# 深度学习回归问题的探讨与实践
## 引言
深度学习作为现代人工智能的核心技术之一，在图像识别、自然语言处理、推荐系统等多个领域取得了显著的成功。与分类问题相比，回归问题更加关注数据间的连贯性与数值预测。本文将深入探讨深度学习中的回归问题，并给出相关的代码示例，以帮助读者更好地理解其应用与实现。
## 回归问题概述
回归问题的本质在于预测一个连续的数值输出，而不是将输入数据分到某个类别中
深度学习是当前人工智能领域中一个非常流行的研究方向，而回归问题则是深度学习中的一个重要应用场景。无论是预测房价、股票走势还是天气状况，回归问题都扮演着不可或缺的角色。在本文中，我将详细描述如何通过深度学习来解决回归问题，路径从环境配置到生态集成，逐步展开，确保大家能在这个过程中收获颇丰。
### 环境配置
要开始我们的深度学习回归任务，首先需要配置正确的环境。这里我准备了一张思维导图，囊括了安
回归问题是一种常见的监督机器学习任务，在很多领域均有广泛应用。其典型应用包括销量预测、库存预测、股票价格预测、天气预测等。本问将讨论线性回归，包括线性回归模型的目标函数（损失函数和正则函数）、线性回归模型的优化求解、回归任务的性能指标、线性回归模型的超参数调优以及使用sklearn实现线性回归模型的应用案例。线性回归简介回归分析：回归分析法指利用数据统计原理，对大量统计数据进行数学处理，并确定因变
转载
2023-10-28 14:52:49
17阅读
近期在学习李航老师著作的《统计学习方法》，根据书中所述内容，同时综合了网上总结的较好的知乎和博客，对分类、标注、回归三类问题的定义与区别进行整理，同时对三类问题的区别进行总结，尤其是分类问题与回归问题的区别。 1.分类问题分类问题是监督学习的一个核心问题。在监督学习中，当输出变量取有限个离散值时，预测问题便成为分类问题。监督学习从数据中学习一个分类决策函数或分类模型，称为分类器（clas
首先不要将回归问题和logistic回归算法混为一谈，logistic回归不是回归算法，而是分类算
原创
2022-12-13 11:21:38
300阅读
来给大家介绍一下我们的新工作，目前已被ICML 2021接收为 Long oral presentation：Delving into Deep Imbalanced Regression。这项工作在经典的数据不平衡问题下，探索了非常实际但极少被研究的问题：数据不平衡回归问题。现有的处理不平衡数据/长尾分布的方法绝大多数仅针对分类问题，即目标值是不同类别的离散值（索引）；但是，许多实际的任务涉及连
转载
2024-08-01 08:59:11
99阅读
深度学习除了回归问题的探索
深度学习创造了无数优秀成果，尤其在回归问题上表现尤为突出。然而，深度学习的应用并不止于此，其在分类、生成、强化学习等多种场景中的潜力同样令人瞩目。本文将深入探讨深度学习在非回归问题上的应用，分析其核心维度、特性、实战案例以及深层原理。
## 背景定位
在当今数据驱动的时代，深度学习技术不仅应用于数值预测，还广泛应用于文本分类、图像识别、语音处理等领域。不同类型的问
深度学习是一种强大的算法工具，在许多领域具有广泛的应用，尤其是在回归问题上。在回归问题中，我们通常需要预测一个连续值，例如房价预测、股票价格预测等。然而，在实际应用中，我们可能会遇到一些问题，比如模型的准确性低、训练时间长等，本文将会逐步分析这些问题及其解决方案。
### 问题背景
在一家房地产公司，数据科学团队正在开发一个基于深度学习的房价预测模型。为了提高房价预测的准确性，他们希望利用深度
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
转载
2023-11-19 18:27:31
119阅读
回归算法，是一种应用比较广泛的机器算法。智能算法中，回归算法往往与其他算法结合使用。在锂电池SOC估计中，开路电压估计SOC的方法，就是一种典型的回归算法应用形式。详细过程在本文最后一部分说明。1 什么是回归算法简单的理解回归，就是找到模型函数中未知系数的方法。我们常常会遇到这样的情形，一个系统的输入变量与输出变量之间，关系比较复杂，不存在现成的理论公式描述这种关系。而我们知道，输入与输出之间一定
转载
2023-09-24 19:28:12
111阅读
