kerasで重回帰分析

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 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。
+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）
+/8/21\\
+http://twosquirrel.mints.ne.jp/?p=19839
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 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
+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
+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
+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

kerasで重回帰分析.1502291896.txt.gz · 最終更新: 2018/10/07 (外部編集)