2.1 导入所需的库 在开始之前,我们需要导入一些Python库来帮助我们实现BP神经网络预测模型。下面是所需的库和对应的导入代码: importnumpyasnp# 用于数值计算fromsklearn.model_selectionimporttrain_test_split# 用于数据集划分fromsklearn.preprocessingimportStandardScaler# 用于数据标准化fromsklearn.metricsimportaccuracy...
本节课主要介绍单层感知网络(MP模型),运用MP模型解决简单的线性回归与分类,体会解决机器学习问题的一般步骤,掌握基本原理和实际操作方法。本节课后半部分代码实践部分,时间有点赶,讲的不太细,下周实验课时讲代码重构并精讲。讲课ppt、课上所用数据集及程序源码链接: https://pan.baidu.com/s/11GRaDcM04h9H8V3...
通过查看模型的权值和阈值参数,我们可以进一步理解模型是如何对输入进行处理和判断的。 4. 总结 BP神经网络是一种常用的人工神经网络模型,通过反向传播算法来进行训练和学习。在训练完成后,我们可以查看BP神经网络模型的权值和阈值参数,从而了解模型是如何通过学习来建立输入和输出之间的映射关系的。在Python中,我们可以使...
调用神经网络进行训练并保存参数: #coding: utf8importmy_datas_loader_1importnetwork_0 training_data,test_data = my_datas_loader_1.load_data_wrapper()### 训练网络,保存训练好的参数net = network_0.Network([14,100,2],cost = network_0.CrossEntropyCost) net.large_weight_initializer() net.SGD(...
python实现BP神经网络回归预测模型 python实现BP神经网络回归预测模型 神经网络模型一般用来做分类，回归预测模型不常见，本文基于一个用来分类的BP神经网络，对它进行修改，实现了一个回归模型，用来做室内定位。模型主要变化是去掉了第三层的非线性转换，或者说把非线性激活函数Sigmoid换成f(x)=x函数。这样做的主要原因...
python实现BP神经网络回归预测模型 python实现BP神经⽹络回归预测模型 神经⽹络模型⼀般⽤来做分类，回归预测模型不常见，本⽂基于⼀个⽤来分类的BP神经⽹络，对它进⾏修改，实现了⼀个回归模型，⽤来做室内定位。模型主要变化是去掉了第三层的⾮线性转换，或者说把⾮线性激活函数Sigmoid换成f(x...