迁移学习 有两种方式,一是卷积网络作为固定的特征提取器.拿到一个预训练好的卷积网络,去掉全连接层,吧其余的部分作为一个特征提取器.alex网络会计算一个4096D的特征向量,称之为cnn codes.有了这些特征很容易训练一个线性分类器. 另外一种方式是fine-tuning卷积网络,是本文主要介绍的内容.该方法中不仅替换掉了顶层的全连接层,而且会改变预训练网络中的权值数据.这里既可
论文动机通常来说，用传统的机器学习方法（例如 KNN、DTW）进行时间序列分类能取得比较好的效果。但是，基于深度网络的时间序列分类往往在大数据集上能够打败传统方法。另一方面，深度网络必须依赖于大量的训练数据，否则精度也无法超过传统机器学习方法。在这种情况下，进行数据增强、收集更多的数据、实用集成学习模型，都是提高精度的方法。这其中，迁移学习也可以被用在数据标注不足的情况。从深度网络本身来看，有研究
写在前面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。另一种常见的机器学习问题是回归问题，它预测一个连续值而不是离散的标签，例如，根据气象数据 预测明天的气温，或者根据软件说明书预测完成软件项目所需要的时间。不要将回归问题与 logistic 回归算法混为一谈。令人困惑的是，logistic 回归不是回归算法， 而是分类算法。波士顿房价数据集本文将要预测20 世纪70 年代中期波士顿郊区房
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2023-11-19 18:27:31
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Deep Ordinal Regression Network for Monocular Depth Estimation作者：Huan Fu、 Mingming Gong 、Chaohui Wang 、Kayhan Batmanghelich 、Dacheng Tao摘要：单目景深估计是一个不适定问题，在理解三维场景几何中起着至关重要的作用。近年来，通过从深卷积神经网络（DCNNs）中挖掘图像
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2024-01-21 23:30:50
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一、目的和要求1、理解监督学习和回归预测的基本概念。2、掌握回归预测五种算法的算法流程。3、学会编写回归预测五种算法的Python编程方法。4、会使用回归预测评价方法测评不同的算法性能二、设备或环境个人电脑、Anaconda2、Python2.7.10和网络三、实验步骤 1、设计算法步骤和流程2、根据算法编写Python程序3、运行机器学习算法程序并调试四、内容针对美国波士顿
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2024-03-02 09:53:26
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回归分析一元线性回归一元线性回归是分析只有一个自变量（自变量x和因变量y）线性相关关系的方法。一个经济指标的数值往往受许多因素影响，若其中只有一个因素是主要的，起决定性作用，则可用一元线性回归进行预测分析。回归分析是研究某一变量（因变量）与另一个或多个变量（解释变量、自变量）之间的依存关系，用解释变量的已知值或固定值来估计或预测因变量的总体平均值。一元线性回归分析预测法，是根据自变量x和因变量Y的
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2024-02-12 21:55:38
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# 技术黑板报 # 第十一期推荐阅读时长：15min前言时间序列建模历来是学术和工业界的关键领域，比如用于气候建模、生物科学和医学等主题应用，零售业的商业决策和金融等。虽然传统的统计方法侧重于从领域专业知识层面提供参数模型，比如自回归 (AR) 、指数平滑或结构时间序列模型，但现代机器学习方法提供了一种以纯数据驱动的方式对时间序列进行动态分析学习的方法。随着近年来数据可用性和计算能力的不断提高，机
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2023-09-06 17:02:20
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鸟群算法改进的深度极限学习机DELM的回归预测 文章目录鸟群算法改进的深度极限学习机DELM的回归预测1.ELM原理2.深度极限学习机（DELM）原理3.鸟群算法4.鸟群算法改进DELM5.实验结果6.参考文献7.Matlab代码 1.ELM原理ELM基础原理请参考：。自动编码器 AE（Auto Encoder）经过训练可以将输入复制到输出。因为不需要标记数据，训练自动编码器是不受监督的。因此，将
深度学习，已经不需要归一化了。我们知道，在传递给机器学习模型的数据中，我们需要对数据进行归一化（normalization）处理。在数据归一化之后，数据被「拍扁」到统一的区间内，输出范围被缩小至 0 到 1 之间。人们通常认为经过如此的操作，最优解的寻找过程明显会变得平缓，模型更容易正确的收敛到最佳水平。然而这样的「刻板印象」最近受到了挑战，DeepMind 的研究人员提出了一种不需要归一化的深度
目录一、Batch Normalization（BN）1.1为什么提出BN？1.2BN的基本原理和公式1.3BN在神经网络中的实现1.4BN的优点和缺点二、LN,IN,GN的原理和适用范围三、Reference和注释一、Batch Normalization（BN）1.1为什么提出BN？在深层网络的训练中，由于反向传播算法，模型的参数在发生指数型变化(因为是链式传播)，从而导致每一层的输入分布会发
