在日常数据分析工作当中，回归分析是应用十分广泛的一种数据分析方法，按照涉及自变量的多少，可分为一元回归分析和多元回归分析；按照自变量和因变量之间的关系类型，可分为线性回归分析和非线性回归分析。 回归分析的实施步骤： 1）根据预测目标，确定自变量和因变量 2）建立回归预测模型 3）进行 ...

2017-02-22，Update： 鉴于这篇文章反馈很多，有部分读者照着这篇文章步骤的读者跑不通来咨询，因为这篇里代码是分散写的很容易漏掉步骤，如果完全按照文章是可以重现的，如果还是不能重现，有个简 ...

使用R做回归分析整体上是比较常规的一类数据分析内容，下面我们具体的了解用R语言做回归分析的过程。 首先，我们先构造一个分析的数据集 接下来，我们进行简单的一元回归分析，选择y作为因变量，var1作为自变量。 一元线性回归的简单原理：假设有关系y=c+bx+e,其中c+bx 是y随x变化 ...

一、什么是回归分析法 “回归分析”是解析“注目变量”和“因于变量”并明确两者关系的统计方法。此时，我们把因子变量称为“说明变量”，把注目变量称为“目标变量址(被说明变量)”。清楚了回归分析的目的后，下面我们以回归分析预测法的步骤来说明什么是回归分析法： 　　回归分析是对具有因果关系 ...

那我们改如何做回归测试呢？ 总结为以下几点1、在测试策略制定阶段，制定回归测试策略2、确定需要回归 ...

回归测试，即就是在软件生命周期中，只要软件发生了改变，就可能给该软件产产生问题;所以，每当软件发生变化时 我们就必须重新测试现有的功能，以便确定修改是否达到了预期的目的，检查修改是否破坏原有的正常功能。 回归测试可以发生在任何一个阶段，包括单元测试、集成测试和系统测试 那我们改如何做回归 ...

本文英文原文出自这里, 这个博客里面的内容是Java开源, 分布式深度学习项目deeplearning4j的介绍学习文档. 简介: 一般来说, 神经网络常被用来做无监督学习, 分类, 以及回归. 也就是说, 神经网络可以帮助对未标记数据进行分组, 对数据进行分类, 或者在有监督 ...

Caffe应该是目前深度学习领域应用最广泛的几大框架之一了，尤其是视觉领域。绝大多数用Caffe的人，应该用的都是基于分类的网络，但有的时候也许会有基于回归的视觉应用的需要，查了一下Caffe官网，还真没有很现成的例子。这篇举个简单的小例子说明一下如何用Caffe和卷积神经网络（CNN ...