66问答网
所有问题
当前搜索:
神经网络 回归问题
用BP
神经网络
做数据拟合
回归
,每次运行结果都不一致,望高人指点,谢了...
答:
大哥你这个目标要求的也太高了吧,要1e-12!1e-5,1e-6就行了。而且就训练100次由什么用,BP的话起码要3000到5000次训练,复杂
问题
要10000次左右,再说BP
网络
存在“殊途同归”的问题,所以每次不太一样也是正常的,只要测试误差满足要求就行了 ...
什么是
回归问题
,与分类问题的区别有哪些?
答:
5、
回归问题
通常是用来预测一个值。另外,回归分析用在
神经网络
上,其最上层是不需要加上softmax函数的,而是直接对前一层累加即可。一个比较常见的回归算法是线性回归算法(LR)。如预测房价、股票的成交额、未来的天气情况等。
bp
神经网络
,是不是具有线性
回归
的特征?
答:
是的,对于
回归问题
,output layer的激活函数采用恒等函数f(x)=x即可 cost layer可以采用平方和误差
神经网络
挖掘模型与logistic
回归
挖掘模型的不同点有哪些?
答:
而
神经网络
(Neutral Network)是通过数学算法来模仿人脑思维的,它是数据挖掘中机器学习的典型代表。神经网络是人脑的抽象计算模型,我们知道人脑中有数以百亿个神经元(人脑处理信息的微单元),这些神经元之间相互连接,是的人的大脑产生精密的逻辑思维。而数据挖掘中的“神经网络”也是由大量并行分布的...
什么是
回归问题
答:
常见的回归模型还包括多元线性回归、岭回归、Lasso回归、支持向量回归(SVR)、决策树回归、随机森林回归和
神经网络
回归等。每种模型都有其适用的数据类型和问题类型。四、
回归问题
的评估指标 为了评估回归模型的性能,常用的评估指标包括均方误差(Mean Squared Error,MSE)、均方根误差(Root Mean Squared ...
不规则数据预测算法有哪些
答:
3. XGBoost: XGBoost是一种梯度提升算法,可以用于
回归
和分类
问题
。它通过迭代地训练多个带有权重的弱分类器,并将它们组合成一个强分类器。4.
神经网络
(Neural Networks): 神经网络是一种模拟人脑神经系统工作原理的机器学习模型。它可以通过添加更多的神经元和隐藏层来适应非线性和不规则数据分布。这些...
机器学习算法之
神经网络
答:
输入层负责接收信号,隐藏层负责对数据的分解与处理,最后的结果被整合到输出层。每层中的一个圆代表一个处理单元,可以认为是模拟了一个神经元,若干个处理单元组成了一个层,若干个层再组成了一个网络,这就是所谓的
神经网络
知识。当然,在神经网络中,其实每一个处理单元事实上就是一个逻辑
回归
模型...
yolo算法是什么?
答:
YOLO 是“You Only Look Once”一词的缩写。这是一种算法,可以(实时)检测和识别图片中的各种对象。YOLO 中的对象检测是作为
回归问题
完成的,并提供检测到的图像的类别概率。YOLO 算法采用卷积
神经网络
(CNN) 实时检测物体。顾名思义,该算法只需要通过神经网络进行一次前向传播来检测物体。这意味着...
思考:
神经网络
比起多元
回归
来说,它的优点是什么?
答:
预期未来的人工
神经网络
计算机将为人类提供经济预测、市场预测、效益预测,其应用前途是很远大的。2、具有联想存储功能。用人工神经网络的反馈网络就可以实现这种联想。3、具有高速寻找优化解的能力。寻找一个复杂
问题
的优化解,往往需要很大的计算量,利用一个针对某问题而设计的反馈型人工神经网络,发挥计算机...
建筑经济管理中
神经网络
的应用?
答:
神经网络
在建筑管理领域的应用研究已取得了一定成果。如在时间序列分析方面,研究结果表明在处理非线性、变结构
问题
上比传统方法有明显优势;在
回归
分析方面,神经网络用于回归分析时不存在多重共线性校验问题,不限定回归函数的阶数,并且回归关系是动态的、自适应的,因此,是一种便利而有效的回归工具。随着信息体系和制度的...
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
涓嬩竴椤
灏鹃〉
其他人还搜
哪种神经网络做回归比较好
神经网络回归分析
神经网络可以做回归吗
回归问题神经网络最后一层
神经网络回归和分类都能做吗
基于神经网络的回归模型
神经网络回归是什么意思
神经网络回归层
神经网络分类和回归