Advertisement

Deep-Symbolic-Regression: 深度符号回归源代码

  •  5星
  •     浏览量: 0
  •     大小:None
  •      文件类型：None

简介：
Deep-Symbolic-Regression项目提供深度学习与符号回归相结合的源代码，旨在自动推导出简洁且准确表达数据间关系的数学公式。 深层象征回归（DSR）是一种用于符号回归的深度学习算法，其目标是从输入数据集中恢复可处理的数学表达式。软件包dsr包含了实现DSR所需的代码，并提供了启动脚本、基于遗传编程基线方法的符号回归算法以及与sklearn兼容的接口供用户使用自己的数据集进行实验。 安装过程非常简便，在Python 3虚拟环境中通过pip命令即可完成： 1. 创建一个Python 3虚拟环境： ``` python3 -m venv venv3 ``` 2. 激活创建好的虚拟环境： ``` source venv3/bin/activate ``` 3. 安装所需的Python依赖项： ``` pip install -r requirements.txt ```

全部评论 (0)

还没有任何评论哟~
客服
客服
客服关闭
  • Deep-Symbolic-Regression: 深度符号回归源代码
    优质
    Deep-Symbolic-Regression项目提供深度学习与符号回归相结合的源代码，旨在自动推导出简洁且准确表达数据间关系的数学公式。 深层象征回归（DSR）是一种用于符号回归的深度学习算法，其目标是从输入数据集中恢复可处理的数学表达式。软件包dsr包含了实现DSR所需的代码，并提供了启动脚本、基于遗传编程基线方法的符号回归算法以及与sklearn兼容的接口供用户使用自己的数据集进行实验。 安装过程非常简便，在Python 3虚拟环境中通过pip命令即可完成： 1. 创建一个Python 3虚拟环境： ``` python3 -m venv venv3 ``` 2. 激活创建好的虚拟环境： ``` source venv3/bin/activate ``` 3. 安装所需的Python依赖项： ``` pip install -r requirements.txt ```
     
  • 遗传算法符号回归源码：Genetic Algorithm for Symbolic Regression
    优质
    本项目提供了一种基于遗传算法进行符号回归的Python实现源代码。通过模拟自然选择过程优化数学表达式，适用于探索复杂数据集间的关系和模式。 遗传算法可以用于解决符号回归问题。这种方法通过模拟自然选择和基因进化的过程来寻找最优解。在符号回归的应用中，遗传算法能够有效地搜索复杂的函数空间，以找到最能解释数据的数学表达式或模型结构。 该方法通常包括以下步骤： 1. 初始化：随机生成初始种群。 2. 评估适应度：根据目标问题定义的标准对每个个体进行评价。 3. 自然选择与交叉：基于适应度值选取高适应性的个体，并通过遗传操作（如交叉和变异）产生新的后代。 4. 变异：引入少量的随机变化以保持种群多样性，防止过早收敛到局部最优解。 经过多代迭代后，算法会逐渐逼近全局最优或接近全局最优的解决方案。这种方法特别适用于那些难以用传统方法求解的问题领域，在机器学习、优化理论及工程设计等方面有着广泛的应用前景。
     
  • 回归算法的 Regression 代码
    优质
    本简介提供了一个关于如何使用Python实现经典回归算法（如线性回归）的Regression代码示例，包括数据预处理、模型训练及评估。 本段落件包含多个数据集的代码示例，包括广告、鸢尾花和波士顿房价数据的回归代码，并附带相应的数据集。此外，还绘制了不同分类器在鸢尾花数据上的ROC和AUC曲线图。
     
  • 不平衡回归的深度探究：imbalanced-regression分析
    优质
    本篇文章深入探讨了不平衡回归问题，并介绍了用于解决这类问题的imbalanced-regression分析方法，旨在帮助研究人员和数据科学家更好地理解和处理回归任务中的样本不均衡现象。 该存储库包含关于深度失衡回归（DIR）的研究代码实现。深度失衡回归旨在从具有连续目标的不平衡数据集中学习，并处理某些区域可能存在的缺失数据，以推广至整个目标范围。不同于现有的专注于分类索引目标的学习技术，许多实际应用需要处理的是连续甚至无限的目标值。我们系统地研究了深度失衡回归（DIR），其目的是在自然失衡的数据中学习连续性目标，并且能够应对特定目标值可能存在的潜在缺失数据，同时推广至整个目标范围。为此，我们在计算机视觉、自然语言处理和医疗保健领域设计并基准化了一系列大规模的(DIR)数据集，涵盖从单一数值预测（如年龄估计）到密集型数值预测（如深度估计等）。更新内容已于2021年2月18日发布。目前代码正在清理中，请留意后续更新。
     
