衡量线性回归法的指标：MSE, RMSE和MAE举个栗子：对于简单线性回归，目标是找到a,b 使得尽可能小其实相当于是对训练数据集而言的，即当我们找到a，b后，对于测试数据集而言，理所当然，其衡量标准可以是但问题是，这个衡量标准和m相关。（当10000个样本误差累积是100，而1000个样本误差累积却达到了80，虽然80<100，但我们却不能说第二个模型优于第一个）改进==> 对式子除
转载
2024-04-30 22:57:26
53阅读
只要模型是一层一层的，并使用AD/BP算法，就能称作 BP Network。RBF Network 是其中一个特例。自动微分（Automatic Differentiation，AD）是利用链式法则，自动生成求导程序的技术。广泛应用于数值优化，数值模拟等领域。
常用的工具有：ADIC , ADiMat 等。接下来简单介绍 RBF Network 相比一般 Neural Network 具有的特点。
转载
2024-07-02 15:21:51
47阅读
*ML-逻辑回归当z≥0 时,y≥0.5,分类为1，当 z<0时,y<0.5,分类为0，其对应的y值我们可以视为类别1的概率预测值。Logistic回归虽然名字里带“回归”，但是它实际上是一种分类方法，主要用于两分类问题（即输出只有两种，分别代表两个类别），所以利用了Logistic函数（或称为Sigmoid函数），函数形式为： 对于模型的训练而言：实质上来说就是利用数据求解出对应的模
转载
2024-04-20 20:20:44
69阅读
目录摘要：单层感知机（逻辑回归）：多层感知机（MLP）：本文Matlab运行结果：本文Matlab代码分享：摘要：MLP是一种常用的前馈神经网络，使用了BP算法的MLP可以被称为BP神经网络。MLP的隐节点采用输入向量与权向量的内积作为激活函数的自变量，激活函数采用Relu函数。各参数对网络的输出具有同等地位的影响，因此MLP是对非线性映射的全局逼近。本代码使用单层感知机和多层感知机运行同样的数据
转载
2023-08-01 20:07:22
294阅读
本文主要介绍多层感知器模型（MLP），它也可以看成是一种logister回归，输入层通过非线性转换，即通过隐含层把输入投影到线性可分的空间中。如果我们在中间加一层神经元作为隐含层，则它的结构如下图所示 ，其中 D和L为输入向量和输出向量f(x)的大小。 隐含层与输出层神经元的值通过激活函数计算出来，例如下图：如果我们选用sigmoid作为激活
转载
2024-08-14 10:31:09
313阅读
【干货】①以小数形式显示：format rat②以分数形式显示：format short③以紧凑形式显示：format compact④以松散形式显示：format looseMatlab之format 设置命令行窗口输出显示格式：一、语法format styleformat说明format style ：将命令行窗口中的输出显示格式更改为 style&
多层感知机(MLP）隐藏层线性模型对于多特征，以及特征之间相互作用的关系的预测是有可能出错的；即很多例子都并非唯一单调性，单层的线性模型时会出错的。在网络层中加入一个或多个隐藏层来克服线性模型的限制,最简单的做法是将许多全连接层堆叠在一起，每一层输出到上面的层，直到生成最后的输出输入 X∈Rn*d,n个样本的小批量，每个样本d个输入特征隐藏表示 H∈ Rn*h,每个隐藏层有h个隐藏单元隐藏层的权重
转载
2024-09-25 06:47:45
87阅读
文章目录0. BP和MLP1 分类1.0 数据集1.1 网络架构1.2 代码1.3 结果2 回归2.0 数据集2.1 网络架构2.2 代码2.3 结果3 代码（可直接食用） 众所周知，sklearn提供了MLP函数。个人认为这个东西虽然蛮好用的——有的时候比你自己写的效果都好，但是，不是长久之计。通过Pytorch能建立自定义程度更高的人工神经网络，往后在网络里面加乱七八糟的东西都很方便（比如G
转载
2024-03-21 15:28:11
76阅读
阿里近几年公开的推荐领域算法可真不少，既有传统领域的探索如MLR算法，还有深度学习领域的探索如entire -space multi-task model，Deep Interest Network等，同时跟清华大学合作展开了强化学习领域的探索，提出了MARDPG算法。从本篇开始，我们就一起来探秘这些算法。这里，我们只是大体了解一下每一个算法的思路，对于数学部分的介绍，我们不会过多的涉及。 算法
关于线性回归正则化、MLE、MLP正则化、MLE、MLP阐述线性回归从两个方面：未加正则化的线性回归：加了正则化后的线性回归：过拟合：正则化的框架：另：加L2正则化（矩阵形式）加L2正则化（MLE-概率形式-频率派）MLE如下：加L2正则化（概率形式-贝叶斯派）结论 正则化、MLE、MLP阐述线性回归从两个方面：未加正则化的线性回归：①标量的最小二乘法LSE：损失函数是 ，目标是求其最小值，对其
转载
2024-04-16 21:07:45
51阅读
