根据身高体重预测性别，需要用到神经网络。
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根据身高体重预测性别，需要用到神经网络。
python神经网络，根据身高体重预测性别
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- 2022-01-01 13:34回答 3 已采纳 这个应该有相应公式计算，如果没有公式支持无法实现预测功能
- 2022-04-13 23:28回答 3 已采纳 改成这样即可 sp = input().strip().split(',') sex = 1 if sp[0].strip() in ['M','m'] else 0 faHeight=float(s
- 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
- 2024-06-10 17:03Jack_pirate的博客 这个网络有两个输入，一个有两个神经元（ 和 ）的隐藏层，以及一个有一个神经元（ ) ）的输出层。要注意， 的输入就是 和 的输出，这样就组成了一个网络。我们会使用名为随机梯度下降法的优化算法来优化网络的权重和...
- 2021-06-11 18:22回答 4 已采纳 这个需要问主提供具体的数据，后面可以使用多层感知机等方法对数据进行拟合。划分等级的话可以用聚类相关算法完成
- 2021-11-26 08:13回答 2 已采纳 from scipy import optimize def func(x, k, b): return k * x + b k, b = optimize.curve_fit(func,
- 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
- 2022-02-14 15:01AI蜗牛车的博客 编者荐语有个事情可能会让初学者惊讶：神经网络并不复杂！『神经网络』这个词让人觉得很高大上，但实际上神经网络算法要比人们想象的简单。链接丨https://victorzhou.com/bl...
- 2022-05-16 13:12回答 6 已采纳 的确是很多第三方库给你去用，直接import就可以，但是问题是，如果目前出了问题，第三方库无法满足你的需求，你需要进一步修改代码你怎么办？而且这个问题在实际应用中是经常碰见的，这时候你会不会神经网络基
- 2022-04-19 17:19回答 1 已采纳 不了解你已经做的情况，只能笼统的给你一些建议：1、神经网络，机器学习，易学难精。对于你的情况，不需要数学知识。2、按照你的描述，坦率的说，不需要做神经网络的技术研究，只要使用形成的方法，例程，根据你的
- 2018-10-20 10:00回答 2 已采纳 解决了。。。。。。。
- 2024-08-01 15:45三斤土豆泥的博客 神经网络的总体训练过程是这样的：从我们的数据集中选择一个样本，用随机梯度下降法进行优化——每次我们都只针对一个样本进行优化；计算每个权重或截距项对损失的偏导用更新等式更新每个权重和截距项；重复第一步；
- 2022-09-30 14:31回答 2 已采纳 版本警告而已，提示你你里面的有些库后续版本可能变更或者API改变，不用管，不是错误信息
- 2021-06-02 12:36KalsasCaesar的博客 姓名 体重（磅） 身高（英寸） 性别 Alice 133 65 女 Bob 160 72 男 Charlie 152 70 男 Diana 120 60 女 我们来用这些数据训练一个神经网络，让它能通过我们给出某人的身高和体重数据来预测这个人的性别：...
- 2022-04-24 16:49夏乐天（Summer Happy Sky)的博客 一、通过一个人的身高体重性别预测他的腰围 数据训练集（可以通过调查获得，这里只列4个，还可以更多） 假设从左到右分别是一个人的身高（cm）、体重（kg）、性别（0代表女,1代表男）和腰围（cm） 现在抛出一个...
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