腾讯云
开发者社区
文档
建议反馈
控制台
登录/注册
首页
学习
活动
专区
工具
TVP
最新优惠活动
文章/答案/技术大牛
搜索
搜索
关闭
发布
精选内容/技术社群/优惠产品,
尽在小程序
立即前往
文章
问答
(9999+)
视频
沙龙
8
回答
线性
与非
线性
神经网络
?
、
我对机器学习和
神经网络
很陌生。我知道如何建立一个非
线性
分类模型,但我目前的问题有一个连续的输出。我一直在寻找关于
神经网络
回归
的信息,但我所遇到的只是关于
线性
回归
的信息--没有关于非
线性
情况的信息。这很奇怪,因为为什么会有人用
神经网络
来解决简单的
线性
回归
呢?这不就像用核弹杀死苍蝇吗? 所以我的问题是:是什么使
神经网络
非
线性
?(隐藏层?非
线性
激活函数?)或者我对“<e
浏览 12
提问于2016-12-20
得票数 37
回答已采纳
1
回答
随机森林比
线性
回归
更糟糕?这是正常的,原因是什么?
、
、
、
这是一个具有180个输入特征和1个连续值输出的
回归
问题.我尝试比较深度
神经网络
、随机森林
回归
和
线性
回归
。我在网上搜
浏览 5
提问于2018-01-04
得票数 2
回答已采纳
1
回答
为什么深度前馈
神经网络
被限制来解决分类问题?
、
我想用深度
神经网络
来解决
回归
问题,但据我所读,它主要用于分类。我想知道为什么一个规则的卷积网络,或者一个多层感知不能作为一个
线性
回归
,只是多层。因此,问题是,为什么
神经网络
主要用于分类,而它也可以处理
回归
?
浏览 0
提问于2020-09-19
得票数 0
回答已采纳
1
回答
利用
神经网络
建立非
线性
向量自
回归
模型
、
、
我研究过向量自
回归
( VAR ),当所有变量之间存在
线性
关系时,VAR预测多个输出值(连续)。我想用
神经网络
来
做
这件事,这样我也可以包括变量之间的非
线性
关系。 是否有任何特定类型的
神经网络
可用?
浏览 0
提问于2018-06-14
得票数 1
1
回答
如何分析python中的善行(Logistic
回归
、
神经网络
等)?
、
、
、
我们考虑使用
神经网络
,因为它们可以被训练,但逻辑
回归
或其他机器学习算法也是一种选择。有人能给我指点方向吗?
浏览 0
提问于2015-12-16
得票数 2
回答已采纳
1
回答
基于
神经网络
的
线性
回归
、
、
、
我正在用下面的样本训练数据处理一个
回归
问题。 我的问题是,如何才能使
神经网络
得到100%的测试数据,如
线性
回归
?假设用一个
浏览 1
提问于2018-10-23
得票数 0
1
回答
如何处理格式略有不同的数据?
、
、
使用
线性
回归
或
神经网络
或其他机器学习算法,其中的例子将是一对(.xls原始文件,.xls处理文件)。缺点:我不知道目标函数的度量是什么(两个excel文件之间的相似性?)
浏览 2
提问于2014-03-07
得票数 0
1
回答
ANN,RNN与logistic
回归
和CRF的关系如何?
、
、
、
这个问题是关于将
神经网络
的类别放在其他模型的角度上。在Sutton和McCallum的“条件随机场简介”中,给出了如下数字:这表明朴素Bayes和Logistic
回归
形成了一个生成/鉴别对,
线性
链CRFs是logistic
回归
对序列的自然扩展。我的问题是:是否有可能将这个数字扩展到包含(某些种类)
神经网络
?例如,一个简单的前馈
神经网络
可以看作是具有激活函数的多层逻辑
回归
。那么,我们可以说
线性
链CRF在这类中是一种特殊的递归
神经网
浏览 0
提问于2018-05-31
得票数 5
回答已采纳
1
回答
避免虚拟变量陷阱和
神经网络
、
、
对于多元
线性
回归
,我还需要排除其中一个编码变量,以避免所谓的虚拟变量陷阱。对于
神经网络
的训练,我也应该这样
做
吗?还是这纯粹是为了多元
回归
? 谢谢。
浏览 9
提问于2017-11-04
得票数 11
回答已采纳
1
回答
使用适当的算法
、
、
、
、
什么时候应该使用
线性
回归
和
神经网络
进行
回归
? 什么时候应该使用Logistic
回归
、SVM和
神经网络
、分类和决策树?
