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。这样做的主要原因是Sigmoid函数的输出范围太小，在0-1之间，而回归模型的输出范围较大。模型修改如下：
代码如下：
#coding: utf8
''''
author: Huangyuliang
'''
import json
import random
import sys
import numpy as np
#### Define the quadr
2021-07-02 10:23:06
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1、掌握使用Weka做线性回归的方法；
2、掌握线性回归的相关知识；
3、处理丢失数据的值，替换原始数据中的短横线（因为这里的实验数据本应该是数字类型，而不是枚举类型）
2021-06-28 21:07:58
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使用emd进行回归预测的代码，使用方法结单，只需输入训练集和测试集就可以进行emd预测了，预测的结果会保存在相应的.mat文件里，详细操作请看代码里的操作说明。资源里有demo，guidence.m文件里有调用实例，直接复制到command windows里运行就可以了，简单易懂，汉语注释说明等。
2021-06-13 14:52:08
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logistic_regression
用logistic回归预测糖尿病数据集_我在糖尿病数据集上使用了logistic回归和决策树分类器模型，在对两个模型进行训练和测试数据集比率相同后，我发现logistic回归给出的准确性更高，大约为80％，而决策树分类器给出了约75％。
2021-06-12 15:32:47
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2021-05-21 12:03:12
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