sklearn实现bp神经网络(bp神经网络spss实现)

我对自己未来的职业发展之路将如何打算?我的初步选择是什么?

其实你的选择还是比较多的，主要还要看性格的问题，性格外向的话，那你的选择就会非常大了，就比如说销售，通常来说如果性格内向有两个选择分别是找一份需要长跟人打交道的工作锻炼自己，还有就是找一份不用跟人打交道的工作，而长跟人打交道的工作，发展的就是销售，所以也是的选择。而不同跟人打交道的工作，现在发展的是人工智能编程，就像我们使用的一些智能手机、智能音箱还有智能机器人等等，这些都是经由人工智能编程来实现的，而且现在还有很多的朋友想转行做人工智能，不过只能去一些机构去学习，虽然这些机构讲的也还不错，会让你理论和实践相结合，当然找工作也还可以，不过还是有顾虑，对此，为大家分享一下，机构讲课的一些内容，给大家做个参考。就以深度学习原理到进阶实战来说，需要学习的有：

sklearn实现bp神经网络(bp神经网络spss实现)

神经网络

从生物神经元到人工神经元

激活函数Relu、Tanh、Sigmoid

透过神经网络拓扑理解逻辑回归分类

透过神经网络拓扑理解Softmax回归分类

透过神经网络隐藏层理解升维降维

剖析隐藏层激活函数必须是非线性的原因

神经网络在sklearn模块中的使用

水泥强度预测案例及绘制神经网络拓扑

BP反向传播算法

BP反向传播目的

链式求导法则

BP反向传播推导

不同激活函数在反向传播应用

不同损失函数在反向传播应用

Python实现神经网络实战案例

TensorFlow深度学习工具

TF安装（包含CUDA和cudnn安装）

TF实现多元线性回归之解析解求解

TF实现多元线性回归之梯度下降求解

TF预测california房价案例

TF实现Softmax回归

Softmax分类MNIST手写数字识别项目案例

TF框架模型的保存和加载

TF实现DNN多层神经网络

DNN分类MNIST手写数字识别项目案例

Tensorboard模块可视化

其实，如果性格内向想做销售还需要考虑适应得问题，毕竟你以前习惯了，现在突然改变一下生活方式，如果适应不了销售的环境，那你改变性格这一想法就得要重新考虑一下了。不过如果选择一些不用跟人打交道的工作，那你可能适应的比较好，因为你一直就是这样生活的，不会出现不习惯的问题，也能让你更自在，毕竟舒服的生活是大多数人的追求吗，另外你也可以在好好的考虑一下，不用急着做决定，毕竟一分工作关乎到以后的生活，还是非常重要的。

sklearn实现bp神经网络(bp神经网络spss实现)

贝叶斯判别

判别式模型（discriminative models)：像决策树、BP神经网络、支持向量机等，都可以归入判别式模型，它们都是直接学习出输出Y与特征X的关系

GaussianNB：先验为高斯分布的朴素贝叶斯

MultinomialNB：先验为多项式分布的朴素贝叶斯

BernoulliNB：先验为伯努利分布的朴素贝叶斯

一般来说，如果样本特征的分布大部分是连续值，使用GaussianNB会比较好

如果如果样本特征的分大部分是多元离散值，使用MultinomialNB比较合适

如果样本特征是二元离散值或者很稀疏的多元离散值，应该使用BernoulliNB。

import pandas as pd #导入pandas库

import numpy as np

from sklearn._bayes import MultinomialNB

from imblearn.over_sampling import SMOTE

df = pd.read_excel("第二版表4.1.xlsx") # 读取excle

array1 = df.values #讲excel表格数据转化为矩阵

array =array1[0:15,1:7]#选取矩阵特定的数据

X=array

Y=array1[0:15,7:8]

test=array1[15:19,1:7]#测试集

clf =MultinomialNB()

clf.fit(X,Y.rel())

pr=clf.predict(test)

print("贝叶斯分类预测结果：",pr)

python sklearn里面的多类神经网络算法的是什么种类

神经网络可以指向两种，一个是生物神经网络，一个是人工神经网络。

生物神经网络：一般指生物的大脑神经元，细胞，触点等组成的网络，用于产生生物的意识，帮助生物进行思考和行动。

人工神经网络（Artificial Neural Networks，简写为ANNs）也简称为神经网络（NNs）或称作连接模型（Connection Model），它是一种模仿动物神经网络行为特征，进行分布式并行信息处理的算法数学模型。这种网络依靠系统的复杂程度，通过调整内部大量之间相互连接的关系，从而达到处理信息的目的。

