用因子矩阵DL4j建立线性回归

Question

它包含5列[A、B、C、D、E]

另一个INDArray有1列[y]，它是yin

对于那些熟悉MatLab的人，我现在可以使用：

modelTrain = fitlm([XInSample yInSample] , 'linear') and then 

retPredictionRegress = predict(modelTrain , XInSample);

Answer 1

dl4j中的线性回归只是一个具有特定损失函数和输出后期类型的神经网络。这遵循了在任何其他深度学习框架中如何进行线性回归。这个概念/想法并不是dl4j本身特有的。它遵循的是在回归问题的任何一个更通用的框架中都会发现的约定。

我看到你在这里也评论了:DL4J线性回归

在回答你“至少对我没有帮助”时，你介意澄清一下你在这个问题上有什么问题吗？那会有点帮助。

 //Create the network
        int numInput = 5;
        int numOutputs = 1;
        int nHidden = 10;
        MultiLayerNetwork net = new MultiLayerNetwork(new NeuralNetConfiguration.Builder()
                .seed(seed)
                .weightInit(WeightInit.XAVIER)
                .updater(new Nesterovs(learningRate, 0.9))
                .list()
                .layer(0, new DenseLayer.Builder().nIn(numInput).nOut(nHidden)
                        .activation(Activation.TANH) //Change this to RELU and you will see the net learns very well very quickly
                        .build())
                .layer(1, new OutputLayer.Builder(LossFunctions.LossFunction.MSE)
                        .activation(Activation.IDENTITY)
                        .nIn(nHidden).nOut(numOutputs).build())
                .build()
        );