网站开发 工资高吗,个人网站需要多少钱,扁平式网站,矢量图片素材库1#xff09;回归#xff08;regression#xff09;是能为一个或多个自变量与因变量之间关系建模的一类方法。 在自然科学和社会科学领域#xff0c;回归经常用来表示输入和输出之间的关系。
2#xff09;一般回归是和预测有关#xff0c;比如预测价格(房屋#xff0c;…1回归regression是能为一个或多个自变量与因变量之间关系建模的一类方法。 在自然科学和社会科学领域回归经常用来表示输入和输出之间的关系。
2一般回归是和预测有关比如预测价格(房屋股票等) 3线性回归的基本元素 首先假设自变量x和因变量y之间的关系是线性的 即y可以表示为x中元素的加权和这里通常允许包含观测值的一些噪声 其次我们假设任何噪声都比较正常如噪声遵循正态分布。 4深度学习实践者很少会去花费大力气寻找这样一组参数使得在训练集上的损失达到最小。 事实上更难做到的是找到一组参数这组参数能够在我们从未见过的数据上实现较低的损失 这一挑战被称为泛化generalization。
5)对于线性回归每个输入都与每个输出在本例中只有一个输出相连 我们将这种变换图中的输出层 称为全连接层fully-connected layer或称为稠密层dense layer **最小化均方误差MSE等价于对线性模型进行极大似然估计MLE**这句话的意思是在高斯噪声的假设下通过最小化均方误差MSE来优化线性回归模型参数和通过极大似然估计MLE来优化线性回归模型参数这两种方法是等价的即它们最终会得到相同的模型参数估计结果。 机器学习模型中的关键要素是训练数据、损失函数、优化算法还有模型本身。 矢量化使数学表达上更简洁同时运行的更快。 最小化目标函数和执行极大似然估计等价。 线性回归模型也是一个简单的神经网络。
