不平衡回归

深度、机器学习算法

决策树：以树形结构展示决策过程，从根节点开始，依据特征值逐步向下划分，直到叶子节点得出分类或回归结果。它易于理解和解释，可处理数值型和分类型数据，但容易

yzx991013·2025-02-26 20:40

DeepSeek + Higress AI 网关/Spring AI Alibaba 案例征集

《回归

·2025-02-26 19:30

GrandientBoostingClassifier函数介绍

它在多个机器学习竞赛中表现出色，是用于分类和回归任务的流行选择。用法fromsk

浊酒南街·2025-02-26 18:58

软件测试用例设计总结

1.测试用例的概念软件测试人员向被测试系统提供的一组数据的集合，包括测试环境、测试步骤、测试数据、预期结果2.为什么在测试前要设计测试用例测试用例是执行测试的依据在回归测试的时候可以进行复用是自动化测试编写测试脚本的依据衡量需求的覆盖率后续的测试人员可以借鉴前人写的东西

程序员三藏·2025-02-26 14:59

零基础学习机器学习分类模型

模型训练和评估：使用经典的分类算法——逻辑回归。代码解释：逐步分析代码实现。拓展内容：如何优化和扩展该项目。1.原理介绍1.1机器学习基本概念机器学习（

可喜~可乐·2025-02-26 12:14

AI人工智能机器学习之监督线性模型

1、概要本篇学习AI人工智能机器监督学习框架下的线性模型，以LinearRegression线性回归和LogisticRegression逻辑回归为示例，从代码层面测试和讲述监督学习中的线性模型。

rockfeng0·2025-02-26 09:57

人工智能深度学习系列—深入探索KL散度：度量概率分布差异的关键工具

）在深度学习中的应用与实践人工智能深度学习系列—深入探索KL散度：度量概率分布差异的关键工具人工智能深度学习系列—探索余弦相似度损失：深度学习中的相似性度量神器人工智能深度学习系列—深度学习中的边界框回归新贵

学步_技术·2025-02-26 08:19

数据采集技术：selenium/正则匹配/xpath/beautifulsoup爬虫实例

2.专栏内容上包括数据采集、数据读写、数据预处理、分类\回归\聚类算法、可视化等技术。

写代码的中青年·2025-02-26 08:48

从零开始玩转TensorFlow：小明的机器学习故事 4

探索深度学习1场景故事：小明的灵感前不久，小明一直在用传统的机器学习方法（如线性回归、逻辑回归）来预测学校篮球比赛的胜负。

山海青风·2025-02-26 07:42

python正态检验_Python检验数据是否正态分布

在对数据进行处理前，有事需要判断数据是否呈正态分布，比如线性回归，比如使用3-sigma判断数据是否异常。

weixin_39748858·2025-02-26 07:10

matlab编写的不平衡磁拉力方程

用matlab编写的不平衡磁拉力方程，可以用来做转子动力学仿真资源文件列表jie.zip,514pangjialai.zip,421ump_fangcheng.m,1793

�时过境迁，物是人非·2025-02-25 23:46

支持向量机（Support Vector Machine，SVM）

支持向量机（SupportVectorMachine，简称SVM）是一种监督学习模型，主要用于分类和回归分析。SVM的基本思想是寻找一个决策边界或超平面，使得两类样本之间的间隔最大化。

不易撞的网名·2025-02-25 23:15

从零开始玩转TensorFlow：小明的机器学习故事 3

我们会在故事情境中穿插对线性回归和逻辑回归的原理介绍，并附带必要的代码示例，帮助你从零基础理解并动手实践。文章结尾还有简要的分析总结。

山海青风·2025-02-25 23:43

揭秘波士顿房价密码：从经典数据集到线性回归实战

在机器学习领域，预测问题是一个核心研究方向，而房价预测作为其中的经典回归问题备受关注。波士顿房价数据集包含了与波士顿地区房屋相关的多种特征信息，通过

珠峰日记·2025-02-25 22:39

支持向量机 (Support Vector Machine, SVM)

支持向量机(SupportVectorMachine,SVM)支持向量机（SVM）是一种广泛应用于分类、回归分析以及异常检测的监督学习算法。

数维学长986·2025-02-25 22:38

困惑度的估计

需要注意的是，这个指标专门适用于经典的语言模型（有时称为自回归模型或因果语言模型），而对于像BERT这样的掩码语言模型，则定义不太清楚（请参考模型总结）。

转码的小石·2025-02-25 22:06

ProgramHan·2025-02-25 09:05

逻辑回归分类python实例_Python逻辑回归原理及实际案例应用

前言目录1.逻辑回归2.优缺点及优化问题3.实际案例应用4.总结正文在前面所介绍的线性回归,岭回归和Lasso回归这三种回归模型中,其输出变量均为连续型,比如常见的线性回归模型为:其写成矩阵形式为:现在这里的输出为连续型变量

