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meatball1982铜虫 (小有名气)
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使用神经网络进行预测 已有2人参与
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mod : 2013年 12月 14日 星期六 10:19:23 CST 大家好，我有一个使用进行神经网络拟合的问题，具体如下 输入是的维数是253, 输出只有一维，输出的值在范围[-567.58 -567.53]的范围内，变化范围只有0.05。 训练的样本大约有4000个， 预测的样本大约有10000个。 数据的维数分别是 dat_in_tr =[4000*253] dat_out_tr=[4000*1] dat_in_pr =[10000*253] dat_out_pr=[10000*1] 我是使用BP神经网络进行预测的。 一个隐层，隐层单元个数为69。 训练的效果还可以，预测的效果也算可以接受。但有一个问题一直解决不了。 就是在预测的时候，在大约10000个点中总是有30个左右的点误差比较大。因为大多数点的误差都在0.01的范围之内。有问题的点的误差的绝对值大于0.01（在图中红色标出。）. 这是这些点，使得我的结果无法被使用。 我现在需要大家帮忙我作下面的一件事。需要满足 01.用神经网络(matlab的工具箱，matlab自己编写程序，C语言均可以)对10000预测样本进行预测。使得所有的点的误差都在0.01之内，误差的std大一点没关系，但不能出现误差大于0.01的情况。 02.预测集中的样本不能被加入到训练集中用于训练网络。 03.如果不用神经网络，也可以用支持向量机or主成分分析or 其它的方法，但要用matlab或c（我暂时只会这两种。） 04.程序要有注释，要有说明文档。 05.很可能在我看不懂注释和程序时，给于说明。 06.程序中需要设置的参数最好是自动找到的，如果不是，请最好给出设置的思路。  x_re_y_annpr.png |
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2013-12-14 14:46:55, 11.76 M
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输入是的维数是253, 输出只有一维，隐层单元个数为69 意味着连接权系数（包括阈值）有(253+1)*69+(69+1)*1 = 17596 个，远远多于你的学习样本数。这合适吗？ |
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问题1：测试数据可以不用于训练，因为既训练又测试，那样没什么意义。 问题2: 关于cross validation（交叉验证）有很多很多资料，比如：http://en.wikipedia.org/wiki/Cross-validation_%28statistics%29，很多机器学习方面的书籍也都有。至于Bayes regularization，这个方法提及不是很多，但是在机器学习领域，regularization是经常用到的。 |
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