【深度学习】S3 线性神经网络 P1 线性回归(未完)

目录 线性回归基本元素基本名词线性模型 机器学习领域,大多数任务最终的目标都是预测。而预测的结果大致分为两大类,一种是需要估计连续数值的回归预测,另一种是确定离散类别的分类预测。本节博文将围绕线性回归内容。 线性回归基本元素 基本名词 线性回归中,自变量 x \mathbf{x} x 与因变量 y y y 之间的关系是线性的, y y y 可以表示为 x \mathbf{x} x 中元素的加权和。 ...

使用R语言glmnet包进行正则化lasso回归

释数据集的错综复杂。在应用正则化后,每个特征对模型部分的解释程度可能完全不同。通过使用正则化可以减少数据集的噪声,这些噪声可能来对最终模型几乎没有形象的特征。为了利用这种正则化技术,可以调用特定类型的回归模型,称为套索回归(lasso regression),此处使用的R语言自带的数据集mtcars数据集。   原书(Introduction to Machine Learning with R)使用...

回归预测模型:MATLAB神经网络回归模型

1.神经网络回归模型的基本原理 神经网络是一种由节点(或称为“神经元”)和边组成的网络结构,用于模拟人脑分析和处理信息的方式。在回归问题中,神经网络旨在预测一个连续值的输出,基于给定的一组输入特征。 一个基本的神经网络包括输入层、隐藏层(一个或多个)、和输出层。每个层包含若干神经元,相邻层之间的神经元通过权重连接。网络通过调整这些权重,来学习输入数据与输出数据之间的关系。 在训练过程中,神经网络使用...

使用深度学习进行“序列到序列”回归

目录 下载数据 准备训练数据 定义网络架构 训练网络 测试网络         此示例说明如何使用深度学习预测发动机的剩余使用寿命 (RUL)。         要训练深度神经网络以根据时间序列数据或序列数据预测数值,可以使用长短期记忆 (LSTM) 网络。         此示例使用 [1] 中所述的涡轮风扇发动机退化仿真数据集。该示例训练一个 LSTM 网络,旨在根据表示发动机中各种传感器的时间序...

使用R语言建立回归模型并分割训练集和测试集

  通过简单的回归实例,可以说明数据分割为训练集和测试集的必要性。以下先建立示例数据: set.seed(123) #设置随机种子x <- rnorm(100, 2, 1) # 生成100个正态分布的随机数,均值为2,标准差为1y = exp(x) + rnorm(5, 0, 2) # 生成一个新的变量y,它是x的指数函数值加上5个正态分布的随机数# 均值为0,标准差为2plot(x, y)...

回归预测模型:MATLAB岭回归和Lasso回归

1. 岭回归和Lasso回归的基本原理 1.1 岭回归: 岭回归(Ridge Regression) 是一种用于共线性数据分析的技术。共线性指的是自变量之间存在高度相关关系。岭回归通过在损失函数中添加一个L2正则项( λ ∑ j = 1 n β j 2 \lambda \sum_{j=1}^{n} \beta_j^2 λ∑j=1n​βj2​)来减小回归系数的大小,从而控制模型的复杂度和防止过拟合。这...

回归预测模型:MATLAB多项式回归

1. 多项式回归模型的基本原理   多项式回归是线性回归的一种扩展,用于分析自变量 X X X与因变量 Y Y Y之间的非线性关系。与简单的线性回归模型不同,多项式回归模型通过引入自变量的高次项来增加模型的复杂度,从而能够拟合数据中的非线性模式。多项式回归模型可以表示为: Y = β 0 + β 1 X + β 2 X 2 + . . . + β n X n + ϵ Y = \beta_0 + \b...

叉烧仔出街㉗|阔别五年盛装回归 29支中外队伍参演香港新春贺岁花车巡游

2月10日,农历甲辰龙年大年初一晚上,阔别五年的新春贺岁花车巡游活动终于盛大回归。本年度的活动以“龙腾香港贺新岁”为主题,从香港文化中心广场出发,沿着尖沙咀广东道、海防道及弥敦道等主干道举行,一共9辆花车及29支中外表演队伍为市民和游客呈献精彩非凡的表演。本期的《叉烧仔出街》节目将带您直击巡游现场,近距离感受来自世界各地的表演团队所带来的精彩演出,一起体验这一久违的、充满欢乐与创意的新春庆典,听听来自...

多元回归分析:理论与应用

多元回归分析是一种统计方法,用于研究两个或多个自变量(解释变量)与一个因变量(响应变量)之间的关系。这种分析允许研究者评估多个因素对结果变量的影响,是社会科学、经济学、生物医学和工程等多个领域中常用的技术。 多元回归模型的基础 选择变量 在构建多元回归模型时,选择哪些变量包含在模型中是一个重要的决策。变量选择的目标是找到最能解释因变量变异的自变量集合。常用的方法包括向前选择、向后删除和逐步回归。 模型...

预测模型:MATLAB线性回归

1. 线性回归模型的基本原理   线性回归是统计学中用来预测连续变量之间关系的一种方法。它假设变量之间存在线性关系,可以通过一个或多个自变量(预测变量)来预测因变量(响应变量)的值。基本的线性回归模型可以表示为: y = β 0 + β 1 x 1 + β 2 x 2 + . . . + β n x n + ϵ y = \beta_0 + \beta_1x_1 + \beta_2x_2 + ... ...
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