深度学习之回归问题

最新推荐文章于 2024-10-14 23:18:47 发布
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#深度学习

博客提供了深度学习相关的参考内容，但未给出具体信息。
李宏毅深度学习---回归分析（regression）预测宝可梦+机器学习任务攻略
chase_2414616363
09-15 1102
李宏毅深度学习
李宏毅机器学习入门学习笔记（一）Regression - Case Study
DataScience成长之路
02-18 1482
文章目录定义应用举例建模详细步骤模型假设（Model）（Goodness of function） 定义 Regression 就是找到一个函数 functionfunctionfunction ，通过输入变量 xxx，输出一个数值 ScalarScalarScalar。 应用举例 股市预测（Stock market forecast） 输入：过去10年股票的变动、新闻咨询、公司并购咨询等...
深度学习基础01 ——回归
qq3125465的博客
03-04 1736
深度学习基础（分类、回归、聚类） 线性回归的模型训练
深度学习——（8）回归问题
羊羊的博客
08-31 1313
掌握搭建pytorch框架的方法，对气温进行预测。
深度学习3：回归问题
L的博客
10-10 3073
首先不要将回归问题和logistic回归算法混为一谈，logistic回归不是回归算法，而是分类算法。 之前的分类问题的目标是预测输入数据点所对应的单一离散的标签，而这节要预测一个连续的而不是离散的标签，比如根据气象数据预测明天的气温等。 波士顿房价预测数据集 所包含的数据点相对较少，只有506个，分为404个训练样本和102个测试样本，输入数据的每个特征都有不同的取值范围，例如有些特性是比例取值是0-1，有的取值是1-12，还有的取值是0-100等等。 实现过程 加载数据集 (train_data,tra
深度学习 回归问题
Network_Engineer的博客
08-24 2643
梯度下降算法与求极值的方法非常类似, 其核心思想是求解。为学习率, 以上述公式为基础，发展出了更多的求解器.深度学习中, 梯度下降算法是是一种很重要的算法.加了压缩函数后, 压缩了预测范围[0, 1].在现实世界中, 数据总是会存在误差.预测范围为实数区间.
深度学习之回归
qq_40716944的博客
10-14 1209
总结来说对于低阶函数来说，损失主要来自偏差，而高阶函数的损失主要来自偏差。低阶函数的拟合能力有限，因此带来的问题称为欠拟合（underfitting），而高阶函数由于过于地powerful，从而容易带来过拟合（overfitting）的问题：偏差vs方差应对大的偏差的方法：①增加更多特征作为输入②使用更复杂的模型应对大的方差的方法：①更多数据②正则化。
精选资源
最简单深度学习Python实现（回归问题）
01-06
回归问题它预测的是一个连续值而不是离散的标签。 本次要预测的是波士顿郊区房屋价格的中位数。 首先，我们通过keras加载数据集 from keras.datasets import boston_housing (train_data,train_targets),(test_data,...
Deep Learning in Python master deeplearning 深度学习回归 Python深度学习 神经
最新发布
07-31
深度学习回归的关键步骤包括数据预处理、模型架构设计、训练过程和性能评估。数据预处理涉及清洗、归一化等；模型设计需选择合适的网络结构、激活函数、优化器和损失函数；训练需调整学习率、批次大小等超参数；评估...
精选资源
基于Python实现深度学习之逻辑回归案例，完成对乳腺癌检测的预测结果
06-10
基于Python实现深度学习之逻辑回归案例，完成对乳腺癌检测的预测结果基于Python实现深度学习之逻辑回归案例，完成对乳腺癌检测的预测结果基于Python实现深度学习之逻辑回归案例，完成对乳腺癌检测的预测结果基于...
