【Python】Python 实现破零（ZF）和最小均方误差（MMSE）信道均衡
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Python用KNN（K-近邻）回归、分类、异常值检测预测房价、最优K值选取、误差评估可视化
全文链接：https://tecdat.cn/?p=33917 KNN是一种非参数学习算法，这意味着它不会对底层数据做出任何假设。这是一个非常有用的特性，因为大多数客户的数据并不真正遵循任何理论假设，例如线性可分性，均匀分布等等（点击文末“阅读原文”获取完整代码数据）。 何时应使用KNN？ 假设您想要租一间公寓并最近发现您的朋友的邻居可能在两周内将她的...
【Python机器学习】神经网络中误差反向传播（BP）算法详解及代码示例（图文解释 附源码）
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【100天精通Python】Day64：Python可视化_Matplotlib绘制误差线图、填充图、堆叠面积图，示例+代码
1 绘制误差线图（errorbar） 误差线图用于可视化一个或多个数据集的测量值及其相关误差或不确定性。每个数据点可能有不同的误差范围，这些误差可以表示为上下误差条、对称误差、非对称误差等。通常，误差线图用于比较多个实验条件或数据源之间的差异。（1） 上下误差条（Vertical Er...
[深度学习入门]基于Python的理论与实现[感知机、神经网络、误差反向传播法及相关技巧]（二）
第四章：神经网络的学习 通常要解决某个问题时，人们习惯以自己的经验和直觉来分析问题找出规律，然后反复试验推进。 “学习”是指从训练数据中自动获取最优权重参数的过程。 机器学习在前期收集问题的各项特征数据，用模型从数据中发现答案，争取避免人为介入。 深度学习在数据收集上（比如选/不选哪些特征的数据ÿ...
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[深度学习入门]基于Python的理论与实现[感知机、神经网络、误差反向传播法及相关技巧]（一）
一、前言 本文是本人在认真学习完[日]斋藤康毅所著《深度学习入门-基于Python的理论与实现》(因为封面上有条鱼，以下皆用《鱼书》代称之)后的学习心得与体会。至于为什么要把写成文字记录下来呢，一是为了我后续的学习方便快速地回忆之前的知识点，一是为了给同样在学习这本《鱼书》的朋友们提供一些帮助。二、概述 该书一共包含八个章节，暂且把它分...
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python移动窗口求股票预测误差均值
一、题目描述已知贵州茅台的2019年1月至今每天的股票收益率序列（数据见下），采用移动窗口平均法预测，计算预测误差均值。并在[2,20]范围内求使得该误差最小的移动窗口长度。移动窗口平均法预测的计算方法说明如下：原始序列：0.3,0.1,0.5,0.4,0.6,0.3,0.6,0.8,0.3,0.2当窗口长度&#...
python实现BP神经网络进行预测和误差分析（附源代码）
反向传播算法也称为BP神经网络，是一种带有反馈的神经网络反向学习方法，它可以对神经网络的各层上的各个神经元的各个神经元之间的连接权重进行不断迭代修改，使神经网络将输入数据转换成期望的输出数据BP神经网络的学习过程由正向传播和反向传播两部分组成，正向传播完成通常的前向计算，由输入数据运算得到输出结果。反向传播的方向则相反...
Python编程：方差、标准差、均方差、均方根值、均方误差、均方根误差
# -*- coding: utf-8 -*- import math def get_average(records): """ 平均值 """ return sum(records) / len(records) def get_variance(records): """...
Python编程：方差、标准差、均方差、均方根值、均方误差、均方根误差
缩写英文中文RMSRRoot Mean Squared Error均方根误差MAEMean Absolute Error平均绝对误差python实现代码# -*- coding: utf-8 -*- import math def get_average(records): """ 平均值 """ return...
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