偏最小二乘法

简化版奇异值分解（SVD）方法详解

本文将详细介绍几种简化版SVD方法，包括经济型SVD、随机化SVD、增量SVD、分块SVD和偏最小二乘法（PLS），并

DuHz·2025-02-16 21:36

记录：Windows找不到文件gpedit.msc教程方案|亲测有效

CSDN、掘金、infoQ、51CTO等简介：CSDN博客专家，历届博客之星Top30，掘金年度人气作者No.40，掘金/InfoQ/51CTO等社区优质创作者，全网粉丝合计10w+，对一切技术感兴趣，重心偏Java

bug菌¹·2025-02-16 18:51

C++ -模板

一、函数模板1.1基本语法1.2实例化机制1.3类型约束二、类模板2.1基本定义2.2使用示例三、模板特化3.1全特化（FullSpecialization）3.2偏特化（PartialSpecialization

夜泉_ly·2025-02-16 15:56

【教程4＞第5章＞第28节】基于帧同步+相位同步+位同步的QPSK调制解调通信系统整体性能分析

入门100例》《★教程3:simulink入门60例》《★教程4:FPGA/MATLAB/Simulink联合开发入门与进阶X例》目录1.软件版本2.系统资源占用3.系统性能分析3.1信噪比设置3.2时偏设置

fpga和matlab·2025-02-16 03:52

golang x509 cannot validate certificate for 192.168.2.2 because it doesn‘t contain any IP SANs

此问题主要出现在有cert验证的场景中，有两种解决方案：1.修改发出请求的设备的/etc/hosts文件（这种解决方案偏运维思维，能解决问题就行）#按照要求修改/etc/hosts文件，将IP映射成符合规则的

乐观主义现代人·2025-02-15 20:31

用大模型学大模型02-数学基础微积分

https://metaso.cn/s/uxPBB9C我正在学习深度学习相关的数学知识,学到了微积分核心概念：导数（尤其是偏导数）、梯度、链式法则；积分与最优化（如梯度下降法的数学推导）给我一个入门级的完整教程和实例好吧

wyg_031113·2025-02-14 22:39

《探秘Hogwild!算法：无锁并行SGD的神奇之路》

其目标是优化损失函数，通过对每一个超参数求偏导得到当前轮的梯度，然后向梯度的反方向更新，不断迭代以获

·2025-02-14 17:24

Linux入门自学笔记（三）Ubuntu终端操作shell命令

此笔记作为本人小白的自学笔记，仅供参考，如有错误，欢迎批评指正~因为是小白入门，所以一些语句和解释偏白痴，啰嗦（提前叠甲）计划后期学习过程中，用到的新的命令都更新到此笔记~注：1.本文引号均为标注作用，

ekil215·2025-02-14 07:50

相位型LCOS空间光调制器介绍

振幅型空间光调制器通过利用液晶偏转配合起偏器和检偏器，实现对光的强度和偏振状态进行调制；而相位型液晶空间光调制器通过调节液晶分子的排列，只改变光的相位信息，不影响光的偏振状态和强度。

中科微星·2025-02-13 07:33

大模型多智能体简单应用案例介绍

sre_engineer_01这是一个资深SRE工程师，偏

潘智祥·2025-02-10 18:07

R语言机器学习与临床预测模型77--机器学习预测常用R语言包

pls包中的plsr函数实现偏最小二乘和主成分回归。stats包中的ppr函数实现投影寻踪分析，同时包括线性回归的方

武昌库里写JAVA·2025-02-10 03:25

C++ | 泛型编程，函数模板，类型模板，非类型模板

+模板问题引入1函数模板1.1显式实例化1.2参数匹配规则2类模板2.2类名与类型2.3类成员的声明定义分离3.非类型模板参数4.模板的特化4.1概念4.2函数模板特化5.类模板特化5.1全特化5.2偏特化

史嘉庆·2025-02-09 01:13

（62）使用RLS自适应滤波器进行系统辨识的MATLAB仿真

MATLAB仿真代码五、仿真结果1.滤波器的输入信号、参考信号、输出信号、误差信号2.对未知系统进行辨识得到的系数总结与后续前言RLS（递归最小二乘）自适应滤波器是一种用于系统辨识和信号处理的算法，其原理基于最小二乘法

