📚Python机器学习 (二)🚀
发布时间：2025-03-27 16:31:07来源：
今天继续探索用Python实现ResNet模型预测连续值！💪 在深度学习领域，ResNet（残差网络）以其强大的特征提取能力闻名，尤其适合处理复杂数据。这次我们将聚焦如何用它来解决回归问题，比如预测房价或股票走势📈。
首先确保安装好必要的库：`pip install tensorflow keras pandas numpy matplotlib`。接着加载数据集，清洗并划分训练集与测试集。例如，使用Pandas读取CSV文件，然后利用Matplotlib可视化数据分布👀。
构建ResNet模型时，记得加入跳跃连接(skip connection)，这能有效缓解梯度消失问题。编译模型时选择适合回归任务的损失函数如均方误差(MSE)，优化器推荐Adam.Adam因其自适应学习率调整机制而广受欢迎✨。
最后，通过fit方法训练模型，并用测试集评估性能。如果结果不够理想，可以尝试调整超参数或增加正则化手段。不断迭代优化是关键💡！
Python MachineLearning ResNet DeepLearning 连续值预测
免责声明：本答案或内容为用户上传，不代表本网观点。其原创性以及文中陈述文字和内容未经本站证实，对本文以及其中全部或者部分内容、文字的真实性、完整性、及时性本站不作任何保证或承诺，请读者仅作参考，并请自行核实相关内容。 如遇侵权请及时联系本站删除。
