# 使用 Python sklearn 的 MLP 回归进行数据预测
## 引言
多层感知器（MLP，Multi-Layer Perceptron）是一种前馈神经网络，能够通过非线性变换和学习复杂的函数映射关系。MLP 回归是一种基础的机器学习算法，主要用于解决回归问题。本文将通过 Python 的 `sklearn` 库详细介绍 MLP 回归模型的构建与应用，帮助读者理解其基本概念与实现过程
多层感知器（MLP）逻辑回归：逻辑回归拥有向东的决策函数，但是分类做出了不同的决策，通过S函数能够把任何的值转化到0-1之间的范围内，因此s函数可以输出有效的概率。对于复杂的问题，单个逻辑回归不能很好的做出分类，如下图例子，需要三个不同的边界线共同进行分类。在这个过程中我们把x_1，x_2两个点的特征，转化成为z_1,z_2,z_3三个特征，我们相信这三个特征能够很好的适合当前的分类任务。最终的模
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2024-03-24 08:29:55
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华丽丽的迈入具体的算法章节了。线性回归也就是用一条直线去尽可能的拟合一堆数据点，当然真实世界中，我们都知道这几乎做不到。但至少可以找一条直线使得它和数据点尽可能的接近。所以我们就把每一个数据点到直线的距离的平方和求出来。如果某条直线能够使得这个距离最小，那就是最优的，于是就有了下面的式子： minω||Xω−y||22其中||Xω−y||22又被称为该模型中的损失函数from sklearn im
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2024-10-14 17:46:04
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KNN回归实验一、基础知识什么是回归： 回归实际上就是“最佳拟合”。根据已有的数据拟合出一条最佳的直线、曲线、超平面或函数等，用于预测其它数据的目标值。如已知一系列的点(x,y)，我们可能就可以拟合出一条最佳的直线y=kx+b。那么如果已知自变量x，要预测目标值y的话，就可以直接带入到该直线方程中求出y。回归的目的就是预测数值型的目标值分类与回归的区别： 分类是判断对应类别，而回归的输出是一个具体
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2024-02-27 09:59:30
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基于Lasso回归的实证分析 一、背景 随着信息化时代的到来，对如证券市场交易数据、多媒体图形图像视频数据、航天航空采集数据、生物特征数据等数据维度远大于样本量个数的高维数据分析逐渐占据重要地位。而在分析高维数据过程中碰到最大的问题就是维数膨胀，也就是通常所说的“维数灾难”问题。研究表明，随着维数的增长，分析所需的空间样本数会呈指数增长。并且在高维数据空间中预测将变得不再容易，同时还容易导致模型的
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2023-10-19 10:50:09
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在了解逻辑回归原理（见逻辑回归原理总结）的基础上，进一步对sklearn库中的LogisticRegression类进行介绍。语法格式class sklearn.linear_model.LogisticRegression(penalty='l2', *, dual=False, tol=0.0001, C=1.0, fit_inter
本文主要介绍多层感知器模型（MLP），它也可以看成是一种logister回归，输入层通过非线性转换，即通过隐含层把输入投影到线性可分的空间中。如果我们在中间加一层神经元作为隐含层，则它的结构如下图所示 ，其中 D和L为输入向量和输出向量f(x)的大小。 隐含层与输出层神经元的值通过激活函数计算出来，例如下图：如果我们选用sigmoid作为激活
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2024-08-14 10:31:09
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目录摘要：单层感知机（逻辑回归）：多层感知机（MLP）：本文Matlab运行结果：本文Matlab代码分享：摘要：MLP是一种常用的前馈神经网络，使用了BP算法的MLP可以被称为BP神经网络。MLP的隐节点采用输入向量与权向量的内积作为激活函数的自变量，激活函数采用Relu函数。各参数对网络的输出具有同等地位的影响，因此MLP是对非线性映射的全局逼近。本代码使用单层感知机和多层感知机运行同样的数据
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2023-08-01 20:07:22
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*ML-逻辑回归当z≥0 时,y≥0.5,分类为1，当 z<0时,y<0.5,分类为0，其对应的y值我们可以视为类别1的概率预测值。Logistic回归虽然名字里带“回归”，但是它实际上是一种分类方法，主要用于两分类问题（即输出只有两种，分别代表两个类别），所以利用了Logistic函数（或称为Sigmoid函数），函数形式为： 对于模型的训练而言：实质上来说就是利用数据求解出对应的模
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2024-04-20 20:20:44
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文章目录0. BP和MLP1 分类1.0 数据集1.1 网络架构1.2 代码1.3 结果2 回归2.0 数据集2.1 网络架构2.2 代码2.3 结果3 代码（可直接食用） 众所周知，sklearn提供了MLP函数。个人认为这个东西虽然蛮好用的——有的时候比你自己写的效果都好，但是，不是长久之计。通过Pytorch能建立自定义程度更高的人工神经网络，往后在网络里面加乱七八糟的东西都很方便（比如G
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2024-03-21 15:28:11
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关于线性回归正则化、MLE、MLP正则化、MLE、MLP阐述线性回归从两个方面：未加正则化的线性回归：加了正则化后的线性回归：过拟合：正则化的框架：另：加L2正则化（矩阵形式）加L2正则化（MLE-概率形式-频率派）MLE如下：加L2正则化（概率形式-贝叶斯派）结论 正则化、MLE、MLP阐述线性回归从两个方面：未加正则化的线性回归：①标量的最小二乘法LSE：损失函数是 ，目标是求其最小值，对其
