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5.多层感知器(神经网络)的代码实现

目录

1  导入库

2  分析数据

3  构建模型

3.1  定义输入

3.2  创建模型

3.3  编译模型

3.4  训练模型

4  数据预测

1  导入库

5.多层感知器(神经网络)的代码实现_第1张图片

2  分析数据

我们这次使用数据集是关于广告与销量的，名为Advertising

5.多层感知器(神经网络)的代码实现_第2张图片

我们打开这个数据集看一下

5.多层感知器(神经网络)的代码实现_第3张图片

数据为了避免泄露隐私问题，所以数据进行了脱敏处理，所以当前显示数值中会按照一定计算方法对应另一个现实数值，也就是说当前显示的数值不直接与显示挂钩，今后的数据集大多也都会进行脱敏处理

读取数据之后我们查看一下前几行

5.多层感知器(神经网络)的代码实现_第4张图片

TV，radio,newspaper列下面的数值分别代表电视，广播，报纸的投放量，sales列代表使用前三种投放量所带来的销量

我们从上面的介绍大致能猜一下，如果投放量越多，销量也就越好，销量和投放量中有线性的关系，我们下面把数据集作为图画出来验证一下，x轴我们定义为TV的投放量，y轴定义为销量

5.多层感知器(神经网络)的代码实现_第5张图片

我们通过图可以看出我们的猜想是基本正确的TV的投放量,销量也就越高

我们下面再看一下radio与newspaper

5.多层感知器(神经网络)的代码实现_第6张图片

  • 广播投放与销量隐约也有一种线性关系

5.多层感知器(神经网络)的代码实现_第7张图片

  • 报纸投放与销量的线性关系就不是很好


3  构建模型


3.1  定义输入

我们的输入为电视广播报纸的投放量，我们先把这三列的值取出来

  • 上面这个语句的意思是除去第一列和最后一列的所有列

5.多层感知器(神经网络)的代码实现_第8张图片

之后我们定义输入，输出为csv文件中的最后一列，这个是我们的销量

5.多层感知器(神经网络)的代码实现_第9张图片

3.2  创建模型

我们可以把层直接写在Sequential()中，10是意思是该层的神经元个数，input_shape输入为三维输入(电视，广播，报纸分别占一个)，后面的一层是输出层，我们只需要回归一个结果

我们看一下当前的模型,dense层我们可以理解为该神经元在执行 y = ax + b 这个操作

5.多层感知器(神经网络)的代码实现_第10张图片

这个dense我们可以这样理解，之前我们做线性回归的时候，一个dense的神经元有两个参数，这时因为我们的输入是一维的，那么我们dense的运算就为 y = ax + b

当前我们的输入为3维，那么dense的运算就为 y = a1x1 + a2x2 + a3x3 + b。a1,a2,a3是电视，广播，报纸输入对应的权重，b是偏置，这样我们一个神经元就有a1,a2,a3,b这四个参数，我们当前定义了10个神经元，所以第一层的参数为40

那么我们第二个dense层的就是进行了这个操作 y = a1x1 + a2x2 + a3x3 + a4x4 + a5x5 + a6x6 + a7x7 + a8x8 + a9x9 + a10x10 + b，一共有10个参数


3.3  编译模型

优化器使用adam，损失值使用loss

3.4  训练模型

输入为之前定义的x,输出为之前定义的y，训练100次，一个epoch是一次正向转播加一次反向传播的过程

5.多层感知器(神经网络)的代码实现_第11张图片

5.多层感知器(神经网络)的代码实现_第12张图片

4  数据预测

我们首先定义要预测的数据test,10的意思是我们使用data中的前10行数据，1与-1是从第1列到倒数第2列

5.多层感知器(神经网络)的代码实现_第13张图片

  • 写-1是因为在iloc()中的中括号包含左不包含右

之后我们对test进行预测

5.多层感知器(神经网络)的代码实现_第14张图片

我们再看一下实际的数据，前10行的最后一列

5.多层感知器(神经网络)的代码实现_第15张图片

  • 这里的-1与上面的用法不同，我们这个是指定列

我们可以看到预测的数据和原本的数据相似，通过这次的这个代码和前面的线性回归我们可以了解到，数据仅仅为数值时，我们使用dense就可以解决问题

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    Android的Theme是由各种attr组合而成, 每个attr对应了这个属性的一个引用, 这个引用又可以是各种东西.   在某些情况下, 我们需要获取非自定义的主题下某个属性的内容 (比如拿到系统默认的配色colorAccent), 操作方式举例一则: int defaultColor = 0xFF000000; int[] attrsArray = { andorid.r.
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    首先，说说我们的场景，订单服务是做成集群的，当两个以上结点同时收到一个相同订单的创建指令，这时并发就产生了，系统就会重复创建订单。等等......场景。这时，分布式共享锁就闪亮登场了。   共享锁在同一个进程中是很容易实现的，但在跨进程或者在不同Server之间就不好实现了。Zookeeper就很容易实现。具体的实现原理官网和其它网站也有翻译，这里就不在赘述了。   官
  • 两个容易被忽略的MySQL知识 tomcat_oracle mysql
    1、varchar(5)可以存储多少个汉字，多少个字母数字？ 　　相信有好多人应该跟我一样，对这个已经很熟悉了，根据经验我们能很快的做出决定，比如说用varchar(200)去存储url等等，但是，即使你用了很多次也很熟悉了，也有可能对上面的问题做出错误的回答。 　　这个问题我查了好多资料，有的人说是可以存储5个字符，2.5个汉字（每个汉字占用两个字节的话），有的人说这个要区分版本，5.0
  • zoj 3827 Information Entropy(水题) 阿尔萨斯 format
    题目链接：zoj 3827 Information Entropy 题目大意：三种底，计算和。 解题思路：调用库函数就可以直接算了，不过要注意Pi = 0的时候，不过它题目里居然也讲了。。。limp→0+plogb(p)=0，因为p是logp的高阶。 #include <cstdio> #include <cstring> #include <cmath&
按字母分类： ABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUVWXYZ其他