- 基于螺旋桨尺寸和转速计算推力的回归问题的深度学习模型。 数据来自 APC 螺旋桨网站，因此这只适用于 APC 螺旋桨。 - 也可作为在 APC 螺旋桨性能数据集中进行搜索的工具。 数据是从APC官方螺旋桨下载的链接： https : //www.apcprop.com/technical-information/file-downloads/

深度学习与PyTorch入门实战_龙良曲 bilibili_回归问题实战（第六课） 1 data.csv 用于回归的数据数据 2 gd.py 回归实战运行代码 3 lesseon4.pdf 课件

非线性回归问题（单变量或多变量）可以使用图形用户界面 (GUI) 轻松提出，该界面使用以下求解器之一解决问题： - nlinfit：仅单变量问题。 - lsqnonlin：可以处理多变量问题（多个因拟合变量，ydata为矩阵）。 - 模式搜索：在使用 nlinfit 或 lsqonolin 之前，此求解器有助于获得良好的起点； 这样，更容易确定全局最小值。 数据作为矢量或矩阵从工作区引入 GUI。 要拟合的模型必须以矢量化形式写入 M 文件： ypred = 模型（x，xdata） ypred 是具有模型响应（行中的观察值）的列向量（单变量问题）或矩阵（多变量问题）。 x 是带有要拟合的模型参数的向量。 xdata 是一个矩阵，其中列是自变量，行是观察值。 附上使用间歇化学React器数据的动力学方程拟合示例。 要求：优化工具箱/统计工具箱/遗传算法和直接搜索工具箱取决于所选的求解

救济算法matlab代码信仰 RReliefF的Python实现-用于回归问题的功能选择工具 由Amrit Sethi创建 RReliefF是用于回归问题的特征选择工具，可帮助确定数据集中不同特征的预测性能。 除了RReliefF，还可以在以下版本中使用Relief和ReliefF的实现-分类问题的特征选择算法。 尽管该函数基于python，但函数接口旨在模仿。 基于救济的算法的实现 此代码遵循M. Robnik-Sikonja和I. Kononenko在“回归中用于属性估计的救济的适应”中所述的基于救济的算法。 的注释中使用的公式参考均基于上述文章 要专门使用RReliefF，请使用W = RReliefF(X, y, opt) opt可以用以下可选参数替换： updates -可以是“全部”（默认），也可以是正整数，具体取决于 k要查看的邻居数。 默认值是10。 sigma距离比例因子。 默认值为50。 weight_track返回一个矩阵，该矩阵跟踪每次迭代的权重变化。 默认为假 例子 包含3种主要基于救济的算法的实现的示例包括在中。 变量regressionProblem可以设

回归问题 预测输入数据对应的一个连续值，而不是离散的标签。 比如根据气象数据预测气温等等。 加载数据 波士顿房价数据集，基本上就是根据13种不同数值，例如周边学校个数，犯罪率等等，来预测房价。 from keras.datasets import boston_housing (train_data,train_targets),(test_data,test_targets) = boston_housing.load_data() print(train_data.shape) print(test_data.shape) print(train_targets) 可以看到训练样本有4

【ch02-回归问题】 回归实战.pdf

【ch02-回归问题】 回归问题.pdf

rvm代码matlab 快速SBL 一种基于高斯尺度混合模型的回归问题快速稀疏贝叶斯学习算法 此代码用于题为“基于高斯尺度混合的高效稀疏贝叶斯学习算法”的论文。 数据集中的图像是从 和 获取的。 tools 中的函数 FastLaplace.m 对应于基于拉普拉斯先验的快速 SBL 算法，该算法是从原始作者处获得的。 这篇论文的标题是“使用拉普拉斯先验的贝叶斯压缩感知”。 GGAMP-SBL.m 对应于题为“基于 GAMP 的低复杂度稀疏贝叶斯学习算法”论文中的算法 1。 为了比较，需要 sparseLab 2.1 和 RVM V1.1 工具箱，可以分别从 和 获得。 此代码在 Matlab 2019b 中实现。 如有任何问题，请联系 如果您使用我们代码的任何部分，请引用我们的论文。 W. Zhou, H. -T. Zhang 和 J. Wang，“基于高斯尺度混合的高效稀疏贝叶斯学习算法”，IEEE 神经网络和学习系统汇刊，doi：10.1109/TNNLS.2020.3049056。 参考资料： @ARTICLE{zhou2021efficient, author={W. {Zho

主要介绍了Python利用神经网络解决非线性回归问题,结合实例形式详细分析了Python使用神经网络解决非线性回归问题的相关原理与实现技巧,需要的朋友可以参考下

纽约市Airbnb开放数据-实践 内容来源：Aurelien Geron（O'Reilly）的Scikit-Learn，Keras和TensorFlow的动手机器学习，第二版。 版权所有2019 Kiwisoft SAS，978-1-492-03264-9 机器学习实践。 在O'REILLY的动手机器学习的第2章项目之后实现该项目。 目标：根据所有其他指标，预测Airbnb帖子的单价。 预测纽约市Airbnb的租金方法： 监督学习任务，因为给定了带标签的转换示例（每个示例都带有预期的输出，即单位价格）。 回归任务，因为我们需要预测值。 多重回归问题，因为系统将使用多个特征进行预测。 单变量回归问题，因为我们仅尝试预测每个单位的单个值。 没有连续的数据流，不需要适应变化的数据，并且数据足够小以适合存储：批量学习 可能的性能指标：均方根误差（RMSE）和绝对绝对误差（MAE）。