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我想预测一个特定的乘客是否在泰坦尼克号灾难中幸免于难。我给没有存活的给0分，给幸存的给1分。我使用了python scikit学习库，并实现了以下神经网络进行分类。在预测时，我对所有乘客的预测结果仅为0。有人能帮我解决这个问题吗？
浏览 26提问于2016-09-17得票数 0
当我用Python(3.5.5) + Keras (版本2.0.8)比较在GPU上训练的神经网络的输出时，与使用DL4J (1.0.0-beta2 2)在安卓(API 24)上的相同神经网络的输出进行比较时该模型使用DL4J方法restoreMultiLayerNetwork()导入到Application中。神经网络用于对固定输入形状的图像进行预测:
浏览 0提问于2018-09-26得票数 1
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我在python中使用tensorflow来构建一个简单的回归神经网络，我想提取权重和偏差，以便在另一个程序中使用它们。有人能指出如何从tf神经网络中提取权重，并在tensorflow神经网络训练完成后，通过简单的矩阵乘法和加法从相同的权重计算预测。同样，这种计算是否会改善预测时间(因为tf.predict会做一些额外的计算)？
浏览 36提问于2019-01-19得票数 0
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由于许多论文都描述了神经网络可以预测股票回报，所以我也开始研究这种方法。我无法精确地训练NN，即使在训练数据集上，我的预测也不匹配。我使用技术指标作为输入，将未来10天的最大值作为目标向量，但经过训练的神经网络即使对于训练数据集也无法预测精确值。我认为输入和输出数据之间存在一些不匹配。任何解决这一问题的想法，或者在连续值目标向量的情况下，作为输入
浏览 2提问于2012-03-07得票数 2
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我正在R中训练递归神经网络elman。iniweight，linOut=FALSE，maxit=1000，learnFunfParams=0.01，inputsTest=norm_testdata4，targetsTest=tesignals)每次我运行它，预测值都是不同的，即使对于相同的输入参数集，如size，learnFunParams。对于相同的参数值，如何
浏览 1提问于2012-04-05得票数 1
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我是机器学习的新手，我正在尝试在MATLAB上实现一个神经网络，以便根据证券收盘价的过去值来预测股票市场证券的下一个未来收盘价。现在我对此感到迷惑，所以我想从一个比我更了解神经网络的人那里寻求一些指导。
因此，为了进行预测，我尝试使用递归神经网络(RNN)。为此，我使用MATLAB的本机函数layrecnet。我用来训练RNN的输入是给定日期范围
浏览 5提问于2017-01-02得票数 0
我正在使用用Python 编写的反向传播神经网络。它与提供的简单的XOR示例非常好地工作。我的第一次尝试是获得过去10天的特定股票收盘价(例如GOOG)。然后我希望用这些数据训练神经网络，然后预测第二天
浏览 2提问于2014-04-29得票数 4
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我是神经网络的初学者，我试图用python中的5个输入来预测温度值(输出)。我在python中使用了keras包来工作神经网络。同时，利用前馈神经网络(回归)和递归神经网络(LSTM)两种算法对预测值进行了预测。然而，这两种算法都不能很好地用于预测。在我的前馈神经网络(回归)中，我使用
浏览 0提问于2017-08-02得票数 1
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我用Python写了一个神经网络预测模型。不过，我有个问题。我用相同的输入运行了几次预测模型，得到了它的平均偏差和标准差。但很明显，这些数据也被正常化为0-1。根据测试数据，我知道最小值和最大值，这样我就可以把它们去除。在预测值</em
浏览 0提问于2015-06-30得票数 5
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我正在比较随机森林(RF)和前馈神经网络(NN)来预测物种丰富度。在这两种模型中，我都使用了相同的(60)预测器。问题是，r2和根均方误差是非常相似的，但是当我绘制预测的vs测试时，神经网络看起来要好得多。是真地吗？还是仅仅是一个感知问题？以下是神经网络的结果：Relative RMSE: 0.26 ±0.04RMSE: 7 ±
浏览 17提问于2022-01-06得票数 -2
