本文对深层神经网络可能存在的致命问题进行了较为详细的阐述，可以帮助避免一些常见的坑。 一、Logistic回归、传统多层神经网络 1.1 线性回归、线性神经网络、Logistic/Softmax回归 线性回归是用于数据拟合的常规手段，其任务是优化目标函数：h(θ)=θ+θ1x1+θ2x2+….θnxn 线性回归的求解法通常为两种： 解优化多元一次方程（矩阵）的传统方法，在数值分析里通常被称
目录线性回归Logistic回归Softmax回归梯度下降特征抽取线性回归案例1. 回归算法综述回归算法是一种有监督的算法【有label】回归算法是一种比较常用的机器学习算法，用来建立“解释变量”（自变量x）和观测值（因变量Y）之间的关系；从机器学习的角度讲，用于构建一个算法模型，来做属性和标签之间的隐射关系，那么在算法训练过程中，寻找一个函数h：->R使得参数之间的关系拟合性最好；回归算法
回归分析（regression analysis）是研究一个随机变量Y对另一个(X)或一组(X1，X2，…，Xk)变量的相依关系的统计分析方法。一般称Y是因变量，其他为自变量。回归分析基于观测数据建立变量间适当的依赖关系，以分析数据内在规律，并可用于预测、控制等问题。按照涉及的自变量的多少，可分为一元回归分析和多元回归分析；按照自变量和因变量之间的关系类型，可分为线性回归分析和非线性回归分析。自回
关键词：线性回归 逻辑回归 回归模型评估阅读时间：15 分钟一、回归分析的定义与分类回归分析的定义：利用数据统计原理，对大量统计数据进行数学处理，并确定因变量与某些自变量的相关关系，建立一个相关性较好的回归方程(函数表达式)，并加以外推，用于预测今后的因变量的变化的分析方法。回归分析的分类：根据自变量的个数来分类：一元回归分析，多元回归分析；根据因变量的个数来分类：简单回归分析，多重回归分析；根据
- 逻辑回归的定义 - 逻辑回归公式的理解 1. 逻辑回归是一种结局分类问题的算法，将样本的特征与样本发生的概率联系起来，通常，Logistic回归用于二分类问题，例如预测明天是否会下雨。当然它也可以用于多分类问题，下文只讨论二分类问题。通过概率来确定标签。就相当于一个复合函数（u(f(x))>>>P）的过程。如果P>=0.5标签为1，P
机器学习中的评价指标--02回归算法的评价指标就是SSE、MSE，RMSE，MAE、R-Squared。下面一一介绍：SSE(和方差)该统计参数计算的是拟合数据和原始数据对应点的误差的平方和，计算公式如下SSE越接近于0，说明模型选择和拟合更好，数据预测也越成功。接下来的MSE和RMSE因为和SSE是同出一宗，所以效果一样。均方误差（MSE）MSE （Mean Squared Error）叫做均方
目录1.相关与回归1.1 有监督的机器学习过程1.2 分类与回归 1.3 回归的涵义1.4 案例分析 1.5 回归分析与相关分析1.6 相关分析 1.7 实战1.8 小结 2. 一元线性回归与最小二乘法2.1 回归问题2.2 一元线性回归 2.
