bp神经网络回归预测python
答：因为sigmoid就是预测0到1之间的连续值。通常当二分类预测使用，你的问题是否复合二分类如果可以就把类别换成0和1就可以了，如果是做回归那就不行了，要换其他损失函数
答：而最后输出层的值和实际变量的值会有误差，神经网络会通过不断地训练，更改权重和偏置的值来使误差尽可能的小，当误差小到一定程度，该神经网络的回归预测就算成功了。通常使用Python来搭建神经网络，Python自带深度学习的一些库，在进行回归预测时，我们只需用调用函数，设定几个参数，如隐藏层层数和神经...
答：下图展示了 2 层神经网络的结构(注意：我们在计算网络层数时通常排除输入层)2 层神经网络的结构 用 Python 可以很容易的构建神经网络类 训练神经网络 这个网络的输出 ? 为：你可能会注意到，在上面的等式中，输出 ? 是 W 和 b 函数。因此 W 和 b 的值影响预测的准确率. 所以根据输入数据对 W ...
答：你想通过训练来预测数据，一般可以通过BP人工神经网络来实现。人工神经网络是由若干个神经元相互连接组成一个比较大的并行互联的网络，其结构为拓扑结构。实现步骤：1、输入和输出数据；2、创建网络；3、划分训练，测试和验证数据的比例设定；4、训练网络；5、根据训练结果，预测未来数据 下图为用BP神经网...
答：一:神经网络算法简介 1:背景 以人脑神经网络为启发,历史上出现过很多版本,但最著名的是backpropagation 2:多层向前神经网络(Multilayer Feed-Forward Neural Network) 多层向前神经网络组成部分 输入层(input layer),隐藏层(hiddenlayer),输出层(output layer) 每层由单元(units)组成 输入层(input layer)是由训练集的...
答：前向传播等等概念。进而学习训练算法，比如反向传播，这需要微积分的知识（Chain rule）,以及非线性优化的最基础部分，比如梯度下降法。其次至少需要具备一些适用于研究的编程语言的技能，例如python，matlab，（C++也可行）等，哪怕不自己实现最简单的神经网络而是用API，也是需要一定计算机能力才能应用之。
答：我这里有您想要的资源，通过百度网盘免费分享给您：https://pan.baidu.com/s/1ug_ihawG1IA_juXcu9I_4w 提取码：1234 2018年电子工业出版社出版的图书 《Python与神经网络实战》是2018年电子工业出版社出版的图书，作者是何宇健。
答：我们做到了！我们用Python构建了一个简单的神经网络！首先神经网络对自己赋予随机权重，然后使用训练集训练自己。接着，它考虑一种新的情形[1, 0, 0]并且预测了0.99993704。正确答案是1。非常接近！传统计算机程序通常不会学习。而神经网络却能自己学习，适应并对新情形做出反应，这是多么神奇，就像人类...
答：BP算法的基本思想是：学习过程由信号正向传播与误差的反向回传两个部分组成；正向传播时，输入样本从输入层传入，经各隐层依次逐层处理，传向输出层，若输出层输出与期望不符，则将误差作为调整信号逐层反向回传，对神经元之间的连接权矩阵做出处理，使误差减小。经反复学习，最终使误差减小到可接受的...
答：我在腾讯云上租了一台服务器，搭建了anaconda环境，装载了jupyter，然后在手机端打开服务器上的jupyter，这样就可以自由自在的写Python程序了 我大致把深度学习需要的库全装上去了，然后经常要训练神经网络模型的，我上课就可以用手机看训练的进度和调节参数了 ...
网友评论：
文定14747635797：
BP神经网络的预测(回归)过程C语言程序 -
20361驷伏
： 神经网络本质也是一种数据回归模型.我们举个简单的例子 y=ax^2+bx+c,有三个系数要回归,如果只给你1~2组数据,你觉得能回归好吗?考虑到样本本身有误差,为了防止过拟合(或过学习),一般要求神经网络的训练样本数是连接权系数(包括阈值)的2~3倍.你用了太多的连接权系数(包括阈值),即使效果不错,风险仍然很高.
