python神经网络解决回归问题 / 张生荣

Python利用神经网络解决非线性回归问题实例详解

本文实例讲述了Python利用神经网络解决非线性回归问题.分享给大家供大家参考,具体如下: 问题描述现在我们通常使用神经网络进行分类,但是有时我们也会进行回归分析. 如本文的问题: 我们知道一个生物 ...

目录学习前言什么是Keras Keras中基础的重要函数 1.Sequential 2.Dense 3.model.compile 全部代码学习前言看了好多Github,用于保存模型的库都是K ...

目录学习前言 PyTorch中的重要基础函数 1.class Net(torch.nn.Module)神经网络的构建: 2.optimizer优化器 3.loss损失函数定义 4.训练过程全部代码 ...

本文实例讲述了Python利用逻辑回归模型解决MNIST手写数字识别问题.分享给大家供大家参考,具体如下: 1.MNIST手写识别问题 MNIST手写数字识别问题:输入黑白的手写阿拉伯数字,通过机器学 ...

本文实例讲述了Python使用循环神经网络解决文本分类问题的方法.分享给大家供大家参考,具体如下: 1.概念 1.1.循环神经网络循环神经网络(Recurrent Neural Network, R ...

前言: 这个问题是国际航空乘客预测问题, 数据是1949年1月到1960年12月国际航空公司每个月的乘客数量(单位:千人),共有12年144个月的数据.数据趋势: 训练程序: import numpy ...

本文主要研究的是Python机器学习logistic回归的相关内容,同时介绍了一些机器学习中的概念,具体如下. Logistic回归的主要目的:寻找一个非线性函数sigmod最佳的拟合参数拟合.插值 ...

本文实例讲述了Python基于Logistic回归建模计算某银行在降低贷款拖欠率的数据.分享给大家供大家参考,具体如下: 一.Logistic回归模型: 二.Logistic回归建模步骤 1.根据分析 ...

所谓的回归树模型其实就是用树形模型来解决回归问题,树模型当中最经典的自然还是决策树模型,它也是几乎所有树模型的基础.虽然基本结构都是使用决策树,但是根据预测方法的不同也可以分为两种.第一种,树上的叶子 ...

逻辑回归适用类型:解决二分类问题逻辑回归的出现:线性回归可以预测连续值,但是不能解决分类问题,我们需要根据预测的结果判定其属于正类还是负类.所以逻辑回归就是将线性回归的结果,通过Sigmoid函数 ...

目录内容介绍实际业务数据冲突一般数据冲突类型: 一般数据冲突原因: 一般数据处理方法: 样本的选择一般数据采样方法: 数据的共线性一般产生原因: 解决共线性的5种常用方法: 内容介绍将日常 ...

目录学习前言 Keras中分类的重要函数 1.np_utils.to_categorical 2.Activation 3.metrics=[‘accuracy’] 全部代码学习前言上一步讲了如 ...

目录 LSTM简介 1.RNN的梯度消失问题 2.LSTM的结构 tensorflow中LSTM的相关函数 tf.contrib.rnn.BasicLSTMCell tf.nn.dynamic_rnn ...

目录学习前言 antoencoder简介 1.为什么要降维 2.antoencoder的原理 3.python中encode的实现全部代码学习前言当你发现数据的维度太多怎么办!没关系,我们给它 ...

目录什么是Batch Normalization Batch Normalization的计算公式 Bn层的好处为什么要引入γ和β变量 Bn层的代码实现什么是Batch Normalizatio ...

目录什么是RFBnet目标检测算法 RFBnet实现思路一.预测部分 1.主干网络介绍 2.从特征获取预测结果 3.预测结果的解码 4.在原图上进行绘制二.训练部分 1.真实框的处理 2.利用处 ...

本文介绍了PyTorch上搭建简单神经网络实现回归和分类的示例,分享给大家,具体如下: 一.PyTorch入门 1. 安装方法登录PyTorch官网,http://pytorch.org,可以看到以 ...

Lasso原理 Lasso与弹性拟合比较python实现 import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from sklearn.metrics ...

Logistic Regression Classifier逻辑回归主要思想就是用最大似然概率方法构建出方程,为最大化方程,利用牛顿梯度上升求解方程参数. 优点:计算代价不高,易于理解和实现. 缺点: ...

滚动回归所谓滚动回归,通常用在时间序列上.记当前时刻为 t,回归时长为 s,则一直使用当作自变量来预测 .使用滚动回归的目的通常是为了避免未来函数对于回归的影响. 具体来说,如果我们直接用所有数据 ...