当dtype为string时, 不能进行数学运算 那么关于Tensor, 初步了解到这里就行. 模型 Model 与上文所提到的机器学习中的Model属于同一个概念....由于本文只是简单尝试线性回归, 因此选择Core API来进行, Layer的部分感兴趣的话, 可以官网了解. ---- 正题 现在我们来创建一个线性回归的学习模型, 本文中使用TypeScript作为开发语言...X值一一对应 模型 我们的模型原型是: y = mx + b 那么显然, 其中的m与b是我们需要进行调整的参数....此外我们可以在每次训练时都输出损失函数的值, 可以更显式看到损失函数减小的过程. function train() { optimizer.minimize(() => { const...stepLoss) return stepLoss; }); } for (let i = 0; i < 10000; i++) { train(); } 需要注意的是, 线性回归的梯度下降函数是凹函数
---- 视频 缺失值的处理：线性回归模型插补 ---- 我们在这里模拟数据，然后根据模型生成数据。未定义将转换为NA。一般建议是将缺失值替换为-1，然后拟合未定义的模型。...这个想法是为未定义的缺失预测值预测。最简单的方法是创建一个线性模型，并根据非缺失值进行校准。然后在此新基础上估算模型。...参考文献 1.用SPSS估计HLM层次线性模型模型 2.R语言线性判别分析（LDA），二次判别分析（QDA）和正则判别分析（RDA） 3.基于R语言的lmer混合线性回归模型 4.R语言Gibbs抽样的贝叶斯简单线性回归仿真分析...5.在r语言中使用GAM（广义相加模型）进行电力负荷时间序列分析 6.使用SAS，Stata，HLM，R，SPSS和Mplus的分层线性模型HLM 7.R语言中的岭回归、套索回归、主成分回归：线性模型选择和正则化...8.R语言用线性回归模型预测空气质量臭氧数据 9.R语言分层线性模型案例
并且，你可以使用TensorFlow.js在JavaScript环境中运行现有模型。...定义模型 现在TensorFlow.js已经可用，让我们从一个简单的机器学习练习开始。下面的示例应用程序涵盖的机器学习脚本是公式Y = 2X-1，这是个线性回归。 此函数返回给定X对应的Y值。...期望从模型返回的Y结果接近函数返回的精确值。 让我们创建一个非常简单的神经网络来实现。...估计量的均方误差是误差平方的平均值 - 即估计值与估计值之间的平均平方差。 optimizer：要使用的优化器函数。我们的线性回归机器学习任务使用的是sgd函数。...Sgd代表Stochastic Gradient Descent，它是一个适用于线性回归任务的优化器函数。 现在该模型已配置，下一个要执行的任务是使用值训练模型。
p=25675 一只 股票的_beta_值通常意味着它与市场的关系，当市场变动 1%时，我们期望股票会发生多少百分比的变动。...我们无论如何都要使用回归来估计贝塔值，所以对于希望拟合这种不对称性的投资者来说，分段线性回归是合适的。 这个想法很简单，我们将数据集分成两个（或更多）部分，并分别、逐块或 _分段_估计每个部分。...，直到极端的负值，只有说当市场急剧下降时，关系才会改变。...我考虑沿轴线的点的网格，并建立一个模型，在每个点上有一个断点，断点前有一个斜率，断点后有一个斜率。我寻找整个样本的平方误差之和的最小值，所以我把两个模型的平方误差相加。下图显示了结果。...本文摘选《R语言样条曲线分段线性回归模型piecewise regression估计个股beta值分析收益率数据》
在 TensorFlow.js 中，我们可以使用最底层的 JavaScript 线性代数库或最高级的 API 在浏览器上开发模型，也能基于浏览器运行已训练的模型。...TensorFlow.js 可以为你提供高性能的、易于使用的机器学习构建模块，允许你在浏览器上训练模型，或以推断模式运行预训练的模型。...然而，和 Tensor 不一样，它们的值是可变的。你可以用 assign 方法分配一个新的张量到一个已有的变量（variable）： Variable 主要用于在模型训练过程中保存和更新值。...TensorFlow.js 提供了多种适用于张量的线性代数和机器学习运算的 Op。由于 Tensor 是不可改变的，这些 Op 不会改变它们的值，而会返回新的 Tensor。...但我们了解以上概念就能轻松在浏览器中构建出简单的机器学习模型，如下展示了简单线性回归的定义方法： import * as tf from '@tensorflow/tfjs'; // Define