深度学习——回归问题
Small__明的博客
09-28 1592
深度学习——回归问题 提示：这里可以添加系列文章的所有文章的目录，目录需要自己手动添加 例如：第一章 Python 机器学习入门之pandas的使用 提示：写完文章后，目录可以自动生成，如何生成可参考右边的帮助文档 文章目录深度学习——回归问题前言一、pandas是什么？二、使用步骤1.引入库2.读入数据总结 前言 一、pandas是什么？ 示例：pandas 是基于NumPy 的一种工具，该工具是为了解决数据分析任务而创建的。 二、使用步骤 1.引入库 代码如下（示例）： import numpy
深度学习（2）回归问题
weixin_43360025的博客
08-06 1730
深度学习（2）回归问题一. 问题提出与解析1. Machine Learning2. Continuous Prediction3. Linear Equation4. With Noise?5. Find w′w'w′，b′b'b′6. Gradient Descent二. 回归问题实战1. 步骤2. Step1: Compute Loss3. Step2: Compute Gradient and update4. Step3: Set w=w′w=w'w=w′and loop5. 代码 一. 问题提出
深度学习_02_回归问题_线性回归&回归实战
小明2766的博客
02-23 653
回归问题 Machine Learning目标： 通过对数据的学习，对于新来的x给出符合实际情况的y 自然界的y有两种类型： discrete（离散的） continuous（连续的） Continuous Prediction(连续值预测) fθ(x)→yf_\theta(x) \rightarrow yfθ​(x)→y 给定x（输入的数据），在经过模型的结构f，以及模型的参数θ\thetaθ以后，能给出一个响应，这个响应就标记为fθ(x)f_\theta(x)fθ​(x)。我们希望它能逼近真实的
深度学习–回归（李宏毅）
zhudong123456789的博客
06-03 1848
** 一、深度学习–回归（李宏毅） ** 一、偏差和方差 1、偏差和方差 对于下面图中的数据，我们希望寻找一个函数来拟合这些数据，也就是回归任务： 我们尝试使用一次、二次直至五次的函数集来拟合一个简单的回归问题，在实验过程中发现对于低阶的函数效果不是太好，增加函数的复杂度后效果有了好转，但当函数过于复杂时，效果又会变差： 事实上模型的损失主要来自两个方面：偏差（bias）和方差（variance）。以打靶作比喻，假设我们要求解的那个函数处于靶心位置，而我们采用的模型代表的函数集如果偏离靶心太远，就相当于
深度学习——线性回归
linzixi0220的博客
11-01 831
我们已经准备好了模型训练所需的所有要素，现在我们可以开始训练模型了，我们每次从数据集中抽取一个小批量的数据，根据小批量中的数据和模型参数，我们可以得到计算的结果y_hat，将y_hat和y传入损失函数进行计算小批量损失，接着再计算损失函数的梯度，再根据梯度优化更新参数，在更新完后，我们可以测试更新后的效果。这里我们使用小批量随机梯度下降法，首先从数据集中抽取一个小批量，然后计算损失函数的梯度，接着根据梯度向着损失减少的方向更新参数，更新的步长为学习率，我们需要选取合适的学习率以保证模型能很好的收敛。
深度学习-线性回归
2301_80249773的博客
09-24 1316
矢量化加速，正态分布（高斯分布）
深度学习之线性回归
AlanxZhang的博客
09-22 2042
线性回归 回归是一个或多个自变量与因变量之间安关系的建模方法，在机器学习领域回归大部分与预测有关的但不绝对 线性回归基本元素 几个名词：假设预测房屋价格，得到的真实的数据集，这个数据集是训练数据集，在数据i集中的每行数据为样本(数据点/数据样本)，预测的目标为标签/目标，预测所依据的自变量为特征/协变量 通常用n来表示数据集中的样本数，对索引为i的样本，输入表示为 对应标签为 线性模型 当我们的输入包含????d个特征时，我们将预测结果????...
深度学习（一）——回归问题，梯度下降
weixin_43633568的博客
02-23 475
深度学习基础：不断回归得到最优解 梯度下降：利用高中的求导，一步一步逼近最优解 思想 变量：x 每次求导∂x 利用x2 = x1 -步长 * ∂x，一步步利用∂x诱导走向最优解 最优解怎么求？ 要求的式子形如：y= w * x + b (w、b待求) 定义：loss = ∑(w * x + b - y )**2 ——loss叫误差函数 方法：用模拟的数据和y的和的平方，使loss减小到最优，...
深度学习之常用模型评估指标（二）—— 回归问题
tt丫的博客
02-20 2605
深度学习入门小菜鸟，希望像做笔记记录自己学的东西，也希望能帮助到同样入门的人，更希望大佬们帮忙纠错啦~侵权立删。 目录 一、SSE（误差平方和） 二、MSE（均方误差） 三、RMSE（均方根误差） 四、MAE (平均绝对误差) 五、MAPE（平均绝对百分比误差） 六、R Squared （R方/可决系数） 一、SSE（误差平方和） ????公式 ????SSE越小，误差越小，模型越好 ????缺点 随着样本增加，SSE必然增加 不同的数据集的情况下，SSE间的比较没有意义
PyTorch深度学习入门：回归问题实战教程
资源摘要信息:"本教程主要介绍深度学习中回归问题的处理方法，并以PyTorch框架为例进行实战演练。在人工智能领域，回归分析是一种用于预测连续数值输出的技术。通过该教程，学习者将掌握使用PyTorch进行线性回归和非...
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