在阅读本文前，请确保你已经掌握代价函数、假设函数等常用机器学习术语，最好已经学习线性回归算法，前情提要可参考分类问题是十分广泛的一个问题，其代表问题是：一个邮件是否为垃圾邮件一个肿瘤是否为恶性肿瘤我们通常用y来表示分类结果，其中最简单y值集合为，比如对于一个邮件是否为垃圾邮件，有“是垃圾邮件（1）”和“不是垃圾邮件（0）”两种y的取值。假设以肿瘤大小为x轴，是否为恶性肿瘤为y轴，并且有如下一个数据
转载
2024-05-17 23:42:17
43阅读
# 深度学习回归问题的应用入门指南
在这篇文章中，我们将共同学习如何使用深度学习来解决回归问题。回归问题通常用于预测一个连续的数值输出，例如房价、天气温度或股票价格。我们将从基本的概念出发，了解整个流程，并一步一步地实现一个简单的回归模型。
## 整体流程
首先，我们将回归问题的解决流程总结为下表：
| 步骤 | 描述 |
|------|------|
| 1 | 准备数据 |
|
深度学习算法的预测回归问题是机器学习领域中的一个重要研究方向。回归问题旨在预测一个连续的数值输出，深度学习技术在此类任务中表现出了优越的性能。本博文将深入探讨解决深度学习算法在预测回归问题中的应用，包括其背景、技术原理、架构解析、源码分析、实际应用场景以及扩展讨论。
对预测回归问题的背景简要描述如下：
1. **动态需求**：现代社会中的数据量激增，使得对准确的预测需求愈加迫切。
2. **深
今天看到一条微博：@何巨：“实际传统行业的创业机会真是大把，有人卖包子、盐水鸭都能发财。反而看互联网的创业，真是又苦又累，成功的概率几乎和中奖差不多。其实我很同意蔡文胜@蔡文胜的说法，未来会更多的关注传统行业的创业，而不是眼睛只盯着互联网…” 互联网创业为什么又苦又累？为什么成功的概率几乎和中奖
转载
2024-09-12 15:19:01
15阅读
深度学习多目标回归问题旨在同时预测多个相关的目标变量。随着行业对同时进行多目标预测的需求不断增加，通过深度学习技术来解决这一问题显得尤为重要。在这个博文中，我将详细记录解决这一问题的过程，包括备份策略、恢复流程、灾难场景、工具链集成、验证方法和扩展阅读的内容。
### 备份策略
在进行深度学习多目标回归问题的模型开发和实验过程中，备份策略是确保数据与模型安全的重要环节。我们计划每周进行一次全量
1、线性回归线性回归输出是一个连续值，因此适用于回归问题。回归问题在实际中很常见，如预测房屋价格、气温、销售额等连续值的问题。与回归问题不同，分类问题中模型的最终输出是一个离散值。我们所说的图像分类、垃圾邮件识别、疾病检测等输出为离散值的问题都属于分类问题的范畴。softmax回归则适用于分类问题。由于线性回归和softmax回归都是单层神经网络，它们涉及的概念和技术同样适用于大多数的深度学习模型
转载
2024-05-18 09:36:39
79阅读
提升树模型提升树模型提升树算法梯度提升树参考文献 提升树是以分类树或回归树为基分类器的提升方法，由于树模型的线性组合可以很好地拟合训练数据，即使数据中的输入与输出之间的关系很复杂，因此提升树被认为是统计学习中性能最好的方法之一。 提升树模型以决策树为基函数的提升方法称为提升树模型。对分类问题决策树是二叉分类树，对回归问题决策树是二叉回归树。提升树模型可以表示为决策树的加法模型：其中， 表示决策
转载
2023-12-13 00:06:28
86阅读
提升树是以分类树或回归树为基本分类器的提升方法
提升树被认为是统计学习中性能最好的方法之一
提升方法实际采用加法模型（基函数的线性组合）与前向分步算法
以决策树为基函数的提升方法称为提升树
对分类问题决策树是二叉分类树
对回归问题决策树是二叉回归树
提升树模型可以表示为决策树的加法模型：
T(x;Θm)表示决策树；
Θm
转载
2023-11-16 19:47:41
61阅读
第一门课 神经网络和深度学习(Neural Networks and Deep Learning)4.1深层神经网络（Deep L-layer neural network）严格来说，逻辑回归也是一个一层的神经网络。有一个隐藏层的神经网络就是一个两层神经网络。计算神经网络时不计入输入层，只计隐藏层和输出层。 有些函数只有深层的神经网络可以学会，对于任何给定的问题很难提前预测到底需要多深的神经网络，
转载
2023-08-30 16:33:54
395阅读
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
转载
2023-11-29 17:16:47
90阅读
