python预测实例

1. 如何用 python 构建神经网络择时模型

import math
import random
random.seed(0)
def rand(a,b): #随机函数
return (b-a)*random.random()+a
def make_matrix(m,n,fill=0.0):#创建一个指定大小的矩阵
mat = []
for i in range(m):
mat.append([fill]*n)
return mat
#定义sigmoid函数和它的导数
def sigmoid(x):
return 1.0/(1.0+math.exp(-x))
def sigmoid_derivate(x):
return x*(1-x) #sigmoid函数的导数
class BPNeuralNetwork:
def __init__(self):#初始化变量
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 = []
#三个列表维护：输入层，隐含层，输出层神经元
def setup(self,ni,nh,no):
self.input_n = ni+1 #输入层+偏置项
self.hidden_n = nh #隐含层
self.output_n = no #输出层
#初始化神经元
self.input_cells = [1.0]*self.input_n
self.hidden_cells= [1.0]*self.hidden_n
self.output_cells= [1.0]*self.output_n
#初始化连接边的边权
self.input_weights = make_matrix(self.input_n,self.hidden_n) #邻接矩阵存边权：输入层->隐藏层
self.output_weights = make_matrix(self.hidden_n,self.output_n) #邻接矩阵存边权：隐藏层->输出层
#随机初始化边权：为了反向传导做准备--->随机初始化的目的是使对称失效
for i in range(self.input_n):
for h in range(self.hidden_n):
self.input_weights[i][h] = rand(-0.2 , 0.2) #由输入层第i个元素到隐藏层第j个元素的边权为随机值
for h in range(self.hidden_n):
for o in range(self.output_n):
self.output_weights[h][o] = rand(-2.0, 2.0) #由隐藏层第i个元素到输出层第j个元素的边权为随机值
#保存校正矩阵，为了以后误差做调整
self.input_correction = make_matrix(self.input_n , self.hidden_n)
self.output_correction = make_matrix(self.hidden_n,self.output_n)
#输出预测值
def predict(self,inputs):
#对输入层进行操作转化样本
for i in range(self.input_n-1):
self.input_cells[i] = inputs[i] #n个样本从0~n-1
#计算隐藏层的输出，每个节点最终的输出值就是权值*节点值的加权和
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]
# 此处为何是先i再j，以隐含层节点做大循环，输入样本为小循环，是为了每一个隐藏节点计算一个输出值，传输到下一层
self.hidden_cells[j] = sigmoid(total) #此节点的输出是前一层所有输入点和到该点之间的权值加权和
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) #获取输出层每个元素的值
return self.output_cells[:] #最后输出层的结果返回
#反向传播算法：调用预测函数，根据反向传播获取权重后前向预测，将结果与实际结果返回比较误差
def back_propagate(self,case,label,learn,correct):
#对输入样本做预测
self.predict(case) #对实例进行预测
output_deltas = [0.0]*self.output_n #初始化矩阵
for o in range(self.output_n):
error = label[o] - self.output_cells[o] #正确结果和预测结果的误差：0,1，-1
output_deltas[o]= sigmoid_derivate(self.output_cells[o])*error#误差稳定在0~1内
#隐含层误差
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
#反向传播算法求W
#更新隐藏层->输出权重
for h in range(self.hidden_n):
for o in range(self.output_n):
change = output_deltas[o]*self.hidden_cells[h]
#调整权重：上一层每个节点的权重学习*变化+矫正率
self.output_weights[h][o] += learn*change + correct*self.output_correction[h][o]
#更新输入->隐藏层的权重
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
#获取全局误差
error = 0.0
for o in range(len(label)):
error = 0.5*(label[o]-self.output_cells[o])**2 #平方误差函数
return error
def train(self,cases,labels,limit=10000,learn=0.05,correct=0.1):
for i in range(limit): #设置迭代次数
error = 0.0
for j in range(len(cases)):#对输入层进行访问
label = labels[j]
case = cases[j]
error+=self.back_propagate(case,label,learn,correct) #样例，标签，学习率，正确阈值
def test(self): #学习异或
cases = [
[0, 0],
[0, 1],
[1, 0],
[1, 1],
] #测试样例
labels = [[0], [1], [1], [0]] #标签
self.setup(2,5,1) #初始化神经网络：输入层，隐藏层，输出层元素个数
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. 如何用神经网络做线性回归预测python