（1）一种实时机会约束决策的快速方法及其在电力系统中的应用源代码，保证正确
使用情景方法来解决实时机会约束决策问题的可能性，在这些问题中，未知参数的新信息通过测量变得可用。
约束的仿射性质已被利用来推导一种变化的场景方法，它不需要根据条件分布重新采样参数空间。
通过对样本的预处理，可以用极其有限的计算资源来解决机会约束决策问题，使得该方法对具有实时控制规范的大规模系统具有吸引力。
最后，所提出的方
目录一，回归分析1，概述2、分类3，相关分析与回归分析联系二，标准差、方差、协方差、残差、均方误差、标准误差（一）区别关系1，方差(Variance)1.1 总体方差1.2 样本方差2，标准差(Standard Deviation)3，协方差(Covariance)4，残差5，均方误差(mean-square error, MSE)6，均方根误差(root mean squared error，
简介根据前两节的内容，我们的模型就建立完成了嘛？答案是 NO。如果我们有10个候选变量，每个候选变量在回归模型中都有选中和非选中两种状态，那么模型的组合形式有种。假设用了显著性的检验，以及诊断检验方法后，还有24种模型，那我们要如何选择呢 ？回归模型对于特征变量的选取有下面四种形式：变量与实际情况基本吻合缺失了几个相关的重要变量(不用关心缺失不重要变量的情况)多了几个无关变量多了几个相关的冗余变量
回归算法回归是统计学中最有力的工具之一。机器学习监督学习算法分为分类算法和回归算法两种，其实就是根据类别标签分布类型为离散型、连续性而定义的。回归算法用于连续型分布预测，针对的是数值型的样本，使用回归，可以在给定输入的时候预测出一个数值，这是对分类方法的提升，因为这样可以预测连续型数据而不仅仅是离散的类别标签。回归分析中，只包括一个自变量和一个因变量，且二者的关系可用一条直线近似表示，这种回归分析
转载
2023-08-01 15:59:25
139阅读
回归分析：研究自变量x对因变量y影响的一种数据分析方法。常用算法：线性回归、二项式回归、对数回归、指数回归、核SVM、岭回归、Lasso等。回归系数、判定系数、相关系数回归系数：其绝对值的高低只能说明自变量和因变量之间的联系程度和变化量的比例。判定系数：自变量对因变量的方差解释程度的值。相关系数（解释系数）：衡量变量间的相关程度或密切程度的值。选择：入门——简单线性回归自变量数量少——最佳回归方法
概述岭回归，又叫吉洪诺夫正则化，是由Hoerl和Kennard于1970年提出的是一种专用于共线性数据分析的有偏估计回归法。岭回归实际上是一种改良的最小二乘估计法，具有L2正则化的线性最小二乘法。回归算法的，本质就是为了解决一个线性方程，而标准估计方法是普通的最小二乘法的线性回归。岭回归线性回归模型的目标函数是 转换为矩阵形式是： 从上矩阵可以得到回归系数： 上述回归系数方程成立的条件是可逆，但如
====
原创
2022-12-30 16:54:46
113阅读
深度学习在雷达领域的应用
深度学习是一种基于神经网络的机器学习方法，近年来在各个领域都取得了重大的应用成果。雷达技术作为一种主要的电磁波探测技术，广泛应用于军事、民用等领域。本文将介绍深度学习在雷达领域的应用，并给出相应的代码示例。
雷达技术是通过发送并接收电磁波来感知目标物体的位置、速度和形状等信息。传统的雷达信号处理方法通常涉及复杂的数学模型和特征提取算法，需要专业的领域知识和丰富的经验。
一、线性回归基础模型介绍与求解线性回归模型可写为\(y=\vec{x}\cdot\vec{\beta}+\epsilon\)，其中\(\vec{\beta}=\begin{bmatrix}\beta_0 \\ \beta_1 \\ \vdots \\ \beta_k\end{bmatrix}\)为待求系数，\(\vec{x}=[1,x_1,x_2,\cdots,x_k]\)，\(\epsilon\
文中提到的几大模块是我这从这几年经手的所有深度学习相关的风控项目中归纳得到的，希望能对其他对深度学习感兴趣的风控从业者有所帮助。
转载
2022-12-16 10:51:31
486阅读
# 深度学习在交通中的应用
## 引言
深度学习在交通领域中的应用已经取得了显著的成果。通过利用深度神经网络和大规模的交通数据，我们可以实现交通预测、交通流优化、交通事故预测等功能。对于刚入行的小白来说，掌握深度学习在交通中的应用是一个非常有挑战性但又非常有意义的任务。本文将指导小白完成整个流程，并提供相应的代码和注释。
## 整体流程
下面是深度学习在交通中的应用的整体流程。
```mer
激光雷达是以发射激光束探测目标的位置、速度等特征量的雷达系统。从工作原理上讲，与微波雷达没有根本的区别: 向目标发射探测信号(激光束), 然后将接收到的从目标反射回来的信号 (目标回波) 与发射信号进行比较, 作适当处理后,就可获得目标的有关信息, 如目标距离、方位、高度、速度、姿态、甚至形状等参数, 从而对飞机、导弹等目标进行探测、跟踪和识别
本文介绍基于Python语言中TensorFlow的Keras接口，实现深度神经网络回归的方法。目录1 写在前面2 代码分解介绍2.1 准备工作2.2 参数配置2.3 数据导入与数据划分2.4 联合分布图绘制2.5 因变量分离与数据标准化2.6 原有模型删除2.7 最优Epoch保存与读取2.8 模型构建2.9 训练图像绘制2.10 最优Epoch选取2.11 模型测试、拟合图像绘制、精度验证与
