神经网络(Artificial Neural Network)：全称为人工神经网络（ANN），是一种模仿生物神经网络（动物的中枢神经系统，特别是大脑）的结构和功能的数学模型或计算模型。 部分原理：下面是单个神经元的数学模型： +1代表偏移值(偏置项, Bias Units)；X1,X2,X2代表初始特征；w0,w1,w2,w3代表权重(Weight)，即参数，是特
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2023-07-17 11:46:53
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之前讲到了基于tensorflow解决线性回归的预测问题：Tensorflow——实现最简单的线性回归模型的预测(原)其中，我们是在已知直线方程 y = w * x + b的前提下，通过机器学习来反推出w和b的值但是如果在没有已知方程的前提下，如何来根据给定的x值预测y的值呢？那么这时候就需要用到（多层）神经网络了====================
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2023-12-06 16:03:00
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1.项目背景在人工神经网络的发展历史上，感知机(Multilayer Perceptron，MLP)网络曾对人工神经网络的发展发挥了极大的作用，也被认为是一种真正能够使用的人工神经网络模型，它的出现曾掀起了人们研究人工神经元网络的热潮。BP网络是在输入层与输出层之间增加若干层(一层或多层)神经元，这些神经元称为隐单元，它们与外界没有直接的联系，但其状态的改变，则能影响输入与输出之间的关系，每一层可
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2023-08-18 15:54:36
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基于麻雀搜索算法优化的广义回归神经网络(GRNN)预测 文章目录基于麻雀搜索算法优化的广义回归神经网络(GRNN)预测1.GRNN 神经网络概述2.GRNN 的网络结构3.GRNN的理论基础4.运输系统货运量预测相关背景5.模型建立6.麻雀搜索算法优化GRNN7.实验结果8.参考文献9.Matlab代码 摘要：本文介绍基于麻雀搜索算法优化的广义神经网络(GRNN)预测，并将其应用于货物量预测 1
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2024-03-05 09:06:58
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目录1.算法描述2.仿真效果预览3.MATLAB核心程序4.完整MATLAB1.算法描述 GRNN建立在非参数核回归基础上，以样本数据为后验条件，通过执行诸如Parzen非参数估计，从观测样本里求得自变量和因变量之间的联结概率密度函数之后，直接计算出因变量对自变量的回归值。GRNN不需要设定模型的形式，但是其隐回归单元的核函数中有光滑因子，它们的
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2023-10-01 13:16:33
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参数说明：batch参数用来指定mini-batch sgd优化器的样本批量大小，默认值为200(如样本数低于200，则为样本数)。max_iter用来指定神经网络的最大迭代次数，默认值为200。random_state用来指定随机种子，用来控制模型初始权重的随机性。如果给定特定值，重新跑模型的时候，可以得出同样的结果。tol参数用于指定优化器的忍耐度。当损失函数的值的变化
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2023-09-08 18:55:22
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神经网络回归预测
## 简介
神经网络是一种模拟人脑神经系统的计算模型，通过模拟神经元之间的连接和传递信号来实现学习和预测任务。神经网络回归预测是神经网络在预测任务中的一种应用，通过输入数据和对应的输出标签之间的关系来训练神经网络模型，从而实现对未知输入数据的预测。
## 神经网络模型
神经网络由多个神经元组成的网络结构，其中每个神经元都有一个或多个输入和一个输出。神经元之间的连接通过权重
原创
2023-09-01 04:58:46
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在上一篇博客里我介绍了如何利用keras对一个给定的数据集来完成多分类任务。100%的分类准确度验证了分类模型的可行性和数据集的准确度。【keras】一维卷积神经网络多分类在这篇博客当中我将利用一个稍加修改的数据集来完成回归任务。数据集大小仍然是247*900，不同的是数据集的第247位变成了湿度特征的真实湿度值。用来表示湿度的样本是我们自己配置的，所以真实的湿度都是有理可循的，不是为了突出不同类
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2023-10-12 13:20:57
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具体运算了解logistic回归神经网络计算过程 回顾一下logistic回归的几个重要公式： 其中y帽表示预测值，是sigmod函数，sigmod的变量z是第一行公式；第三行的损失函数表示只有 一个样本的情况。 如果对这些公式不理解的话可以参考我的另外一一篇博客关于logistic回归模型
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2023-12-26 10:59:56
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哈喽！小伙伴们，接着上篇回归预测之支持向量机回归预测，今天给大家带来MATLAB实现bp神经网络回归预测，本文主要是陈述BP神经网络实现过程，不在对原理进行讲解啦。需要代码的小伙伴可以私聊我！无偿。接下来进入正题啦！ bp神经网络回归预测实现主要还是
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2023-10-25 23:41:11
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# BP神经网络回归预测Python
## 1. 简介
BP神经网络（Back Propagation Neural Network）是一种常用的人工神经网络模型，可以用于回归和分类问题。它的基本思想是通过反向传播算法来调整网络中的权重和偏置，从而实现预测或分类任务。
在本文中，我们将介绍如何使用Python实现一个简单的BP神经网络用于回归预测，以及如何应用该模型进行数据预测。
## 2
原创
2023-10-29 07:20:03
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文章目录1、What is a neural network?2、Supervised Learning with Neural Networks2.1、Examples2.2、The classification of data3、Why is Deep Learning taking off？4、Quiz 课程笔记整理按照所讲章节的标题来完成 1、What is a neural netw
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2024-01-04 13:47:49
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文章目录一、问题分析1.1 线性回归模型1.2 五步法二、数据处理2.1 数据导入2.2 数据形状变换2.3 数据集划分2.4 数据归一化处理2.5 封装成load data函数2.6 获取归一化后的训练集和测试集三、模型设计3.1 前向计算3.2 以类的方式来实现网络结构四、训练配置4.1 损失函数——均方误差4.2 同时计算多个样本的损失函数五、训练过程5.1 梯度下降法5.2 梯度计算5.