文定14747635797：
用Matlab编程BP神经网络进行预测 -
20361驷伏
： 原理就是:建立网络-数据归一化-训练-预测-数据反归一化.附件是电力负荷预测的例子,可以参考.BP(Back Propagation)神经网络是1986年由Rumelhart和McCelland为首的科学家小组提出,是一种按误差逆传播算法训练的多层前馈网络,是目前应用最广泛的神经网络模型之一.BP网络能学习和存贮大量的输入-输出模式映射关系,而无需事前揭示描述这种映射关系的数学方程.它的学习规则是使用最速下降法,通过反向传播来不断调整网络的权值和阈值,使网络的误差平方和最小.BP神经网络模型拓扑结构包括输入层(input)、隐层(hidden layer)和输出层(output layer).
文定14747635797：
matlab程序 BP神经网络预测 程序如下: -
20361驷伏
： P=[...];输入T=[...];输出% 创建一个新的前向神经网络 net_1=newff(minmax(P),[10,1],,'traingdm')% 当前输入层权值和阈值 inputWeights=net_1.IW inputbias=net_1.b% 当前网络层权值和阈值 layerWeights=net_1.LW layerbias=net_1.b 应该没问题吧.
文定14747635797：
编写matlab的bp神经网络用于预测 -
20361驷伏
： 直接用神经网络工具箱里面的函数做: d = [ 1 0.31 0.27 0.41 0.2 0.6 0.21 2 0.31 0.27 0.41 0.2 0.7 0.19 3 0.31 0.27 0.41 0.2 0.8 0.17 4 0.31 0.39 0.63 0.5 0.6 0.62 5 0.31 0.39 0.63 0.5 0.7 0.63 6 0.31 0.39 0.63 0.5 0.8 0.65 7 0.31 0.51 0.85 0.8 0.6 ...
文定14747635797：
bp神经网络预测matlab源代码 -
20361驷伏
： P=[1;2;3;4;5];%月 P=[P/50];T=[2;3;4;5;6];%月训练样本 T=[T/50];threshold=[0 1;0 1;0 1;0 1;0 1;0 1;0 1]; net=newff(threshold,[15,7],{'tansig','logsig'},'trainlm'); net.trainParam.epochs=2000; net.trainParam.goal=0.001; LP.lr=0.1; net=train(net,P,T); P_test=[6月]';%6月数据预测7月 P_test=[P_test/50]; y=sim(net,P_test) y=[y*50]
文定14747635797：
用matlab中bp神经网络实现由输入值预测输出值的程序 -
20361驷伏
： 给你个例子如下,net=newff(inputn,outputn,[8,4],{'tansig','purelin'},'trainscg');%初始化网络结构%网络参数配置(迭代次数、学习率、目标) net.trainParam.epochs=3000; net.trainParam.lr=0.08; net.trainParam.goal=0.05; net.divideFcn = ''; [net,tr]...
文定14747635797：
神经网络bp算法可以对样本进行预测,具体是预测什么? -
20361驷伏
： 他的预测是这样的一个意思:比如你知道x=1,2,3时y分别等于7,4,8,那么神经网络可以告诉你x=1.5或者x=1.254的时候,y等于多少.或者,你知道 x=1;y=1时z=2; x=5;y=3时z=4; x=3;y=2时z=9;...(任意几组,少至2组,多至几百组上千组都可以) 这个时候,利用神经网络,你可以知道x=1.354;y=4.654时z的值 如果只有两组,可想而知,这个网络的预测精度并不是很高,而且利用一般的数学方法就很容易完成预测;但是如果有上千组,那用一般的数学方法完成这样的预测基本上就是不可能的,而神经网络可以很容易的进行预测,建立一个能对这些样本很好拟合的网络,完成这样的预测.
文定14747635797：
bp神经网络怎么实现的预测,只会拟合 -
20361驷伏
： 测试BP神经网络的拟合能力和泛化能力,按这种说法是同一概念,但是拟合和泛化在其它领域是完全不同的,这个要区分清楚.测试一个神经网络的拟合能力,这种说法很少用,大家经常用的是测试神经网络的泛化能力.
文定14747635797：
bp神经网络预测模型matlab代码 -
20361驷伏
： 将p矩阵转置,行代表年度,列代表季度,然后用1998~2012年的数据训练2013年的数据,再用1999~2013年的数据预测2014年的数据.
文定14747635797：
R语言中BP神经网络怎么进行预测新数据 -
20361驷伏
： help sim 准备数据集 学习和训练 help train 训练完成后,保存、使用网络 help sim
