回归之路

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

开源先锋：OpenFASoC，探索自动生成SoC的未来之路

开源先锋：OpenFASoC，探索自动生成SoC的未来之路OpenFASOCFullyOpenSourceFASOCgeneratorsbuiltontopofopen-sourceEDAtools项目地址
柏彭崴Gemstone·2025-02-23 04:19

编程王炸来袭，DeepSeek+IDEA

对于Java开发者而言，将DeepSeek集成到IDEA中，就如同为自己的编程之路配备了一位智能助手，大幅提升开发效率，让编程变得更加轻松愉
会java的怪蜀黍·2025-02-23 01:28

玩客云折腾之路 - (Armbian/Armv7l) 搭建Gitea - 通过二进制文件安装

玩客云折腾之路基于Armbian，完成docker、挂载U盘、gitea部署等文章目录玩客云折腾之路前言一、Git托管工具的选择？
wangvic21·2025-02-22 20:43

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

程序员升级进阶之路

熟悉业务、项目代码、工作流程，积极吸取技术资料接需求，画流程图，（伪代码），详细设计明确职业发展方向【很重要】求精：写代码前的技术方案设计写代码并不难，关键是要明确为什么要写代码、怎么写代码、写什么代码。如果直接上手写，可能会出现细节问题，如数据没有访问权限获取不到、和其他开发的接口字段没对齐根据需求来给出一个清晰明确的技术方案，一方面是证明需求的可行性，另一方面是对自己之后的代码实现有一个大致思
七灵微·2025-02-22 12:13

【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

电商前端工程师：国内WEB前端开发经验之路

一直想写这篇“十日谈”，聊聊我对Web前端开发的体会，顺便解答下周围不少人的困惑和迷惘。我不打算聊太多技术，我想，通过技术的历练，得到的反思应当更重要。我一直认为自己是“初级”前端开发工程师，一方面我入道尚浅，只有短短几年，另一方面我自知对技术的钻研并不深入，可能是由于环境的原因，当然最重要的是，我幸运的参与到互联网崛起的浪潮之巅。时势造就了一批技能薄弱但备受追捧的“弄潮者”，这在很大程度上影响我
ariss123·2025-02-22 04:34

马斯克传 - 第一章解析：天才的早期塑造

马斯克传-第一章解析：天才的早期塑造目录引言1.家族背景分析2.成长轨迹分析：一个天才的蜕变之路3.性格特征分析4.环境影响分析5.关键影响因素6.核心启示7.延伸思考8.底层机制解析9.马斯克给我们的成长秘籍引言想象一个
Yage520·2025-02-22 04:04

小白也能看懂的-Java Web开发全攻略(超详细)

个人主页：java之路-CSDN博客(期待您的关注)目录JavaWeb开发初印象JavaWeb开发的核心技术（一）Servlet（二）JSP（三）JavaBean（四）MVC架构常用JavaWeb开发框架
小韩学长yyds·2025-02-22 02:17

将SSM(Spring + SpringMVC + MyBatis) + JSP项目中的Spring重构为Spring Boot

整体思路参考这篇博客：https://blog.csdn.net/xiaocxyczh/article/details/78681374SpringMVC到SpringBoot的简化之路https://
Pan's pidr·2025-02-22 00:55

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

BFS算法——层层推进，最短之路，广度优先搜索算法的诗意旅程（下）

文章目录引言一.迷宫中离入口最近的出口1.1题目链接：https://leetcode.cn/problems/nearest-exit-from-entrance-in-maze/1.2题目分析：1.3思路讲解：1.4代码实现:二.最小基因变化2.1题目链接：https://leetcode.cn/problems/minimum-genetic-mutation/description/2.2
诚丞成·2025-02-21 22:06

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

K8S组件SWEET32 CVE-2016-2183漏洞修复方案 —— 筑梦之路

涉及得组件：kubeletkube-apiserveretcd等扫描方法：nmap-sV--scriptssl-enum-ciphers-p10250192.168.100.100nmap-sV--scriptssl-enum-ciphers-p2379192.168.100.100nmap-sV--scriptssl-enum-ciphers-p6443192.168.100.100扫描结果示例
筑梦之路·2025-02-21 13:48

Python 项目组织最佳实践：从脚本到大型项目的进化之路

在Python开发生涯中，相信很多人都是从写简单脚本开始的。随着项目规模扩大，我们会遇到各种项目组织的问题。今天，让我们从一个实际场景出发，看看如何一步步优化Python项目结构，实现从简单脚本到专业项目的进化。从一个数据处理需求说起假设我们需要处理一些日志文件，提取其中的错误信息并进行分析。最开始，很多人会这样写：#process_logs.pydefextract_errors(log_con
·2025-02-21 10:24

斐波那契数列模型：在动态规划的丝绸之路上追寻斐波那契的足迹（下）

文章目录引言一.第n个泰波那契数1.1题目链接：https://leetcode.cn/problems/n-th-tribonacci-number/description/1.2题目分析：1.3思路讲解：1.4代码实现：二.三步问题2.1题目链接：https://leetcode.cn/problems/three-steps-problem-lcci/description/2.2题目分析：
诚丞成·2025-02-21 08:38

MySQL大师之路：从入门到精通的全方位实战指南

前言MySQL，作为一款广受欢迎的关系型数据库管理系统，以其卓越的性能、稳定性及灵活性，成为了众多企业和个人开发者的数据存储首选。本指南旨在为初学者及有经验的数据库管理员提供一条由浅入深的学习路径，覆盖MySQL的方方面面，从基础概念到高级应用，再到最佳实践，助您成为MySQL领域的专家。一、MySQL基础入门了解关系型数据库关系型数据库是数据存储与管理的重要工具，它以表格的形式高效地组织和处理数
热心码民阿振·2025-02-21 04:40

