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kerasで重回帰分析

文書の過去の版を表示しています。


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。

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

見出し

(作成中)

kerasで重回帰分析.1502496529.txt.gz · 最終更新: 2018/10/07 (外部編集)

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