TensorFlow.js简介 TensorFlow是谷歌基于DistBelief进行研发的第二代人工智能学习系统，其命名来源于本身的运行原理。...- 权值（Weight）：和突触一样，它们以增减来调整神经的活动来达成更好的线性回归。...- 线性函数 (Linear function)：每个神经就像一个线性回归函数，目前为止一个线性回归函数只需要一个神经。...原因是尽管在网络中你可能有很多神经，神经网络的输出总会是一个线性回归。我们需要一些机制来改变这个独立的线性回归为非线性的以解决非线性的问题。...下图展示了线性函数转换到非线性函数的过程： 训练模型 在上面的 2D 线性回归示例里，在图表中画条线就足以让我们开始预测新数据了。然而，“深度学习”的目的是要让我们的神经网络学着画这条线。
（一）线性回归问题： 已知x轴值1、2、3、4对应y轴值为1、3、5、7，可得如下坐标图： 传统的规则编程也可轻松完成这样的线性回归函数，并且还能准确预测，比方说x轴为100.5时对应的y值是多少。...form.x.value * 1, form.y.value * 1]])); alert(`预测结果：${pred.dataSync()[0]}`); }; }; 这种逻辑回归问题比上面的线性回归问题明显复杂很多...除了这两块有明显的区别，其他代码基本和线性回归的使用的API没有差别。...在创建模型model之前的代码是将20张实例图片挂载到页面显示，也可以不进行研究。而Tensorflow.js的实际书写代码比线性回归相比之多了十来行。我们来解析下这部分代码。...运行代码后的结果如图： 我们可以看到loss训练损失在平滑下降，acc是训练准确度。val_loss和val_acc是验证集的损失值和准确度。这里的模型我们只训练了1000张图片，然后只训练了20次。
线性回归 然后我们可以画一条线，并预测 更多房间的房屋出租价格。这种模型被称为线性回归，它是机器学习中最简单的模型之一。不过这个模型还不够好： 只有 5 个数据，所以不够可靠。...Weights（权重） ：像突触一样，用来通过调节神经元更好的建立线性回归。 Linear function（线性函数） ：每个神经元就像一个线性回归函数，对于线性回归模型，只需要一个神经元够了。...因为尽管你的神经网络中有多个神经元，但神经网络的输出始终将是线性回归。所以需要一些机制来将各个线性回归变形为非线性的来解决非线性问题。通过激活函数可以将这些线性函数转换为非线性函数： ?...在 trainModel 方法内部定义层（我们仅使用一层，因为它足以解决线性回归问题）： import * as tf from '@tensorflow/tfjs'; /** * 线性模型类 */...用 TensorFlow.js 进行预测 尽管在训练模型时需要事先定义一些超参数，但是进行一般的预测还是很容易的。
TensorFlow 1+1 自动求导机制 基础示例：线性回归 NumPy 下的线性回归 TensorFlow 下的线性回归 TensorFlow 模型建立与训练 本章介绍如何使用 TensorFlow...（Huan） TensorFlow.js 简介 浏览器中使用 TensorFlow.js 的优势 TensorFlow.js 性能对比 TensorFlow.js 环境配置 在浏览器中使用 TensorFlow.js...在 Node.js 中使用 TensorFlow.js 在微信小程序中使用 TensorFlow.js TensorFlow.js 模型部署 通过 TensorFlow.js 加载 Python 模型...使用 TensorFlow.js 模型库 TensorFlow.js 模型训练 * 大规模训练与加速 TensorFlow 分布式训练 当我们拥有大量计算资源时，通过使用合适的分布式策略，可以充分利用这些计算资源...TensorFlow TensorFlow 1+1 基础示例：线性回归 使用 Docker 部署 TensorFlow 环境 在云端使用 TensorFlow 在 Colab 中使用 TensorFlow
