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零基础神经网络第六课零代码Excel表手搓回归任务价格预测神 零基础神经网络第六课零代码Excel表手搓回归任务价格预测神经网络AI模型 零基础学习神经网络0603-Excel表手搓神经网络价格预测及数字0到9识别理解两者差异是机器学习建模的基础,合理选择任务类型和对应算法可显著提升模型效果。 基于神经网络回归分析车厘子价格体系 在商业活动中,价格体系的制定与分析至关重要。以车厘子销售为例,我们掌握了一些关于车厘子成箱价格与总价值的数据。从这些数据中,我们发现了一个规律:购买的数量越多, 单箱价格越便宜。接下来,我们尝试运用神经网络中的回归任务,来对这个价格体系进行深数量下的总价。 假设我们有如下车厘子价格数据:一箱车厘子价格为 249.79 元;两箱车厘子总价是 498.33 元;三箱车厘子总价为 744.42 元;十箱车厘子总价为 2310 元 。从这些数据可以明显看出,随着购买箱数的增加,车厘子的单箱价格逐渐降低,这体现出商家通过批量销售给予消费者价格优惠的策略。 在构建用于分析该价格体系的神经网络回归模型时,我们定义输入x为车厘子的购买箱数,权重参数为w,偏置参数为b,输出y为对应的总价。激活函数选择sigmoid函数,损失函数采用均方误差(MSE)。均方误差的公式为E = (Yt-Yo)²,其中Yt是真实值,YO是模型预测值。为了优化模型,我们需要通过反向传播来调整权重W和偏置b。核心步骤是计算损失函数对权重W的导数,依据的是链式求导法则。 通过以上完整的参数迭代更新和预测过程,我们能够利用构建好的神经网络准确预测车厘子 的价格。如果在实际操作中遇到问题,或者想要尝试不同的初始参数和数据,欢迎随时交流。 上述内容清晰展示了模型迭代优化与预测的全流程。若你对某部分公式推导、Excel 操作细 节还有疑问,或者想尝试不同设定,随时告诉我。联系抖音号码938129762,索要资料、课 件等。#零代代码手搓神经网络 #用Excel表格手搓回归任务价格预测神经网络 #用Excel表手搓0到9数字识别分类任务神经网络 #AI #学习
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