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逻辑回归神经网络
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。
如何选择SVM,
逻辑回归
和
神经网络
算法
答:
用遗传算法设计一个优秀的
神经网络
结构,首先是要解决网络结构的编码问题;然后才能以选择、交叉、变异操作得出最优结构。编码方法主要有下列3种:(1)直接编码法 这是把神经网络结构直接用二进制串表示,在遗传算法中,“染色体”实质上和神经网络是一种映射关系。通过对“染色体”的优化就实现了对网络的...
几种常见的预测模型
答:
几种常见的预测模型包括线性回归模型、
逻辑回归
模型、决策树模型、随机森林模型、支持向量机(SVM)以及
神经网络
模型等。1. 线性回归模型:线性回归可能是最简单的预测模型之一。它的基本思想是通过找到一条最佳拟合直线来预测一个因变量(目标)基于一个或多个自变量(特征)的值。例如,在房地产领域,线性...
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...
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...
逻辑回归
解决什么问题
答:
问题九:
逻辑回归
和
神经网络
之间有什么关系 神经网络的设计要用到遗传算法,遗传算法在神经网络中的应用主要反映在3个方面:网络的学习,网络的结构设计,网络的分析。 1.遗传算法在网络学习中的应用 在神经网络中,遗传算法可用于网络的学习。这时,它在两个方面起作用 (1)学习规则的优化 用遗传算法对神经网络学习...
机器学习故事汇-
逻辑回归
算法
答:
先来吹一吹
逻辑回归
的应用,基本上所有的机器学习分类问题都可以使用逻辑回归来求解,当前拿到一份数据想做一个分类任务的时候第一手准备一定要拿逻辑回归来尝试(虽然有很多复杂的模型比如
神经网络
,支持向量机的名气更大,但是逻辑回归却更接地气,用的最多的还是它)!在机器学习中无论是算法的推导...
最典型的监督学习算法包括
回归
和
答:
逻辑回归
:逻辑回归是一种用于分类问题的监督学习算法。它通过拟合一个逻辑函数来预测类别概率,然后将概率与阈值进行比较,从而将数据点分为两个或多个类别。支持向量机:支持向量机(SVM)是一种用于分类和回归问题的监督学习算法。它通过找到一个超平面,使得该超平面可以最大化地将不同类别的数据分隔开...
逻辑回归
和SVM的区别是什么?
答:
软间隔SVM(非线性核)是非线性分类器,其分界面是曲面,适用于数据非线性可分的情形。注:作为SVM的原型——硬间隔SVM(线性核),刚开始只能解决数据线性可分的分类问题。因为引入了核函数,才使得分类器可以解决数据非线性可分的问题。同样的,作为最最简单的
神经网络
——
逻辑回归
也只能解决线性分类问题...
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