪枝对在线模型动态系统开发了一种进化一般回归神经网络。此外，建议使用基于方差的方法来调整 GRNN 中的平滑参数以适应在线应用。将所提出的模型与不同类型的动态神经网络进行了比较。比较中使用了具有高斯白噪声的非线性基准测试动态离散系统。在预测误差和适应所需时间方面对结果进行了比较，比较结果表明，所提出的模型比任何其他模型都更准确、更快。2 部分代码c
原创
2022-09-08 10:11:01
607阅读
1 模型遗传算法和广义回归神经网络结合起来,构建出GA-GRNN方法,利用遗传算法的全局寻优和广义回归神经网络结构简单的特点,自动搜索和匹配最优光滑因子参数,实现数据精准分类.通过与实际分类情况比较,表明GA-GRNN法在实现高精度预测的同时,能够有效避免训练数据预测精度的降低.2 部分代码%% ga-grnn%% 1.初始化环境clc;clear;close all;format compact
原创
2021-10-16 13:10:03
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现在目前用的最多的三种神经网络是CNN，LSTM，GRU。其中，后两者都是RNN的变种，去年又给RNN发明了个SRU（优点是train RNN as fast as CNN）,SRU以后再讲，目前先消化了这个GRU再说。 GRU，Gated Recurrent Unit，门控循环单元。意思大概理解就是在RNN上多加了几个门，目的和LSTM基本一样，为了加强RNN神经网络的记忆能力。&nb
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2023-08-24 09:41:17
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回归预测 | MATLAB实现PSO-GRNN多输入单输出回归预测
原创
2022-12-15 15:16:44
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目录一、理论基础二、案例背景三、MATLAB程序四、仿真结论分析一、理论基础 BP神经网络，即Back Propagation神经网络，其本质是一种基于误差反馈传播的神经网络算法。从结构上讲，BP神经网络是由一个信息的正向传播网络和一个误差的反向传播网络两个模块构成。BP神经网络的基本结构如下图所示： 从图2的结构可知，BP神经网络主要由输入层，隐含层以及输出层构成
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2023-07-23 17:41:55
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第四章使用分水岭和GrabCut算法物体分割GrabCut算法步骤
在图片中定义含有(若干个)物体的矩形矩形外的区域被认为是背景对于用户定义的矩形区域，用背景中的数据区别里面的前景和背景用高斯混合模型对背景和前景建模，并将未定义的像素标记为可能的前景或背景图像中的每一个像素都被看作通过虚拟边与周围像素连接，而每条边都有一个属于前景或背景的概率，这基于它与周围像素颜色上的相似性每一个像素会与一
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2024-01-11 09:57:32
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GNU 一种自由软件计划 GNU计划，有译为“革奴计划”，是由理查德·斯托曼在1983年9月27日公开发起的。它的目标是创建一套完全自由的操作系统。理查德·斯托曼最早是在net.unix-wizards新闻组上公布该消息，并附带一份《GNU宣言》等解释为何发起该计划的文章，其中一个理由就是要“重现当年软件界合作互助的团结精神”。
通常是由输入层、模式层、求和层和输出层构成。输入层作用是将样本数据传送到模式层且不运行计算，输入向量的维
原创
2022-09-24 01:02:31
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概述在SLAM中，机器人位姿和地图都是状态变量，我们需要同时对这两个状态变量进行估计，即机器人获得一张环境地图的同时确定自己相对于该地图的位置。我们用x表示机器人状态，m表示环境地图，z表示传感器观测情况，u表示输入控制，下标表示时刻，则对进行估计。而由条件贝叶斯法则，可以得到这一分解相当于把SLAM分离为定位和构建地图两步，大大降低的SLAM问题的复杂度。基于此，Gmaping算法的大致过程为用
RPCRPC（Remote Procedure Call）—远程过程调用，它是一种通过网络从远程计算机程序上请求服务，而不需要了解底层网络技术的协议。gRPCgRPC是一个高性能、通用的开源RPC框架，其由Google主要由开发并基于HTTP/2协议标准而设计，基于ProtoBuf(Protocol Buffers)序列化协议开发，且支持众多开发语言。基于HTTP/2协议提供了更好的强的应用性能（
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2024-05-23 22:43:44
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写在前面：金良的博客 | Jinliang Blogjinliangxx.github.io1. 引言当我们训练一个深层神经网络时，可能存在过拟合和欠拟合的情况，而我们想要的一个状态是存在于欠拟合和过拟合之间的一个点，即偏差小方差也小。但是如果如果我们的模型过拟合怎么办呢？事实上有两种解决办法比较通用，一种是准备更多的数据，但是实际上却不容易实现；另一种就是今天的主角，使用正则化方法。在接下来的内
使用方法：appdesigner关闭app delete(app)在matlab中有很多函数是无法显示在Appdesigner 的UIAxes中pcshow
ax = axes('Parent',uipanel,'Position',[.1 .1 .6 .6]);
pcshow(x,y,z,'Parent',ax)
pcshow(x,y,z,'Parent',app.UIAxes)在ma
