为了总结现代比较流行的方法是什么,在这篇文章中我们将对视频回归任务的深度学习方法进行一些研究。 处理视频意味着处理图像,所以这里需要cnn。但是,有不同的方法来处理时态组件。...,并提供了处理这些挑战的方法(这些方法也可以应用于有轻微变化的回归问题)。...3、长期循环卷积网络(LRCN) 2016年,一组作者提出了用于视觉识别和描述的端到端可训练类架构。...在我看来,LRCN架构在实现方面似乎比其他架构更有吸引力,因为您必须同时练习卷积和循环网络。 我是个电影迷,已经看了大约一千部电影。基于此,我决定对电影预告片进行深度学习,预测预告片的收视率。...虽然该技术通过平均LSTM输出用于视觉识别,但我们只要将结果使用softmax函数去掉就可以使用相同的方法进行视频回归,。
当t不断增大时,选入回归模型的变量会逐渐增多,当t增大到某个值时,所有变量都入选了回归模型,这个时候得到的回归模型的系数是通常意义下的最小二乘估计。...主要是岭回归(ridge regression)和lasso回归。通过对最小二乘估计加入罚约束,使某些系数的估计为0。 (3)维数缩减 主成分回归(PCR)和偏最小二乘回归(PLS)的方法。...把p个预测变量投影到m维空间(m 3、岭回归、lasso回归和elastic net三种正则化方法[] (1)岭回归[] 最小二乘估计是最小化残差平方和(RSS): 岭回归在最小化RSS的计算里加入了一个收缩惩罚项...这个包采用的算法是循环坐标下降法(cyclical coordinate descent),处理的模型包括 linear regression,logistic and multinomial regression...坐标下降法是关于lasso的一种快速计算方法(是目前关于lasso最快的计算方法),其基本要点为: 对每一个参数在保持其它参数固定的情况下进行优化,循环,直到系数稳定为止。
本文记录岭回归角度进行线性回归的方法。...y}=f({\bf{x}}) 其中y是模型的输出值,是标量,\bf{x}为d维实数空间的向量 线性模型可以表示为: f(\bf{x})=\bf{w} ^Tx,w\in \mathbb{R} 线性回归的任务是利用...} \cdots \quad y _ { n } ] ^ { T } \quad y \in \mathbb{R} 来预测线性模型中的参数 \bf{\omega},使得模型尽可能准确输出预测值 线性回归.../ 岭回归 岭回归就是带有L_2正则的线性回归> 之前最小二乘法的损失函数: L(w)= w^{T} X{T{\prime}} X w-2 w^{T} X^{T} Y+Y^{T} Y 岭回归的代价函数
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在读研期间,一直在帮导师做技术开发,甚至偶尔做一做美工(帮导师和实验室博士生画个图啥的),算法还是较少接触的,其实,我发现,算法还是蛮好玩的,昨晚看了B站一个美女算法工程师讲了线性回归和逻辑回归两种算法...概念1:回归与分类问题。 1)回归:回归问题模型倾向于一个输入点X对应着一个输出点Y。咱们可以抽象的想象成小学时候学的(Y=aX+b)方程,即X与Y一一对应。...概念2:线性回归详解与实例。 1)线性回归:用一个直线较为精准的描述数据之间的关系,每当出现新的数据时(X),可以预测出一个对应的输出值(Y)。...概念3:逻辑回归详解。 细说:逻辑回归是在线性回归的基础上嵌套了一个sigmoid函数,目的是将线性回归函数的结果映射到sigmoid函数中(如下图)。...逻辑回归的出发点就是从这来的。 ?
前言:这里是分类问题,之所以放到线性回归的下面介绍,是因为逻辑回归的步骤几乎是和前面一样的,写出目标函数,找到损失函数,求最小值,求解参数,建立模型,模型评估。...分类算法,概率模型,返回的是属于这类模型的概率多大,交叉对数损失函数,其微分方程和梯度下降一样 softmax分类,解决数据不平均的问题,提高准确率 Logistic回归 sogmid函数 ?...softmax回归 解决多分类问题 写出概率函数: ? 注:为什么用指数函数,为了表示数据的微小变动引起的概率的指数级增大, 写出损失函数 ?