# 深度学习模型回归预测
随着人工智能的快速发展，深度学习在许多领域中得到了广泛应用，其中一个重要的应用场景就是回归预测任务。回归预测是一种通过已知数据来预测连续值的技术。在本文中，我们将讨论深度学习如何用于回归预测，并提供一个简单的代码示例来演示基本的实现过程。
## 回归预测的概念
回归分析是一种统计方法，可以用于预测一个变量（因变量）与另一个或多个变量（自变量）之间的关系。深度学习模型
原创
2024-09-25 08:01:21
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论文解读：《Developing a Multi-Layer Deep Learning Based Predictive Model to Identify DNA N4-Methylcytosine Modifications》1.文章概括2.前言3.数据4.方法4.1 序列特征4.2 深度学习模型框架4.2.1 残差神经网络（[ResNet]()）4.2.2 长短时记忆网络（[LSTM](
深度学习是一种强大的机器学习方法，不仅可以用于分类问题，也可以用于回归预测。本文将深入探讨如何利用深度学习技术实现回归预测，过程将根据环境配置、编译过程、参数调优、定制开发、部署方案以及进阶指南的结构进行详细描述。
### 环境配置
首先，我们需要配置深度学习的开发环境。以下是推荐的环境和工具配置步骤：
1. 安装Python（推荐版本3.8及以上）。
2. 安装虚拟环境工具。
3. 安装深
目录 时间序列深度学习：seq2seq 模型预测太阳黑子学习路线商业中的时间序列深度学习商业中应用时间序列深度学习深度学习时间序列预测：使用 keras递归神经网络设置、预处理与探索所用的包数据探索性数据分析回测：时间序列交叉验证LSTM 模型数据准备用 recipe调整数据形状构建 LSTM 模型在所有分割上回测模型 时间序列深度学习：seq2seq 模型预测太阳黑子本文翻译自《Time
线性回归（linear-regression）预测算法C++实现上一期，和大家分享了K-means聚类算法的基本概念和实现要点（漏了的同学欢迎加公众号回顾），本期和大家介绍线性回归预测算法的基本概念和实现要点，它一般用以解决“使用已知样本对未知公式参数的估计”类问题。估计出公式参数后，进一步的，可以对未知的样本进行计算以预测（或者推荐）。本文主要参照 http://hi.baidu.com/heh
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2023-10-09 00:50:25
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在机器学习领域中的大多数任务通常都与预测有关。 当我们想预测一个数值时，就会涉及到回归问题。 常见的例子包括：预测价格（房屋、股票等）、预测住院时间（针对住院病人等）、 预测需求（零售销量等）。 本篇文章将深入讨论线性回归的原理，并动手实现一个线性回归模型。1、线性回归的定义 回归
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2024-08-21 11:51:24
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一般回归采用的模型主要是线性模型，即通过一系列连续型和/或类别型预测变量来预测正态分布的响应变量。但在许多情况下，假设因变量为正态分布（甚至连续型变量）并不合理，比如：结果变量可能是类别型的。01型的变量（比如：是/否、通过/失败、活着/死亡）结果变量可能是计数型的非负的有限值（比如，一周交通事故的数目，每日酒水消耗的数量），而且它们的均值和方差通常都是相关的（正态分布变量间不是如此，而是相互独立
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2023-12-12 15:46:33
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记：电影评论分类，新闻分类不同的是预测房价不属于分类问题，而是回归问题，所用的损失函数以及验证方法也与前面由很大的不同。 1、回归与logistic回归：很容易将这两个混为一谈，从名字来看好像这两个都是回归算法，但其实logistic回归是分类算法。2、回归问题：相对于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来说，回归问题是预测一个连续值而不是离散的标签，例如根据掌握的气象数
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2024-01-03 13:06:01
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目录1. 什么是线性回归2.一元线性回归3. 损失函数4. 最小二乘法5. 小结 1. 什么是线性回归其实回归算法是相对分类算法而言的，与我们想要预测的目标变量y的值类型有关。如果目标变量y是分类型变量，如预测用户的性别（男、女），预测月季花的颜色（红、白、黄……），预测是否患有肺癌（是、否），那我们就需要用分类算法去拟合训练数据并做出预测；如果y是连续型变量，如预测用户的收入（4千，2万，10
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2023-11-20 10:26:00
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最近，观看了危夷晨大佬关于《不确定性学习在视觉识别中的应用》的报告，认为不确定性学习在用武之地，所以特意对相关论文进行了总结。 什么是不确定性估计以人脸识别为例，输入一张人脸图像，得到一个特征向量embedding，将此特征向量与底库中的特征向量计算相似度，从而根据此相似度来判断两张人脸图像是否属于同一个ID。假设相似度很高（95%），则认为这两张人脸图像属于同一个人。这种将
