Regression has attracted immense interest lately due to its effectiveness in tasks like predicting values. And Regression is of widespread use in multiple fields such as Economics, Finance, Business, Biology and so on. While considerable studies have proposed some impressive models, few of them have provided a whole picture regarding how and to what extent Regression has developed. With the aim of aiding beginners in understanding the relationships among different Regression algorithms, this paper characterizes a broad and thoughtful selection of recent regression algorithms, providing an organized and comprehensive overview of existing work and models utilized frequently. In this paper, the relationship between Regression and Deep Learning is also discussed and a conclusion can be drawn that Deep Learning can be more powerful as an combination with Regression models in the future.


翻译:最近,倒退因其在预测价值等任务中的有效性而引起了巨大的兴趣。而倒退在经济、金融、商业、生物学等多个领域广泛使用。虽然大量研究提出了一些令人印象深刻的模式,但其中很少有人提供了关于倒退发展方式和程度的全面情况。为了帮助初学者了解不同倒退算法之间的关系,本文件对最近的回归算法作了广泛和深思熟虑的选择,提供了对现有工作和经常使用的模型的有条不紊的全面概览。本文还讨论了倒退与深层学习之间的关系,并可以得出结论,深层学习作为未来回归模型的结合,可以更加强大。

0
下载
关闭预览

相关内容

【深度学习视频分析/多模态学习资源大列表】
专知会员服务
91+阅读 · 2019年10月16日
【SIGGRAPH2019】TensorFlow 2.0深度学习计算机图形学应用
专知会员服务
39+阅读 · 2019年10月9日
计算机经典算法回顾与展望——机器学习与数据挖掘
中国计算机学会
5+阅读 · 2019年10月11日
Transferring Knowledge across Learning Processes
CreateAMind
27+阅读 · 2019年5月18日
IEEE | DSC 2019诚邀稿件 (EI检索)
Call4Papers
10+阅读 · 2019年2月25日
Unsupervised Learning via Meta-Learning
CreateAMind
42+阅读 · 2019年1月3日
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
待字闺中
16+阅读 · 2018年12月24日
Hierarchical Disentangled Representations
CreateAMind
4+阅读 · 2018年4月15日
【推荐】深度学习情感分析综述
机器学习研究会
58+阅读 · 2018年1月26日
分布式TensorFlow入门指南
机器学习研究会
4+阅读 · 2017年11月28日
Deep Reinforcement Learning 深度增强学习资源
数据挖掘入门与实战
7+阅读 · 2017年11月4日
【推荐】深度学习目标检测全面综述
机器学习研究会
21+阅读 · 2017年9月13日
Arxiv
32+阅读 · 2021年3月8日
A Survey on Bayesian Deep Learning
Arxiv
63+阅读 · 2020年7月2日
Optimization for deep learning: theory and algorithms
Arxiv
104+阅读 · 2019年12月19日
Arxiv
4+阅读 · 2019年4月17日
Arxiv
18+阅读 · 2019年1月16日
Arxiv
53+阅读 · 2018年12月11日
VIP会员
相关资讯
计算机经典算法回顾与展望——机器学习与数据挖掘
中国计算机学会
5+阅读 · 2019年10月11日
Transferring Knowledge across Learning Processes
CreateAMind
27+阅读 · 2019年5月18日
IEEE | DSC 2019诚邀稿件 (EI检索)
Call4Papers
10+阅读 · 2019年2月25日
Unsupervised Learning via Meta-Learning
CreateAMind
42+阅读 · 2019年1月3日
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
待字闺中
16+阅读 · 2018年12月24日
Hierarchical Disentangled Representations
CreateAMind
4+阅读 · 2018年4月15日
【推荐】深度学习情感分析综述
机器学习研究会
58+阅读 · 2018年1月26日
分布式TensorFlow入门指南
机器学习研究会
4+阅读 · 2017年11月28日
Deep Reinforcement Learning 深度增强学习资源
数据挖掘入门与实战
7+阅读 · 2017年11月4日
【推荐】深度学习目标检测全面综述
机器学习研究会
21+阅读 · 2017年9月13日
相关论文
Arxiv
32+阅读 · 2021年3月8日
A Survey on Bayesian Deep Learning
Arxiv
63+阅读 · 2020年7月2日
Optimization for deep learning: theory and algorithms
Arxiv
104+阅读 · 2019年12月19日
Arxiv
4+阅读 · 2019年4月17日
Arxiv
18+阅读 · 2019年1月16日
Arxiv
53+阅读 · 2018年12月11日
Top
微信扫码咨询专知VIP会员