サルでもわかる機械学習

http://qiita.com/cvusk/items/33867fbec742bda3f307

よくあるMNISTは分類。

出力が連続値で出てほしいと思うことがあった。 回帰というらしい。

そういえば、重回帰分析よくやっていました。今でもやりますが。

以下の本を再度読むと、deep learningの最後の層をソフトマックス関数ではなく、恒等簡単にすればよいと言うことがわかった。

機械学習初めての人に1冊だけおすすめするとしたら、まずはこれです。

ゼロから作るDeep Learning ―Pythonで学ぶディープラーニングの理論と実装 単行本（ソフトカバー） – 2016/9/24
斎藤 康毅  (著)

Kerasで実装してみたい。

http://qiita.com/ototo/items/842c90aa0cbc872f125e
kerasを使ってみる ototo 2017年07月19日に投稿

linear関数を使って、結果に連続値を出している

http://qiita.com/HirofumiYashima/items/667cefcabf84278e6a67
Keras 1d-CNN １次元畳み込みニューラルネットワーク で 単変量回帰タスク を 行って成功した件 （1d-CNN層の出力結果 を flatten してから Dense(1) に 渡さないと 次元（shape）エラー に なる ので 注意！）

http://www.ag.kagawa-u.ac.jp/charlesy/2017/07/21/kerasで化合物の溶解度予測（ニューラルネットワー https://ponvire.com/2017/07/05/python＋tensorflow＋kerasでディープラーニングによる線形回帰/

（作成中）