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  • TF之NN之回归预测:利用NN算法(RelU)实现根据三个自变量预测一个因变量的回归问题 目录 实验数据 设计思路 输出结果 实现代码 实验数据 TF之NN之回归预测:利用NN算法(RelU)实现基于30行样本(每个...

    TF之NN之回归预测:利用NN算法(RelU)实现根据三个自变量预测一个因变量的回归问题

     

     

    目录

    实验数据

    设计思路

    输出结果

    实现代码


     

     

     

    实验数据

    TF之NN之回归预测:利用NN算法(RelU)实现基于30行样本(每个样本含有18列参数包括label)预测一个新样本值

    说明:利用前四年的数据建立回归模型,并对第五年进行预测。

     

     

    设计思路

     

    输出结果

    loss is: 913.6623
    loss is: 781206160000.0
    loss is: 9006693000.0
    loss is: 103840136.0
    loss is: 1197209.2
    loss is: 13816.644
    loss is: 173.0564
    loss is: 15.756571
    loss is: 13.9430275
    loss is: 13.922119
    loss is: 13.921878
    loss is: 13.921875
    loss is: 13.921875
    loss is: 13.921875
    loss is: 13.921875
    input is:[120, 5, 85]
    output is:15.375002
    y_list is [[65.0], [64.0], [64.0], [61.0], [59.0], [61.0], [62.0], [60.0], [61.0], [61.0], [59.0], [61.0], [61.0], [60.0], [60.0], [60.0], [59.0], [61.0], [60.0], [59.0], [60.0], [60.0], [59.0], [60.0], [60.0], [60.0], [64.0], [61.0], [59.0], [59.0]]
    x_pred is [[6.0, 30.0, 0.5, 3.12, 3.13, 364.0, 452.0, 473.0, 1858.0, 1996.0, 2036.0, 0.23, 0.47, 0.5, 0.0, 146.0, 149.0]]
    
    loss is: 747890.9
    loss is: 6.603946e+26
    loss is: 7.613832e+24
    loss is: 8.778148e+22
    loss is: 1.0120521e+21
    loss is: 1.1668169e+19
    loss is: 1.3452473e+17
    loss is: 1550963400000000.0
    loss is: 17881387000000.0
    loss is: 206158180000.0
    loss is: 2376841700.0
    loss is: 27403098.0
    loss is: 315938.72
    loss is: 3645.1162
    loss is: 44.61735
    loss is: 3.1063914
    loss is: 2.627804
    loss is: 2.6222868
    loss is: 2.622223
    loss is: 2.6222224
    input is:[6.0, 30.0, 0.5, 3.12, 3.13, 364.0, 452.0, 473.0, 1858.0, 1996.0, 2036.0, 0.23, 0.47, 0.5, 0.0, 146.0, 149.0]
    output is:60.66666

     

    实现代码

    import numpy as np
    import tensorflow as tf
    
    x = [[80,3,50],[90,8,70],[180,20,120],[140,16,90]]
    y = [[11],[12.5],[20],[18]]
    # y = [11,12.5,20,18]
    x_pred = [[120,5,85]]
    
    # dataset = np.loadtxt("data/20181127test04.csv", delimiter=",")
    # # split into input (X) and output (Y) variables
    # x = dataset[0:7,0:17]
    # print(x)
    # y = dataset[0:7,17]
    # print(y)
    # x_pred = dataset[7,0:17]
    # print(x_pred)
     
    tf_x = tf.placeholder(tf.float32, [None,3])     # input x
    tf_y = tf.placeholder(tf.float32, [None,1])     # input y
     
    print(tf_x)
     
    # neural network layers
    l1 = tf.layers.dense(tf_x, 100, tf.nn.relu)          # hidden layer  18*8
    output = tf.layers.dense(l1, 1)                      # output layer
     
    loss = tf.losses.mean_squared_error(tf_y, output)   # compute cost
    optimizer = tf.train.GradientDescentOptimizer(learning_rate=0.1)
    train_op = optimizer.minimize(loss)
     
    sess = tf.Session()                                 # control training and others
    sess.run(tf.global_variables_initializer())         # initialize var in graph
     
     
    for step in range(150):
        # train and net output
        _, l, pred = sess.run([train_op, loss, output], {tf_x: x, tf_y: y})
        if step % 10 == 0:
            print('loss is: ' + str(l))
            # print('prediction is:' + str(pred))
     
    output_pred = sess.run(output,{tf_x:x_pred})
    print('input is:' + str(x_pred[0][:]))
    print('output is:' + str(output_pred[0][0]))

