kerasで重回帰分析
差分
このページの2つのバージョン間の差分を表示します。
両方とも前のリビジョン前のリビジョン次のリビジョン | 前のリビジョン次のリビジョン両方とも次のリビジョン | ||
kerasで重回帰分析 [2017/08/09] – [Kerasで重回帰分析] adash333 | kerasで重回帰分析 [2017/08/15] – [参考] adash333 | ||
---|---|---|---|
行 22: | 行 22: | ||
Kerasで実装してみたい。 | Kerasで実装してみたい。 | ||
+ | |||
+ | |||
+ | |||
+ | |||
+ | |||
+ | |||
+ | |||
+ | ===== 参考 ===== | ||
+ | |||
+ | http:// | ||
+ | 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:// | ||
+ | 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:// | ||
+ | https:// | ||
+ | |||
+ | https:// | ||
+ | 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:// | ||
+ | Regression Tutorial with the Keras Deep Learning Library in Python | ||
+ | by Jason Brownlee on June 9, 2016 in Deep Learning | ||
+ | |||
+ | https:// | ||
+ | これが、私が求めているものに一番近いか? | ||
+ | |||
+ | |||
+ | http:// | ||
+ | |||
+ | |||
+ | https:// | ||
+ | Keras input_shape for conv2d and manually loaded images | ||
+ | |||
+ | |||
+ | http:// | ||
+ | KerasではじめるDeepLearning | ||
+ | | ||
+ | keras-logo-small | ||
+ | 2017年05月19日 | ||
+ | |||
+ | |||
+ | |||
+ | |||
+ | |||
kerasで重回帰分析.txt · 最終更新: 2018/10/07 by 127.0.0.1