python預測實例

1. 如何用 python 構建神經網路擇時模型

import math
import random
random.seed(0)
def rand(a,b): #隨機函數
return (b-a)*random.random()+a
def make_matrix(m,n,fill=0.0):#創建一個指定大小的矩陣
mat = []
for i in range(m):
mat.append([fill]*n)
return mat
#定義sigmoid函數和它的導數
def sigmoid(x):
return 1.0/(1.0+math.exp(-x))
def sigmoid_derivate(x):
return x*(1-x) #sigmoid函數的導數
class BPNeuralNetwork:
def __init__(self):#初始化變數
self.input_n = 0
self.hidden_n = 0
self.output_n = 0
self.input_cells = []
self.hidden_cells = []
self.output_cells = []
self.input_weights = []
self.output_weights = []
self.input_correction = []
self.output_correction = []
#三個列表維護：輸入層，隱含層，輸出層神經元
def setup(self,ni,nh,no):
self.input_n = ni+1 #輸入層+偏置項
self.hidden_n = nh #隱含層
self.output_n = no #輸出層
#初始化神經元
self.input_cells = [1.0]*self.input_n
self.hidden_cells= [1.0]*self.hidden_n
self.output_cells= [1.0]*self.output_n
#初始化連接邊的邊權
self.input_weights = make_matrix(self.input_n,self.hidden_n) #鄰接矩陣存邊權：輸入層->隱藏層
self.output_weights = make_matrix(self.hidden_n,self.output_n) #鄰接矩陣存邊權：隱藏層->輸出層
#隨機初始化邊權：為了反向傳導做准備--->隨機初始化的目的是使對稱失效
for i in range(self.input_n):
for h in range(self.hidden_n):
self.input_weights[i][h] = rand(-0.2 , 0.2) #由輸入層第i個元素到隱藏層第j個元素的邊權為隨機值
for h in range(self.hidden_n):
for o in range(self.output_n):
self.output_weights[h][o] = rand(-2.0, 2.0) #由隱藏層第i個元素到輸出層第j個元素的邊權為隨機值
#保存校正矩陣，為了以後誤差做調整
self.input_correction = make_matrix(self.input_n , self.hidden_n)
self.output_correction = make_matrix(self.hidden_n,self.output_n)
#輸出預測值
def predict(self,inputs):
#對輸入層進行操作轉化樣本
for i in range(self.input_n-1):
self.input_cells[i] = inputs[i] #n個樣本從0~n-1
#計算隱藏層的輸出，每個節點最終的輸出值就是權值*節點值的加權和
for j in range(self.hidden_n):
total = 0.0
for i in range(self.input_n):
total+=self.input_cells[i]*self.input_weights[i][j]
# 此處為何是先i再j，以隱含層節點做大循環，輸入樣本為小循環，是為了每一個隱藏節點計算一個輸出值，傳輸到下一層
self.hidden_cells[j] = sigmoid(total) #此節點的輸出是前一層所有輸入點和到該點之間的權值加權和
for k in range(self.output_n):
total = 0.0
for j in range(self.hidden_n):
total+=self.hidden_cells[j]*self.output_weights[j][k]
self.output_cells[k] = sigmoid(total) #獲取輸出層每個元素的值
return self.output_cells[:] #最後輸出層的結果返回
#反向傳播演算法：調用預測函數，根據反向傳播獲取權重後前向預測，將結果與實際結果返回比較誤差
def back_propagate(self,case,label,learn,correct):
#對輸入樣本做預測
self.predict(case) #對實例進行預測
output_deltas = [0.0]*self.output_n #初始化矩陣
for o in range(self.output_n):
error = label[o] - self.output_cells[o] #正確結果和預測結果的誤差：0,1，-1
output_deltas[o]= sigmoid_derivate(self.output_cells[o])*error#誤差穩定在0~1內
#隱含層誤差
hidden_deltas = [0.0]*self.hidden_n
for h in range(self.hidden_n):
error = 0.0
for o in range(self.output_n):
error+=output_deltas[o]*self.output_weights[h][o]
hidden_deltas[h] = sigmoid_derivate(self.hidden_cells[h])*error
#反向傳播演算法求W
#更新隱藏層->輸出權重
for h in range(self.hidden_n):
for o in range(self.output_n):
change = output_deltas[o]*self.hidden_cells[h]
#調整權重：上一層每個節點的權重學習*變化+矯正率
self.output_weights[h][o] += learn*change + correct*self.output_correction[h][o]
#更新輸入->隱藏層的權重
for i in range(self.input_n):
for h in range(self.hidden_n):
change = hidden_deltas[h]*self.input_cells[i]
self.input_weights[i][h] += learn*change + correct*self.input_correction[i][h]
self.input_correction[i][h] = change
#獲取全局誤差
error = 0.0
for o in range(len(label)):
error = 0.5*(label[o]-self.output_cells[o])**2 #平方誤差函數
return error
def train(self,cases,labels,limit=10000,learn=0.05,correct=0.1):
for i in range(limit): #設置迭代次數
error = 0.0
for j in range(len(cases)):#對輸入層進行訪問
label = labels[j]
case = cases[j]
error+=self.back_propagate(case,label,learn,correct) #樣例，標簽，學習率，正確閾值
def test(self): #學習異或
cases = [
[0, 0],
[0, 1],
[1, 0],
[1, 1],
] #測試樣例
labels = [[0], [1], [1], [0]] #標簽
self.setup(2,5,1) #初始化神經網路：輸入層，隱藏層，輸出層元素個數
self.train(cases,labels,10000,0.05,0.1) #可以更改
for case in cases:
print(self.predict(case))
if __name__ == '__main__':
nn = BPNeuralNetwork()
nn.test()

