版权声明:本文为博主原创文章,遵循CC 4.0 BY-SA版权协议,转载请附上原文出处链接和本声明. 本文链接:https://blog.csdn.net/marsjhao/article/details/67042392 神经网络可以用来模拟回归问题 (regression),实质上是单输入单输出神经网络模型,例如给下面一组数据,用一条线来对数据进行拟合,并可以预测新输入 x 的输出值. 一.详细解读 我们通过这个简单的例子来熟悉Keras构建神经网络的步骤: 1.导入模块并生成数据 首先导入…

#!/usr/local/bin/python3 ##ljj [1] ##linear regression model import tensorflow as tf import matplotlib.pyplot as plt #训练样本,随手写的 x_ = [11,14,22,29,32,40,44,55,59,60,69,77] y_res = [123,135,155,167,177,189,200,240,250,255,277,298] #初始化定义w和b,都为1,这里折腾了一会…

前文再续书接上一回,机器学习的主要目的,是根据特征进行预测.预测到的信息,叫标签. 从特征映射出标签的诸多算法中,有一个简单的算法,叫简单线性回归.本文介绍简单线性回归的概念. (1)什么是简单线性回归 "回归(regression)"是什么?如之前所讲,预测模型可区分为"分类器"跟"回归器",回归器,就是用来预测趋势变化的,比如预测明天哪支股会涨停,预测某天的降雨量是多少,预测未来一年房价的变化,等等.所以回归就是预测的意思,没有什么高深的.线…

写在开头 由于某些原因开始了机器学习,为了更好的理解和深入的思考(记录)所以开始写博客. 学习教程来源于github的Avik-Jain的100-Days-Of-MLCode 英文版:https://github.com/Avik-Jain/100-Days-Of-ML-Code 中文翻译版:https://github.com/MLEveryday/100-Days-Of-ML-Code 本人新手一枚,所以学习的时候遇到不懂的会经常百度,查看别人的博客现有的资料.但是由于不同的人思维和写作风格…

回归最初是遗传学中的一个名词,是由英国生物学家兼统计学家高尔顿首先提出来的,他在研究人类身高的时候发现:高个子回归人类的平均身高,而矮个子则从另一方向回归人类的平均身高: 回归分析整体逻辑 回归分析(Regression Analysis) 研究自变量与因变量之间关系形式的分析方法,它主要是通过建立因变量y与影响它的自变量 x_i(i=1,2,3- -)之间的回归模型,来预测因变量y的发展趋向. 回归分析的分类 线性回归分析 简单线性回归 多重线性回归 非线性回归分析 逻辑回归 神经网络 回归分…

1.问题引入  在统计学中,线性回归是利用称为线性回归方程的最小二乘函数对一个或多个自变量和因变量之间关系进行建模的一种回归分析.这种函数是一个或多个称为回归系数的模型参数的线性组合.一个带有一个自变量的线性回归方程代表一条直线.我们需要对线性回归结果进行统计分析. 例如,假设我们已知一些学生年纪和游戏时间的数据,可以建立一个回归方程,输入一个新的年纪时,预测该学生的游戏时间.自变量为学生年纪,因变量为游戏时间.当只有一个因变量时,我们称该类问题为简单线性回归.当游戏时间与学生年纪和学生性别有关…

本章开始学习第一个有监督学习模型--线性回归模型."线性"在这里的含义仅限定了模型必须是参数的线性函数.而正如我们接下来要看到的,线性回归模型可以是输入变量\(x\)的非线性函数. 书中首先对回归问题给出了一个简短的不那么正式的定义: Given a training data set comprising \(N\) observations \(\{x_n\}\), where \(n = 1, ... , N\), together with corresponding targ…

思路:在数据上选择一条直线y=Wx+b,在这条直线上附件随机生成一些数据点如下图,让TensorFlow建立回归模型,去学习什么样的W和b能更好去拟合这些数据点. 1)随机生成1000个数据点,围绕在y=0.1x+0.3 周围,设置W=0.1,b=0.3,届时看构建的模型是否能学习到w和b的值. import numpy as np import tensorflow as tf import matplotlib.pyplot as plt num_points=1000 vectors_se…

线性回归模型 "回归"这个词,既是Regression算法的名称,也代表了不同的计算结果.当然结果也是由算法决定的. 不同于前面讲过的多个分类算法或者逻辑回归,线性回归模型的结果是一个连续的值. 实际上我们第一篇的房价预测就属于线性回归算法,如果把这个模型用于预测,结果是一个连续值而不是有限的分类. 从代码上讲,那个例子更多的是为了延续从TensorFlow 1.x而来的解题思路,我不想在这个系列的第一篇就给大家印象,TensorFlow 2.0成为了完全不同的另一个东西.在Tenso…

转载自:http://blog.fens.me/r-linear-regression/ 前言 在我们的日常生活中,存在大量的具有相关性的事件,比如大气压和海拔高度,海拔越高大气压强越小:人的身高和体重,普遍来看越高的人体重也越重.还有一些可能存在相关性的事件,比如知识水平越高的人,收入水平越高:市场化的国家经济越好,则货币越强势,反而全球经济危机,黄金等避险资产越走强. 如果我们要研究这些事件,找到不同变量之间的关系,我们就会用到回归分析.一元线性回归分析是处理两个变量之间关系的最简单模型,是…