对于预测问题,根据预测值的输出类型是否连续,分为回归任务和和分类任务,因为房价的预测是一个连续值,所以房价的预测是一个回归任务,因此我们使用线性回归模型来解决这个问题,则公式如下: 其中w是各个因素的权重,b是偏置,最终我们经过多轮的训练,求解出每个w和每个b的值,能够拟合所有数据,那整个项目就成了。为了证明...
import torch.nn as nn import numpy as np import pandas as pd import sys import numpy as np import pandas as pd ''' 分析需求 -> 获取数据 -> 数据处理 ->特征工程-> 算法模型 -> 得出结果 -> 参数调优 -> 最终结果 -> 反复迭代 -> 代码上线 ''' # 加载训练和测试数据 train_data = pd....
1.数据集展示 使用的是波士顿房价数据集,前面若干列是影响因素,最后一列是真实房价数据。 2.程序实现 这里采用是官方给的例程,步骤和pytorch框架差不多,多了一些模型保存,数据归一化等细节。 网络结构 代码语言:javascript 复制 classRegressor(paddle.nn.Layer):# self代表类的实例自身 def__init__(self):# 初...
1-梯度下降-波士顿房价预测是这绝对是B站最全的机器学习十大算法了!决策树|线性回归算法|SVM|朴素贝叶斯|神经网络算法|近邻算法一口气全都学完!的第15集视频,该合集共计151集,视频收藏或关注UP主,及时了解更多相关视频内容。
Tensorflow实现多变量线性回归 ** 在上一节中,我们使用Tensorflow构建了第一个完整的模型——一元线性回归。在这一节中,我们将构建一个多变量线性模型来实现多维数据的回归。此外,我们还将介绍如何利用Tensorflow自带的可视化工具TensorBoard分析训练过程。 ** 载入数据 ** 导入相关库 ** %matplotlib notebook import ...
这里采用是官方给的例程,步骤和pytorch框架差不多,多了一些模型保存,数据归一化等细节。 网络结构 classRegressor(paddle.nn.Layer): # self代表类的实例自身 def__init__(self): # 初始化父类中的一些参数 super(Regressor,self).__init__() # 定义一层全连接层,输入维度是13,输出维度是1 ...
房价的起伏似乎没有规律,但决定房价的因素有12种,确实有规律可循的。 因此这个问题,实际上多元函数的非线性回归问题: 自变量:12个决定房价的维度。 因变量:最终的房价。 其中有13个影响因素。 1.2 步骤1-2:业务建模 单个神经元是都输入和单个输出。
Linear:神经网络的全连接层函数,包含所有输入权重相加的基本神经元结构。在房价预测任务中,使用只有一层的神经网络(全连接层)实现线性回归模型。 paddle.nn:组网相关的API,包括 Linear、卷积 Conv2D、循环神经网络LSTM、损失函数CrossEntropyLoss、激活函数ReLU等。
使用线性回归实现波士顿房价预测,使用以下三种方法对比预测效果: 1、使用正规方程的优化方法对波士顿房价进行预测; 2、使用梯度下降的优化方法对波士顿房价进行预测; 3、使用岭回归对波士顿房价进行预测; 上传者:weixin_44525542时间:2022-07-15 基于pytorch前馈神经网络进行波士顿房价预测python源码+文档说明+博客介绍+数据...
<项目介绍> 此仓库用来对波士顿问题进行预测,使用sklearn中的公开数据集,不过在data里面也附录了一份数据集,基于pytorch实现最终的模型。 对应博客地址为:利用神经网络进行波士顿房价预测 - Zs's blog 最终效果如下: - 不懂运行,下载完可以私聊问,可远程教学 该资源内项目源码是个人的毕设,代码都测试ok...