     

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  • Ansible playbook 一个变量多个

    千次阅读 2018-07-25 10:24:26
    playbook中定义 vars: defined_ip: ["192.168.1.1","192.168.1.2"] template中循环取出变量 {% for i in defined_ip %} acl localnet src {{ i }} {% endfor%}

    playbook中定义

    vars:
        defined_ip: ["192.168.1.1","192.168.1.2"]

    template中循环取出变量

    {% for i in  defined_ip %}
    acl localnet src {{ i }}
    {% endfor%}
    展开全文
  • 求解很多多自变量的问题时,需要用到遗传算法,我们以标准遗传算法为例,举例说明如何实现x、y两个自变量的遗传算法的实现。其实在之前的文章 遗传算法的进一步探究—目标优化_数学建模matlab算法(七) 以及 遗传...

    求解很多多自变量的问题时,需要用到遗传算法,我们以标准遗传算法为例,举例说明如何实现x、y两个自变量的遗传算法的实现。其实在之前的文章
    遗传算法的进一步探究—多目标优化_数学建模matlab算法(七)
    以及
    遗传算法的进一步探究—多目标优化_数学建模matlab算法(七)
    中,我们举例的问题,就是多自变量的,这里,我们再次,探究一下。
    假设我们要求解一个二元函数f(x,y)的最大值,它的自变量是x和y。下面我们还是应用谢菲尔德大学的遗传算法工具箱来求解。
    在这里插入图片描述
    全部matlab代码如下:

    clc
    clear all
    close all
    %% 画出函数图
    figure(1);
    lbx=-2;ubx=2; %函数自变量x范围【-2,2】
    lby=-2;uby=2; %函数自变量y范围【-2,2ezmesh('y*sin(2*pi*x)+x*cos(2*pi*y)',[lbx,ubx,lby,uby],50);   %画出函数曲线
    hold on;
    %% 定义遗传算法参数
    NIND=40;        %个体数目
    MAXGEN=50;      %最大遗传代数
    PRECI=20;       %变量的二进制位数
    GGAP=0.95;      %代沟
    px=0.7;         %交叉概率
    pm=0.01;        %变异概率
    trace=zeros(3,MAXGEN);                        %寻优结果的初始值
    FieldD=[PRECI PRECI;lbx lby;ubx uby;1 1;0 0;1 1;1 1];                      %区域描述器
    Chrom=crtbp(NIND,PRECI*2);                      %初始种群
    %% 优化
    gen=0;                                  %代计数器
    XY=bs2rv(Chrom,FieldD);                 %计算初始种群的十进制转换
    X=XY(:,1);Y=XY(:,2);
    ObjV=Y.*sin(2*pi*X)+X.*cos(2*pi*Y);        %计算目标函数值
    while gen<MAXGEN
       FitnV=ranking(-ObjV);                              %分配适应度值
       SelCh=select('sus',Chrom,FitnV,GGAP);              %选择
       SelCh=recombin('xovsp',SelCh,px);                  %重组
       SelCh=mut(SelCh,pm);                               %变异
       XY=bs2rv(SelCh,FieldD);               %子代个体的十进制转换
       X=XY(:,1);Y=XY(:,2);
       ObjVSel=Y.*sin(2*pi*X)+X.*cos(2*pi*Y);             %计算子代的目标函数值
       [Chrom,ObjV]=reins(Chrom,SelCh,1,1,ObjV,ObjVSel); %重插入子代到父代,得到新种群
       XY=bs2rv(Chrom,FieldD);
       gen=gen+1;                                             %代计数器增加
       %获取每代的最优解及其序号,Y为最优解,I为个体的序号
       [Y,I]=max(ObjV);
       trace(1:2,gen)=XY(I,:);                       %记下每代的最优值
       trace(3,gen)=Y;                               %记下每代的最优值
    end
    plot3(trace(1,:),trace(2,:),trace(3,:),'bo');                            %画出每代的最优点
    grid on;
    plot3(XY(:,1),XY(:,2),ObjV,'bo');  %画出最后一代的种群
    hold off
    %% 画进化图
    figure(2);
    plot(1:MAXGEN,trace(3,:));
    grid on
    xlabel('遗传代数')
    ylabel('解的变化')
    title('进化过程')
    bestZ=trace(3,end);
    bestX=trace(1,end);
    bestY=trace(2,end);
    fprintf(['最优解:\nX=',num2str(bestX),'\nY=',num2str(bestY),'\nZ=',num2str(bestZ),'\n'])
    
