DBN.JPG 最近在学习深度置信网络（DBN）的时候，看过几篇博客，但是在DBN的结构上，一大堆博客讲DBN是将受限玻尔兹曼机（RBM）像砖块一样叠加起来的一个网络，这本身是有一些错误的，修正一波...2：深度置信网络DBN DBN2.JPG 如图所示 DBN有一些与RBM共同的特性，比如同层之间的单元和单元之间没有任何连接，但是DBN是具有多个隐藏层的，并且是涉及有向和无向连接的混合图模型。...当然如果我们了解了父节点的依赖关系，DBN也是可以用完全无向图表示的。...3：深度玻尔兹曼机 如图所示 DBM同层之间的单元和单元之间也没有任何连接，DBM是只有几层潜变量的无向图模型，通过对比我们也可以看到，DBM与RBM的联系远不如与DBN来的紧密。
翻译 | 林椿眄 编辑 | SuiSui 前言 随着机器学习的进步和深度学习的出现，一些工具和图形表示被逐渐用来关联大量的数据。深度置信网络（Deep Beli...
另外需要DBN的支持代码，可以从这里下载：http://download.csdn.net/detail/hzq20081121107/7857735，http://pan.baidu.com/s/1c0fBQsK
Lasso 的基本思想是在回归系数的绝对值之和小于一个常数的约束条件下，使残差平方和最小化，从而能够产生某些严格等于0 的回归系数，得到可以解释的模型。...当t不断增大时，选入回归模型的变量会逐渐增多，当t增大到某个值时，所有变量都入选了回归模型，这个时候得到的回归模型的系数是通常意义下的最小二乘估计。...主要是岭回归（ridge regression）和lasso回归。通过对最小二乘估计加入罚约束，使某些系数的估计为0。 (3)维数缩减 主成分回归（PCR）和偏最小二乘回归（PLS）的方法。...把p个预测变量投影到m维空间（m 3、岭回归、lasso回归和elastic net三种正则化方法[] （1）岭回归[] 最小二乘估计是最小化残差平方和（RSS）： 岭回归在最小化RSS的计算里加入了一个收缩惩罚项...岭回归优于最小二乘回归的原因在于方差-偏倚选择。随着lambda的增大，模型方差减小而偏倚（轻微的）增加。
CNNs、RNNs: 主要进行判别学习，通过监督学习进行分类或回归等任务。 训练和优化 DBNs: 使用对比散度等复杂优化算法，参数调优相对困难。...# 定义DBN的层大小 layers = [784, 500, 200, 100] # 创建DBN模型 dbn = DBN(layers) 3.2 预训练 预训练是DBN训练过程中的一个关键阶段，通过逐层训练...) def forward(self, x): h = self.dbn(x) return self.classifier(h) 额外的监督层: 可以添加全连接层进行分类或回归任务...target).sum().item() accuracy = correct / len(data_loader.dataset) return accuracy 3.4 应用 分类或回归任务...应用: 分类、回归、特征学习、转移学习等。 工具和实现: 使用PyTorch等深度学习框架，可以方便地实现DBN。文章提供了清晰的代码示例，帮助读者理解并实现这一复杂的模型。
本文记录岭回归角度进行线性回归的方法。...y}=f({\bf{x}}) 其中y是模型的输出值，是标量，\bf{x}为d维实数空间的向量 线性模型可以表示为: f(\bf{x})=\bf{w} ^Tx,w\in \mathbb{R} 线性回归的任务是利用...} \cdots \quad y _ { n } ] ^ { T } \quad y \in \mathbb{R} 来预测线性模型中的参数 \bf{\omega}，使得模型尽可能准确输出预测值 线性回归.../ 岭回归 岭回归就是带有L_2正则的线性回归> 之前最小二乘法的损失函数： L(w)= w^{T} X{T{\prime}} X w-2 w^{T} X^{T} Y+Y^{T} Y 岭回归的代价函数
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在读研期间，一直在帮导师做技术开发，甚至偶尔做一做美工（帮导师和实验室博士生画个图啥的），算法还是较少接触的，其实，我发现，算法还是蛮好玩的，昨晚看了B站一个美女算法工程师讲了线性回归和逻辑回归两种算法...概念1：回归与分类问题。 1）回归：回归问题模型倾向于一个输入点X对应着一个输出点Y。咱们可以抽象的想象成小学时候学的（Y=aX+b）方程，即X与Y一一对应。...概念2：线性回归详解与实例。 1）线性回归：用一个直线较为精准的描述数据之间的关系，每当出现新的数据时（X），可以预测出一个对应的输出值（Y）。...概念3：逻辑回归详解。 细说：逻辑回归是在线性回归的基础上嵌套了一个sigmoid函数，目的是将线性回归函数的结果映射到sigmoid函数中（如下图）。...逻辑回归的出发点就是从这来的。 ?