2. 如何用神經網路做線性回歸預測python

1：神經網路演算法簡介
2：Backpropagation演算法詳細介紹
3：非線性轉化方程舉例
4：自己實現神經網路演算法NeuralNetwork
5：基於NeuralNetwork的XOR實例
6：基於NeuralNetwork的手寫數字識別實例
7：scikit-learn中BernoulliRBM使用實例
8：scikit-learn中的手寫數字識別實例

3. python入門實例教程

python入門實例教程！
步驟1：這里我將簡單告訴大家一個用python軟體編寫的一個關於貨物售價折扣方面的一個計算程序，首先打開python軟體。
步驟2：進入python後，會出現如圖所示界面，按照圖中箭頭指示，先選擇File選項，然後在下拉菜單中選擇New file選項。
步驟3：選擇完畢後，會出現一個新的界面，如圖箭頭和紅色框指示。
步驟4：進入這個新的界面，在裡面輸入自己想編輯的程序，如圖所示是我自己編寫的一個關於貨物售價折扣方面的一個簡單的計算程序。
步驟5：程序輸入完畢後，按照圖中箭頭和紅色框指示，先選擇Run選項，然後在下拉菜單中選擇Run Mole（註：除此方法外還可以點擊鍵盤F5）。
步驟6：此時會在原界面出現如圖所示的字樣，這是因為我編寫程序編輯好的，此時你可以輸入一個數字，然後回車，它又會讓你輸入一個折扣，輸入完即可得出最後售價結果。
步驟7：如圖所示，這里我輸入的原價是10，折扣是0.2，故此系統根據我編寫的程序計算除了打折後的價格為2。

4. python遞歸演算法經典實例有哪些

程序調用自身的編程技巧稱為遞歸（ recursion）。遞歸做為一種演算法在程序設計語言中廣泛應用。 一個過程或函數在其定義或說明中有直接或間接調用自身的一種方法。

它通常把一個大型復雜的問題層層轉化為一個與原問題相似的規模較小的問題來求解，遞歸策略只需少量的程序就可描述出解題過程所需要的多次重復計算，大大地減少了程序的代碼量。

遞歸的能力在於用有限的語句來定義對象的無限集合。一般來說，遞歸需要有邊界條件、遞歸前進段和遞歸返回段。當邊界條件不滿足時，遞歸前進；當邊界條件滿足時，遞歸返回。

Python

是完全面向對象的語言。函數、模塊、數字、字元串都是對象。並且完全支持繼承、重載、派生、多繼承，有益於增強源代碼的復用性。Python支持重載運算符和動態類型。相對於Lisp這種傳統的函數式編程語言，Python對函數式設計只提供了有限的支持。有兩個標准庫(functools, itertools)提供了Haskell和Standard ML中久經考驗的函數式程序設計工具。

