回归拟合预测第22页

更加强大了，这款老牌软件终于回归！

经常做系统的人都应该对金狐这个名字不陌生，金狐是一个十分经典的老牌系统维护盘，目前已经走过了16年。这个软件完全免费，而且更新了精品装机维护工具，功能也变得十分强大。金狐系统维护盘核心高效，全能完美这次更新的系统维护盘非常纯净，没有乱七八糟的捆绑广告，大家可以放心使用。本维护盘包含以下组件：1.Windows11PEx64核心版，体积较小，高效多能；2.Windows10PEx64全能版，体积稍大

维度哥·2025-02-03 21:58

A deep multimodal fusion method for personality traits prediction

本文提出了一种新的深度多模态融合方法，用于从多种数据模态（包括文本、音频和视觉输入）预测人格特质。研究方法模型架构：视觉特征提取：使用预训练模型ViT-B16和VGG16。

m0_59933522·2025-02-03 21:20

组合导航中Kalman滤波算法相关知识简述

十八与她·2025-02-03 17:23

科技快讯 | 领英“隐私风波”告一段落；华为余承东智驾 1345 公里返工，称智界 R7 打赢“鸡蛋保卫战”；谷歌翻译将增“提问”功能

谷歌安卓16快捷设置被曝告别悬浮窗，选项在面板内展开科技媒体AndroidAuthority于1月30日发布博文，称谷歌安卓16更新中，快捷面板（QuickSetting）功能可能回归旧版样式。

最新科技快讯·2025-02-03 16:43

线性回归的简单实现

本文是《动手学深度学习》的笔记文章目录线性回归的简单实现生成随机数据集读取数据初始化模型参数定义模型定义损失函数定义优化算法训练模型线性回归的简洁实现生成数据集读取数据定义模型初始化模型参数定义损失函数定义优化算法训练模型线性回归的简单实现用了

SkaWxp·2025-02-03 14:58

Task01：线性回归；Softmax与分类模型、多层感知机

恰人陈·2025-02-03 14:56

【单层神经网络】基于MXNet库简化实现线性回归

写在前面同最开始的两篇文章完整程序及注释'''导入使用的库'''#基本frommxnetimportautograd,nd,gluon#模型、网络frommxnet.gluonimportnnfrommxnetimportinit#学习frommxnet.gluonimportlossasgloss#数据集frommxnet.gluonimportdataasgdata'''生成测试数据集'''#

辰尘_星启·2025-02-03 14:55

线性回归基础学习

线性回归基础学习目录：理论知识样例代码测试参考文献一、理论知识线性回归思维导图NDArray：MXNet中存储和变换数据的主要工具，提供GPU计算和自动求梯度等功能线性回归可以用神经网络图表示，也可以用矢量计算表示在

Remoa·2025-02-03 14:53

MATLAB 实现基于MPA（海洋捕食者算法）进行时间序列预测模型的项目详细实例

目录MTFSTLTFSB实她基她MPTFS（海洋捕食者算法）进行时间序列预测模型她项目详细实例...1项目背景介绍...1项目目标她意义...1项目挑战...2项目特点她创新...3项目应用领域...3

nantangyuxi·2025-02-03 13:16

基于CNN(一维卷积Conv1D)+LSTM+Attention 实现股票多变量时间序列预测(PyTorch版)

前言系列专栏:【深度学习：算法项目实战】✨︎涉及医疗健康、财经金融、商业零售、食品饮料、运动健身、交通运输、环境科学、社交媒体以及文本和图像处理等诸多领域，讨论了各种复杂的深度神经网络思想，如卷积神经网络、循环神经网络、生成对抗网络、门控循环单元、长短期记忆、自然语言处理、深度强化学习、大型语言模型和迁移学习。在深度学习的众多模型中，卷积神经网络（CNN）和长短期记忆网络（LSTM）因其独特的优势

矩阵猫咪·2025-02-03 12:42

最小边际采样在分类任务中的应用

一、最小边际采样的原理最小边际采样的核心概念是基于模型预测概率来衡量样本的不确定性。在一个多分类问题中，模型会对每个样本预

ningaiiii·2025-02-03 11:57

用Python写一个ai agent采集，分析，预测工厂生产计划

以下是一个简化的工厂生产计划采集、分析和预测的示例。

朗韶智光·2025-02-03 09:17

使用支持向量机和朴素贝叶斯对文本分类

SVM是一种监督学习模型，用于分类和回归任务。SVC是SVM用于分类的实现。1.2SVC的用法及参数通过以下方式创建SVC对象并进行训练：fromsklearn.svmimport

SSeaflower·2025-02-03 09:10

使用支持向量机（SVM）进行股票市场预测

使用支持向量机（SVM）进行股票市场预测引言股票市场预测是金融领域的一个热门话题，也是一个充满挑战的研究领域。通过准确的市场预测，投资者可以做出更明智的决策，从而获得更高的回报。

m0_57781768·2025-02-03 08:09

使用 Python 实现无人机实时路径规划的 MPC 算法

目录使用Python实现无人机实时路径规划的MPC算法引言1.模型预测控制（MPC）概述1.1定义1.2MPC的基本原理1.3代价函数1.4MPC的特点2.Python中的MPC算法实现2.1安装必要的库

