开帖结帐，myblessu(寒飞):进来拿分了－－－－－－－2

lijong29909 2003-12-08 05:16:41

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myblessu 2003-12-08

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谢谢,为了不让人误会,我把原贴地址加上,

http://expert.csdn.net/Expert/topic/2538/2538340.xml?temp=.2374994

针对计算机及相关专业学生的学术需求，现提供适用于课程设计与毕业设计阶段的系统性开发参考资料。该资源包涵完整的项目说明文档及可运行的程序源码，旨在通过规范化的技术实现方案帮助学生掌握软件开发全流程。所有材料均遵循模块化设计原则，包含需求分析、架构设计、数据库建模、接口实现等关键环节的详细技术文档，并提供多种主流技术栈的实现版本以供横向对比。参考资料特别强化了软件工程方法论的应用示范，包括但不限于敏捷开发流程的迭代记录、单元测试用例集、性能优化方案及系统部署手册等实践内容。资源来源于网络分享，仅用于学习交流使用，请勿用于商业，如有侵权请联系我删除！

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内容概要：本文通过从零实现一个基于多层感知机（MLP）的神经网络回归模型，详细讲解了利用加州房价数据集进行房价预测的全过程。文章系统介绍了回归任务与分类任务在输出层设计、损失函数（如均方误差MSE）、激活函数（隐藏层用ReLU，输出层无线性激活）和评估指标（如R²、MAE）等方面的核心差异，并重点阐述了数据标准化、网络结构搭建、前向传播与反向传播的数学原理及代码实现。完整代码涵盖了数据预处理、模型定义、训练流程与性能评估，帮助读者深入理解神经网络在回归问题中的应用机制。; 适合人群：具备一定机器学习和Python编程基础，熟悉NumPy和sklearn，希望深入理解神经网络底层原理的学习者或工作1-3年的算法工程师。; 使用场景及目标：①掌握回归任务中神经网络的设计要点，如输出层无激活函数、使用MSE损失函数等；②理解并实现数据标准化、反向传播梯度计算、模型评估等关键技术环节；③为后续学习复杂模型（如LSTM、Transformer在回归中的应用）打下坚实基础。; 阅读建议：建议边阅读边动手实现代码，重点关注前向传播与反向传播的数学推导与代码对应关系，注意数据标准化与反标准化的操作时机，结合打印的损失变化观察模型收敛情况，加深对回归模型训练过程的理解。

【鲁棒优化、机会约束】不确定风功率接入下电 - 气互联系统的协同经济调度(Matlab代码实现）

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