问题描述 给定波士顿地区一系列地区租房的价格，然后罗列出了收集到多个因素，每个因素已经是量化好。现在给定的要求是，使用一个多元线性模型去拟合这些数据，然后用于预测。 模型 price=f(x1,x2,…,xn)=∑i=1nwixi+b price = f(x_1, x_2, …, x_n) = \sum\limits_{i=1}^{n} w_i x_i + bprice=f(x1​,x2​,…,xn​)=i=1∑n​wi​xi​+b 这里没有激活函数，所以还不到神经网络的阶段。 基于Tensorflow的建模一般步骤 数据准备： 1. 筛选 2. 分类 3. 清洗 4. 格式化 模型构建 1.

针对原油总氢物性回归预测中核磁共振光谱数据不足的问题,结合深度学习相关理论,提出一种光谱数据扩增预处理方法.根据样本输入和标签的相关系数,在原始样本中加入随机噪声以生成虚拟样本;处理样本数据结构以利于卷积神经网络特征提取,并加入数据冗余改进该结构以进一步提高数据特征提取的完整性;搭建实现原油总氢物性回归预测的卷积神经网络(Regression forecasting convolutional neural network,RF-CNN).实验结果表明,对于总氢物性的回归预测,该数据扩增预处理方法不但可以解决原始数据训练中的过拟合现象,而且相比于传统的偏最小二乘(PLS)回归方法,更具稳定性和精确性.

神经网络回归预测--气温数据集

解析解法和梯度下降法实现线性回归预测2014年南京房价.zip

传统的极限学习机作为一种有监督的学习模型，任意对隐藏层神经元的输入权值和偏置进行赋值，通过计算隐藏层神经元的输出权值完成学习过程.针对传统的极限学习机在数据分析预测研究中存在预测精度不足的问题，提出一种基于模拟退火算法改进的极限学习机.首先，利用传统的极限学习机对训练集进行学习，得到隐藏层神经元的输出权值，选取预测结果评价标准.然后利用模拟退火算法，将传统的极限学习机隐藏层输入权值和偏置视为初始解，预测结果评价标准视为目标函数，通过模拟退火的降温过程，找到最优解即学习过程中预测误差最小的极限学习机的隐藏层神经元输入权值和偏置，最后通过传统的极限学习机计算得到隐藏层输出权值.实验选取鸢尾花分类数据和波士顿房价预测数据进行分析.实验发现与传统的极限学习机相比，基于模拟退火改进的极限学习机在分类和回归性能上都更优.

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LIBSVM是台湾大学林智仁(Lin Chih-Jen)副教授等开发设计的一个简单、易于使用和快速有效的SVM模式识别与回归的软件包，他不但提供了编译好的可在Windows系列系统的执行文件，还提供了源代码，方便改进、修改以及在其它操作系统上应用；该软件对SVM所涉及的参数调节相对比较少，提供了很多的默认参数，利用这些默认参数可以解决很多问题；并提供了交互检验(Cross Validation)的功能。 介绍安装方法 数据预测

准确及时的每月降雨量预报是水文研究等科学界面临的主要挑战，例如河流管理项目和洪水预警系统的设计。 支持向量回归（SVR）是一个非常有用的降水预测模型。 本文提出了一种新的并行协同进化算法，基于遗传算法和粒子群优化算法SVRGAPSO的并行协同进化，可以确定SVR在降雨预测中的合适参数，用于月降水预测。 并行协同进化算法的框架是同时迭代两个GA和PSO种群，这是GA和PSO种群之间进行信息交换以克服过早的局部最优的一种机制。 我们的方法采用混合PSO和GA，通过并行协同发展来获得SVR的最佳参数。 所提出的技术可用于降雨预报，以测试其概括能力并与几种竞争技术进行比较评估，例如其他替代方法，即SVRPSO（带PSO的SVR），SVRGA（带GA的SVR）和SVR模型。 实证结果表明，SVRGAPSO结果具有较好的泛化能力，在降雨预报中具有最低的预测误差值。 SVRGAPSO可以显着提高降雨预报的准确性。 因此，SVRGAPSO模型是降雨预报的有希望的替代方法。

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针对智能商业平台中的大数据预测问题，提出一种多因素稀疏回归预测模型。以离散余弦变换为基础，构建包含多个外部因素（节假日、天气、温度）的字典集，通过LASSO方法定量求解稀疏编码模型中各外部因素的影响。实验对2 000个商家的客流量进行预测。实验结果表明，外部因素不同程度地影响客流量，在预测模型中叠加外部因素后可以有效提高预测的准确性。同时，与其他方法对比表明，多因素稀疏回归预测模型比RNN、ARIMA 等模型的预测效果更好。