文件列表:

BP_regression (0, 2018-03-09)
BP_regression\dynamic_bp_network_regression.py (11201, 2018-03-09)
BP_regression\generate_data.py (1580, 2018-03-09)
BP_regression\model (0, 2018-03-09)
BP_regression\model\checkpoint (185, 2018-03-09)
BP_regression\model\predict_model.data-00000-of-00001 (1004, 2018-03-09)
BP_regression\model\predict_model.index (206, 2018-03-09)
BP_regression\model\predict_model.meta (35355, 2018-03-09)
BP_regression\model\predict_model_parameter.txt (39, 2018-03-09)
BP_regression\test.csv (22945, 2018-03-09)
BP_regression\test_predict.csv (30343, 2018-03-09)
BP_regression\train.csv (121374, 2018-03-09)
BP_regression\validate.csv (30353, 2018-03-09)

# dynamic_bp_network_regression ''' 建立一个网络结构可变的BP神经网络通用代码: 在训练时各个参数的意义: hidden_floors_num:隐藏层的个数 every_hidden_floor_num:每层隐藏层的神经元个数 learning_rate:学习速率 activation:激活函数 regularization:正则化方式 regularization_rate:正则化比率 total_step:总的训练次数 train_data_path:训练数据路径 model_save_path:模型保存路径 利用训练好的模型对验证集进行验证时各个参数的意义: model_save_path:模型保存路径 validate_data_path:验证集路径 precision:精度 利用训练好的模型进行预测时各个参数的意义: model_save_path:模型的保存路径 predict_data_path:预测数据路径 predict_result_save_path:预测结果保存路径 '''

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