小编use*_*738的帖子

这些天我一直在尝试使用神经网络.我遇到了一个关于要使用的激活功能的一般问题.这可能是一个众所周知的事实,但我无法理解.我见过的很多例子和论文都在研究分类问题,他们要么使用sigmoid(在二进制情况下)或softmax(在多类情况下)作为输出层中的激活函数,这是有道理的.但我还没有看到回归模型的输出层中使用的任何激活函数.

所以我的问题是,我们不会在回归模型的输出层中使用任何激活函数,因为我们不希望激活函数限制或限制值.输出值可以是任意数字,也可以是数千,因此像sigmoid到tanh的激活函数没有意义.或者还有其他原因吗？或者我们实际上可以使用一些针对这类问题的激活函数？

我已经使用 Pandas 从 excel 文件中导入了数据并对其进行了清理。但我现在面临的问题是我所有的列都有日期时间格式的标题，就像这样，“2016-09-01 00:00:00”，但我只需要这种格式“2016-09-01” . 这些是我正在使用的代码：

import pandas
df7 = pandas.read_excel("abc.XLSX",  sheetname = 0, header = 0, index_col=[0], skiprows= [0,1])   
names = df7.columns.tolist()

所以名称包含我所有的列标题作为列表。当我一次取一列并使用一个函数：strftime 时，它​​就起作用了。

names[1].strftime('%Y-%m-%d')

我得到了我想要的格式的 desied 结果。但我想运行一个循环，以便在一个代码中完成所有 31 列 cab。由于第一列标题是字符串变量“时间”，因此在使用循环时我将离开第 0 列。我正在使用以下代码：

for i in names[1:33]: 
    i.strftime('%Y-%m-%d')
    print (i) 

但是实际上什么也没发生，格式仍然相同。我也尝试过另一种方式，但它也不起作用：

for i in names:
    if i is type(datetime.datetime):
        i.strftime('%Y-%M-%d')
    else:
        pass 

它也不起作用。我什至没有收到任何错误。有什么建议吗？