p=25675 一只 股票的_beta_值通常意味着它与市场的关系，当市场变动 1%时，我们期望股票会发生多少百分比的变动（点击文末“阅读原文”获取完整代码数据）。...我们无论如何都要使用回归来估计贝塔值，所以对于希望拟合这种不对称性的投资者来说，分段线性回归是合适的。...，直到极端的负值，只有说当市场急剧下降时，关系才会改变。...我考虑沿轴线的点的网格，并建立一个模型，在每个点上有一个断点，断点前有一个斜率，断点后有一个斜率。我寻找整个样本的平方误差之和的最小值，所以我把两个模型的平方误差相加。下图显示了结果。...---- ---- 本文摘选《R语言样条曲线分段线性回归模型piecewise regression估计个股beta值分析收益率数据》，点击“阅读原文”获取全文完整资料。
您可以运行当前可用的默认 TensorFlow 模型，甚至可以将它们转换为一些 python 模型作为附加。...此外，TensorFlow.js 使得使用 Javascript 的低级线性代数从头开始构建模型变得非常容易。 TensorFlow.js 还包括一些预先存在的机器学习模型。...以下代码描述了如何使用 TensorFlow.js 创建一个简单的神经网络来执行干扰。该模型需要一个输入值和一个输出值来处理 NN。...线性模型、装袋、集成、分解、聚类等。...由于 Keras 使用多个框架作为后端，你可以在 CNTK、TensorFlow 和其他框架中训练模型。 使用 Keras 构建的机器学习模型可以在浏览器中运行。
tensorflow.js是一个机器学习的框架： Develop ML with JavaScript, Use flexible and intuitive APIs to build and train...与百度echarts做一个最小二乘法的经典案例，线性回归例子： 模型训练的数据 await train(trainingData.xs, trainingData.ys,...numIterations);// 模型训练 var xvals = await trainingData.xs.data();//训练数据的x坐标值 var yvals = await...var factData = [[-1,factFun(-1)],[1,factFun(1)]]; var option = { title: {text: '通过机器学习进行数据的线性回归
所以，当我第一次遇到TensorFlow.js(以前是deeplearn.js)时，我的心都要炸开了。在浏览器中构建机器学习模型？使用JavaScript？听起来好得令人难以置信！...TensorFlow.js是一个客户端库，这意味着它可以在用户的浏览器中训练或运行ML模型。这减轻了与数据隐私有关的任何担忧。...这里，X和Y有一个线性关系——每个Y对应于X + i(其中i是0、1、2、3……n+1)。让我们在这个数据集上训练一个基本的回归模型。...我们的简单回归模型预测7.556，非常接近8的期望值。这是一个基本的例子，但我们可以清楚地看到，在浏览器中直接构建机器学习模型是多么容易和有用。...以下是我的模型的情况： ? 尾记 你可以看到我为什么喜欢TensorFlow.js。它非常有效率，甚至不需要你在构建模型时担心复杂的安装步骤。
通常使用哑编码的方式将定性特征转换为定量特征**：假设有N种定性值，则将这一个特征扩展为N种特征，当原始特征值为第i种定性值时，第i个扩展特征赋值为1，其他扩展特征赋值为0。...哑编码的方式相比直接指定的方式，不用增加调参的工作，对于线性模型来说，使用哑编码后的特征可达到非线性的效果。 存在缺失值：缺失值需要补充。...信息利用率低：不同的机器学习算法和模型对数据中信息的利用是不同的，之前提到在线性模型中，使用对定性特征哑编码可以达到非线性的效果。...import Imputer #缺失值计算，返回值为计算缺失值后的数据 #参数missing_value为缺失值的表示形式，默认为NaN #参数strategy为缺失值填充方式，默认为mean（均值...常见的降维方法除了以上提到的基于L1惩罚项的模型以外，另外还有主成分分析法（PCA）和线性判别分析（LDA），线性判别分析本身也是一个分类模型。
种定性值时，第i个扩展特征赋值为1，其他扩展特征赋值为0。...哑编码的方式相比直接指定的方式，不用增加调参的工作，对于线性模型来说，使用哑编码后的特征可达到非线性的效果。 存在缺失值：缺失值需要补充。...信息利用率低：不同的机器学习算法和模型对数据中信息的利用是不同的，之前提到在线性模型中，使用对定性特征哑编码可以达到非线性的效果。...import Imputer #缺失值计算，返回值为计算缺失值后的数据 #参数missing_value为缺失值的表示形式，默认为NaN #参数strategy为缺失值填充方式，默认为mean（均值）...常见的降维方法除了以上提到的基于L1惩罚项的模型以外，另外还有主成分分析法（PCA）和线性判别分析（LDA），线性判别分析本身也是一个分类模型。
