@SbvVadim

Как заставить нейронку на Python подгонять коэффициенты уравнений?

Здравствуйте.
При помощи каких функций в SciPy/NumPy можно реализовать подгонку коэффициентов уравнения?

Пример:
У нас есть уравнение 3x^2 + 5x + 10 = 0.
Где a=3, b=5, c=10.
Как заставить нейронку на python подобрать эти коофиценты самостоятельно? Например, из сравнения исходного графика с известными коэффициентами и графика со случайно сгенерированными.
  • Вопрос задан
  • 181 просмотр
Решения вопроса 2
wataru
@wataru
Разработчик на С++, экс-олимпиадник.
Тут не нейронка нужна, а регрессия. Ну или тупо система линейных уравнений.
Ответ написан
@Andy_U
Рекомендую scipy.optimize.least_squares(). Нелинейную регрессию умеет.
Ответ написан
Пригласить эксперта
Ответы на вопрос 1
@dmshar
Господи, опять велосипед....
Ну поставили вы в теге "машинное обучение". Значит понимаете, что начинается все не с нейронных сетей, а со статистики. Там ваша задача, которая называется задачей регрессии, 120 лет как решается элементарно.
В sklearn есть функция LinearRegression.
В numpy есть модуль numpy.linalg.linalg, в котором есть нужные реализации

Не хотите готовую функцию - пишите свою, материала в сети тоже навалом:
https://towardsdatascience.com/linear-regression-f...
https://machinelearningmastery.com/implement-simpl...

Причем тут "случайно сгенерированный график" - вообще не понятно. Да и как вы собрались графики сравнивать, если график это рисунок. А сравнивать можно данные. И не надо сразу браться за нелинейные функции, начните с простейших, с линейных, потом - доберетесь и до квадратичных и до нескольких переменных. В общем - рекомендую потратить время и разобраться с азов, что-бы потом не выглядеть вот так:6076c59895078933463804.png
Ответ написан
Ваш ответ на вопрос

Войдите, чтобы написать ответ

Войти через центр авторизации
Похожие вопросы