Zcc四月·2025-02-25 01:40

大模型学习完整路径（一站式汇总），从零基础到精通！新手友好级指南

先来一张整体结构图，越是下面部分，越是基础：可以按以下步骤学习：1.理解基础概念需要了解深度学习的基本原理和常见术语，如神经网络、梯度下降、反向传播、监督学习、无监督学习、分类、回归、聚类

Python程序员罗宾·2025-02-24 22:45

深度学习-2：tensorflow 入门以及简单的线性拟合

摘要：介绍tensorflow入门使用tensorflow实现简单的线性回归tensorflow入门知识参考：https://www.tensorflow.org/get_started/get_started

wangs0622·2025-02-24 14:24

2025年如何挑选最适合企业的5大项目管理平台：从实战角度拆解核心逻辑与避坑指南

某建筑公司曾采购某国际大厂系统，结果工程师连任务分解都不会用，最终回归Excel+微信群。

·2025-02-24 14:58

数据标注中的归类与定义，从聚类，相关，关联，回归四个方面分析

本文从**聚类（Clustering）、相关（Correlation）、关联（Association）、回归（Regression）**四个角度探讨数据标注的优化，并结合Python代码示例进行说明。

小宝哥Code·2025-02-24 10:23

解锁机器学习核心算法｜朴素贝叶斯：分类的智慧法则

这十大算法包括线性回归、逻辑回归、决策树、随机森林、K-近邻算法、K-平均算法、支持向量机、朴素贝叶斯算法、主成分分析（PCA）、神经网络。

紫雾凌寒·2025-02-24 08:05

解锁机器学习核心算法 | 线性回归：机器学习的基石

在机器学习的众多算法中，线性回归宛如一块基石，看似质朴无华，却稳稳支撑起诸多复杂模型的架构。它是我们初涉机器学习领域时便会邂逅的算法之一，其原理与应用广泛渗透于各个领域。

紫雾凌寒·2025-02-24 08:35

python绘图之回归拟合图

回归拟合图在数据分析中具有重要作用，它不仅可以帮助我们理解变量之间的关系，还可以评估模型的拟合效果、进行预测和推断、发现异常值，以及用于模型比较和结果展示。

pianmian1·2025-02-24 01:19

股指期货套利例子（金融期货套利的例子）

股指期货跨月套利，比方说，多12月合约，空10月合约，认为股指期货合约之间价差不合理，价差偏大或者是偏小，认为价差日后将会回归理性，做套利。2。

v527209157·2025-02-23 18:00

在 GPU 上实现全规模文件系统加速

这就为GPU应用程序的存储操作造成了严重的不平衡，因为每一个此类存储操作都必须向CPU发出信号并由CPU处理。

·2025-02-23 16:04

【25年新算法】DOA-LSSVM梦境优化算法优化最小二乘支持向量机回归预测，DOA-LSSVM回归预测，多变量输入模型。梦境优化算法(DOA)-2025年3月SCI一区新算法，该算法结合了一个基

【25年新算法】DOA-LSSVM梦境优化算法优化最小二乘支持向量机回归预测，DOA-LSSVM回归预测，多变量输入模型。

智能算法及其模型预测·2025-02-23 14:32

【漫话机器学习系列】101.特征选择法之Lasso（Lasso For Feature Selection）

Lasso特征选择法详解1.Lasso回归简介Lasso（LeastAbsoluteShrinkageandSelectionOperator，最小绝对收缩和选择算子）是一种基于L1范数正则化的线性回归方法

IT古董·2025-02-23 12:46

TensorFlow 2 来训练一个线性回归模型

本节将通过一个简单的示例，带领大家了解如何使用TensorFlow2来训练一个线性回归模型。这个例子将帮助大家掌握如何从数据处理、模型构建、训练到评估等步骤，逐步实现一个基础的机器学习任务。

大数据张老师·2025-02-23 11:42

【机器学习算法选型：分类与回归】常见分类算法介绍

1.逻辑回归（LogisticRegression）介绍逻辑回归是一种广泛应用于二分类问题的线性模型，其目标是根据输入特征预测

云博士的AI课堂·2025-02-23 11:37

人工智能学习框架

首先，TensorFlow是由Google开发的一个开源机器学习框架，支持从简单的线性回归到复杂的神经网络等多种模型类型。它以其高度灵活性和可扩展性著

静默.\\·2025-02-23 10:36

人工神经网络ANN入门学习笔记

以下是参考的学习资料/网站/笔记来源（侵权删）：【ANN回归预测】基于ANN实现多变量预测附Matlab代码_ann实现回归-CSDN博客ANN人工神经网络：从基础认知到现实理解-CSDN博客常用神经网络

cs_ning·2025-02-23 10:02

深度学习之图像回归（二）

前言这篇文章主要是在图像回归（一）的基础上对该项目进行的优化。

zhengyawen666·2025-02-23 05:52

R语言报错变数的长度不一样，需要改成元素自变量对应的名称

在进行回归，决策树等出现报错，观察数据等情况都无发现错误使用本地数据鸢尾花（yuānwěihuā）做示例，说明问题data(iris)train_sub=sample(nrow(iris),7/10*nrow