人工神经网络：是一种应用类似于大脑神经突触联接的结构进行信息处理的数学模型。在工程与学术界也常直接简称为“神经网络”或类神经网络。

PyTorch+sklearn划分训练集/验证集

参数 n_splits 是将训练数据分成train/test对的组数，可根据需要进行设置，默认为10

参数 test_size 和t rain_size 是用来设置train/test对中train和test所占的比例。例如：

1.提供10个数据num进行训练和测试集划分

2.设置train_size=0.8 test_size=0.2

3.train_num=num train_size=8 test_num=num test_size=2

4.即10个数据，进行划分以后8个是训练数据，2个是测试数据

注 ：train_num≥2，test_num≥2 ;test_size+train_size可以小于1

参数 andom_state 控制是将样本随机打乱

1.其产生指定数量的的train/test数据集划分数据集划分成n组。

2.首先将样本随机打乱，然后根据设置参数划分出train/test对。

3.其创建的每一组划分将保证每组类比比例相同。即组训练数据类别比例为2:1，则后面每组类别都满足这个比例

记载一个数据增强方法: cutout

github地址：

其思想也很简单，就是对训练图像进行随机遮挡，该方法激励神经网络在决策时能够更多考虑次要特征，而不是主要依赖于很少的主要特征，如下图所示：

该方法需要设置n_holes和length两个超参数，分别表示遮挡的补丁数量和遮挡方形补丁的长度。首先建立cutout对象，使用 call 来封装方法，使之可调用：

sklearn 神经网络 MLPClassifier简单应用与参数说明

MLPClassifier是一个监督学习算法，下图是只有1个隐藏层的MLP模型 ，左侧是输入层，右侧是输出层。

上图的整体结构可以简单的理解为下图所示：

MLP又名多层感知机，也叫人工神经网络（ANN，Artificial Neural Network），除了输入输出层，它中间可以有多个隐藏层，如果没有隐藏层即可解决线性可划分的数据问题。最简单的MLP模型只包含一个隐藏层，即三层的结构，如上图。

从上图可以看到，多层感知机的层与层之间是全连接的（全连接的意思就是：上一层的任何一个神经元与下一层的所有神经元都有连接）。多层感知机层是输入层，中间是隐藏层，是输出层。

输入层没什么好说，你输入什么就是什么，比如输入是一个n维向量，就有n个神经元。

隐藏层的神经元怎么得来？首先它与输入层是全连接的，设输入层用向量X表示，则隐藏层的输出就是

f(W1X+b1)，W1是权重（也叫连接系数），b1是偏置，函数f 可以是常用的sigmoid函数或者tanh函数：

就是输出层，输出层与隐藏层是什么关系？其实隐藏层到输出层可以看成是一个多类别的逻辑回归，也即softmax回归，所以输出层的输出就是softmax(W2X1+b2)，X1表示隐藏层的输出f(W1X+b1)。

MLP整个模型就是这样子的，上面说的这个三层的MLP用公式总结起来就是，函数G是softmax

因此，MLP所有的参数就是各个层之间的连接权重以及偏置，包括W1、b1、W2、b2。对于一个具体的问题，怎么确定这些参数？求解的参数是一个化问题，解决化问题，最简单的就是梯度下降法了（sgd）：首先随机初始化所有参数，然后迭代地训练，不断地计算梯度和更新参数，直到满足某个条件为止（比如误足够小、迭代次数足够多时）。这个过程涉及到代价函数、规则化（Regularization）、学习速率（learning rate）、梯度计算等。

下面写了一个超级简单的实例，训练和测试数据是mnist手写识别数据集：

from sklearn.neural_network import MLPClassifier

import gzip

import pickle

with gzip.open('./mnist.pkl.gz') as f_gz:

train_data,valid_data,test_data = pickle.load(f_gz)

clf = MLPClassifier(solver='sgd',activation = 'identity',max_iter = 10,alpha = 1e-5,hidden_layer_sizes = (100,50),random_state = 1,verbose = True)

clf.fit(train_data[0][:10000],train_data[1][:10000])

print clf.predict(test_data[0][:10])

print(clf.score(test_data[0][:100],test_data[1][:100]))

print(clf.predict_proba(test_data[0][:10]))

参数说明：

参数说明:

1. hidden_layer_sizes :例如hidden_layer_sizes=(50, 50)，表示有两层隐藏层，层隐藏层有50个神经元，第二层也有50个神经元。

2. activation :激活函数,{‘identity’, ‘logistic’, ‘tanh’, ‘relu’}, 默认relu

- identity：f(x) = x

- logistic：其实就是sigmod,f(x) = 1 / (1 + exp(-x)).