浏览 0
提问于2017-12-29
得票数 0
1
回答
神经网络
、
线性
回归
和Logistic
回归
、
、
、
Logistic
回归
和
线性
回归
是
神经网络
的特例吗? 请说明我是否可以认为这句话是正确的。
浏览 30
提问于2020-04-24
得票数 1
回答已采纳
3
回答
在
回归
的情况下,
神经网络
的激活函数应该是什么?
、
我的问题是基于的理解 在
神经网络
中,神经元由阈值(激活)函数激活,在上面的例子中是sigmoid函数。对于
回归
问题,我们需要激活函数吗?向Souvik致敬
浏览 9
提问于2017-06-29
得票数 0
2
回答
简单
神经网络
不学习非
线性
数据?
、
、
我试图理解为什么这个带有Numpy的样本
神经网络
不能学习非
线性
数据。即使是一个简单的
神经网络
也应该学习非
线性
数据,对吗?下面的代码没有学习,但在输入2,2,0,0所需的1,1,0,0时可以很好地学习。
浏览 26
提问于2018-01-14
得票数 0
1
回答
使用人工
神经网络
的模型可以被认为是多
线性
回归
模型吗?
、
、
、
、
我的任务是为一个预测问题(输入参数有数字和分类变量的组合)建立一个多元
线性
回归
模型。 如果我使用人工
神经网络
(ANN)来构建一个进行预测的模型,这是多元
线性
回归
模型还是深度学习模型?如果我可以使用ann来构建多元
线性
回归
模型,我会感到困惑。
浏览 47
提问于2019-01-24
得票数 0
回答已采纳
1
回答
在数据(输入和输出)是连续的情况下,
神经网络
是否适合监督学习?
、
、
、
、
我正在研究玻璃制造项目的一个
回归
模型,该模型有158个输入和4个输出,这是一个输入和输出的连续过程。对于这类
回归
模型,
神经网络
的使用是否合适?如果是,我知道递归
神经网络
可以用于时间序列数据,我应该使用哪个递归
神经网络
?如果不适合使用NN,除了
线性
回归
和
回归
树之外,还有哪些其他类型的解决方案可用?
浏览 2
提问于2017-07-06
得票数 0
1
回答
神经网络
还是其他算法?
、
、
我有一个
回归
问题,大约有一百万行,大约有10-15个特性.在这种特殊的环境下,什么应该更好地发挥作用?
神经网络
还是规则
回归
?
浏览 0
提问于2019-05-21
得票数 0
回答已采纳
1
回答
神经网络
线性
与非
线性
、
、
、
一个只有输入和输出层(sigmoid)为
线性
的
神经网络
(因为它是logistic
回归
)。一种具有多个隐层的
神经网络
,非
线性
(因为权值与隐层的输出相互作用,并且在
线性
回归
中无法像op = w2x1+w2x2+b那样写入输出)?
浏览 0
提问于2021-06-18
得票数 1
回答已采纳
8
回答
为什么
神经网络
工作得这么好?
、
、
我理解用正反两种方法训练梯度下降的
神经网络
的所有计算步骤,但我试着思考为什么它们比logistic
回归
更好。就目前而言,我能想到的就是:( B)有比简单的logistic
回归
更多的权重,从而允许了更复杂的假设。 有人能解释为什么
神经网络
在一般情况下工作得这么好吗?
浏览 11
提问于2016-07-26
得票数 11
回答已采纳
1
回答
预测向量值,而不是单一输出
、
在
线性
回归
中,我总是看到这样的情况:我有许多要素,并且我使用它们来预测单个输出,例如f1 f2 f3 f4 --> y2 以此类推。
浏览 2
提问于2016-03-31
得票数 2
1
回答
监督
神经网络
、
我读了很多关于
神经网络
的文章,我发现了非常不同的信息。我知道,有监督的
神经网络
也可以进行
回归
和分类。在这两种情况下,我都可以使用sigmoid函数,但是有什么区别呢?
浏览 1
提问于2022-03-11
得票数 -1
点击加载更多
扫码
添加站长 进交流群
领取专属
10元无门槛券
手把手带您无忧上云
相关
资讯
Tensorflow笔记 tensorflow做线性回归
线性回归
一元线性回归与多元线性回归
1.1线性回归分析建模-多元线性回归分析
线性模型之线性回归
热门
标签
更多标签
云服务器
ICP备案
实时音视频
对象存储
云直播
活动推荐
运营活动
广告
关闭
领券