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我正在尝试实现“多线程”，同时进行训练和预测(测试)。我将使用python模块‘线程’，如所示，下面是一些问题。如果我使用python模块“线程”，tensorflow是使用更多的gpu还是使用更多的cpu？我是否必须在tensorflow中生成两个图(具有相同拓扑的神经网络)，一个用于预测，另一个用于训练？或者只制作一个图表可以吗？
我
浏览 4提问于2017-08-08得票数 0
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我是python神经网络的新手。我以前用过ml.net。每个预测示例的准确性都很容易获得f.e ->我的模型在照片上识别自行车，acc = 60%。 现在我需要用python做类似的事情。我使用keras和tensorflow。 我的预测是这样的： predict = model.predict_classes(data) 它返回预测的类，
浏览 47提问于2019-10-19得票数 4
我使用了神经网络软件来预测连续数据。显然，预测结果比通过回归分析得到的结果更好。现在我想通过软件从连续数据的训练中获得的训练权重推导出一个模型表达式，正如许多研究人员所建议的那样，如何解释训练权重和偏差，以导出我试图从相似直线导出的模型方程。在推导出方程后，我发现该方程不能复制神经网络软件给出的相同结果。因此，我正在探索推导方程
浏览 3提问于2015-11-23得票数 0
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ANN与预测
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我想做的是根据对象中包含的文本来预测位置(类似的文本应该有相似的位置)。现在，我使用余弦相似性来计算物体之间的相似性，文本，但我被困在如何利用这些信息来训练我的神经网络。我有一个矩阵，其中包含每个对象以及每个单词在该对象中出现的时间。F.x。，我也会有类似的东西(注意，数字不是真实的)。ObjC ObjBObjB 0.25 1
我已经研究过如何使用
浏览 0提问于2016-11-17得票数 2
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测量:日期时间，PointID，SubstanceID，值(空气中物质浓度)，MeteoID，NextValue点(9个静态监测站)：PointID、入口、经度、纬度。测量表包含约800万项空气中物质浓度比的记录(当地mysql)。我将测量数据和计量数据(最近的时间)链接起来，并将下一个值添加
浏览 0提问于2018-10-05得票数 0
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多维预测
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我想预测整个集合的值，同时考虑到所有这些值的序列以及它们随时间的相关性。如果有任何帮助的话，这些数值也应该有相对的周期性。
编辑:我可以使用几个太阳能电池板产生的电力。这些太阳能电池板是在空间上展开的，我想用它们作为“辐照度探测器”。了解过去几个地方的太阳照度，我希望找出信号之间的相关性，然后可以用来预测光照。不管一天的生产模式如何(如图像所示)
浏览 6提问于2017-05-31得票数 0
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我有一个三层神经网络。我尝试使用tanh和sigmoid函数来激活我的活动，然后输出层只是一个简单的线性函数(我试图建模一个回归问题)。由于某些原因，我的模型似乎很难被切断，它永远不会预测高于某个阈值的值(尽管应该如此)。这是什么原因？下面是模型的预测结果(使用sigmoid激活)：更新：
通过重新激活，从梯度下降到Adam，加入L2正则化。模型预测每
浏览 3提问于2018-07-05得票数 0
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有没有人试图预测时间序列数据中的特定模式？ 例如:在特定的时间内，时间序列中的某些变量会出现巨大的上升峰值……我该如何构建一个模型来预测下一次出现的峰值？ 如果有人在这方面工作，请务必回复。我尝试将特定的一系列数据转换为NumPy数组，并尝试输入model.But，但这是不允许的。 这里的数据看起来像 ? 这些数据是以一种受控的方式生成的，这样我们就可以让这些尖峰接近接近。
浏览 9提问于2020-07-16得票数 0
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我不能理解如何使用已经训练好的神经网络模型。我在python上编程，我使用的是库keras。我分析时间序列。训练神经网络，保存模型。好的。我这样做: model.predict ( dataset )，其中dataset是过去90天的值。我需要提前预测，比如说，10天。
浏览 18提问于2018-01-24得票数 0
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