1：神经网络算法简介
2：Backpropagation算法详细介绍
3：非线性转化方程举例
4：自己实现神经网络算法NeuralNetwork
5：基于NeuralNetwork的XOR实例
6：基于NeuralNetwork的手写数字识别实例
7：scikit-learn中BernoulliRBM使用实例
8：scikit-learn中的手写数字识别实例

3. python入门实例教程

python入门实例教程！
步骤1：这里我将简单告诉大家一个用python软件编写的一个关于货物售价折扣方面的一个计算程序，首先打开python软件。
步骤2：进入python后，会出现如图所示界面，按照图中箭头指示，先选择File选项，然后在下拉菜单中选择New file选项。
步骤3：选择完毕后，会出现一个新的界面，如图箭头和红色框指示。
步骤4：进入这个新的界面，在里面输入自己想编辑的程序，如图所示是我自己编写的一个关于货物售价折扣方面的一个简单的计算程序。
步骤5：程序输入完毕后，按照图中箭头和红色框指示，先选择Run选项，然后在下拉菜单中选择Run Mole（注：除此方法外还可以点击键盘F5）。
步骤6：此时会在原界面出现如图所示的字样，这是因为我编写程序编辑好的，此时你可以输入一个数字，然后回车，它又会让你输入一个折扣，输入完即可得出最后售价结果。
步骤7：如图所示，这里我输入的原价是10，折扣是0.2，故此系统根据我编写的程序计算除了打折后的价格为2。

4. python递归算法经典实例有哪些

程序调用自身的编程技巧称为递归（ recursion）。递归做为一种算法在程序设计语言中广泛应用。 一个过程或函数在其定义或说明中有直接或间接调用自身的一种方法。

它通常把一个大型复杂的问题层层转化为一个与原问题相似的规模较小的问题来求解，递归策略只需少量的程序就可描述出解题过程所需要的多次重复计算，大大地减少了程序的代码量。

递归的能力在于用有限的语句来定义对象的无限集合。一般来说，递归需要有边界条件、递归前进段和递归返回段。当边界条件不满足时，递归前进；当边界条件满足时，递归返回。

Python

是完全面向对象的语言。函数、模块、数字、字符串都是对象。并且完全支持继承、重载、派生、多继承，有益于增强源代码的复用性。Python支持重载运算符和动态类型。相对于Lisp这种传统的函数式编程语言，Python对函数式设计只提供了有限的支持。有两个标准库(functools, itertools)提供了Haskell和Standard ML中久经考验的函数式程序设计工具。

5. python能做什么有趣的东西

python能做什么有趣的东西？下面给大家介绍35个Python实例：
1. Python3 实现图片识别
2. Python3 图片隐写术

3. 200 行 Python 代码实现 2048
4. Python实现3D建模工具
5. 使用 Python 定制词云
相关推荐：《Python教程》
6. Python3 智能裁切图片
7.微信变为聊天机器人
8. 使用 Python 解数学方程
9. 使用 Python 创建照片马赛克
10. Python 基于共现提取《釜山行》人物关系
11. Python 气象数据分析：《Python 数据分析实战》
12. NBA常规赛结果预测：利用Python进行比赛数据分析
13. Python 的循环语句和隐含波动率的计算
14. K-近邻算法实现手写数字识别系统
15. 数独游戏的 Python 实现与破解
16. 基于 Flask 与 MySQL 实现番剧推荐系