通信仿真实验室·2025-02-08 23:58

机器学习数学基础：3.偏导数

偏导数教程一、偏导数的引入在我们研究一元函数y=f(x)y=f(x)y=f(x)时，导数y′=f′(x)y^\prime=f^\prime(x)y′=f′(x)表示函数yyy关于xxx的变化率。

@心都·2025-02-08 20:34

‌双非硕士的抉择：自学嵌入式硬件开发还是深入Linux C/C++走软开？

今天给大家分享的是一位粉丝的提问，双非硕研一是自学嵌入式走偏硬件还是说深入学习Linuxc/c++走软开呢？接下来把粉丝的具体提问和我的回复分享给大家，希望也能给一些类似情况的小伙伴一些启发和帮助。

程序员yt·2025-02-08 13:16

【软件测试】分享一波测试面试题（偏银行、信贷）。

项目中会对接第三方系统吗，哪些系统在项目中对接第三方系统是非常常见的。常见的对接的第三方系统包括但不限于以下几种：1.支付系统：例如支付宝、微信支付、银联支付等。如果项目需要接入支付功能，就需要对接相应的支付系统。2.物流系统：例如顺丰、圆通、中通等。如果项目中需要使用物流服务，就需要对接相应的物流系统。3.短信系统：例如阿里云短信、腾讯云短信等。如果项目需要使用短信功能，就需要对接相应的短信系统

测试界茜茜·2025-02-06 12:48

漫话最小二乘法-1.矩阵表示

无论是科研开始工程中，最小二乘法可谓无处不在。这里我想抛砖引玉，谈谈我对最小二乘的了解，也顺便理一理自己的思路，所谓：温故而知新嘛。

sHermit·2025-02-04 12:23

安心即美的生活方式

就像陶渊明说的：心远地自偏。不是走到偏远无人的边荒才能得到片刻清净，不需要使用洪荒之力去挣脱生活的枷锁，这是陶渊明式的中国知识分子的雅量。如果你自己是好的男人或女人，那么，你就会遇见好的女人或男人。

CIb0la·2025-02-03 18:00

【教程4＞第5章＞第22节】基于FPGA的Gardner环实现——时偏误差检测模块

:matlab入门100例》《★教程2:fpga入门100例》《★教程3:simulink入门60例》《★教程4:FPGA/MATLAB/Simulink联合开发入门与进阶X例》目录1.软件版本2.时偏误差检测模块的

fpga和matlab·2025-02-03 00:26

【深度学习】因果推断与机器学习的高级实践数学建模_问题根因分析机器学习

在很多预测问题中，我们拿到的数据集往往都是有偏的，比如我们拿到的数据中有80%的图片中狗都在草地上，这

2401_84239830·2025-02-02 13:41

Python 最小二乘法圆度误差高斯牛顿迭代

1.最小二乘法求圆度误差importnumpyasnpimportmathimportgeometry_functiondefroundness_lsm(x1,y1):e=0.00000000001y1max_index

CAD二次开发秋实·2025-02-01 22:36

前端学习-事件解绑，mouseover和mouseenter的区别(二十九)

目录前言解绑事件语法鼠标经过事件的区别鼠标经过事件示例代码两种注册事件的区别总结前言人道洛阳花似锦，偏我来时不逢春解绑事件on事件方式，直接使用null覆盖就可以实现事件的解绑语法btn.onclick

marshalVS·2025-01-31 23:58

python函数求导_python怎么实现函数求导

需要对一个函数表达式求偏导，并将具体数值代入导数式。而python中通常可用于函数求导的函数

weixin_39521068·2025-01-31 23:22

python 求导实现_python – NumPy中的Softmax导数接近0(实现)

这是如何以更加矢量化的numpy方式计算softmax函数的导数的答案.然而,偏导数逼近零的事实可能不是数学问题,并且只是学习率或复杂深度神经网络的已知死亡权重问题.像ReLU这样的图层有助于防止后一问题

非凡运营笔记·2025-01-31 23:22

深度学习过程是什么

问：深度学习是：一组原始数据，经过线性变换、非线性变换、偏差加和等操作后得到一组预测数据，再根据损失函数计算预测数据和原始数据的差值，用差值数据对权重和偏差求偏导，这里的偏导数的值也就是使得损失减小的最佳方向

