回归算法可以或许用来短程猜测和长程练习。这类回归算法顶用到主动驾驶上，有决定计划丛林回归、神经收集回归、贝叶斯回归等等。

神经收集回归模型

神经收集可以用到回归、分类或者其他无监督进修上，来汇总没有标记的数据，分类这些数据，或者在监督进修后猜测一?持续值。神经收集常在最后一层用逻辑斯特回归把持续值转换成形如1或0的变量（二值变量）。

在上图中，“x”是输入，特点早年一层神经元传播而来。到最后隐蔽层的每个神经元，有很多’x’会喂进来，每个’x’,乘以响应的权重w。对于偏置，乘积乞降后加上偏置，然后输入到激活函数。激活函数常用的是ReLU（修改线性单位），因为它不会像sigmoid激活函数在浅层梯度膨胀。ReLU在隐藏层输出的激活值a，经由乞降后成为输出层的输出。这暗示：一个神经收集用做回归时只有一个输出节点。这个节点把激活值乞降后乘以1向量。收集的估计值，‘y帕’作为结不雅。‘Y帕’是所有’x’映射出来的自力变量。你可以如许用神经收集获得与‘x’若干好多个非自力向量）相干的函数，可以求出你要猜测的’y'(自力变量)。

End.

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【义务编辑：谢海平 TEL：（010）68476606】

3、自力变量的数量

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本文标题：机器学习算法在自动驾驶领域的应用大盘点

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