原文鏈接:http://tecdat.cn/?p=18149 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 ...
原文鏈接:http: tecdat.cn p 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,以解決問題。它遵循非線性路徑,並在整個節點中並行處理信息。神經網絡是一個復雜的自適應系統。自適應意味着它可以通過調整輸入權重來更改其內部結構。 該神 ...
2021-02-11 13:28 0 366 推薦指數:
原文鏈接:http://tecdat.cn/?p=18149 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 ...
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 ...
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=16392 對於此示例,我將對R中的時間序列進行建模。我將最后24個觀察值保留為測試集,並將使用其余的觀察值來擬合神經網絡。當前有兩種類型的神經網絡可用,多層感知器;和極限學習機 ...
1. BP神經網絡模型(Backpropagation Neural Networks) 采用非線性激活函數,Sigmoid函數。 三個層次:輸入層(Input Layer),隱藏層(Hidden Layer) 和輸出層(Output layer),就好比神經網絡的各個神經元具有 ...
原文鏈接:http://tecdat.cn/?p=24057 原文出處:拓端數據部落公眾號 1.概要 本文的目標是使用各種預測模型預測Google的未來股價,然后分析各種模型。Google股票數據集是使用R中的Quantmod軟件包從Yahoo Finance獲得的。 2.簡介 預測 ...
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=13913 我們討論了使用程序來獲得預測的置信區間的方法。我們將討論線性回歸。 > plot(cars) > reg=lm(dist~speed,data=cars) > ...