小松要进步·2025-01-31 01:15

灰色预测模型_预测模型——灰色模型

网上有许多大佬写的灰色预测模型，写的非常的棒，但是我个人感觉，在公式部分，许多大佬在写最小二乘法得出a，b的值的时候并不是那么细致，所以我写这一篇灰色模型既是详细介绍公式的由来，同时也是为后续我要写的组合模型

weixin_39548740·2025-01-30 22:25

大模型算法到底值不值得入行？

和老莫一起学AI·2025-01-29 12:07

python3调用arcpy地理加权回归_分析地理加权回归分析结果的操作方法

通常将以普通最小二乘法(OLS)开始回归分析。有关详细信息，请参阅回归分析基础知识和解释OLS回归结果。回归分析的一种常用方法是在移动到GWR之前识别可能的最佳OLS模型。此

weixin_39545269·2025-01-29 11:25

flutter开发工程师面试（偏android）

android：点击桌面APP的图片，APP是如何启动的，谈谈APP启动流程及优化说说常见的性能优化（启动优化、卡顿优化、耗电优化、网络优化等等）android是单线程还是多线程线程通信多进程通信方式android图形绘制机制说说你对MVC、MVP、MVVM的理解android事件分发机制android消息机制android如何自定义控件Activity生命周期说下Activity的四种启动模式、

孤独的跑者2024·2025-01-29 09:40

python3+TensorFlow 2.x（四）反向传播

反向传播算法的核心是基于链式法则的梯度下降优化方法，通过计算误差对每个权重的偏导数来更新网络中的参数。反向传播算法基本步骤：前向传播：将输入数据传递通过神经网络的各层，计算每一层的输出。计算损失

刀客123·2025-01-29 07:53

费雪的线性判别分析(2)

此方法在另外一篇《线性判别分析》中详解最小二乘法。

CS创新实验室·2025-01-28 09:55

最小二乘法-线性回归和梯度下降法

最小二乘法一、最小二乘法概念以及应用 最小二乘法（LeastSquaresMethod,LSE）是一种数学优化技术，主要用于寻找最佳拟合给定数据点的函数。

梦回楼~·2025-01-28 08:19

从零推导线性回归：最小二乘法与梯度下降的数学原理

欢迎来到我的主页：【Echo-Nie】本篇文章收录于专栏【机器学习】本文所有内容相关代码都可在以下仓库中找到：Github-MachineLearning1线性回归1.1什么是线性回归线性回归是一种用来预测和分析数据之间关系的工具。它的核心思想是找到一条直线（或者一个平面），让这条直线尽可能地“拟合”已有的数据点，通过这条直线，我们可以预测新的数据。eg：假设你想预测房价，你知道房子的大小（面积）

Echo-Nie·2025-01-28 07:14

智能工厂的设计软件应用场景的一个例子：为AI聊天工具添加一个知识系统之19 再次重建之4 职业能力程度(成熟度&进化度：集成&演进)评价 CSR 祖传代码：AI操作系统之2

本文问题通过纲/目两者并举使能二者并进的偏序序积-斜成线（有秩-纲举目张），左边的行矢--横成行（有序-科目），顶上的列簇--竖成列（有线性-纲领）：语法类型Type（智能化&公理化=自动化，有序&线性

一水鉴天·2025-01-28 04:46

海浪波高预测（背景调研）

新星杯·14天创作挑战营·第7期#ps：图片由通义千问生成历史工作：针对更高细粒度、更高精度的波浪高度预测任务：MumtazAli等人提出了一种多元线性回归模型（MLR-CWLS），该模型利用协方差加权最小二乘法

傅科摆 _ py·2025-01-27 15:44

国内 AI 工具汇总20241207

、图像分析、图表制作、脑图等通义千问：内容生成、文档分析、图像分析等Kimi(月之暗面)：内容生成、文档分析、互联网搜索等腾讯混元：内容生成、文档分析、灵感推荐等讯飞星火：内容生成抖音豆包：内容生成，偏互联网运营方向智谱

云樱梦海·2025-01-27 01:18

广工Anyview离散数学第七章

对某集合A上的一个二元关系R，判断R是否为等价关系试设计一算法，对某集合A上的一个二元关系R，求商集A/R试设计一算法，求某集合A上的模n同余关系试设计一算法，对某集合A上的一个二元关系R，判断R是否为偏序关系试设计一算法

墨染夜雨笺·2025-01-26 22:50

03-19-多元函数-雅可比矩阵

文章目录课程地址1.雅可比矩阵的定义2.雅可比矩阵与线性变换2.1示例12.2示例22.3示例33.泰勒展开与雅可比矩阵4.总结示例"示例1"中的JFJ_FJF1.函数定义2.雅可比矩阵的定义3.逐项计算偏导数

