原文:線性回歸,邏輯回歸,神經網絡,SVM的總結

目錄 線性回歸,邏輯回歸,神經網絡,SVM的總結 單變量的線性回歸 Linear Regression with One Variable 梯度下降 Gredient Descent 多變量的線性回歸 Linear Regression with Multiple Variables 邏輯回歸 Logistic Regression 高級優化 正則化 Reguarization 神經網路 Neu ...

2018-12-16 17:59 0 1117 推薦指數:

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線性回歸神經網絡

背景:一直想要梳理一下自己對廣義線性模型的認識及思考,所有就有了這篇隨筆。 前提: 1、首先明確,介紹模型會按照模型的三要素來展開,即模型(模型的參數空間),策略(如何選擇最優模型,一般指代價函數/損失函數),算法(模型學習參數的方法,包括最優化方法等) 2、因為介紹的模型都是線性模型 ...

Wed Mar 18 03:27:00 CST 2020 0 1671
實現邏輯回歸-神經網絡

一、基本概念 1、邏輯回歸線性回歸的區別? 線性回歸預測得到的是一個數值,而邏輯回歸預測到的數值只有0、1兩個值。邏輯回歸是在線性回歸的基礎上,加上一個sigmoid函數,讓其值位於0-1之間,最后獲得的值大於0.5判斷為1,小於等於0.5判斷為0 二、邏輯回歸的推導 \(\hat y ...

Sat Mar 02 17:41:00 CST 2019 1 743
一、線性回歸---單層神經網絡

1、簡單介紹 線性回歸模型為,其中w1和w2為對應特征x1、x2的權重,b為偏差。 用神經網絡圖表現線性回歸模型如下,圖中未展示權重和偏差: 輸入層為x1、x2,輸入層個數為2,在神經網絡中輸入層個數即為特征數。輸出為o,輸出層個數為1.,即為線性回歸模型中的輸出。由於輸入層不參與計算 ...

Mon May 20 01:16:00 CST 2019 0 649
機器學習 - 從線性回歸神經網絡

之前寫的線性回歸,充斥了大量的公式,對於入門來說顯得過於枯燥,所以打算重寫這一部分,而了解了線性回歸后,它又可以為我們解釋深度學習的由來。 一、機器學習簡述 機器學習可以理解為計算機根據給定的問題及數據進行學習,並可根據學習結果解決同類型的問題。可以把機器學習比作一個函數,把我們已知的數據輸入 ...

Mon Aug 16 19:22:00 CST 2021 0 252
神經網絡系列之四 -- 線性回歸方法與原理

系列博客,原文在筆者所維護的github上:https://aka.ms/beginnerAI, 點擊star加星不要吝嗇,星越多筆者越努力 第4章 單入單出的單層神經網絡 4.0 單變量線性回歸問題 4.0.1 提出問題 在互聯網建設初期,各大運營商需要解決的問題就是保證服務器所在的機房 ...

Thu Dec 19 20:41:00 CST 2019 0 3622
Pytorch實現神經網絡模型求解線性回歸

autograd 及Variable Autograd: 自動微分   autograd包是PyTorch中神經網絡的核心, 它可以為基於tensor的的所有操作提供自動微分的功能, 這是一個逐個運行的框架, 意味着反向傳播是根據你的代碼來運行的, 並且每一次的迭代運行都可能不 ...

Tue Sep 15 08:43:00 CST 2020 0 443
都是基於梯度下降的邏輯回歸神經網絡有什么區別?(邏輯回歸參數更新和神經網絡反向傳播)

最近在刷吳恩達的coursea的機器學習視頻,學完基於梯度下降的邏輯回歸和基於梯度下降的神經網絡后,就在反思這兩者之間的區別,為什么必須使用神經網絡邏輯回歸不能替代神經網絡么?他們的區別是什么呢? 答案:邏輯回歸不能替代神經網絡。    機器學習的本質其實是訓練出一組參數 ...

Fri Apr 03 20:17:00 CST 2020 2 529
MATLAB神經網絡(7) RBF網絡回歸——非線性函數回歸的實現

7.1 案例背景 7.1.1 RBF神經網絡概述 徑向基函數是多維空間插值的傳統技術,RBF神經網絡屬於前向神經網絡類型,網絡的結構與多層前向網絡類似,是一種三層的前向網絡。第一層為輸入層,由信號源結點組成;第二層為隱藏層,隱藏層節點數視所描述問題的需要而定,隱藏層中神經元的變換函數即徑向 ...

Sun Feb 23 20:28:00 CST 2020 0 1665
 
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