使用 tensorflow.keras 进行逻辑回归1. 加载数据2. 可视化数据3. 创建模型4. 开始训练5. 使用训练好的模型进行预测6. 完整源代码附录1. 关于 全连接层[`tf.keras.layers.Dense()`](https://tensorflow.google.cn/api_docs/python/tf/keras/layers/Dense?hl=zh-CN)1. 关于
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2024-07-30 10:59:46
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### 使用PyTorch实现LSTM回归的步骤指南
在本文中，我们将一步一步地学习如何使用PyTorch来实现LSTM模型进行回归任务。LSTM（长短期记忆网络）是一种特殊的RNN（递归神经网络），对于处理序列数据具有良好的表现。我们将先展示整个流程，再逐步讲解每个步骤。
#### 整体流程
下面的表格清晰地展示了实现LSTM回归的主要步骤：
| 步骤 | 任务描述
一些知识点因为RNN太长会导致反向传播时间长效率低，也可能导致梯度消失等问题，所以一般是这样做的，设定一个参数TIME_STEPS，说明一个RNN网络由多少个时间点组成。再重新说明下概念，一个RNN网络由很多个时间点组成，这里我们的时间点个数为TIME_STEPS，同时，一个时间点有batch_size个单元cell（这个单元可以是最简单的RNN单元，也可以是LSTM单元，也可以是GRU单元），并
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2023-11-07 07:24:13
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相关知识1、分类问题不同于线性回归，是输出属于每一个类别的概率。概率最大的就是最后的类别。 2、sigmoid函数 使用sigmoid函数将线性回归里的输出值[-无穷，+无穷]映射到[0,1]。 其他的sigmoid函数：这些函数满足的条件： 函数值有极限、都是单调的增函数、都是饱和函数。 逻辑回归模型： 损失函数的变化： 这里使用的是交叉熵损失，交叉熵损失描述的的是两个分布之间的差异，越大越好，
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2023-09-29 22:26:49
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PyTorch 学习笔记这篇文章是我学习 PyTorch 过程中所记录的学习笔记汇总，包括 25 篇文章，是我学习 PyTorch点击查看在线电子书：https://pytorch.zhangxiann.com/学习笔记的结构遵循课程的顺序，共分为 8 周，循序渐进，力求通俗易懂。代码配套代码：https://github.com/zhangxiann/PyTorch_Practice所有代码均在
《第5讲-回归分析-Matlabppt课件》由会员分享，可在线阅读，更多相关《第5讲-回归分析-Matlabppt课件(125页珍藏版)》请在人人文库网上搜索。1、第五讲 数据拟合回归分析,回归一词的由来,谢中华 天津科技大学,2021/2/16,相关与回归分析概述 线性回归 非线性回归 回归分析的Matlab函数,主要内容,变量间的关系,确定性关系或函数关系 y=f (x,人的身高和体重 家庭的
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2024-03-30 08:24:30
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一、LSTM处理回归问题 使用create_dataset()函数来生成数据集，利用本月人数来预测下月人数。 使用Scikit-Learn中的MinmaxScaler预处理类对数据集进行归一元处理，将数据缩放到0~ 1. LSTM是输入数据具有以下形式的特定阵列结构：[样本，时间步长，特征]。在create_dataset()函数中生成的数据集采用以下形式：[样本，特征]，使用numpy
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2024-03-18 09:16:09
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使用LSTM网络做预报(Forecast)在一次小小的比赛中需要做趋势预测，当时找了很多种方法，最后也对LSTM的使用做出一定的研究，现在大多数能找到的都是Predict，对于Forecast的做法虽然找到了原理，但由于各种原因自己未能很好写出。最后是完成了，这里也做一个小小的记录。LSTM完全不想解释，因为只是调包侠，原理还不懂，调参都是手动调的，很离谱。代码导入基础模块，preprocessi
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2024-04-07 14:23:43
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6. 使用LSTM递归神经网络进行时间序列预测任务： 建立循环网络， 对时间序列的数据进行学习预测数据集： 1949年1月至1960年12月，即12年，144次数据记录， 每个月飞机的乘客数量。数据形式如下： 一.LSTM回归网络 ## 2019.11.1# time_step = 1 lstm-cell个数# n_inputs = 1 输入大小， 也就是look-back
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2024-03-26 16:05:43
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文章目录基本简介模型构建与编译区别 cell state 和 hidden statekeras 中设置两种参数的讨论完整代码： 基本简介LSTM_learn 使用Keras进行时间序列预测回归问题的LSTM实现数据 数据来自互联网，这些数据用于预测航空公司的人数，我们使用LSTM网络来解决这个问题 关于此处模型构建，只对keras部分代码做重点的介绍模型构建与编译def build_model