遗传编程解决符号回归问题 符号回归(Symbolic Regression)作为一种一种监督学习方法,试图发现某种隐藏的数学公式,以此利用特征变量预测目标变量。...符号回归的优点就是可以不用依赖先验的知识或者模型来为非线性系统建立符号模型。...符号回归基于进化算法,它的主要目标就是利用进化方法综合出尽可能好的解决用户自定义问题的方法(数学公式,计算机程序,逻辑表达式等)。...用Python gplearn 解决符号回归问题 Python gplearn 工具箱在进行符号回归时函数库中函数有:'add':加法 'sub':减法 'mul':乘法 'div':除法 'sqrt...附:张统一(19届疲劳断裂会议)解决符号回归方法
参考链接: Python while循环 目标程序的三大流程 1.while 循环的基本使用 2.break 和 continue 3.while 循环嵌套 在程序开发中...,一共有三种流程方式: 顺序:从上向下,顺序执行代码 分支:根据条件判断,决定执行代码的分支 循环:让特定代码重复执行(解决程序员重复工作) 一、for循环 1、基本用法... for 循环使用的语法: “”" for 变量 in range(10): 循环需要执行的代码 else: 循环结束时,需要执行的代码 “”" for i in range(5): print...,不会再执行循环后续的内容 continue:跳出本次循环,continue后面的代码不再执行,但是还是会继续循环 exit():结束程序的运行 import os for i in range(1000...,做的事情2 ...... 1、基本用法 # 定义一个整数变量,记录循环的次数 i=1 # 开始循环 while i <= 3: # 希望循环内执行的代码 print(
循环结构 C#程序的三大结构 顺序结构:程序的入口都是Main函数,代码从上往下,从左往右,依次执行; 分支结构:当我们的程序执行到某个位置的时候,进行条件判断,根据判断的结果来执行不同的操作;...循环结构:在满足某个条件的时候反复执行一个语句序列(循环)。...循环结构:循环条件+循环操作 循环结构的特点 while循环 while(条件表达式) { //循环内容 //代码1 } 条件表达式为真,执行循环体,一旦条件表达式为假,循环停止。 ?...Console.WriteLine(i); } i++; } 2、打印出1-100之间所有的偶数 方法一:while循环...Console.WriteLine(i); } i++; } 方法二:for循环
手写线性回归 使用numpy随机生成数据 import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt # 生成模拟数据 np.random.seed(42)...可视化数据 plt.scatter(X, y) plt.xlabel('X') plt.ylabel('y') plt.title('Generated Data') plt.show() 定义线性回归参数并实现梯度下降...plt.ylabel('y') plt.legend() plt.title('Linear Regression using Gradient Descent') plt.show() 实现多元线性回归...多元线性回归的梯度下降算法: θ_j≔θ_j−α\frac{∂J(θ)}{∂θ_j} 对 \frac{∂J(θ)}{∂θ_j} 进行等价变形: θ_j≔θ_j−α\frac{1}{m}∑_{i=1}^
打印5行5列星星 效果图 代码 // 打印出5行5列的星星 for(i = 1 ; i <= 5 ; i ++ ) { ...
因此,身高有回归于中心的趋势,由于这个性质,高尔顿就把“回归”这个词引进到问题的讨论中,这就是“回归”名称的由来。 高尔顿通过种豆子的实验也发现了回归现象,趋向父辈均值的中心。...对高尔顿的回归其加入了控制变量,发展了回归模型的其他场景应用。 他在高尔顿的基础上提出了回归模型中应当加入尽可能多的控制变量的理念。...其研究应用对我们当今回归应用很有启发,有时需要逆向研究。高尔顿的回归发现在尤勒的迭代研究发展下应用的更加广泛。...回归方程通过对观察数据进行计算,找出变量之间的关系,从而拟合出最小误差的回归方程,近一步根据回归方程以及自变量来实施对目标变量的预测。...因此可以通过回归算法,输入自变量、目标变量,选择回归方式,从而拟合出回归方程并得到预测数据。回归模型更像是显示了两个变量的统计关联度,而非因果关系。
目标程序的三大流程 1.while 循环的基本使用 2.break 和 continue 3.while 循环嵌套 在程序开发中,一共有三种流程方式: 顺序:从上向下,顺序执行代码 分支:根据条件判断...,决定执行代码的分支 循环:让特定代码重复执行(解决程序员重复工作) 一、for循环 1、基本用法 for 循环使用的语法: “”” for 变量 in range(10): 循环需要执行的代码...,不会再执行循环后续的内容 continue:跳出本次循环,continue后面的代码不再执行,但是还是会继续循环 exit():结束程序的运行 import os for i in range...循环的作用就是让指定的代码重复的执行,while 循环最常用的应用场景就是让执行的代码按照指定的次数重复执行 while 条件(): 条件满足时,做的事情1 条件满足时...,做的事情2 ...... 1、基本用法 # 定义一个整数变量,记录循环的次数 i=1 # 开始循环 while i <= 3: # 希望循环内执行的代码 print('
