原文:回歸問題淺析

由於tensorflow . 版本的更新,很多以前版本上提到的圖等概念都不再適用。為了跟上時代的步伐,順便扎實一下深度學習的基礎,從今天開始記錄一下學習過程。 要想開始深度學習,首先必不可少的就是數學基礎了,雖然tensorflow提供了一系列不需要太深的數學基礎就可以使用的現成的函數,但是總吃表面的東西確實沒法深入理解,本來是打算開篇做mnist的,為了更深入更全面的了解深度學習,今天就從最簡單 ...

2020-01-13 11:32 2 727 推薦指數:

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用keras實現基本的回歸問題

數據集介紹 共有506個樣本,拆分為404個訓練樣本和102個測試樣本 該數據集包含 13 個不同的特征: 人均犯罪率。 占地面積超過 25000 平方英尺的住宅用地所占的比例。 ...

Fri Dec 07 02:13:00 CST 2018 0 1947
線性回歸 邏輯回歸 分類問題的區別

線性回歸 邏輯回歸 分類問題的區別 一、總結 一句話總結: 回歸算法:線性回歸是一種基本的回歸算法,當給出相應的訓練集后,通過線性回歸來尋找合適參數θ(向量)使得Hypothesis函數的Cost function最小。 分類算法:邏輯回歸是一個分類算法,邏輯回歸的Hypothesis ...

Fri Oct 02 23:36:00 CST 2020 0 543
多輸出回歸問題

Scikit-Learn also has a general class, MultiOutputRegressor, which can be used to use a single-outpu ...

Thu Aug 16 18:34:00 CST 2018 0 4034
問題單提單和回歸規范

問題單是版本測試過程中發現的問題,也可以稱作為bug、缺陷。提單是每一個測試人員必備技能之一。但是並不是所有的測試人員都能做到規范、合理的提單。為提高問題提單質量,提高問題分析效率,減少不必要的溝通。本文主要從問題單提單規范、提單內容規范和回歸問題單內容規范這三個方面來描述。 問題單提單 ...

Wed Apr 25 07:14:00 CST 2018 0 1999
分類問題、標注問題回歸問題

  分類問題   分類是監督學習的一個核心問題。在監督學習中,當輸出變量Y取有限個離散值時,預測問題便成為分類問題。輸入變量X可以是離散的,也可以是連續的。   監督學習從數據中學習一個分類模型或分類決策函數,稱為分類器(classifier)。分類器對新的輸入進行輸出的預測 ...

Tue Dec 17 01:59:00 CST 2019 0 934
回歸問題的性能度量標准

我們以$Y = \{ y_1, y_2,...,y_n \}$ 表示真實的數據,以$\hat Y = \{ \hat{y}_1, \hat{y}_2,...,\hat{y}_n\}$表示預測出來的數 ...

Fri May 04 20:22:00 CST 2018 0 2378
Pytorch 線性回歸問題 總結

線性回歸 pytorch實現 1.模擬回歸問題,生成訓練數據 2.用梯度下降的方法更新未知參數w1, 用隨機數初始化w1 3.輸出結果: 差不多700次左右loss就迭代到0了,我們對比w1和w可以看出它們已經非常接近了。 能否減少迭代 ...

Sat Jul 11 02:30:00 CST 2020 0 624
用matlab計算線性回歸問題

看機器學習的時候遇到的第一個算法就是線性回歸,高數中很詳細的說明了線性回歸的原理和最小2乘法的計算過程,很顯然不適合手動計算,好在各種語言都有現成的函數使用,讓我們愉快的做個調包俠吧 簡單線性回歸 R越接近1表示擬合效果越好 >> x=[0,1,2,3,4,5,6,7] x = 0 1 2 3 4 5 6 7 ...

Thu Aug 29 00:17:00 CST 2019 0 505
 
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