通常使用哑编码的方式将定性特征转换为定量特征[2]：假设有N种定性值，则将这一个特征扩展为N种特征，当原始特征值为第i种定性值时，第i个扩展特征赋值为1，其他扩展特征赋值为0。...哑编码的方式相比直接指定的方式，不用增加调参的工作，对于线性模型来说，使用哑编码后的特征可达到非线性的效果。 存在缺失值： 缺失值需要补充。...信息利用率低： 不同的机器学习算法和模型对数据中信息的利用是不同的，之前提到在线性模型中，使用对定性特征哑编码可以达到非线性的效果。...import Imputer 3 4 #缺失值计算，返回值为计算缺失值后的数据 5 #参数missing\_value为缺失值的表示形式，默认为NaN 6 #参数strategy为缺失值填充方式，...常见的降维方法除了以上提到的基于L1惩罚项的模型以外，另外还有主成分分析法（PCA）和线性判别分析（LDA），线性判别分析本身也是一个分类模型。
通常使用哑编码的方式将定性特征转换为定量特征：假设有N种定性值，则将这一个特征扩展为N种特征，当原始特征值为第i种定性值时，第i个扩展特征赋值为1，其他扩展特征赋值为0。...哑编码的方式相比直接指定的方式，不用增加调参的工作，对于线性模型来说，使用哑编码后的特征可达到非线性的效果。 存在缺失值：缺失值需要补充。...信息利用率低：不同的机器学习算法和模型对数据中信息的利用是不同的，之前提到在线性模型中，使用对定性特征哑编码可以达到非线性的效果。...import Imputer 3 4 #缺失值计算，返回值为计算缺失值后的数据 5 #参数missing_value为缺失值的表示形式，默认为NaN 6 #参数strategy为缺失值填充方式，默认为...常见的降维方法除了以上提到的基于L1惩罚项的模型以外，另外还有主成分分析法（PCA）和线性判别分析（LDA），线性判别分析本身也是一个分类模型。
什么是 TensorFlow.js TensorFlow.js 是一个开源库，不仅可以在浏览器中运行机器学习模型，还可以训练模型。具有 GPU 加速功能，并自动支持 WebGL。...可以导入已经训练好的模型，也可以在浏览器中重新训练现有的所有机器学习模型。运行 Tensorflow.js 只需要你的浏览器，而且在本地开发的代码与发送给用户的代码是相同的。...分布式计算：每次用户使用系统时，他都是在自己的设备上运行机器学习算法，之后新的数据点将被推送到服务器来帮助改进模型，那么未来的用户就可以使用训练的更好的算法了，这样可以减少训练成本，并且持续训练模型。...&editors=1011 这段代码的目的是做个回归预测，数据集为：构造符合 Y=2X-1 的几个点，那么当X 取 [-1, 0, 1, 2, 3, 4] 时，y 为 [-3, -1, 1, 3, 5...用 predict 进行预测，输入的是 [1, 1] 维的 值为 10 的tensor 最后得到的输出为 和 tflearn 的代码比较 再来通过一个简单的例子来比较一下 Tensorflow.js
import Imputer #缺失值计算，返回值为计算缺失值后的数据 #参数missing_value为缺失值的表示形式，默认为NaN #参数strategy为缺失值填充方式，默认为...mean（均值） Imputer().fit_transform(vstack((array([nan, nan, nan, nan]), iris.data))) 2.5 数据变换 常见的数据变换有基于多项式的...具体操作为：若一个特征在 L1 中的权值为 1，选择在 L2 中权值差别不大且在 L1 中权值为 0 的特征构成同类集合，将这一集合中的特征平分 L1 中的权值，故需要构建一个新的逻辑回归模型： from...常见的降维方法除了以上提到的基于 L1 惩罚项的模型以外，另外还有主成分分析法（PCA）和线性判别分析（LDA），线性判别分析本身也是一个分类模型。...类选择特征的代码如下： from sklearn.lda import LDA #线性判别分析法，返回降维后的数据 #参数n_components为降维后的维数 LDA(n_components
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