回归分析属于有监督学习问题,本博客将重点回顾标准线性回归知识点,并就线性回归中可能出现的问题进行简单探讨,引出线性回归的两个变种岭回归以及Lasso回归,最后通过sklearn库模拟整个回归过程。...,岭回归以及Lasso回归就是这么做的。...Lasso回归 岭回归与Lasso回归的出现是为了解决线性回归出现的过拟合以及在通过正规方程方法求解θ的过程中出现的x转置乘以x不可逆这两类问题的,这两种回归均通过在损失函数中引入正则化项来达到目的,具体三者的损失函数对比见下图...岭回归与Lasso回归最大的区别在于岭回归引入的是L2范数惩罚项,Lasso回归引入的是L1范数惩罚项,Lasso回归能够使得损失函数中的许多θ均变成0,这点要优于岭回归,因为岭回归是要所有的θ均存在的...,这样计算量Lasso回归将远远小于岭回归。
回归(Regression) 概述 我们前边提到的分类的目标变量是标称型数据,而回归则是对连续型的数据做出处理,回归的目的是预测数值型数据的目标值。 回归 场景 回归的目的是预测数值型的目标值。...(regression equation),其中的 0.0015 和 -0.99 称作 回归系数(regression weights),求这些回归系数的过程就是回归。...我们这里所说的,回归系数是一个向量,输入也是向量,这些运算也就是求出二者的内积。 说到回归,一般都是指 线性回归(linear regression)。...线性回归意味着可以将输入项分别乘以一些常量,再将结果加起来得到输出。 补充: 线性回归假设特征和结果满足线性关系。...回归 原理 1、线性回归 我们应该怎样从一大堆数据里求出回归方程呢? 假定输入数据存放在矩阵 x 中,而回归系数存放在向量 w 中。
岭回归 # Author: Fabian Pedregosa -- # License: BSD 3 clause import numpy as...huber回归 import numpy as np del plt import matplotlib.pyplot as plt from sklearn.datasets import make_regression...第一幅图使用loss总和来评估回归效果,delta=1,损失最少,从第三幅图来看也是拟合效果最好的 第二幅图使用回归类的R2来评估,对于存在离群点,R2不适用 logcosh回归(使用SGD实现回归算法...self.eta*np.dot(self.derivative(delta_y),self.X)+2.0*self.regular2*self.w+r1*self.regular1) 对于样本不平衡的回归问题
回归分析 线性回归 scikit-learn提供了广义线性模型模块sklearn.linear_model....如果是二元逻辑回归,ovr和multinomial并没有任何区别,区别主要在多元逻辑回归上。...该类将数据集变换为具有高次项特征的新的数据集,将原始问题转化为线性回归问题。 用户再使用线性回归方法对转化后的数据集进行训练,从而间接的进行多项式回归分析。...这时,新的数据集将是一个线性回归问题。使用线性回归方法对其拟合,既可以得到回归模型。...单特征数据集多项式回归 #多项式回归 #例7-7 根据已知一元二次方程,生成非线性样本集,对样本集进行多项式回归分析。
回归分析属于有监督学习问题,本博客将重点回顾标准线性回归知识点,并就线性回归中可能出现的问题进行简单探讨,引出线性回归的两个变种岭回归以及Lasso回归,最后通过sklearn库模拟整个回归过程。...目录结构 ---- 线性回归的一般形式 线性回归中可能遇到的问题 过拟合问题及其解决方法 线性回归代码实现 岭回归与Lasso回归 岭回归以及Lasso回归代码实现 线性回归的一般形式 ---- 线性回归中可能遇到的问题...,岭回归以及Lasso回归就是这么做的。...Lasso回归 ---- 岭回归与Lasso回归的出现是为了解决线性回归出现的过拟合以及在通过正规方程方法求解θ的过程中出现的x转置乘以x不可逆这两类问题的,这两种回归均通过在损失函数中引入正则化项来达到目的...岭回归与Lasso回归最大的区别在于岭回归引入的是L2范数惩罚项,Lasso回归引入的是L1范数惩罚项,Lasso回归能够使得损失函数中的许多θ均变成0,这点要优于岭回归,因为岭回归是要所有的θ均存在的
循环与for循环 什么是循环 周而复始地运动或变化 遍历 for循环的功能与用法 通过for关键字将列表, 元组, 字符串, 字典中的每个元素按照列顺序进行遍历(循环) 字典的for循环 用法 for...item in iterable : # for循环语法块 print(item) # 每次循环对应的代码块 代码块需要缩进 参数 iterable: 一切可循环的数据类型 如列表...元组 字符串 字典 item : iterable中的每一个元素(成员) 返回值 for循环是语句,没有返回值,但在特定情况下有返回值 字典利用items内置函数进行for循环 功能 将字典转成伪列表..., 元素为整形, 它不是列表 ,无法打印信息,但可循环....)以整形为主的对象 else在for循环中使用 else语句只有在for循环正常退出后执行 循环没有报错, 没有中途停止 代码 # coding:utf-8 l = ['dewei', 'xiaomu
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