对每个特征进行归一化处理。这样做有两个好处：一是模型训练更高效；二是特征前的权重大小可以代表该变量对预测结果的贡献度（因为每个特征值本身的范围相同）。第一种方式是运用和最小值的比较，将每个特征的取值缩放到0~1之间。如果当前值为在最大值，则处理后为1，如果为最小值，则处理后为0，其他的介于两者...
那么我们先大胆的假设13个因素与房价之间存在着线性关系,即13个因素x都会对房价有不同权重w,13个因素影响和经过略微的偏置b完善(在一次线性方程中,w就是斜率,b就是截距),最终可算出房价y。 那么接下来我们就选择损失函数。在考虑损失函数的设计不仅仅要考虑“合理性”,同样需要考虑“易解性”后,我想选择了均方...
那么我们先大胆的假设13个因素与房价之间存在着线性关系,即13个因素x都会对房价有不同权重w,13个因素影响和经过略微的偏置b完善(在一次线性方程中,w就是斜率,b就是截距),最终可算出房价y。 那么接下来我们就选择损失函数。在考虑损失函数的设计不仅仅要考虑“合理性”,同样需要考虑“易解性”后,我想选择了均方...
下面我们将演示如何使用pytorch实现一个卷积神经网络(CNN)来进行波士顿房价的多变量回归预测。我们将使用波士顿房价数据集来训练我们的模型,该数据集包含波士顿城郊区域的房屋的多个特性(如犯罪率、房间数量、教师学生比例等)和房价。如下图每组房价数据由13个相关属性(即13个指标变量),1个目标变量(房价)组成,总共有506...
使用神经网络实现波士顿房价的预测 主要目的: 1、从keras的数据集中加载波士顿房价数据,注意需要做数据的标准化。 2、构建一个神经网络模型,并使用划分好的训练集数据训练模型,使用划分好的测试集的数据验证模型,训练迭代100次(不需要K折验证)。 3、获取训练过程中的训练mae值、验证mae值,并使用matplotlib来绘制mae值...
使用Numpy构建神经网络 本节将使用Python语言和Numpy库来构建神经网络模型,向读者展示神经网络的基本概念和工作过程。 波士顿房价预测 波士顿房价预测是一个经典的机器学习问题,类似于程序员世界的“Hello World”。波士顿地区的房价是由诸多因素影响的,该数据集统计了13种可能影响房价的因素和该类型房屋的均价,期望构建一...
图1:使用飞桨框架构建神经网络过程 在之前的章节中,我们学习了使用Python和NumPy实现波士顿房价预测任务的方法,本章我们将尝试使用飞桨重写房价预测任务,体会二者的异同。在数据处理之前,需要先加载飞桨框架的相关类库。 In [1] #加载飞桨、NumPy和相关类库import paddlefrom paddle.nn import Linearimport paddle.nn.fun...
在深度学习领域,Python凭借其强大的库支持和简洁的语法,成为了进行模型构建和预测的首选语言,Keras作为一款热门的神经网络库,由于其高度的模块化和易用性,在进行深度学习模型预测时被广泛使用,本文将深入探讨使用Python及其相关库构建和预测深度学习模型的全流程,并以波士顿房价预测为例进行实践指导。
用Python搭建神经网络 实践出真知,理论知识说得天花乱坠也不如多写几行代码,接下来将介绍使用Numpy构建神经网络、实现梯度下降的具体方法。本次实验实现波士顿房价预测的回归模型。 应用于不同场景的深度学习模型具备一定的通用性,均分为五个步骤来完成模型的构建和训练,使用Numpy实现神经网络也不外乎如此,步骤如下: ...
用Python搭建神经网络 实践出真知,理论知识说得天花乱坠也不如多写几行代码,接下来将介绍使用Numpy构建神经网络、实现梯度下降的具体方法。本次实验实现波士顿房价预测的回归模型。 应用于不同场景的深度学习模型具备一定的通用性,均分为五个步骤来完成模型的构建和训练,使用Numpy实现神经网络也不外乎如此,步骤如下: ...