在日常數據分析工作當中，回歸分析是應用十分廣泛的一種數據分析方法，按照涉及自變量的多少，可分為一元回歸分析和多元回歸分析；按照自變量和因變量之間的關系類型，可分為線性回歸分析和非線性回歸分析。 回歸分析的實施步驟： 1）根據預測目標，確定自變量和因變量 2）建立回歸預測模型 3）進行 ...

2017-02-22，Update： 鑒於這篇文章反饋很多，有部分讀者照着這篇文章步驟的讀者跑不通來咨詢，因為這篇里代碼是分散寫的很容易漏掉步驟，如果完全按照文章是可以重現的，如果還是不能重現，有個簡 ...

使用R做回歸分析整體上是比較常規的一類數據分析內容，下面我們具體的了解用R語言做回歸分析的過程。 首先，我們先構造一個分析的數據集 接下來，我們進行簡單的一元回歸分析，選擇y作為因變量，var1作為自變量。 一元線性回歸的簡單原理：假設有關系y=c+bx+e,其中c+bx 是y隨x變化 ...

一、什么是回歸分析法 “回歸分析”是解析“注目變量”和“因於變量”並明確兩者關系的統計方法。此時，我們把因子變量稱為“說明變量”，把注目變量稱為“目標變量址(被說明變量)”。清楚了回歸分析的目的后，下面我們以回歸分析預測法的步驟來說明什么是回歸分析法： 　　回歸分析是對具有因果關系 ...

那我們改如何做回歸測試呢？ 總結為以下幾點1、在測試策略制定階段，制定回歸測試策略2、確定需要回歸 ...

回歸測試，即就是在軟件生命周期中，只要軟件發生了改變，就可能給該軟件產產生問題;所以，每當軟件發生變化時 我們就必須重新測試現有的功能，以便確定修改是否達到了預期的目的，檢查修改是否破壞原有的正常功能。 回歸測試可以發生在任何一個階段，包括單元測試、集成測試和系統測試 那我們改如何做回歸 ...

本文英文原文出自這里, 這個博客里面的內容是Java開源, 分布式深度學習項目deeplearning4j的介紹學習文檔. 簡介: 一般來說, 神經網絡常被用來做無監督學習, 分類, 以及回歸. 也就是說, 神經網絡可以幫助對未標記數據進行分組, 對數據進行分類, 或者在有監督 ...

Caffe應該是目前深度學習領域應用最廣泛的幾大框架之一了，尤其是視覺領域。絕大多數用Caffe的人，應該用的都是基於分類的網絡，但有的時候也許會有基於回歸的視覺應用的需要，查了一下Caffe官網，還真沒有很現成的例子。這篇舉個簡單的小例子說明一下如何用Caffe和卷積神經網絡（CNN ...