  • DBNMatlab代码-Deep-Learning: 深度学习
    优质
    这段GitHub仓库包含了用于深度学习研究的DBN（深层信念网络）的Matlab实现代码，适用于对深度学习感兴趣的开发者和研究人员。 深度学习是机器学习的一个重要领域，它通过使用多个隐藏层来对数据的高级表示进行建模。受限玻尔兹曼机（RBM）被开发出来用于建模输入数据分布，并作为特征提取器应用于各种分类算法中。深度信念网络（DBN）是由若干RBMs堆叠而成的一种结构，在贪婪预训练之后，这些RBMs可以初始化一个多层神经网络，然后通过反向传播进行微调。 在这一过程中，我们可以通过添加一个名为“分级RBM（ClassRBM）”的输出层到隐藏层之上来修改受限玻尔兹曼机。这个新架构能够同时对输入分布及其类别标签建模，并作为一种监督学习结构独立地执行分类任务。 在这项研究中，我们将ClassRBM作为顶层应用于深度信念网络，在无监督模式下进行贪婪预训练后对其进行微调，从而获得了比传统DBN更高的准确率。我们认为这种性能的提升源于预先对RBM堆栈和输出层之间权重的训练，这些权重在之前的随机初始化阶段用于后续的微调过程。
     
  • Softmax Regression Practice in UFLDL（softmax回归）
    优质
    本实践教程深入浅出地介绍UFLDL中softmax回归的概念与应用，帮助学习者掌握该算法在多分类问题中的实现技巧及优化方法。 UFLDL Exercise: Softmax Regression（softmax回归）提供了可以直接运行的matlab实验代码。
     
  • Matlab中的批量替换代码——逻辑回归(Logistic Regression)
    优质
    本教程介绍如何在MATLAB中使用批量替换技术优化逻辑回归模型的编写过程，帮助用户提高编程效率。 逻辑回归 使用Logistic回归对MNIST数字进行分类 本节假定您熟悉Theano中的共享变量、基本算术运算、T.grad以及floatX的概念。 如果您打算在GPU上运行代码，请阅读相关文档。 该部分的代码可以下载获得。 本节中，我们将展示如何使用Theano来实现最基本的分类器：逻辑回归。我们首先从模型的快速入门开始，既可以用作更新参考也可以作为表示法的基础，并演示如何将数学表达式映射到Theano图上。 在最深入的机器学习传统中，本教程解决了一个令人兴奋的问题——MNIST数字分类。 该模型 Logistic回归是一种概率线性分类器。它由权重矩阵W和偏置向量b来设定参数。通过将输入向量投影至一组超平面上进行分类，每个超平面对应一个类别。 从输入到各个类别的距离反映了该输入属于相应类别的可能性大小。 在数学上，给定输入向量x是类别i的成员时，随机变量Y取值为i的概率可以表示如下： P（Y = i | x, W, b）= softmax_i(W * x + b) = frac {e^{W_i*x+b_i}} {\sum_j e^{W_j*x+b_j}}
     
  • 随机森林回归：Random Forest Regression
    优质
    随机森林回归是一种集成学习方法，通过构建多个决策树模型并结合它们的预测结果来提高非线性数据拟合能力及防止过拟化。 随机森林回归是一种机器学习方法。
     
  • Matlab多元参数非线性回归模型代码-高斯回归列表（Awesome-Gaussian-Regression）
    优质
    本项目提供了一系列基于Matlab实现的多元参数非线性回归模型，特别是围绕高斯过程回归技术，为科研和工程应用中的复杂数据建模提供了有力工具。 Swiler, L., Gulian, M., Frankel, A., Safta, C. 和 Jakeman, J. (2020). 约束高斯过程回归调查：方法和实施挑战。arXiv预印本 arXiv:2006.09319。 刘康，胡新，魏中，李玉，姜江。(2019) 改进的高斯过程回归模型用于锂离子电池循环容量预测。IEEE Transactions on Transportation Electrification, 5(4), 1225-1236. Chen Z. 和 Wang B.(2018). 初始超参数先验如何影响高斯过程回归模型。神经计算，第275期，页码为1702-1710。 在多个起点的情况下，选择适当的先验分布对于GP（高斯过程）模型的预测性能至关重要。研究者们考察了不同类型的先验对常用内核超参数初始值的影响。研究表明，在选择了特定内核之后，尽管某些情况下估计出的超参数与真实值存在显著差异，但这些初始超参数的先验选择并不会在很大程度上影响GPR（高斯过程回归）模型预测的表现。
     
  • Python中逻辑回归（Logistic Regression）的代码及训练数据
    优质
    本项目提供了使用Python实现逻辑回归算法的示例代码，并包含用于训练模型的数据集。通过该示例，学习者可以理解如何在实际问题中应用逻辑回归进行预测分析。 逻辑回归（logistic regression）的Python代码以及训练数据可以用于实现分类任务。通过使用适当的库如sklearn，并提供相应的数据集进行模型训练，我们可以构建一个有效的二元分类器或多元分类器。 下面是一个简单的例子来展示如何用Python编写逻辑回归算法： ```python from sklearn.linear_model import LogisticRegression # 假设X是特征矩阵（样本 x 特征），y是目标向量 model = LogisticRegression() model.fit(X, y) ``` 对于训练数据，通常需要准备一个包含输入变量和输出标签的数据集。这些数据可以是从CSV文件中读取的或者是在Python脚本中直接定义的。 为了确保模型能够良好地工作，在实际应用之前还需要进行一些预处理步骤如特征缩放、类别编码等，并且要验证训练效果，比如通过交叉验证来评估性能指标（准确率、召回率和F1分数）。 以上就是构建逻辑回归分类器的基本流程。