草莓奶忻·2025-01-26 17:45

线性回归——最小二乘法代数详细计算过程

Reference:动手实战人工智能AIByDoing关于矩阵方法的求解可参考：最小二乘法矩阵详细计算过程基本定义：通过找到一条直线去拟合数据点的分布趋势的过程，就是线性回归的过程。

在天愿作比翼鸟在地愿为连理枝·2025-01-25 06:41

微积分公式大全

以下是一些常见的复杂公式和定理，涵盖了多变量微积分、无穷级数、积分变换、极限等方面：1.多变量微积分偏导数和梯度偏导数：∂∂xf(x,y,z)\frac{\partial}{\partialx}f(x,

.NET跨平台·2025-01-25 03:51

图像效果的一些专业测试工具和指标：

图像效果的一些专业测试工具和指标：1，色卡：色卡是行业通用的，也是标准的，一般相机出图后会与色卡对比，来衡量是否发生了色偏，颜色还原度，失真度的差异。

追心嵌入式·2025-01-25 02:10

AI需要的基础数学知识

2.微积分导数与偏导数：用于优化算法（如梯度下降）。链式法则：用于反向传播算法。积分：在概率和统计中有应用。3.概率与统计概率分布：如高斯分布、伯努利分布等。贝叶斯定

大囚长·2025-01-24 01:00

C++模板进阶

目录非类型模板参数按需实例化模版的特化函数模版特化类模版全特化类模板偏特化/半特化模板的分离编译模板优缺点非类型模板参数模板参数分类型形参与非类型形参。

Hungry_11·2025-01-23 01:22

联邦学习中客户端发送的梯度是vector而不是tensor

具体来说，梯度是损失函数对每个参数的偏导数，表

wzx_Eleven·2025-01-22 18:33

怎样测试一笔金融交易？

文章目录前言一支付交易的过程二支付交易测试点1.报文前置数据处理2.业务前置数据处理3.业务处理中(交易进行中)4.业务处理完成(交易完成)5.上，下游关联功能检查前言这篇文章来梳理下关于金融支付的一些基本测试点，由于平时接触的基本都是偏业务底层和接口测试

自由安·2025-01-21 13:32

python pipeline库_Easy Pipeline，一种轻量级的Python Pipeline库

嗯，很久没有写博客了，最近的工作都是偏开发性质的，以至于没有时间对自己感兴趣的领域进行探索，感觉个人的成长停滞了一些。如何在枯燥的工作中，提取出有助于自己成长的养分，对于每个人来说都是不小的考验。

周不宅·2025-01-21 05:18

传感器融合(UWB+IMU+超声波)，使用卡尔曼滤波器和3种不同的多点定位算法(最小二乘、递归最小二乘和梯度下降)研究（Matlab代码实现）

本文目录如下：目录⛳️赠与读者1概述一、引言二、传感器介绍（一）UWB（超宽带）（二）IMU（惯性测量单元）（三）超声波传感器三、定位算法（一）卡尔曼滤波器（二）多点定位算法1.最小二乘法2.递归最小二乘法

科研_研学社·2025-01-20 22:47

【人工智能】人工智能的10大算法详解（优缺点+实际案例）

模型训练通过最小二乘法来最小化预测值与真实值之间的误差，得到线性回归方程的

ChatGPT-千鑫·2025-01-18 03:04

被带偏的家人，可气又感动

当我还是个严肃且内敛的孩子时，爷爷也是个严谨且和蔼的人，虽然不苟言笑，但没有距离感。当我接触的人越来越多，知道怎么调动气氛，家人们就被我带偏了。家里人本来没有外号的，后来都被我给取了各种各样的名字，“骂人”时就相对应的有了暗号。村里的小孩，本来不知道怎么使用假动作“打人”，怎么给人取合适的外号，后来也被我带偏了。老人常说我，古灵精怪，好的不学非得学坏的，带着不良风气。而我对他的话总是想生气又觉得搞

艾孤璟·2024-09-16 09:14

一颗小桃树

以下是摘选他的文章《一棵小桃树》：可我的小桃树儿，一颗“仙桃”的种子，却开得太白了，太淡了，那瓣片儿单薄得似纸做的，没有肉的感觉，没有粉的感觉，像患了重病的少女，苍白白的脸，又偏苦涩涩地笑着。雨还在下

李蓉乐平市湾头中小学·2024-09-16 08:56

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