BP神经网络基于spark实现，要求三个输入：商品历史价格，商品替代品历史价格，居民消费水平，一个输出商品预测价格，实现价格预测
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- 普通网友 2016-10-07 17:27关注
经网络实现价格预测
BP神经网络基于spark实现，要求三个输入：商品历史价格，商品替代品历史价格，居民消费水平，一个输出商品预测价格，实现价格预测解决 无用评论 打赏举报
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- 2021-07-01 21:07回答 1 已采纳 训练数据集默认代表所有数据集的分布（采样原则），所以训练集如何归一化，那么预测就如何操作。如果训练集分布不能代表所有数据集分布，需要进行定向数据增强或者增加训练集样本。1）常规的分类，直接减均值除以方
- 2022-04-21 21:24回答 1 已采纳 就算不用到newff工具，至少也需要用到一种框架，否则利用最简单的优化方式光求导就会把人逼疯，这里我有一篇文章是关于BP神经网络的https://blog.csdn.net/qq_18560985/a
- 2022-05-08 16:07回答 3 已采纳 这是一个好问题，我将上一次的辛烷值做了一个运算，生成一个辛烷值区间，进行预测（预测的元素是4个也罢，2个也行，本质都是类似的） 公式如下： 数据修改后为： 之后2个预测代码都要进行修改才行 第1个
- 2018-08-29 08:53波士顿房价预测的BP神经网络实现 1) 训练数据 housing.csv 使用波士顿房价数据 2) 使用Python代码实现前向和后向传播 3) 损失函数使用方差
- 2022-03-23 11:51回答 1 已采纳 预测的话是可以的，但是前提是你得有提前测定好的数据做训练
- 2021-05-25 18:45回答 2 已采纳 以下是我想出来的几个思路用于重新考虑你自己的神经网络。 1. 你用了几层神经网络？一层神经网络很可能无法解决异或等线性不可分问题，多层神经网络加上非线性激活函数可以解决这一问题。 2. 你是自己手
- 2023-02-16 00:19回答 2 已采纳 以下答案引用自GPT-3大模型,请合理使用： 修改意见！ 答：报错的意思是matlab从2016a版本到2022b版本的变化，使得训练参数和输入输出格式存在差异。这里的问题是需要将训练参数进行修改，
- 2022-08-18 01:28阳阳2013哈哈的博客 A8U神经网络。BP算法的基本思想是：学习过程由信号正向传播与误差的反向回传两个部分组成；正向传播时，输入样本从输入层传入，经各隐层依次逐层处理，传向输出层，若输出层输出与期望不符，则将误差作为调整信号...
- 2021-07-19 21:04回答 1 已采纳 首先怀疑过拟合, 减少迭代次数, 像这种非常简单的数据拟合, 完全不需要200这么大的周期, 一般30-50个足够
- 2018-10-31 08:03回答 2 已采纳 具体要看你的程序，如果你不使用batch，那么通常的做法是把当前的权重在所有数据之上跑一次（正向传播），然后算出梯度，根据梯度修正每个隐层的权重（反向传播），这个整个的过程算一个迭代。 你说的每年的
- 2022-04-17 20:00回答 1 已采纳 因为每次拟合出来的模型都不一样，还有跟你设置的超参数有关
- 2020-12-20 17:30weixin_39622568的博客 一文详解神经网络 BP 算法原理及 Python 实现什么是梯度下降和链式求导法则假设我们有一个函数 J(w)，如下图所示。梯度下降示意图现在，我们要求当 w 等于什么的时候，J(w) 能够取到最小值。从图中我们知道最小值在...
- 2022-01-22 23:05本代码主要是使用神经网络模型对二手车价格进行的预测 包括缺失值处理、特征工程、PCA降维、模型建立等多个步骤。
- 2022-02-18 16:08子田呀的博客 通过对 2016-2017年数据集的深度挖掘及分析，获知南瓜价格的预测结果，并进一步分析南瓜价格与气温、降水量等因素间的关联性。采用数据集字段搜集和补全方式（如展开南宁市南瓜相关字段的爬取或搜集工作），结合广西...
- 2022-02-01 18:32天天Matlab科研工作室的博客 比如BP神经网络已被广泛应用在非线性建摸、函数逼近、系统辨识等诸多方面, 但对实际问题, 其模型结构需由实验数据确定, 无规律可寻。本文引用了历年浦东房价的已知数据，简要利用 MATLAB语言进行 BP网络建
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