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我知道如何建立一个非线性分类模型，但我目前的问题有一个连续的输出。我一直在寻找关于神经网络回归的信息，但我所遇到的只是关于线性回归的信息--没有关于非线性情况的信息。这很奇怪，因为为什么会有人用神经网络来解决简单的线性回归呢？这不就像用核弹杀死苍蝇吗？
所以我的问题是:是什么使神经网络非线性？(隐藏层？非线性激活函数？)或者我对“线性”这个词有一个完全错误的理解--线性回归神经网络
浏览 12提问于2016-12-20得票数 37
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与线性回归相关的关键参数很少，例如调整后的R平方，系数，P值，R平方，多重R等。当使用google Tensorflow API实现线性回归时，这些参数是如何映射的？
浏览 5提问于2016-08-19得票数 4
如何在Tensorflow 2.0中执行线性回归？一个例子或教程链接将不胜感激。YouTube上的所有教程都使用tensorflow 1
浏览 0提问于2020-06-14得票数 0
有了TensorFlow 2.0令人兴奋的新特性，我可以知道TensorFlow 2.0是否仍然支持下面所述的常用机器学习技术吗？线性回归
非常感谢您的时间和澄清提前。
浏览 3提问于2018-11-27得票数 1
在TensorFlow库中，tf.estimator.LinearClassifier类在线性回归模型中做什么？(换句话说，它是用来干什么的？)
浏览 0提问于2020-08-01得票数 2
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我想训练一个泊松回归，以与Tensorflow中的log(Y)线性回归进行比较。但是，我只找到了。有人能提供一些见解来帮助我吗？谢谢!
浏览 11提问于2017-08-28得票数 0
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Tensorflow -线性回归
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我编写了线性回归的tensorflow程序。我使用梯度下降算法来优化(最小化)损失函数。但随着程序的执行，损失函数的值逐渐增大。我的程序和输出如下所示。import tensorflow as tf b = tf.Variable([-.3],dtype=tf.float32sess.run(train, {X: [10,20,30,40],Y: [1,2,3,4]})我的程序的输出是
2017-
浏览 12提问于2017-12-07得票数 1
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我正在尝试使用Tensorflow来计算一些数据的线性回归。我不明白为什么不能预测一句像样的台词。下面是我得到的结果： ? 这是我的代码，我试过改变不同的参数，但什么也没做。df["Attainment8_float"]plt.scatter(x, y)
# TensorFlow
浏览 8提问于2020-07-27得票数 0
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我的任务是为一个预测问题(输入参数有数字和分类变量的组合)建立一个多元线性回归模型。 如果我使用人工神经网络(ANN)来构建一个进行预测的模型，这是多元线性回归模型还是深度学习模型？如果我可以使用ann来构建多元线性回归模型，我会感到困惑。
浏览 47提问于2019-01-24得票数 0
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TensorFlow刚出来，我真的在试着理解它。我熟悉惩罚线性回归，如拉索，岭和ElasticNet及其在scikit-learn中的使用。对于scikit-learn拉索回归，我所需要输入的回归算法是DF_X和M维属性矩阵(pd.DataFrame)，SR_y是一个M维目标向量(pd.Series)。对于我来说，TensorFlow中的TensorFlow结构有点新，我不知道如何将我的输入数据构造成它想要的。
似乎softmax回归是用于分类的。我如
浏览 0提问于2015-11-13得票数 17
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我想在我的线性回归模型完成训练后记录系数变量的值。 我已经在tensorflow.js中构建了一个简单的线性回归。 每次模型运行时，我都会将权重注销到浏览器中。我认为权重就是系数，对吗？
浏览 11提问于2021-07-11得票数 0
我目前正在使用tensorflow，但似乎无法控制它是否对我的问题有用吗？
我需要创建一个神经网络，它能够将输入映射到输出。事情进展的方式，我没有一个例子，在这已经做了，所有类型的问题tensorflow似乎解决的是分类任务，而不是这样的映射问题.tensorflow是否能够做到这一点?
浏览 0提问于2016-10-13得票数 4
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背景：假设我们在其中一层没有激活，那么角粒如何计算梯度呢？它是否只需要sum(W*x)*next_layer_delta*weights的值来获得当前层的增量，并使用它来计算梯度？我编写了下面的代码来创建一个word2vec模型(跳过图)：model.add(Dense(2, input_dim=len(tokens_enc)))#what does it mean for it no
浏览 0提问于2018-07-31得票数 1
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我想和Keras做个预测。但它在训练中总是给出相同的acc值。但在训练中，损失正在减少。x = pd.concat([volume, injector, filling_time, machine], axis=1)
predicter.add(Dens
浏览 1提问于2020-02-10得票数 1
我是第一次接触堆栈溢出和tensorflow。我正在尝试使用预制的线性回归估计器重做机器学习简介(Andrew Ng的Coursera课程)中的简单线性回归。我使用numpy和scikit-learn用python编写了线性回归模型，并成功地找到了模型参数theta0，theta1 = -3.6303，1.1664。我不能使用Tensorflow的线性回归预置估计器来产生相同的结果。我正在使用谷歌机器学习速成课程中确
浏览 2提问于2018-07-12得票数 0
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关于Keras LSTM的输出
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我使用Keras构建了一个LSTM体系结构。我的目标是映射长度29时间序列的浮标输入序列到长度29输出序列的浮点数。我正在尝试实施一种“多对多”的方法。我遵循实现了这样一个模型。def build_model(): model = tf.keras.Sequential()
model.add(tf.keras.layers.LSTM(29, return_sequences=True, input
浏览 0提问于2019-07-24得票数 0
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我想对DF进行分组，在每个聚合的DF上应用一个函数(比如线性回归，它依赖于聚合DF的多列-在本例中是两列)，并得到如下输出----------------
浏览 1提问于2017-05-04得票数 1
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我正在通过一个线性回归的例子学习TensorFlow的基础知识。使用scikit-learn执行线性回归效果很好：from sklearn.datasets import fetch_california_housing [ -3.97638942e-06] [ -4.21314378e-01]但是，当我在运行线性
浏览 7提问于2017-12-09得票数 1
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正因为如此，我正在努力寻找一个好的神经网络库，我认为应该是TensorFlow，但事实证明它非常挑剔。以下是代码的重要部分import tensorflow as tfimport matplotlib.pyplot网络必须是由100个sigmoid激活的神经元组成的层，然后是线性输出层，即使我改变了时代的数量和批量大小，网络仍然线性训练。任何帮助都将不胜感激
浏览 0提问于2021-09-25得票数 0
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import tensorflow as tf
b = tf.Variable([1.0],tf.float32)
然后输出是：请帮我得到线性模型的斜率和
浏览 3提问于2017-11-30得票数 0
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