下面的内容主要是李宏毅老师的机器学习课程，加上自己的整理和补充，文章有点长，有一定的ml基础，认真读就能搞懂，数学部分建议自己手写推导。如果对反向传播部分没有理解，强烈建议多听几遍李宏毅老师机器学习中的bp部分。b站就有资源。1.多层全连接神经网络如图是一个多层全连接神经网络，input层是输入层，Layer[1]到Layer[L-1]是隐层,Layer[L]是输出层，层与层之前每两两个单元（神经
转载
2024-03-30 07:44:04
376阅读
多层感知器（MLP）逻辑回归：逻辑回归拥有向东的决策函数，但是分类做出了不同的决策，通过S函数能够把任何的值转化到0-1之间的范围内，因此s函数可以输出有效的概率。对于复杂的问题，单个逻辑回归不能很好的做出分类，如下图例子，需要三个不同的边界线共同进行分类。在这个过程中我们把x_1，x_2两个点的特征，转化成为z_1,z_2,z_3三个特征，我们相信这三个特征能够很好的适合当前的分类任务。最终的模
转载
2024-03-24 08:29:55
77阅读
Batch Normalization和Dropout如何搭配使用？背景分析解决方案参考资料 背景众所周知，在Batch Normalization（BN）出来之前，dropout是训练神经网络时的标配，如果你的数据不够多，那么模型很容易过拟合，导致模型的性能下降。Dropout在很多任务上证明了自己的有效性，比如图片分类，语音识别，目标检索等等。但是在BN提出之后，dropout突然失宠了，原
符号定义 这里定义《深入浅出ML》系列中涉及到的公式符号，如无特殊说明，符号含义均按下述定义解释：符号含义\(x_j\)第\(j\)维特征\(x\)一条样本中的特征向量，\(x=(1, x_1, x_2, \cdots, x_n)\)\(x^{(i)}\)第\(i\)条样本\(x_{j}^{(i)}\)第\(i\)条样本的第\(j\)维特征\(y^{(i)}\)第\(i\)条样本的结果（labe
RNN 递归神经网络该问题的目标是获得一个能确定语句概率的概率模型。为了做到这一点，通过之前已经给出的词语来预测后面的词语。我们将使用 PTB(Penn Tree Bank) 数据集，这是一种常用来衡量模型的基准，同时它比较小而且训练起来相对快速。batch_size 基础的伪代码就像下面这样：lstm = rnn_cell.BasicLSTMCell(lstm_size)
# 初始化 LSTM
转载
2024-05-23 05:04:27
92阅读
作者｜机器之心编辑部当前，卷积神经网络（CNN）和基于自注意力的网络（如近来大火的 ViT）是计算机视觉领域的主流选择，但研究人员没有停止探索视觉网络架构的脚步。近日，来自谷歌大脑的研究团队（原 ViT 团队）提出了一种舍弃卷积和自注意力且完全使用多层感知机（MLP）的视觉网络架构，在设计上非常简单，并且在 ImageNet 数据集上实现了媲美 CNN 和 ViT 的性能表现。计算机视觉的发展史证
转载
2024-05-30 09:50:46
37阅读
深度学习——（8）回归问题 文章目录深度学习——（8）回归问题1.学习目标2. 使用数据3.上代码3.1 相关package3.2 数据了解3.3 构建网络模型3.4 更简单的构建网络模型3.5 预测训练结果 1.学习目标掌握搭建pytorch框架的方法，对气温进行预测。2. 使用数据3.上代码3.1 相关packageimport numpy as np
import pandas as pd
转载
2024-10-13 17:15:55
21阅读
# Python MLP回归实现指南
## 1. 引言
在机器学习领域中，多层感知机（MLP）是一种常用的神经网络模型。它由多个全连接层组成，每个层都包含多个神经元。MLP被广泛应用于回归问题，可以根据已有的数据来预测连续型变量的值。本文将教会你如何用Python实现一个简单的MLP回归模型。
## 2. 实现流程
下表展示了实现MLP回归的主要步骤：
| 步骤 | 描述 |
| --- |
原创
2023-12-20 10:10:03
233阅读
# PyTorch中多层感知器（MLP）回归的探索
在机器学习中，回归问题是非常普遍的一类问题。对于许多实际应用，例如房价预测、股票价格预测等，回归模型帮助我们理解特征与目标之间的关系。本文将探索如何使用PyTorch实现一个多层感知器（MLP）来解决回归问题，并提供相关代码示例。
## 什么是多层感知器（MLP）
多层感知器是由输入层、一个或多个隐含层和输出层组成的前馈神经网络。每一个层都
原创
2024-10-23 06:08:03
65阅读
机器学习算法主要有2类：监督学习、无监督学习。前者是指训练样本是有标记的，需要学习的是模型与参数，使得预测值尽可能地接近真实值，典型代表为回归、分类，其中回归是指标记为连续数值（如考试分数），而分类则是指标记为离散值或类别标号（比如天气是多云还是小雨）；后者是指训练样本是无标记的，需要学习出这些样本本身的联系或者逻辑关系、结构关系，典型代表为聚类。如上所述，线性回归自然属于监督学习。线性回归就是给
转载
2024-05-14 15:57:26
34阅读