前言：这里是分类问题，之所以放到线性回归的下面介绍，是因为逻辑回归的步骤几乎是和前面一样的，写出目标函数，找到损失函数，求最小值，求解参数，建立模型，模型评估。...分类算法，概率模型，返回的是属于这类模型的概率多大，交叉对数损失函数，其微分方程和梯度下降一样 softmax分类，解决数据不平均的问题，提高准确率 Logistic回归 sogmid函数 ?...softmax回归 解决多分类问题 写出概率函数： ? 注：为什么用指数函数，为了表示数据的微小变动引起的概率的指数级增大， 写出损失函数 ?
遗传编程解决符号回归问题 符号回归（Symbolic Regression）作为一种一种监督学习方法，试图发现某种隐藏的数学公式，以此利用特征变量预测目标变量。...符号回归的优点就是可以不用依赖先验的知识或者模型来为非线性系统建立符号模型。...符号回归基于进化算法，它的主要目标就是利用进化方法综合出尽可能好的解决用户自定义问题的方法（数学公式，计算机程序，逻辑表达式等）。...用Python gplearn 解决符号回归问题 Python gplearn 工具箱在进行符号回归时函数库中函数有：'add'：加法 'sub'：减法 'mul'：乘法 'div'：除法 'sqrt...附：张统一（19届疲劳断裂会议）解决符号回归方法
手写线性回归 使用numpy随机生成数据 import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt # 生成模拟数据 np.random.seed(42)...可视化数据 plt.scatter(X, y) plt.xlabel('X') plt.ylabel('y') plt.title('Generated Data') plt.show() 定义线性回归参数并实现梯度下降...plt.ylabel('y') plt.legend() plt.title('Linear Regression using Gradient Descent') plt.show() 实现多元线性回归...多元线性回归的梯度下降算法： θ_j≔θ_j−α\frac{∂J(θ)}{∂θ_j} 对 \frac{∂J(θ)}{∂θ_j} 进行等价变形： θ_j≔θ_j−α\frac{1}{m}∑_{i=1}^
因此，身高有回归于中心的趋势，由于这个性质，高尔顿就把“回归”这个词引进到问题的讨论中，这就是“回归”名称的由来。 高尔顿通过种豆子的实验也发现了回归现象，趋向父辈均值的中心。...对高尔顿的回归其加入了控制变量，发展了回归模型的其他场景应用。 他在高尔顿的基础上提出了回归模型中应当加入尽可能多的控制变量的理念。...其研究应用对我们当今回归应用很有启发，有时需要逆向研究。高尔顿的回归发现在尤勒的迭代研究发展下应用的更加广泛。...回归方程通过对观察数据进行计算，找出变量之间的关系，从而拟合出最小误差的回归方程，近一步根据回归方程以及自变量来实施对目标变量的预测。...因此可以通过回归算法，输入自变量、目标变量，选择回归方式，从而拟合出回归方程并得到预测数据。回归模型更像是显示了两个变量的统计关联度，而非因果关系。
回归分析 线性回归 scikit-learn提供了广义线性模型模块sklearn.linear_model....如果是二元逻辑回归，ovr和multinomial并没有任何区别，区别主要在多元逻辑回归上。...该类将数据集变换为具有高次项特征的新的数据集，将原始问题转化为线性回归问题。 用户再使用线性回归方法对转化后的数据集进行训练，从而间接的进行多项式回归分析。...这时，新的数据集将是一个线性回归问题。使用线性回归方法对其拟合，既可以得到回归模型。...单特征数据集多项式回归 #多项式回归 #例7-7 根据已知一元二次方程，生成非线性样本集，对样本集进行多项式回归分析。
岭回归 # Author: Fabian Pedregosa -- # License: BSD 3 clause import numpy as...huber回归 import numpy as np del plt import matplotlib.pyplot as plt from sklearn.datasets import make_regression...第一幅图使用loss总和来评估回归效果，delta=1，损失最少，从第三幅图来看也是拟合效果最好的 第二幅图使用回归类的R2来评估,对于存在离群点，R2不适用 logcosh回归(使用SGD实现回归算法...self.eta*np.dot(self.derivative(delta_y),self.X)+2.0*self.regular2*self.w+r1*self.regular1) 对于样本不平衡的回归问题