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2024-04-11 10:51:06
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目录一、线性回归概念二、特征方程三、求解方法1、最小二乘法(LSM)2、梯度下降四、优化方法1、数据归一化/标准化2、过拟合的处理3、欠拟合的处理4、正则化介绍 五、评价指标1、代价函数：2、R方系数六、案例实战代码一、线性回归概念
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2024-07-11 17:08:15
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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
使用 tensorflow.keras 进行线性回归1. 加载数据2. 可视化数据3. 创建模型4. 开始训练5. 使用训练好的模型进行预测6. 完整源代码附录1. 关于 全连接层[`tf.keras.layers.Dense()`](https://tensorflow.google.cn/api_docs/python/tf/keras/layers/Dense?hl=zh-CN)1. 关于
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2024-08-10 20:23:13
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写在前面：打算记录一下很常见的backbone网络，本篇博客用于记录自己ResNet网络的学习过程。 论文传送门：Deep Residual Learning for Image Recognition一、ResNet网络做了什么1、提出 Residual 结构（残差结构），并搭建超深的网络结构 我们在搭建更深层网络时，并不是简单堆叠就能取得比较好的效果的。 如上图，56层的网络效果反而更差，这是
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2024-04-23 15:16:30
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import numpy as np
import pandas as pd对数据集操作data=pd.read_csv(r"F:\数据集\Iris数据集\iris.csv")
#删除Unnamed: 0与Species对应的列（特征），因为现在进行回归预测，类别信息就没有用处了
data.drop(["Unnamed: 0","Species"],axis=1,inplace=True)
#删除
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2024-04-21 17:32:08
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线性回归的代码。具体要求如下：
（1）回归函数为：x^2-0.5 + noisy
（2）神经网络的层数、节点数目、激活函数自定义。（记录心得）
（3）使用tensorboard把计算图显示出来。
（4）使用matplotlib.pyplot把拟合情况画出来。
一、初始数据如下：
线性回归函数：x^2-0.5 + noisy
step_num = 400
lr = 0.01
batch_s
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2024-04-20 10:49:49
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Transformer采用自注意力机制，与一般注意力机制计算分配值的方法基本相同，原理可参考 只是！Query的来源不同，一般AM中的query来源于目标语句，而self-AM的query来源于源语句本身。Encoder模块中自注意力机制计算步骤如下：把输入单词转换为带时序信息的嵌入向量 x（源单词的词嵌入 + 对应的Position Encoding）；根据嵌入向量 x 生成 q、k、v 三个
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2024-03-17 14:04:01
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## PyTorch LSTM回归模型
在深度学习中，循环神经网络（RNN）是一种非常常见的神经网络结构，它适用于需要考虑时间序列信息的任务。其中，长短期记忆网络（LSTM）是一种特殊的RNN，能够更好地处理长序列信息和避免梯度消失问题。在PyTorch中，我们可以使用LSTM模型进行回归任务，例如根据历史数据预测未来趋势。
### LSTM模型代码示例
```python
import t
原创
2024-04-08 04:17:00
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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
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2024-01-30 19:51:44
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1 简介支持向量机基本上是最好的有监督学习算法了。最开始接触SVM是去年暑假的时候，老师要求交《统计学习理论》的报告，那时去网上下了一份入门教程，里面讲的很通俗，当时只是大致了解了一些相关概念。这次斯坦福提供的学习材料，让我重新学习了一些SVM知识。我看很多正统的讲法都是从VC 维理论和结构风险最小原理出发，然后引出SVM什么的，还有些资料上来就讲分类超平面什么的。这份材料从前几节讲的logist
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2024-04-16 10:34:33
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