可以参考新发布的文章1.mlp多层感知机预测（python）2.lstm时间序列预测+GRU（python） 下边是基于Python的简单的BP神经网络预测，多输入单输出，也可以改成多输入多输出，下边是我的数据，蓝色部分预测红色（x,y,v为自变量，z为因变量）数据集下载链接1，点击下载数据集下载链接2（github），点击下载 话不多说，直接上代码，具体实现在代码里有注释# -*- coding
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2023-10-30 22:52:39
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MobileNets: Efficient Convolutional Neural Networks for Mobile Vision Applications https://arxiv.org/abs/1704.04861 下面总结了目前常用的一些减少网络计算量的方法：基于轻量化网络设计：比如mobilenet系列，shufflenet系列， Xception等，使用Group卷积、1x1
一、引言 对于表格数据，一套完整的机器学习建模流程如下： 针对不同的数据集，有些步骤不适用即不需要做，其中橘红色框为必要步骤，由于数据质量较高，本文有些步骤跳过了，跳过的步骤将单独出文章总结！同时欢迎大家关注翻看我之前的一些相关文章
识别精度主要是由召回率（recall）和精度（precision）表示的。通过绘制precision-recall 曲线，该曲线下方的面积越大，识别精度也就越高，反之越低。在说明 recall 和 precision 计算公式之前需要先介绍几个数据定义。在一个数据集检测中，会产生四类检测结果： TP、TN 、FP 、FN：T ——true 表示正确F——false 表示错误P—— positive
文章目录论文画图必备网址：搭建网络的步骤搭建网络class1、六步法2、用class类封装神经网络函数3、示例搭建网络sequential1、六步法2、compile()配置神经网络的训练方法Optimizer可选：loss可选：metrics可选：3、fit()执行训练过程4、tf描述卷积层完整代码单张图片预测常见的网络LeNetAlexNetVGGNetInceptionNetResNet总
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2024-02-24 23:02:14
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树的长处有一个就是在不需预处理的前提下处理很多的类型。就是不需要常规化，标准化数据的特征。区分regression tree跟model tree.1.Regression Tree数值树的建立的基本原理跟类型树的建立过程是相同的。在拆分方式上，数值型的有其方法。数值型的拆分标准是standard deviation reduction(SDR)。定义如下：
原创
2016-11-16 15:34:56
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### Java预测数值方式
在Java编程中，有时我们需要预测一些数值，例如通过一系列已知的数据来预测未来的趋势或结果。预测数值的方式有很多种，其中一种常用的方法是利用机器学习算法来进行预测。下面我们将介绍一种简单的预测数值方式，并给出代码示例。
#### 预测数值方式介绍
在预测数值中，通常会使用一些特征来描述数据，然后利用这些特征来预测未来的数值。在机器学习中，常用的方法是使用监督学习
原创
2024-06-25 06:37:01
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文章目录参考文献地址ESN原理(略）超参数==储备池内部连接权谱半径ρ====储备池规模N====输入单元尺度因子IS。====储备池稀疏程度SD。====输出正则化因子==泄露积分型回声状态网络（Leaky ESN）==泄漏率α== 参考文献地址ESN原理(略）论坛里有不少文章，我就不搬了，看一下可以大致搞懂原理。 知网搜回声状态网络也有很多中文文献，不一定要去啃英文论文。它是一种递归神经网络
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2024-06-07 14:40:49
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本章将会讲解Python编程中的 数值类型 数字计算
原创
2022-11-17 01:19:16
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# 如何实现“数值计算编程大作业” - Python 版
作为一名刚入行的小白，学习如何完成一个数值计算编程大作业可能会让你感到困惑。别担心！本文将带你逐步了解流程，并指导你实现这项任务。
## 任务流程
为了帮助你更好地理解，我们将整个任务的流程以表格形式展示出来：
| 步骤编号 | 步骤 | 说明
本章将会讲解Python编程数值类型的布尔类型,和空值
原创
2022-11-17 01:19:10
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预测
一、机器学习1.人工智能与机器学习之间的关系机器学习是实现人工智能的一种技术手段2.算法模型概念：特殊对象。该对象内部封装了某种还没有求出解的方程！作用：算法模型对象内部封装的方程的解就是算法模型预测或则分类的结果
预测：天气预报分类：将一个未知分类的事务归属到某一种已知的分类中。3.样本数据样本数据和算法模型之间的关系是什么？
模型的训练：需要将
本文首先介绍线性回归（具体概念解释可以参考CS229,吴恩达讲义的译文：传送门），包括其名称的由来和python实现。在这之后引入了局部平滑技术，分析如何更好地你和数据。接下来，本文将探讨回归在"欠拟合"情况下的shrinkage技术，探讨偏差和方差的概念。
原创
2023-03-07 12:59:52
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深度学习实践(2)—波士顿房价预测paddle实现程序实现步骤：数据处理、模型设计、训练配置、训练过程、模型保存、预测功能# 1.导入相关库
# 加载飞桨、Numpy和相关类库
import paddle
from paddle.nn import Linear
import paddle.nn.functional as F
import numpy as np
import os
import
文章目录预测性建模之线性回归模型假设模型理论结果模型诊断变量选择：案例分析数据描述查看数据基本特征及其分布模型拟合：模型检验：检验残差异常值的检验：自相关性检验：多重共线性的检验：总结参考代码 本次报告的主要目的是结合回归分析的理论来对实际mlr数据进行分析，并且分析得到的结果。本次报告的主要内容：介绍原理，介绍回归分析的原理。案例分析，结合mlr.csv中的数据，使用回归模型来拟合。总结，总结
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2023-08-02 09:20:22
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文章目录8.1 用线性回归找到最佳拟合直线8.1.1 线性回归8.1.2数据可视化8.1.3 求回归系数向量，并根据系数绘制回归曲线8.2 局部加权线性回归（LWLR）8.3 预测鲍鱼年龄8.4 岭回归8.5 前向逐步回归8.6 预测乐高玩具套件的价格 前面章节介绍了分类，分类的目标变量是标称型数据，而本章将会对连续性数据做出预测。8.1 用线性回归找到最佳拟合直线回归的目的是预测数值型的目标值
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2024-08-21 21:15:52
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Spatial-Temporal预测是一个既需要考虑时间维度序列变化，又需要考虑空间上节点之间关系的问题，交通领域中的流量预测、速度预测等问题是其典型的应用场景之一。之前的很多做法都是先建立或自动学习一个不同站点之间的邻接矩阵，矩阵每个元素代表两个站点之间的关系（可以是距离、是否相邻、模型自动学习等）。然而，在交通预测中，一张图可能无法包含所有节点关系信息。例如下面这张图中，节点之间的关系包括3种
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2023-12-14 07:05:38
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浮点运算：使用let和expr都无法进行浮点运算，使用bc或awk。统计出现频率次数最多的前十个单词。产生一个0~255之间的数字。8进制的11转换为10进制。求余弦值:bc -l。
原创
2024-08-22 15:18:48
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上一篇关于梯度下降的算法，原作者原理其实已经讲的比较清楚了，下面我将通过一个非常简单的案例，帮助理解并且应用
原创
2022-03-24 17:55:44
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设输入数据的维度为N×D，其中，N是数据量，D是它们的维数。对数据矩阵X进行数据预处理有三种常见形式：1 Mean subtraction Mean subtraction是最常见的预处理形式。它通过减去数据中每个维度的平均值，将数据的每个维度都以原点为中心进行居中。其python numpy的代码为X -= np.mean(X, axis = 0)。2 Normalization No
