用SPSS一元線性回歸后的調整后r方與r方的差有什么關系？

2023-05-08

一元線性回歸是一種用于分析兩個變量之間關系的統計方法。它可以幫助我們理解一個因變量如何隨著一個自變量的變化而變化。在進行一元線性回歸分析后，我們會得到兩個重要指標：R方和調整后R方。這篇文章將探討這兩 ...

BP神經網絡是否優于logistic回歸？

2023-04-19

BP神經網絡和logistic回歸是兩種常見的機器學習算法，它們都被廣泛應用于分類問題。雖然這兩種算法都有其獨特的優點和適用范圍，但在許多情況下，BP神經網絡比logistic回歸更為優越。 首先，BP神經網絡可以處理非線 ...

XGBoost做分類問題時每一輪迭代擬合的是什么？

2023-04-18

XGBoost（eXtreme Gradient Boosting）是一種強大的集成學習算法，常用于解決分類和回歸問題。它是一種基于決策樹的機器學習算法，在解決分類問題時，每一輪迭代擬合的是殘差。本文將對XGBoost分類問題中每一輪迭代 ...

caffe框架中 LRN層有什么作用。改變各個參數會有怎么的效果。求大神指點?

2023-04-18

LRN層全稱為Local Response Normalization層，在caffe框架中是一種常用的正則化技術，它可以增強神經網絡的泛化性能和抗干擾能力。本文將對LRN層的作用、參數以及改變參數的效果進行詳細解析。 LRN層的作用 在深度 ...

如何對機器學習xgboost中數據集不平衡進行處理？

2023-04-18

機器學習是一種利用算法和模型從數據中自動學習的方法，而不需要明確編程。隨著技術的發展，機器學習在解決各種問題方面得到了廣泛的應用。但是，在實際應用中，我們會遇到一個常見的問題：不平衡的數據集。 由于某 ...

怎么理解tensorflow中tf.train.shuffle_batch()函數？

2023-04-13

TensorFlow是一種流行的深度學習框架，它提供了許多函數和工具來優化模型的訓練過程。其中一個非常有用的函數是tf.train.shuffle_batch()，它可以幫助我們更好地利用數據集，以提高模型的準確性和魯棒性。 首先，讓 ...

為什么xgboost泰勒二階展開后效果就比較好了呢？

2023-04-13

XGBoost是一種基于決策樹的集成學習算法，用于解決分類和回歸問題。它在許多數據科學競賽中表現優異，并被廣泛應用于各種領域，如金融、醫療、電子商務等。 在XGBoost中，每個樹的構建都是基于殘差的。因此，如果我 ...

BP神經網絡里的訓練次數，訓練目標，學習速率怎么確定？

2023-04-13

BP神經網絡是一種常見的人工神經網絡模型，用于解決分類、回歸和聚類等問題。在BP神經網絡中，訓練次數、訓練目標和學習速率是三個重要的超參數，對模型的性能和訓練效率有著至關重要的影響。本文將從理論和實踐兩 ...

卷積神經網絡訓練圖像的時候，像素值都是大于0的，那么激活函數relu還有什么作用呢？

2023-04-13

卷積神經網絡（Convolutional Neural Network，CNN）是現代深度學習中最為常用的一種模型，在圖像處理、語音識別等領域取得了很多重要的成果。在卷積神經網絡的訓練過程中，激活函數是一個非常重要的組成部分，其中R ...

深度學習神經網絡訓練中Batch Size的設置必須要2的N次方嗎？

2023-04-12

在深度學習神經網絡訓練中，Batch Size是一個非常重要的參數。它定義了一次迭代所使用的樣本數量，即每次從訓練集中取出一批數據進行訓練。在實際應用中，有很多人認為Batch Size必須設置成2的N次方，但其實并不是 ...

LSTM的一個batch到底是怎么進入神經網絡的？

2023-04-12

LSTM（長短期記憶）是一種常用的循環神經網絡模型，廣泛應用于自然語言處理、語音識別、時間序列預測等領域。在使用LSTM模型時，輸入數據通常按照batch方式加載到模型中進行訓練。下面將詳細介紹一個batch如何進入LS ...

為什么用Keras搭建的LSTM訓練的準確率和驗證的準確率都極低?

2023-04-11

Keras是一個高級神經網絡API，它簡化了深度學習模型的構建和訓練過程。其中，LSTM(Long Short-Term Memory)是一種常用的循環神經網絡(RNN)，適用于時序數據處理。然而，在使用Keras搭建LSTM模型進行訓練時，有時會 ...

決策樹作為一種分類方法為什么可以用于預測？

2023-04-11

決策樹是一種常見的分類方法，它通過將數據集分成小的子集來構建分類模型。決策樹的主要思想是基于一系列規則（即節點）來預測輸出值。在決策樹中，每個節點代表一個屬性或特征，每個邊代表該屬性可能的值，而每個葉 ...

CNN神經網絡和BP神經網絡訓練準確率很快就收斂為1，一般會是什么原因？

2023-04-11

CNN神經網絡和BP神經網絡都是深度學習中常用的神經網絡模型。在訓練這些模型時，我們通常會關注訓練的準確率，即模型對于訓練數據的預測精度。然而，有時候我們會發現，在訓練一段時間后，模型的準確率會很快地收斂 ...

卷積神經網絡中歸一化層的作用？

2023-04-11

卷積神經網絡 (Convolutional Neural Network, CNN) 是一種深度學習模型，常用于計算機視覺任務。除了常見的卷積層、池化層和全連接層，CNN 中還有一個重要的組件就是歸一化層 (Normalization Layer)。在本文中，我 ...

卷積神經網絡為什么要加一層降采樣層呢？

2023-04-10

卷積神經網絡（Convolutional Neural Network，CNN）是一種用于圖像識別、語音識別等領域的深度學習模型。在CNN中，卷積層和池化層是兩個最為常用的層次。池化層也被稱為降采樣層，它的主要作用是將輸入數據的空間維 ...

CNN卷積神經網絡的全連接層為什么要有一層1024神經元？

2023-04-10

卷積神經網絡（CNN）是一種在計算機視覺和自然語言處理等領域廣泛應用的深度學習模型。在CNN中，全連接層是網絡的最后一層，通常用于將卷積層和池化層輸出的特征向量轉換為分類或回歸輸出。 在許多CNN架構中，全連接 ...

訓練神經網絡時，loss值在什么數量級上合適？

2023-04-10

在訓練神經網絡時，loss值是一個非常重要的指標，它通常用來衡量模型的擬合程度和優化算法的效果。然而，對于不同的問題和數據集，適當的loss值范圍是不同的。本文將探討在訓練神經網絡時，loss值在什么數量級上是 ...

為什么現在所有的卷積神經網絡第一層的卷積核都是7*7的大??？

2023-04-10

在現代神經網絡中，卷積神經網絡（Convolutional Neural Network, CNN）已成為圖像處理和計算機視覺領域的重要工具。在CNN中，第一層卷積核通常被設置為7*7的大小，這是因為以下原因： 大尺寸卷積核可以提取 ...

怎么用神經網絡建立預測模型？

2023-04-10

神經網絡是一種能夠建立預測模型的強大工具，它可以通過對數據的學習和分析來預測未來事件的發生情況。在本文中，我們將探討如何使用神經網絡來建立預測模型，從而提高我們制定決策的準確性和效率。 收集數據 首先 ...