仿生bug·2025-02-23 05:51

基于CNN-LSTM-Attention的回归预测算法（附Tensorflow框架下的代码）

基于CNN-LSTM-Attention的回归预测算法结合了卷积神经网络（CNN）、长短期记忆网络（LSTM）和注意力机制（Attention）三种强大的技术，通常用于时序数据的回归预测问题。

Jason_Orton·2025-02-22 20:08

《西瓜书》大白话思想总结-第三章

第三章3.1+3.2分类和回归是监督式学习，都是根据数据，分析特征，作出预测，只是预测的值是离散的叫分类，连续的叫回归。为什么叫线性回归呢？因为线性就可以看成是直线，直线当然是连续的。

小溪子子·2025-02-22 19:31

Python机器学习库之scikit-llm使用详解

特性支持多种机器学习算法，如线性回归、逻

Rocky006·2025-02-22 15:06

【机器学习基础】第六课：线性回归

【机器学习基础】系列博客为参考周志华老师的《机器学习》一书，自己所做的读书笔记。1.线性模型基本形式给定由ddd个属性描述的示例x=(x1;x2;...;xd)\mathbfx=(x_1;x_2;...;x_d)x=(x1;x2;...;xd)，那么线性模型的基本形式可写为：f(x)=w1x1+w2x2+w3x3+...+wdxd+bf(\mathbfx)=w_1x_1+w_2x_2+w_3x_3

x-jeff·2025-02-22 12:43

如何保证bug在改完之后不会引起新bug

若开发无法明确影响范围，在测试计划中标注“需扩大回归范围”，并将明确的改动范围转化为测试用例。

賢843·2025-02-22 12:38

用deepseek学大模型05逻辑回归

deepseek.com:逻辑回归的目标函数，损失函数，梯度下降标量和矩阵形式的数学推导，pytorch真实能跑的代码案例以及模型,数据，预测结果的可视化展示，模型应用场景和优缺点，及如何改进解决及改进方法数据推导

wyg_031113·2025-02-22 00:48

Spark MLlib中的机器学习算法及其应用场景

以下是SparkMLlib中的机器学习算法及其应用场景的详细描述：一、SparkMLlib中的机器学习算法分类算法：逻辑回归：用于二分类问题，通过最大化对数似然函数来估计模型参数。

Java资深爱好者·2025-02-21 20:47

ssd训练自己的数据集

one-stage目标检测方法，one-stage算法就是目标检测和分类是同时完成的，其主要思路是利用CNN提取特征后，均匀地在图片的不同位置进行密集抽样，抽样时可以采用不同尺度和长宽比，物体分类与预测框的回归同时进行

reset2021·2025-02-21 17:22

嵌入式人工智能应用-第四章 KNN 算法介绍 3

算法特点2.5KNN算法流程3实验验证3.1实验代码-具体代码可以从附件下载3.2演示效果1KNN介绍K邻近（K-NearestNeighbors，KNN）是一种广泛使用的监督学习算法，主要用于分类和回归任务

数贾电子科技·2025-02-21 16:17

嵌入式人工智能应用-第四章逻辑回归 8

逻辑回归1逻辑回归介绍1.1背景介绍1.2原理1.2.1预测函数1.2.2判定边界1.2.3损失函数1,2,4梯度下降函数1.2.5分类拓展1.2.6正则化2实验代码3实验结果说明1逻辑回归介绍1.1背景介绍逻辑回归的过程可以概括为

数贾电子科技·2025-02-21 16:11

机器学习的模型类型（Model Types）

1.传统机器学习模型线性模型（LinearModels）：线性回归（LinearRegression）：用于回归任务，拟合线性关系。

路野yue·2025-02-21 14:56

机器学习课程的常见章节结构

强化学习机器学习的产生与发展机器学习的历史与现代应用经验误差与过拟合过拟合与欠拟合的概念及解决方案评估方法与性能度量交叉验证、准确率、召回率、F1分数等偏差与方差偏差-方差权衡及其对模型的影响2.经典机器学习算法2.1线性模型一元线性回归与多元线性回归梯度下降算法

zhangfeng1133·2025-02-21 14:24

机器学习_19 集成学习知识点总结

它在分类、回归和特征选择等任务中表现出色，广泛应用于各种实际问题。今天，我们就来深入探讨集成学习的原理、实现和应用。

数据媛·2025-02-21 14:53

机器学习—逻辑回归

目录1、基础概念1.1、什么是逻辑回归1.2、逻辑回归与线性回归的区别1.3应用场景2、逻辑回归模型2.1、模型定义2.2、Sigmoid函数2.3、决策边界2.4、概率解释3、模型训练3.1、损失函数

60岁的程序猿·2025-02-21 14:22

【机器学习】向量化使得简单线性回归性能提升

向量化使得简单线性回归性能提升一、摘要二、向量化运算概述三、向量化运算在简单线性回归中的应用四、性能测试与结果分析一、摘要本文主要讲述了向量化运算在简单线性回归算法中的应用。

若兰幽竹·2025-02-21 13:50

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