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NEFU数据科学导论(八)线性回归

一、概念

1.1连续型变量

NEFU数据科学导论(八)线性回归_第1张图片

 1.2过程分析

NEFU数据科学导论(八)线性回归_第2张图片

一元线性回归

 多元线性回归

二、一元线性回归

2.1具体思路

 2.2参数估计

NEFU数据科学导论(八)线性回归_第3张图片 

三、多元线性回归

3.1概念

NEFU数据科学导论(八)线性回归_第4张图片 

  3.2参数估计

NEFU数据科学导论(八)线性回归_第5张图片

 

NEFU数据科学导论(八)线性回归_第6张图片 

3.3标准化 偏回归系数

NEFU数据科学导论(八)线性回归_第7张图片

NEFU数据科学导论(八)线性回归_第8张图片 

应用预测问题 

四、人工神经网络

4.1神经元模型

 

4.2激活函数

NEFU数据科学导论(八)线性回归_第9张图片 

4.3感知机

 

4.3.1 感知机定义

NEFU数据科学导论(八)线性回归_第10张图片

NEFU数据科学导论(八)线性回归_第11张图片 

数据集线性可分 

4.3.2学习策略

NEFU数据科学导论(八)线性回归_第12张图片

NEFU数据科学导论(八)线性回归_第13张图片 

 

4.3.3学习算法

NEFU数据科学导论(八)线性回归_第14张图片 

4.4多层感知机

 

4.4.1反向转播算法概念

NEFU数据科学导论(八)线性回归_第15张图片4.4.1反向转播算法过程 

 

 NEFU数据科学导论(八)线性回归_第16张图片

4.4.2几点讨论

 

 

 

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