ユーザ用ツール

サイト用ツール


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。

この比較画面へのリンク

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
kerasで重回帰分析 [2017/08/15] – [参考] adash333kerasで重回帰分析 [2018/10/07] (現在) – 外部編集 127.0.0.1
行 10: 行 10:
 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。 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とがた。+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とがりました。 
 + 
 +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だきます 
 + 
 +NeuralNetworkConsole(SONY)で回帰分析(1) 
 +2017/8/21\\ 
 +http://twosquirrel.mints.ne.jp/?p=19839
  
  
行 63: 行 69:
  
  
 +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
  
  

kerasで重回帰分析.1502825092.txt.gz · 最終更新: 2018/10/07 (外部編集)

Donate Powered by PHP Valid HTML5 Valid CSS Driven by DokuWiki