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2024-01-04 15:37:15
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BP神经网络结构神经网络旨在通过模仿动物的神经系统利用神经元作为连接结点的新型智能算法，神经网络本身包含三层结构，输入层，隐含层，输出层，每一层都有自己的特殊功能，输入层进行因子的输入与处理。由于在实际情况中，所有输入的数据并不是线性的，有的时间还是多维的，让该数据通过隐含层进行训练，使得数据可视化，以期达到自己所需要的数据，是神经网络的核心所在在经过隐含层后的训练后，数据基本上也就达到了自己的要
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2023-08-31 20:03:51
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针对回归训练卷积神经网络此示例使用：Image Processing ToolboxDeep Learning ToolboxStatistics and Machine Learning Toolbox Try it in MATLAB 此示例说明如何使用卷积神经网络拟合回归模型来预测手写数字的旋转角度。卷积神经网络（CNN 或 ConvNet）是深度学习的基本工具，尤其适用
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2023-10-13 00:26:01
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今天我们要谈的MLP其实是一种人工神经网络结构，属于非参数估计，可以用于解决分类和回归问题。我们先来了解下神经网络的背景，然后再来介绍下感知器。神经网络感知器多层感知器神经网络的应用局部模型一、神经网络人工神经网络，顾名思义起源于模拟人脑，其目的是理解人脑功能，认知科学家和神经学家共同构建了神经网络模型，并开展了模拟研究。这项技术与工程结合之后，可以帮助我们建立更好的计算机系统。Marr认为理解一
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2023-10-11 00:18:22
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1 分解代码1.1 循环准备1.2 神经网络构建1.3 数据处理1.4 模型训练参数配置1.5 神经网络实现1.6 精度衡量1.7 保存模型2 完整代码 在之前的一篇博客（）中，我们对基于MATLAB的随机森林（RF）回归与变量影响程度（重要性）排序代码加以详细讲解与实践。本次我们继续基于MATLAB，对另一种常用的机器学习方法——神经网络方法加以代码实战。 首先需要注明的是，在MATL
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2023-09-28 21:15:10
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3.1 线性回归回归（regression）是能为一个或多个自变量与因变量之间关系建模的一类方法。 在自然科学和社会科学领域，回归经常用来表示输入和输出之间的关系。3.1.1 线性回归的基本元素这一部分主要是各种原理及公式，还是需要直接去阅读全文~
总结部分要点如下：线性回归的前提假设
假设自变量X和因变量y之间的关系是线性的， 即y可以表示为X中元素的加权和，这里通常允许包含观测值的一些噪声；
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2023-07-30 20:26:32
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Hello，各位小伙伴们大家早上好呀，这期，博主给大家分享如何用BP神经网络回归去拟合波士顿的房价数据，从而训练出一个可以预测波士顿房价的神经网络模型。神经网络回归BP神经网络+回归 &nb
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2023-08-25 11:19:49
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基于Matlab的概率神经网络的实现及应用计 算 机 与 现 代 化2011年第 11期 JISUANJIYUXIANDA】HUA 总第 195期文章编号：1006-2475(2011)11-0047-04基于Matlab的概率神经网络的实现及应用苏 亮，宋绪丁(长安大学工程机械学院，陕西 西安 710064)摘要：介绍概率神经网络 (PNN)的模型和基本算法，以及利用Matlab神经网络工具箱设
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2024-01-15 08:51:59
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