17. Python 实现英文新闻摘要自动提取
18. Python 解决哲学家就餐问题
19. Ebay 在线拍卖数据分析
20. 神经网络实现人脸识别任务
21. 使用 Python 解数学方程
22. Python3 实现火车票查询工具
23. Python 实现端口扫描器
24. Python3 实现可控制肉鸡的反向Shell
25. Python 实现 FTP 弱口令扫描器
26. 基于PyQt5 实现地图中定位相片拍摄位置
27. Python实现网站模拟登陆
28.Python实现简易局域网视频聊天工具
29. 基于 TCP 的 python 聊天程序
30. Python3基于Scapy实现DDos
31. 高德API + Python 解决租房问题
32. 基于 Flask 与 RethinkDB 实现TODO List
33. Python3 实现简单的 Web 服务器
34. Python 实现 Redis 异步客户端
35. 仿 StackOverflow 开发在线问答系统

6. 求python的项目实例教程

Python实战：四周实现爬虫系统（高清视频）网络网盘

链接:

若资源有问题欢迎追问~

7. 如何在Python中用LSTM网络进行时间序列预测

时间序列模型

时间序列预测分析就是利用过去一段时间内某事件时间的特征来预测未来一段时间内该事件的特征。这是一类相对比较复杂的预测建模问题，和回归分析模型的预测不同，时间序列模型是依赖于事件发生的先后顺序的，同样大小的值改变顺序后输入模型产生的结果是不同的。
举个栗子：根据过去两年某股票的每天的股价数据推测之后一周的股价变化；根据过去2年某店铺每周想消费人数预测下周来店消费的人数等等

RNN 和 LSTM 模型

时间序列模型最常用最强大的的工具就是递归神经网络（recurrent neural network, RNN）。相比与普通神经网络的各计算结果之间相互独立的特点，RNN的每一次隐含层的计算结果都与当前输入以及上一次的隐含层结果相关。通过这种方法，RNN的计算结果便具备了记忆之前几次结果的特点。

典型的RNN网路结构如下：

4. 模型训练和结果预测
将上述数据集按4:1的比例随机拆分为训练集和验证集，这是为了防止过度拟合。训练模型。然后将数据的X列作为参数导入模型便可得到预测值，与实际的Y值相比便可得到该模型的优劣。

实现代码

这里的输入数据来源是csv文件，如果输入数据是来自数据库的话可以参考这里

这里写的只涉及LSTM网络的结构搭建，至于如何把数据处理规范化成网络所需的结构以及把模型预测结果与实际值比较统计的可视化，就需要根据实际情况做调整了。

8. Python类的用法实例浅析

Python类的用法实例浅析
这篇文章主要介绍了Python类的用法,以实例形式简单分析了Python中类的定义、构造函数及使用技巧,需要的朋友可以参考下
本文实例讲述了Python类的用法。分享给大家供大家参考。具体如下：
先看一段代码：
#!/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")
上面的代码演示了：
1、构造函数以及带参数（参数有默认值）构造函数
2、构造类实例
3、使用类实例调用类方法
希望本文所述对大家的Python程序设计有所帮助。

9. 《Python机器学习预测分析核心算法Python语言编程教程书籍》pdf下载在线阅读，求百度网盘云资源

《Python机器学习》（[美] Michael Bowles）电子书网盘下载免费在线阅读

资源链接：

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

书名：Python机器学习

作者：[美] Michael Bowles

译者：沙嬴

豆瓣评分：6.4

出版社：人民邮电出版社

出版年份：2016-12

页数：320

内容简介：

在学习和研究机器学习的时候，面临令人眼花缭乱的算法，机器学习新手往往会不知

所措。本书从算法和Python 语言实现的角度，帮助读者认识机器学习。

书专注于两类核心的“算法族”，即惩罚线性回归和集成方法，并通过代码实例来

展示所讨论的算法的使用原则。全书共分为7 章，详细讨论了预测模型的两类核心算法、预测模型的构建、惩罚线性回归和集成方法的具体应用和实现。

本书主要针对想提高机器学习技能的Python 开发人员，帮助他们解决某一特定的项

目或是提升相关的技能。

作者简介：

Michael Bowles 在硅谷黑客道场教授机器学习，提供机器学习项目咨询，同时参与了多家创业公司，涉及的领域包括生物信息学、金融高频交易等。他在麻省理工学院获得助理教授教职后，创建并运营了两家硅谷创业公司，这两家公司都已成功上市。他在黑客道场的课程往往听者云集并且好评颇多。