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kerasで重回帰分析

Kerasで回帰分析

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く、さらに、損失関数 (loss function) として2乗和誤差 (mean squared error)を指定すればよいというかとが分かりました。

まだKerasでの実装はできていませんが、以下に、Neural Network Console(SONY)での実装のリンクを記載させていただきます。

NeuralNetworkConsole(SONY)で回帰分析(1)
2017/8/21

http://twosquirrel.mints.ne.jp/?p=19839

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。

参考

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/

https://www.google.co.jp/url?sa=t&source=web&rct=j&url=https://www.slideshare.net/katsuhiromorishita/ml06-78758218&ved=0ahUKEwiE6o7ks9DVAhULgLwKHV5uD884ChAWCC0wBA&usg=AFQjCNFakWRXrAP4CQz-UeE2MvMY1AUOrg

シリーズML-06 ニューラルネットワークによる線形回帰 - SlideShare

http://machinelearningmastery.com/regression-tutorial-keras-deep-learning-library-python/

Regression Tutorial with the Keras Deep Learning Library in Python
by Jason Brownlee on June 9, 2016 in Deep Learning

https://gist.github.com/neilslater/40201a6c63b4462e6c6e458bab60d0b4

これが、私が求めているものに一番近いか?

http://hra-inc.co.jp/2017/06/21/deep-learning-事始め(第4回-cnn)/

https://stackoverflow.com/questions/43895750/keras-input-shape-for-conv2d-and-manually-loaded-images

Keras input_shape for conv2d and manually loaded images

http://dev.classmethod.jp/machine-learning/introduction-keras-deeplearning/

KerasではじめるDeepLearning
データ分析機械学習
keras-logo-small
2017年05月19日 じょんすみす(17)

http://ashigaru-com.blogspot.jp/2017/06/jupiter-notebook-kerastensor-flow3.html?m=1
2017年6月3日土曜日
Jupiter Notebook + Keras(Tensor Flow)でチュートリアルをしてみる3 MINIST

見出し

(作成中)

kerasで重回帰分析.txt · 最終更新: 2018/10/07 by 127.0.0.1

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