我在最后一年的项目中。在我的项目中，我将从特定的道路收集数据。我在那条路上选择了5分。从每个点开始，我将从GPS收集关于星期几，一天中的时间和从前一点到达该点的时间的数据。
我想使用这些数据训练神经网络。 因此，输入是一周中的哪一天，时间，来源和目的地＆amp;输出将是从源点到达目标点所需的时间。
在python中完成这项工作最容易的是什么？我应该选择哪个图书馆？
答案 0 :(得分：1)
我实际上并不知道你去年项目的条件，只是一些旁注：
使用4个输入到感知器层（weekday，hourofday，source，destination）来预测最后一个神经元（timedelta） ，你很可能不需要神经网络的非线性能力。
如果您自己收集数据，您很可能只有太少的观察值来实际训练神经网络。由于观察太少，它可能会过度适应您的数据。
线性回归很可能完全没问题。
如果您想尝试使用神经网络，请查看h2o - 它提供了各种机器学习/ AI功能来训练模型和进行预测。
但是，对我而言，您似乎可能需要额外阅读此主题。您必须了解如何解释结果（如果有的话）并且您应该了解每种方法的优缺点 - 这包括了解适用于或不适用于某些模型的数据类型和值。