机器学习：十大算法实现汇总

(github.com)一元线性回归：机器学习：一元线性回归_1元线性回归的6种基本公式-CSDN博客逻辑回归：机器学习：逻辑回归-CSDN博客决策树：机器学习：决策树-CSDN博
golemon.·2025-02-21 03:11

r语言 面板数据回归_R语言 之回归分析

回归分析(regressionanalysis)是确定两种或两种以上变量间相互依赖的定量关系的一种统计分析方法。运用十分广泛，下列表格向我们展示了回归的不同类型以及其用途。
你的麦克疯·2025-02-21 01:19

【R语言数据分析】基于R语言对中、美两国GDP分析（R语言大作业）

目录一、研究意义二、数据来源三、读取数据读取数据代码运行结果截图四、数据分析绘制箱线图建立箱线图代码运行结果截图五、建立回归模型建立回归模型代码运行结果截图有关于相关系数的计算与检验六、回归分析确定回归方程七
m0_73866147·2025-02-21 00:46

量化交易策略都有哪些？怎么运用？

Python股票接口实现查询账户，提交订单，自动交易（1）Python股票程序交易接口查账，提交订单，自动交易（2）股票量化，Python炒股，CSDN交流社区>>>均值回归策略：寻找价格的回归点均值回归的原理均值回归策略是基于一种市场现象
股票程序化交易接口·2025-02-21 00:46

R语言中的偏最小乘回归（Partial Least Squares Regression, PLSR）和判别分析（Discriminant Analysis,

R语言中的偏最小乘回归（PartialLeastSquaresRegression,PLSR）和判别分析（DiscriminantAnalysis,DA）偏最小乘回归（PartialLeastSquaresRegression
程序才子·2025-02-21 00:15

C++ 游戏开发：从零到英雄的进阶之旅

若你对游戏开发满怀热忱，却不知如何起步，这篇博客就将为你揭开C++游戏开发的神秘面纱，引领你踏上从新手到高手的进阶之路。一、为什么选择C++进行游戏开发？
孤寂大仙v·2025-02-20 23:33

GPT (Generative Pre-trained Transformer)

GPT(GenerativePre-trainedTransformer)是由OpenAI提出的一个基于Transformer架构的自回归语言模型。
彬彬侠·2025-02-20 19:07

34、深度学习-自学之路-深入理解-NLP自然语言处理-RNN一个简单的程序，可以从程序中理解RNN的基本思想。

importsys,random,mathfromcollectionsimportCounterimportnumpyasnpf=open('tasks_1-20_v1/en/qa1_single-supporting-fact_train.txt','r')raw=f.readlines()f.close()tokens=list()forlineinraw[0:1000]:tokens.ap
小宇爱·2025-02-20 16:32

线性回归理论

###线性回归与Softmax回归####线性回归线性回归是一种用于估计连续值的回归方法。
狂踹瘸子那条好脚·2025-02-20 11:21

JavaScript的魔法世界：巧妙之处与实战技巧

一、从浏览器玩具到全栈利器的蜕变之路JavaScript诞生于1995年，原本只是网景公司为浏览器设计的"小脚本"。谁能想到这个曾被戏称为"玩具语言"的家伙，如今已蜕变成支撑现代Web开发的擎天柱？
skyksksksksks·2025-02-20 11:44

无需配置！深脑云一键启用DeepSeek全系AI模型

我们向您介绍一下我们的深脑云算力平台，这里汇聚了DeepSeek的各大版本镜像，为您的科研、开发与创新之路注入强大动力！
小深ai硬件分享·2025-02-20 09:29

yolov8人脸识别与脸部关键点检测（代码+原理）

YOLOv8是一种基于深度学习的目标检测算法，通过将目标检测问题转化为一个回归问题，可以实现实时的目标检测。YOLOv8Face项目在YOLOv8的基础上进行了改进，使其更加适用于人脸检测。
QQ_1309399183·2025-02-20 07:13

图像识别技术与应用第三课

一、感知机感知机由美国学者FrankRosenblatt在1957年提出，它根据输入x、权重w和偏差b进行输出，输出结果是二分类（0或1），这和输出实数的回归以及输出概率用于多分类的Softmax不同。
哈哈~156·2025-02-20 01:25

[总结] 音视频开发工程师之路

前言音视频开发是一个涉及多个技术领域的复杂方向，涵盖了音频处理、视频渲染、编解码技术、流媒体传输等多个方面。以下是一个简要的学习路线指南，帮助你逐步掌握音视频开发的核心技能。基础知识计算机科学基础：掌握操作系统、计算机网络、数据结构和算法等基础知识。数学基础：了解傅里叶变换、线性代数、信号处理等数学知识，这些是音视频编-解码和处理的基石。编程语言：熟练掌握C/C++，这是音视频开发中最常用的语言；
二进制怪兽·2025-02-19 20:17

ColD Fusion，分布式多任务微调的协同 “密码”

，分布式多任务微调的协同“密码”发布时间：2025-02-19近日热文：1.全网最全的神经网络数学原理（代码和公式）直观解释2.大模型进化史：从Transformer到DeepSeek-R1的AI变革之路
·2025-02-19 20:46

程序员如何避免出纰漏？

上了身份证、人脸认证功能，测试回归的时候，测了不需要实名和人脸的场景，没测只需要身份证的场景，结果线上跑的时候用这个场景，导致功能也出了问
·2025-02-19 19:12
上一页 5 6 7 8 9 10 11 12 下一页
按字母分类： ABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUVWXYZ其他