回归分析属于有监督学习问题，本博客将重点回顾标准线性回归知识点，并就线性回归中可能出现的问题进行简单探讨，引出线性回归的两个变种岭回归以及Lasso回归，最后通过sklearn库模拟整个回归过程。...，岭回归以及Lasso回归就是这么做的。...Lasso回归 岭回归与Lasso回归的出现是为了解决线性回归出现的过拟合以及在通过正规方程方法求解θ的过程中出现的x转置乘以x不可逆这两类问题的，这两种回归均通过在损失函数中引入正则化项来达到目的，具体三者的损失函数对比见下图...岭回归与Lasso回归最大的区别在于岭回归引入的是L2范数惩罚项，Lasso回归引入的是L1范数惩罚项，Lasso回归能够使得损失函数中的许多θ均变成0，这点要优于岭回归，因为岭回归是要所有的θ均存在的...，这样计算量Lasso回归将远远小于岭回归。
回归分析属于有监督学习问题，本博客将重点回顾标准线性回归知识点，并就线性回归中可能出现的问题进行简单探讨，引出线性回归的两个变种岭回归以及Lasso回归，最后通过sklearn库模拟整个回归过程。...目录结构 ---- 线性回归的一般形式 线性回归中可能遇到的问题 过拟合问题及其解决方法 线性回归代码实现 岭回归与Lasso回归 岭回归以及Lasso回归代码实现 线性回归的一般形式 ---- 线性回归中可能遇到的问题...，岭回归以及Lasso回归就是这么做的。...Lasso回归 ---- 岭回归与Lasso回归的出现是为了解决线性回归出现的过拟合以及在通过正规方程方法求解θ的过程中出现的x转置乘以x不可逆这两类问题的，这两种回归均通过在损失函数中引入正则化项来达到目的...岭回归与Lasso回归最大的区别在于岭回归引入的是L2范数惩罚项，Lasso回归引入的是L1范数惩罚项，Lasso回归能够使得损失函数中的许多θ均变成0，这点要优于岭回归，因为岭回归是要所有的θ均存在的
作者 | 文杰 编辑 | yuquanle 本文介绍线性回归模型，从梯度下降和最小二乘的角度来求解线性回归问题，以概率的方式解释了线性回归为什么采用平方损失，然后介绍了线性回归中常用的两种范数来解决过拟合和矩阵不可逆的情况...，分别对应岭回归和Lasso回归，最后考虑到线性回归的局限性，介绍了一种局部加权线性回归，增加其非线性表示能力 线性回归 A、线性回归 假设有数据有： ?...岭回归和Lasso回归 岭回归的目标函数在一般的线性回归的基础上加入了正则项，在保证最佳拟合误差的同时，使得参数尽可能的“简单”，使得模型的泛化能力强（即不过分相信从训练数据中学到的知识）。...局部加权线性回归 考虑到线性回归的表示能力有限，可能出现欠拟合现象。局部加权线性回归为每一个待预测的点构建一个加权的线性模型。...考虑到过拟合和欠拟合问题，有岭回归和lasso回归来防止过拟合，局部加权线性回归通过加权实现非线性表示。
回归（Regression） 概述 我们前边提到的分类的目标变量是标称型数据，而回归则是对连续型的数据做出处理，回归的目的是预测数值型数据的目标值。 回归 场景 回归的目的是预测数值型的目标值。...(regression equation)，其中的 0.0015 和 -0.99 称作 回归系数（regression weights），求这些回归系数的过程就是回归。...我们这里所说的，回归系数是一个向量，输入也是向量，这些运算也就是求出二者的内积。 说到回归，一般都是指 线性回归(linear regression)。...线性回归意味着可以将输入项分别乘以一些常量，再将结果加起来得到输出。 补充： 线性回归假设特征和结果满足线性关系。...回归 原理 1、线性回归 我们应该怎样从一大堆数据里求出回归方程呢？ 假定输入数据存放在矩阵 x 中，而回归系数存放在向量 w 中。
其原理可以使用线性回归理解：y=Wx+by=Wx+by=Wx+b 深度学习算法如何工作? 虽然深度学习算法的特点是自学习表示，但它们依赖于反映大脑计算信息方式的神经网络。...它们有一个输入层、一个隐藏层和一个输出层，主要用于分类、回归和时间序列预测。 RBFN 是如何工作的？ RBFN 通过测量输入与训练集中的例子的相似性来进行分类。...八、深度信念网络(DBN) DBN 是由多层随机潜变量组成的生成模型。潜变量具有二进制值，通常称为隐藏单位。...DBN 是一组 Boltzmann 机器，它们在各层之间建立连接，每个 RBM 层与前面的层和后面的层进行通信。深度信任网络(DBN)用于图像识别、视频识别和运动捕捉数据。 DBN 是如何工作的？...这种深度学习算法用于降维、分类、回归、协同过滤、特征学习和主题建模。RBM构成了 DBN 的组成部分。 RBM由两层组成: 可见单位 隐藏单位 每个可见单元都连接到所有隐藏单元。
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