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逻辑回归与神经网络区别
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...
为什么
神经网络
效果比
逻辑回归
好很多
答:
因为逻辑回归可以看成是一个简化的单层神经网络
。虽然理论上神经网络具备逼近任意函数的能力,但是实际上很难通过训练让一个单层网络拥有这样的能力。所以一般神经网络至少2层,随着层数的增加,分类效果也会有一定的上升。
bp
神经网络
预测模型
和logistics回归
模型哪个更难
答:
bp
神经网络
预测模型更难。根据查询相关公开信息显示,bp神经网络预测模型通过过样本数据的训练,不断修正网络权值和阈值使误差函数沿负梯度方向下降,逼近期望输出。是一种应用为广泛的神经网络模型,多用于函数逼近、模型识别分类、数据压缩和时间序列预测等。
logistics回归
模型是一种广义的线性回归分析模型,常...
哪些方法适用于非线性
回归
模型?
答:
4.
逻辑回归
:适用于二分类问题,将自变量和因变量之间的关系表示为逻辑函数。逻辑回归可以用于预测事件发生的概率。5.岭
回归和
套索回归:这些是线性回归的变体,通过引入正则化项来处理多重共线性和过拟合问题。它们可以用于非线性回归模型中,以减少模型的复杂度。6.
神经网络
:神经网络是一种强大的非线性...
预测模型有哪些
答:
支持向量
回归
:用于连续数值预测,通过找到最佳的超平面来拟合数据。
神经网络
模型:神经网络模型是基于人工神经元构建的模型,可以模拟人脑的信息处理方式。它通过多个神经元的连接和层次结构进行预测。神经网络模型适用于处理大量数据和复杂关系的预测问题,并且在图像识别、自然语言处理等领域表现出色。卷积神经...
数据建模常用的方法和模型
答:
分类分析用于将数据分成若干组,以此来预测新的数据属于哪一组。常用的分类分析方法包括
逻辑回归
分析、判别分析、
神经网络
分析等。逻辑回归分析适用于两组数据的分类问题,判别分析则适用于多组数据的分类问题,神经网络分析则适用于数据维度较高、非线性问题的分类。4. 基于聚类分析的建模方法 聚类分析用于将...
数据关系分析中可使用的模型工具
答:
4、神经网络
神经网络
是一种模拟人脑神经网络的计算模型,可处理复杂的的数据关系和分析任务。常见的神经网络模型有前馈神经网络、循环神经网络等。5、回归分析 回归分析是一种探索自变量与因变量之间关系的分析方法,可用于发现数据之间的因果关系。常见的回归分析模型有线性回归、
逻辑回归
等。6、时间序列分析...
思考:
神经网络
比起多元
回归
来说,它的优点是什么?
答:
1、例如实现图像识别时,只在先把许多
不同
的图像样板和对应的应识别的结果输入人工
神经网络
,网络就会通过自学习功能,慢慢学会识别类似的图像。自学习功能对于预测有特别重要的意义。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...
机器学习算法之
神经网络
答:
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,逻辑回归模型接收上层的输入,这样,把模型的预测结果作为输出传输到下一个层次。这些过程,神经网络可以完成非常复杂的非线性分类。在神经网络在图像识别领域的一个著名应用,而这个程序叫做LeNet,是一个基于多个隐层构建的神经网络。通...
如何选择SVM,
逻辑回归和神经网络
算法
答:
3.遗传算法在网络分析中的应用 遗传算法可用于分析
神经网络
。神经网络由于有分布存储等特点,一般难以从其拓扑结构直接理解其功能。遗传算法可对神经网络进行功能分析,性质分析,状态分析。遗传算法虽然可以在多种领域都有实际应用,并且也展示了它潜力和宽广前景;但是,遗传算法还有大量的问题需要研究,目前...
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