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2024-04-16 21:07:45
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sklearn应用线性回归算法Scikit-learn 简称 sklearn 是基于 Python 语言实现的机器学习算法库，它包含了常用的机器学习算法，比如回归、分类、聚类、支持向量机、随机森林等等。同时，它使用 NumPy 库进行高效的科学计算，比如线性代数、矩阵等等。Scikit-learn 是 GitHub 上最受欢迎的机器学习库之一，其最新版本是 2020 年12 月发布的 scikit
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2024-02-21 12:42:08
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符号定义 这里定义《深入浅出ML》系列中涉及到的公式符号，如无特殊说明，符号含义均按下述定义解释：符号含义\(x_j\)第\(j\)维特征\(x\)一条样本中的特征向量，\(x=(1, x_1, x_2, \cdots, x_n)\)\(x^{(i)}\)第\(i\)条样本\(x_{j}^{(i)}\)第\(i\)条样本的第\(j\)维特征\(y^{(i)}\)第\(i\)条样本的结果（labe
作者｜机器之心编辑部当前，卷积神经网络（CNN）和基于自注意力的网络（如近来大火的 ViT）是计算机视觉领域的主流选择，但研究人员没有停止探索视觉网络架构的脚步。近日，来自谷歌大脑的研究团队（原 ViT 团队）提出了一种舍弃卷积和自注意力且完全使用多层感知机（MLP）的视觉网络架构，在设计上非常简单，并且在 ImageNet 数据集上实现了媲美 CNN 和 ViT 的性能表现。计算机视觉的发展史证
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2024-05-30 09:50:46
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深度学习——（8）回归问题 文章目录深度学习——（8）回归问题1.学习目标2. 使用数据3.上代码3.1 相关package3.2 数据了解3.3 构建网络模型3.4 更简单的构建网络模型3.5 预测训练结果 1.学习目标掌握搭建pytorch框架的方法，对气温进行预测。2. 使用数据3.上代码3.1 相关packageimport numpy as np
import pandas as pd
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2024-10-13 17:15:55
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机器学习算法主要有2类：监督学习、无监督学习。前者是指训练样本是有标记的，需要学习的是模型与参数，使得预测值尽可能地接近真实值，典型代表为回归、分类，其中回归是指标记为连续数值（如考试分数），而分类则是指标记为离散值或类别标号（比如天气是多云还是小雨）；后者是指训练样本是无标记的，需要学习出这些样本本身的联系或者逻辑关系、结构关系，典型代表为聚类。如上所述，线性回归自然属于监督学习。线性回归就是给
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2024-05-14 15:57:26
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官方英文文档地址：http://scikit-learn.org/dev/modules/generated/sklearn.linear_model.LogisticRegression.html#sklearn.linear_model.LogisticRegression导包：from sklearn.linear_model import LogisticRegression使用：clas
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2024-03-10 11:54:24
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一、Logistic回归的认知与应用场景Logistic回归为概率型非线性回归模型，是研究二分类观察结果与一些影响因素之间关系的一种多变量分析方法。通常的问题是，研究某些因素条件下某个结果是否发生，比如医学中根据病人的一些症状来判断它是否患有某种病。二、LR分类器LR分类器，即Logistic Regression Classifier。在分类情形下，经过学习后的LR分类器是一组权值，当测试样本的
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2024-06-26 10:34:18
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逻辑回归分析概述在实际的数据挖掘中，站在预测类问题的角度来看，除了需要预测连续型的因变量，还需要预判离散型的因变量。对于连续性变量的预测，例如，如何根据产品的市场价格、广告力度、销售渠道等因素预测利润的高低、基于患者的各种身体指标预测其病症的发展趋势等，基本上可以借助于多元线性回归模型、零回归模型或LASSO回归模型来解决；而对于离散型变量的判别，例如，某件商品在接下来的1个月内是否被销售、根据人
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2024-05-07 19:19:41
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先上公式推导吓吓萌新。。。嘻嘻上图中两个决策边界（虚线）的间隔为,可以把它看做求两条平行直线的距离，只是这里是超直线罢了，例如：两平行线方程分别是：Ax+By+C1=0和Ax+By+C2=0则它们之间的距离,这里的x,y写成向量形式就是x={x,y},w={A,B}. 官网地址：https://scikit-learn.org/stable/modules/classes.html#mo
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2024-03-13 21:48:49
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