    

    求解结果如下:
    在这里插入图片描述
    在这里插入图片描述

    展开全文
  • 需要定义一个全局变量供这些源文件中使用:方法如下1、在 state.h声明全局变量: extern int a;2、在state.cpp中定义该全局变量:int a = 10;这样其它源文件就可以使用该变量啦这里需要的是“声

    例子:

    头文件:state.h 源文件:state.cpp

    其它源文件:t1.cpp t2.cpp t3.cpp, 这些源文件都包含头文件state.h。

    需要定义一个全局变量供这些源文件中使用:方法如下

    1、在 state.h声明全局变量: extern int a;

    2、在state.cpp中定义该全局变量:int a = 10;

    这样其它源文件就可以使用该变量啦

    这里需要的是“声明”,不是“定义”!根据C++标准的规定,一个变量声明必须同时满足两个条件,否则就是定义:
    (1)声明必须使用extern关键字;(2)不能给变量赋初值
    extern int a; //声明

    int a; //定义

    int a = 0; //定义

    extern int a =0; //定义

      头文件中应使用extern 关键字声明全局变量(不定义),如果这个变量有多个文件用到,可以新建一个cpp,在其中定义,把这个cpp加入工程即可。头文件请不要定义任何变量,那是非常业余的行为……
    
    一般在头文件中申明,用extern, 在cpp中定义。 如果在头文件中定义,如果这个头文件被多个cpp引用,会造成重复定义的链接错误。
    
    头文件只能申明全局变量(extern),不可定义(不推荐使用)     .cpp里,在最外层定义即可(int gi),直接引用
    

    如果在.cpp里使用static定义,则该变量只在当前cpp文件中有效,在别的文件中无效
    在.h里使用static定义,不会进行编译(.h文件不编译),只会在其每个include的cpp文件中包含编译,相当于在.cpp里使用static 定义。
    转载自:http://blog.sina.com.cn/s/blog_74a459380101rjh4.html

    展开全文
  • 例子: 头文件:state.h 源文件:state.cpp 其它源文件:t1.cpp t2.cpp t3.cpp, 这些源文件都包含头文件state.h。...需要定义一个全局变量供这些源文件中使用:方法如下 1、在 state.h声明全局变量: extern ...
  • 函数自变量变量的关系

    千次阅读 2015-09-11 13:49:00
    函数关系式中,能够影响其他变量的一个变量叫做自变量,随自变量的变动而变动的量,就称为变量。下面介绍如何在 几何画板 制作函数自变量变量关系的课件。 更详情: http://www.jihehuaban.com.cn/ ...
  • 2.3 利用自定义函数进行曲线拟合 转载于:https://www.cnblogs.com/Simulation-Campus/p/9019345.html
  • makefile 分析 -- 内置变量及自动变量

    万次阅读 2014-11-04 11:22:13
    -p 选项,可以打印出make过程中的数据库, 下面研究一下内置的变量和规则。 -n 选项, 只运行,不执行, -d 选项,相当于--debug=a, b(basic),v(verbose),i(implicity),j(innvocation of command),m(remake files) ...
  • 头文件只是用来声明的,不参与编译,#include “1.h” 只是把1.h里的代码给复制到这个源文件里来,建议还是好好...1)不管变量还是函数先声明 或者直接定义才能使用,声明能声明n次,同一个作用域里面 定义只能定义...
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    千次阅读 2019-04-08 15:37:55
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  • 自变量选择(R语言)

    千次阅读 2019-01-20 22:15:58
    设Ra2R_{a}^{2}Ra2​为调整的复决定系数,nnn为样本量,ppp为自变量的个数,则    Ra2=1−n−1n−p−1(1−R2)R_{a}^{2}=1-\frac{n-1}{n-p-1}(1-R^{2})Ra2​=1−n−p−1n−1​(1−R2) 在一个实际问题的回归建模中,...
  • 关于安装版JDK1.8 1.7更改多个JDK环境变量 不生效

    千次阅读 多人点赞 2017-01-09 17:52:34
    当使用安装版本的JDK程序时(一般是1.7版本以上),在安装结束后安装程序会自动将java.exe、javaw.exe、javaws.exe三可执行文件复制到C:\Windows\System32目录,这目录在WINDOWS环境变量中的优先级高于JAVA_HOME...

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一个自变量多个因变量