原文鏈接:http://tecdat.cn/?p=18149 無人駕駛汽車最早可以追溯到1989年。神經網絡已經存在很長時間了,那么近年來引發人工智能和深度學習熱潮的原因是什么呢?[1秒]答案部分在於摩爾定律以及硬件和計算能力的顯著提高。我們現在可以事半功倍。顧名思義,神經網絡的概念是受 ...
原文鏈接:http: tecdat.cn p 當我們將CNN 卷積神經網絡 模型用於訓練多維類型的數據 例如圖像 時,它們非常有用。我們還可以實現CNN模型進行回歸數據分析。我們之前使用Python進行CNN模型回歸,在本文中,我們在R中實現相同的方法。我們使用一維卷積函數來應用CNN模型。我們需要Keras R接口才能在R中使用Keras神經網絡API。如果開發環境中不可用,則需要先安裝。本教程 ...
2020-12-03 10:43 0 756 推薦指數:
原文鏈接:http://tecdat.cn/?p=18149 無人駕駛汽車最早可以追溯到1989年。神經網絡已經存在很長時間了,那么近年來引發人工智能和深度學習熱潮的原因是什么呢?[1秒]答案部分在於摩爾定律以及硬件和計算能力的顯著提高。我們現在可以事半功倍。顧名思義,神經網絡的概念是受 ...
原文鏈接:http://tecdat.cn/?p=10932 介紹 在本節中,我將重點介紹使用集成嵌套 拉普拉斯近似方法的貝葉斯推理。 可以 估計貝葉斯 層次模型的后邊緣分布。 鑒於模型類型非常廣泛,我們將重點關注用於分析晶格數據的空間模型 ...
原文鏈接:http://tecdat.cn/?p=19936 在本教程中,您將學習如何在R中創建神經網絡模型。 神經網絡(或人工神經網絡)具有通過樣本進行學習的能力。人工神經網絡是一種受生物神經元系統啟發的信息處理模型。它由大量高度互連的處理元件(稱為神經元)組成 ...
原文鏈接:http://tecdat.cn/?p=9508 本文將使用三種方法使模型適合曲線數據:1)多項式回歸;2)用多項式樣條進行B樣條回歸;3) 進行非線性回歸。在此示例中,這三個中的每一個都將找到基本相同的最佳擬合曲線。 多項式回歸 多項式回歸實際上只是多元回歸的一種 ...
原文鏈接:http://tecdat.cn/?p=9529 目錄 怎么做測試 協方差分析 擬合線的簡單圖解 模型的p值和R平方 檢查模型的假設 具有三類和II型平方和的協方差示例分析 協方差分析 擬合線的簡單圖解 組合模型的p值和R平方 檢查模型的假設 ...
原文鏈接:http://tecdat.cn/?p=15850 在本部分中,您將發現如何使用標准深度學習模型(包括多層感知器(MLP),卷積神經網絡(CNN)和遞歸神經網絡(RNN))開發,評估和做出預測。 開發多層感知器模型 多層感知器模型(簡稱MLP)是標准的全連接神經網絡模型 ...
原文鏈接:http://tecdat.cn/?p=18726 自組織映射神經網絡(SOM)是一種無監督的數據可視化技術,可用於可視化低維(通常為2維)表示形式的高維數據集。在本文中,我們研究了如何使用R創建用於客戶細分的SOM。 SOM由1982年在芬蘭的Teuvo Kohonen首次 ...
原文鏈接:http://tecdat.cn/?p=19077 導入 自組織映射 (SOM)是一種工具,通過生成二維表示來可視化高維數據中的模式,在高維結構中顯示有意義的模式。通過以下方式使用給定的數據(或數據樣本)對SOM進行“訓練”: 定義了網格的大小。 網格中的每個單元 ...