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本文来自于网络，文章详细介绍了使用Python实现机器学习算法的损失函数、反向传播过程等相关知识。在这一章节里，我们将实现一个简单的神经网络架构，将2维的输入向量映射成二进制输出值。我们的神经网络有2个输入神经元，含6个隐藏神经元隐藏层及1个输出神经元。我们将通过层之间的权重矩阵来表示神经网络结构。在下面的例子中，输入层和隐藏层之间的权重矩阵将被表示为W，隐藏层和输出层之间的权重矩阵为W。除了连接神经元的权重向量外，每个隐藏和输出的神经元都会有一个大小为1的偏置量。我们的训练集由m=750个样本组成。因此，我们的矩阵维度如下：训练集维度：X=(750，2)目标维度：Y=(750，1)W维度：(

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1. 对应视频链接：https://www.bilibili.com/video/BV1gG4y1r7dd/?vd_source=cf212b6ac033705686666be12f69c448 2. Matlab实现支持向量机的时间序列预测（完整源码和数据) 3. 单列数据，递归预测-自回归，时间序列预测 4. 评价指标包括：R2、MAE、MSE、RMSE 5. 包括拟合效果图和散点图 6. Excel数据，暂无版本限制，推荐2018B及以上版本 7. 其他代码连接：https://docs.qq.com/sheet/DRXBpdVRydFRHTXlB?tab=BB08J2&_t=1667389129635&u=96322ede66974c7097f1238bbc559fdc 注：采用 Libsvm 工具箱（无需安装，可直接运行），仅支持 Windows 64位系统

适用于大学生期末课程设计： 混凝土强度是指混凝土在特定条件下的抗压强度，通常用来评估混凝土的质量和可靠性。在工程建设中，混凝土强度的预测非常重要，可以帮助工程师和建筑师更好地评估结构的稳定性和安全性。 Python是一种流行的编程语言，可以用于开发各种类型的应用程序，包括科学计算、数据分析和机器学习等。在本项目中，我们将使用Python开发一个混凝土强度预测工具，以帮助工程师和建筑师更好地评估结构的稳定性和安全性。 本项目的基本思路是：首先，我们需要收集一些混凝土强度数据，包括混凝土的配比、龄期、强度等信息。其次，我们将使用Python的数据分析库来分析和处理这些数据，以便更好地理解和预测混凝土强度。最后，我们将使用Python的机器学习库来建立一个混凝土强度预测模型，以便更好地进行预测和评估。 以下是本项目的主要步骤： 1. 数据收集：首先，我们需要收集一些混凝土强度数据，包括混凝土的配比、龄期、强度等信息。可以从相关文献、数据库或实验室中获取这些数据。 2. 数据处理：接下来，我们将使用Python的数据分析库（例如Pandas）来处理这些数据，包括数据清洗、数据转换、数

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