女友价值计算方法^_^

所有女人的底价都是1000元
身高超过168CM 每高1CM+100元
身高低于168CM 每低1CM-100元
体重超过120斤 每超过1斤-100元
体重抵于95斤 每低1斤-100元
近视超过300度 每过50度-100元
年龄比你小4岁以上+200元
年龄比你大3岁以上-200元
工资在1200以上 +100元
工资在1200以下 -100元
是否会做饭 会+200元
不会-100元
是否会洗衣服 会+100元
不会-200元
每天上网超过5小时
(工作除外) -300元
每天早晨做运动 +200元
谈过恋爱且被甩过 -100元
被甩2次以后 -200元/次
是否甩过别人 一次到两次+100元
两次以上 -200元
会开车 +100元
有病史 每一项-100元
不会骑自行车 +100元
英语过4级 +300元
不会麻将 +100元
不会喝酒 +100元
养花 +100元
喜欢吃大蒜 -200元 
内容概要:本文介绍了基于SMA-BP黏菌优化算法优化反向传播神经网络(BP)进行多变量回归预测的项目实例。项目旨在通过SMA优化BP神经网络的权重和阈值,解决BP神经网络易陷入局部最优、收敛速度慢及参数调优困难等问题。SMA算法模拟黏菌寻找食物的行为,具备优秀的全局搜索能力,能有效提高模型的预测准确性和训练效率。项目涵盖了数据预处理、模型设计、算法实现、性能验证等环节,适用于多变量非线性数据的建模和预测。; 适合人群:具备一定机器学习基础,特别是对神经网络和优化算法有一定了解的研发人员、数据科学家和研究人员。; 使用场景及目标:① 提升多变量回归模型的预测准确性,特别是在工业过程控制、金融风险管理等领域;② 加速神经网络训练过程,减少迭代次数和训练时间;③ 提高模型的稳定性和泛化能力,确保模型在不同数据集上均能保持良好表现;④ 推动智能优化算法与深度学习的融合创新,促进多领域复杂数据分析能力的提升。; 其他说明:项目采用Python实现,包含详细的代码示例和注释,便于理解和二次开发。模型架构由数据预处理模块、基于SMA优化的BP神经网络训练模块以及模型预测与评估模块组成,各模块接口清晰,便于扩展和维护。此外,项目还提供了多种评价指标和可视化分析方法,确保实验结果科学可信。
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