我使用tensorflow来实现一个简单的多层感知器进行回归。代码是从标准mnist分类器修改的，我只将输出成本更改为MSE(使用tf.reduce_mean(tf.square(pred-y)))，以及一些输入、输出大小设置。但是，如果我使用回归训练网络，在几个epoch之后，输出批处理是完全一样的。例如:target:48.129,estimated:42.634target:46.590,estimated:42.634target:34.209,estimated:42.634target:69.677,estimated:42.634......我尝试了不同的批量大小、不同的

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对于已知具有季节性或每日模式的数据，我想使用傅立叶分析来进行预测。在对时间序列数据运行fft后，我​​获得了系数。如何使用这些系数进行预测？我相信FFT假设它接收到的所有数据构成一个周期，那么，如果我只是使用ifft重新生成数据，我也在重新生成我的函数的延续，那么我可以将这些值用于future值吗？简单地说:我为t=0,1,2,..10运行fft，然后在coef上使用ifft，我可以为t=11,12,..20使用重新生成的时间序列吗？ 最佳答案 我知道这个问题对你来说可能不再实际，但对于其他正在寻找答案的人，我用Python写了一个

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predict模式用于在新图像或视频上使用经过训练的YOLOv8模型进行预测，在此模式下，模型从checkpoint文件加载，用户可以提供图像或视频来执行推理。模型预测输入图像或视频中对象的类别和位置。fromultralyticsimportYOLOfromPILimportImageimportcv2model=YOLO("model.pt")#接受所有格式-image/dir/Path/URL/video/PIL/ndarray。0用于网络摄像头results=model.predict(source="0")results=model.predict(source="folder",s

Scikit-learn使用了一种非常方便的方法，基于fit和predict方法。我有适合fit和predict格式的时间序列数据。例如我有以下Xs:[[1.0,2.3,4.5],[6.7,2.7,1.2],...,[3.2,4.7,1.1]]以及对应的ys:[[1.0],[2.3],...,[7.7]]这些数据具有以下含义。ys中存储的值形成一个时间序列。Xs中的值是对应的与时间相关的“因素”，已知它们对ys中的值有一定影响(例如:温度、湿度和大气压力)。现在，当然，我可以使用fit(Xs,ys)。但是后来我得到了一个模型，其中ys中的future值仅取决于因素，而不依赖于先前的Y值

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我用StatsModels做这个线性回归:importnumpyasnpimportstatsmodels.apiassmfromstatsmodels.sandbox.regression.predstdimportwls_prediction_stdn=100x=np.linspace(0,10,n)e=np.random.normal(size=n)y=1+0.5*x+2*eX=sm.add_constant(x)re=sm.OLS(y,X).fit()print(re.summary())prstd,iv_l,iv_u=wls_prediction_std(re)我的问题是，i

我用StatsModels做这个线性回归:importnumpyasnpimportstatsmodels.apiassmfromstatsmodels.sandbox.regression.predstdimportwls_prediction_stdn=100x=np.linspace(0,10,n)e=np.random.normal(size=n)y=1+0.5*x+2*eX=sm.add_constant(x)re=sm.OLS(y,X).fit()print(re.summary())prstd,iv_l,iv_u=wls_prediction_std(re)我的问题是，i