5. python能做什麼有趣的東西

python能做什麼有趣的東西？下面給大家介紹35個Python實例：
1. Python3 實現圖片識別
2. Python3 圖片隱寫術

3. 200 行 Python 代碼實現 2048
4. Python實現3D建模工具
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6. 求python的項目實例教程

Python實戰：四周實現爬蟲系統（高清視頻）網路網盤

鏈接:

若資源有問題歡迎追問~

7. 如何在Python中用LSTM網路進行時間序列預測

時間序列模型

時間序列預測分析就是利用過去一段時間內某事件時間的特徵來預測未來一段時間內該事件的特徵。這是一類相對比較復雜的預測建模問題，和回歸分析模型的預測不同，時間序列模型是依賴於事件發生的先後順序的，同樣大小的值改變順序後輸入模型產生的結果是不同的。
舉個栗子：根據過去兩年某股票的每天的股價數據推測之後一周的股價變化；根據過去2年某店鋪每周想消費人數預測下周來店消費的人數等等

RNN 和 LSTM 模型

時間序列模型最常用最強大的的工具就是遞歸神經網路（recurrent neural network, RNN）。相比與普通神經網路的各計算結果之間相互獨立的特點，RNN的每一次隱含層的計算結果都與當前輸入以及上一次的隱含層結果相關。通過這種方法，RNN的計算結果便具備了記憶之前幾次結果的特點。

典型的RNN網路結構如下：

4. 模型訓練和結果預測
將上述數據集按4:1的比例隨機拆分為訓練集和驗證集，這是為了防止過度擬合。訓練模型。然後將數據的X列作為參數導入模型便可得到預測值，與實際的Y值相比便可得到該模型的優劣。

實現代碼

這里的輸入數據來源是csv文件，如果輸入數據是來自資料庫的話可以參考這里

這里寫的只涉及LSTM網路的結構搭建，至於如何把數據處理規范化成網路所需的結構以及把模型預測結果與實際值比較統計的可視化，就需要根據實際情況做調整了。

8. Python類的用法實例淺析

Python類的用法實例淺析
這篇文章主要介紹了Python類的用法,以實例形式簡單分析了Python中類的定義、構造函數及使用技巧,需要的朋友可以參考下
本文實例講述了Python類的用法。分享給大家供大家參考。具體如下：
先看一段代碼：
#!/usr/bin/env python
class Test:
def __init__(self,msg="hello"):
self.wel=msg
print "init"
def go(self,name,do):
print self.wel+"go! "+name+" "+do
d=Test("hi,")
d.go("naughty","fight")
上面的代碼演示了：
1、構造函數以及帶參數（參數有默認值）構造函數
2、構造類實例
3、使用類實例調用類方法
希望本文所述對大家的Python程序設計有所幫助。

9. 《Python機器學習預測分析核心演算法Python語言編程教程書籍》pdf下載在線閱讀，求百度網盤雲資源

《Python機器學習》（[美] Michael Bowles）電子書網盤下載免費在線閱讀

資源鏈接：

鏈接: https://pan..com/s/1R9hSyI6FDigKF-96ALYQ2g

書名：Python機器學習

作者：[美] Michael Bowles

譯者：沙嬴

豆瓣評分：6.4

出版社：人民郵電出版社

出版年份：2016-12

頁數：320

內容簡介：

在學習和研究機器學習的時候，面臨令人眼花繚亂的演算法，機器學習新手往往會不知

所措。本書從演算法和Python 語言實現的角度，幫助讀者認識機器學習。

書專注於兩類核心的「演算法族」，即懲罰線性回歸和集成方法，並通過代碼實例來

展示所討論的演算法的使用原則。全書共分為7 章，詳細討論了預測模型的兩類核心演算法、預測模型的構建、懲罰線性回歸和集成方法的具體應用和實現。

本書主要針對想提高機器學習技能的Python 開發人員，幫助他們解決某一特定的項

目或是提升相關的技能。

作者簡介：

Michael Bowles 在矽谷黑客道場教授機器學習，提供機器學習項目咨詢，同時參與了多家創業公司，涉及的領域包括生物信息學、金融高頻交易等。他在麻省理工學院獲得助理教授教職後，創建並運營了兩家矽谷創業公司，這兩家公司都已成功上市。他在黑客道場的課程往往聽者雲集並且好評頗多。