原文:Python數據挖掘—回歸—神經網絡

概念: 神經網絡:全稱為人工神經網絡,是一種模仿生物神經網絡 動物的中樞神經系統,特別是大腦 的結構和功能的數學模型或計算模型 生物神經網絡:神經細胞是構成神經系統的基本單元,稱為生物神經元,簡稱神經元 一般采用三到五層 首先導入自變量和因變量 View Code 導入神經網絡中的MLPClassifier類,使用模型進行多次評分 activation relu ,為激活函數,默認為relu,該句 ...

2018-10-04 20:03 0 1495 推薦指數:

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數據挖掘——回歸分析2——簡單神經網絡python實現

神經網絡(Artificial Neural Network):全稱為人工神經網絡(ANN),是一種模仿生物神經網絡(動物的中樞神經系統,特別是大腦)的結構和功能的數學模型或計算模型。 部分原理: 下面是單個神經元的數學模型 ...

Mon Oct 08 06:39:00 CST 2018 0 2054
數據挖掘系列(9)——BP神經網絡算法與實踐

  神經網絡曾經很火,有過一段低迷期,現在因為深度學習的原因繼續火起來了。神經網絡有很多種:前向傳輸網絡、反向傳輸網絡、遞歸神經網絡、卷積神經網絡等。本文介紹基本的反向傳輸神經網絡(Backpropagation 簡稱BP),主要講述算法的基本流程和自己在訓練BP神經網絡的一些經驗。 BP ...

Sat Jun 21 06:59:00 CST 2014 8 11344
數據的常用算法(分類、回歸分析、聚類、關聯規則、神經網絡方法、web數據挖掘

在大數據時代,數據挖掘是最關鍵的工作。大數據挖掘是從海量、不完全的、有噪聲的、模糊的、隨機的大型數據庫中發現隱含在其中有價值的、潛在有用的信息和知識的過程,也是一種決策支持過程。其主要基於人工智能,機器學習,模式學習,統計學等。通過對大數據高度自動化地分析,做出歸納性的推理,從中挖掘出潛在的模式 ...

Thu Dec 14 22:11:00 CST 2017 0 32988
Python數據挖掘回歸—邏輯回歸

概念 針對因變量為分類變量而進行回歸分析的一種統計方法,屬於概率型非線性回歸   優點:算法易於實現和部署,執行效率和准確度高   缺點:離散型的自變量數據需要通過生成虛擬變量的方式來使用 在線性回歸中,因變量是連續性變量,那么線性回歸能根據因變量和自變量存在的線性關系來構造回歸 ...

Fri Oct 05 01:53:00 CST 2018 0 1697
Python數據挖掘回歸—線性回歸

簡單線性回歸 步驟: 1、讀取數據 2、畫出散點圖,求x和y 的相關系數:plt.scatter(x,y),x和y是dataframe 3、估計參數模型,建立回歸模型:lrModel=LinearRegression() 4、訓練模型: lrModel.fit(x,y) 5、對回歸模型 ...

Thu Oct 04 07:27:00 CST 2018 0 2069
 
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