- tanh：f(x) = tanh(x).

- relu：f(x) = max(0, x)

3. solver： {‘lbfgs’, ‘sgd’, ‘adam’}, 默认adam，用来优化权重

- lbfgs：quasi-Newton方法的优化器

- sgd：随机梯度下降

- adam： Kingma, Diederik, and Jimmy Ba提出的机遇随机梯度的优化器

注意：默认solver ‘adam’在相对较大的数据集上效果比较好（几千个样本或者更多），对小数据集来说，lbfgs收敛更快效果也更好。

4. alpha :float,可选的，默认0.0001,正则化项参数

5. batch_size : int , 可选的，默认’auto’,随机优化的minibatches的大atch_size=min(200,n_samples)，如果solver是’lbfgs’，分类器将不使用minibatch

6. learning_rate :学习率,用于权重更新,只有当solver为’sgd’时使用，{‘constant’，’invscaling’, ‘adaptive’},默认constant

- ‘constant’: 有’learning_rate_init’给定的恒定学习率

- ‘incscaling’：随着时间t使用’power_t’的逆标度指数不断降低学习率learning_rate_ ，effective_learning_rate = learning_rate_init / pow(t, power_t)

- ‘adaptive’：只要训练损耗在下降，就保持学习率为’learning_rate_init’不变，当连续两次不能降低训练损耗或验证分数停止升高至少tol时，将当前学习率除以5.

7. power_t: double, 可选, default 0.5，只有solver=’sgd’时使用，是逆扩展学习率的指数.当learning_rate=’invscaling’，用来更新有效学习率。

8. max_iter: int，可选，默认200，迭代次数。

9. random_state:int 或RandomState，可选，默认None，随机数生成器的状态或种子。

10. shuffle: bool，可选，默认True,只有当solver=’sgd’或者‘adam’时使用，判断是否在每次迭代时对样本进行清洗。

11. tol：float, 可选，默认1e-4，优化的容忍度

12. learning_rate_int:double,可选，默认0.001，初始学习率，控制更新权重的补偿，只有当solver=’sgd’ 或’adam’时使用。

14. verbose : bool, 可选, 默认False,是否将过程打印到stdout

15. warm_start : bool, 可选, 默认False,当设置成True，使用之前的解决方法作为初始拟合，否则释放之前的解决方法。

16. momentum : float, 默认 0.9,动量梯度下降更新，设置的范围应该0.0-1.0. 只有solver=’sgd’时使用.

17. nesterovs_momentum : boolean, 默认True, Wher to use Nesterov’s momentum. 只有solver=’sgd’并且momentum > 0使用.

18. early_stopping : bool, 默认False,只有solver=’sgd’或者’adam’时有效,判断当验证效果不再改善的时候是否终止训练，当为True时，自动选出10%的训练数据用于验证并在两步连续迭代改善，低于tol时终止训练。

19. validation_fraction : float, 可选, 默认 0.1,用作早期停止验证的预留训练数据集的比例，早0-1之间，只当early_stopping=True有用

20. beta_1 : float, 可选, 默认0.9，只有solver=’adam’时使用，估计一阶矩向量的指数衰减速率，[0,1)之间

21. beta_2 : float, 可选, 默认0.999,只有solver=’adam’时使用估计二阶矩向量的指数衰减速率[0,1)之间

22. epsilon : float, 可选, 默认1e-8,只有solver=’adam’时使用数值稳定值。

属性说明：

-classes_:每个输出的类标签

-loss_:损失函数计算出来的当前损失值

-coefs_:列表中的第i个元素表示i层的权重矩阵

-intercepts_:列表中第i个元素代表i+1层的偏向量

-n_iter_：迭代次数

-n_layers_:层数

-n_outputs_:输出的个数

-out_activation_:输出激活函数的名称。

方法说明：

-fit(X,y):拟合

-get_params([deep]):获取参数

-predict(X):使用MLP进行预测

-predic_log_proba(X):返回对数概率估计

-predic_proba(X)：概率估计

-score(X,y[,sample_weight]):返回给定测试数据和标签上的平均准确度

-set_params(params):设置参数。