闲人编程·2025-02-03 03:55

【深度学习】softmax回归的简洁实现

softmax回归的简洁实现我们发现(通过深度学习框架的高级API能够使实现)(softmax)线性(回归变得更加容易)。同样，通过深度学习框架的高级API也能更方便地实现softmax回归模型。

熙曦Sakura·2025-02-03 02:22

VARGPT：将视觉理解与生成统一在一个模型中，北大推出支持混合模态输入与输出的多模态统一模型

技术原理：基于自回归框架，采用三阶段训练策略，

蚝油菜花·2025-02-03 02:18

100.3 AI量化面试题：解释配对交易(Pairs Trading)的原理，并说明如何选择配对股票以及设计交易信号

目录0.承前1.配对交易基本原理1.1什么是配对交易1.2基本假设2.配对选择方法2.1相关性分析2.2协整性检验3.价差计算方法3.1简单价格比率3.2回归系数法4.交易信号设计4.1标准差方法4.2

AI量金术师·2025-02-02 23:54

CCF 2020-12-2 期末预测之最佳阈值

题目背景考虑到安全指数是一个较大范围内的整数、小菜很可能搞不清楚自己是否真的安全，顿顿决定设置一个阈值θ，以便将安全指数y转化为一个具体的预测结果——“会挂科”或“不会挂科”。

夏末秋也凉·2025-02-02 22:46

DeepSeek 使用的核心技术预测

最近DeepSeek这个词算是火遍了整个AI圈，这个影响力迅速超过ChatGPT的产品，都会使用哪些技术来做支撑呢。我这里简单做了一下梳理，结果不一定会完全准确，但是对这类产品的技术架构有个大概的认识。以下是我对可能涉及的技术架构的梳理，希望大家踊跃参与评论。1.大规模预训练模型架构Transformer变种与优化：基于Transformer架构进行改进，可能引入稀疏注意力机制（如Longform

eso1983·2025-02-02 18:22

Forbes：2025年人工智能发展前瞻

越来越难以预测明天我们会身在何处。有一点是明确的：我们正在进入通用人工智能(AGI)领域，超级人工智能(ASI)现在似乎触手可及。

人工智能学家·2025-02-02 18:51

Python--多线程

首先，说明一下多线程的应用场景：当python处理多个任务时，这些任务本质是异步的，需要有多个并发事务，各个事务的运行顺序可以是不确定的、随机的、不可预测的。

weixin_34403693·2025-02-02 18:18

决策树ID3算法

决策树决策树概念决策树，一种基于规则的机器学习方法，主要用于分类和回归，常用作机器学习中的预测模型。

小波LFZZB·2025-02-02 18:15

波士顿房价预测

波士顿房价预测任务波士顿地区的房价是由诸多因素影响的。

苏轼喜欢玩电脑·2025-02-02 17:13

TensorFlow 示例摄氏度到华氏度的转换（一）

TensorFlow实现神经网络模型来进行摄氏度到华氏度的转换，可以将其作为一个回归问题来处理。我们可以通过神经网络来拟合这个简单的转换公式。

李建军·2025-02-02 17:42

力扣257. 二叉树的所有路径（遍历思想解决）

二叉树的所有路径文章目录题目描述思路复杂度Code题目描述思路遍历思想(利用二叉树的先序遍历)利用先序遍历的思想，我门用一个List变量path记录当前先序遍历的节点，当遍历到根节点时，将其添加到另一个List变量res中，当递归往回归的时候删除当前

LNsupermali·2025-02-02 17:40

监督学习、无监督学习和强化学习的特点和应用场景

预测能力：一旦训练完成，模型能够对新的、未见过的输入数

BugNest·2025-02-02 16:03

Tesla Autopilot技术架构整理(引用自EatElephant)

1.FSDOverview通过8台相机(36HZ)采集数据(960*1280的RGB图像)在自研的2颗*FSDchip(72TOPS(int8))上进行超过1000种不同任务的感知预测包括但不限于下面的超过

Aikun7777777·2025-02-02 16:03

三相PWM整流器有限集模型预测电流控制Simulink仿真模型

本文目录如下：目录1概述2运行结果2.1模型2.2直流侧电压输出波形2.3交流侧电压、电流2.4脉冲信号3参考文献4Simulink仿真实现1概述三相PWM整流器有限集模型预测电流控制Simulink仿真模型

wlz249·2025-02-02 15:01

数据挖掘常用算法优缺点分析

领取机器学习视频教程：http://www.admin444.com/P-c8129a48常用的机器学习、数据挖掘方法有分类，回归，聚类，推荐，图像识别等。

天波烟客00·2025-02-02 14:52

使用 Python 的 LSTM 进行股市预测

三、下载数据3.1从Alphavantage获取数据3.1从Kaggle获取数据3.3数据探索3.4数据可视化四、将数据拆分为训练集和测试集五、数据标准化六、通过平均进行一步预测6.1标准平均值6.2指数移动平均线

无水先生·2025-02-02 14:51

【机器学习与数据挖掘实战】案例11：基于灰色预测和SVR的企业所得税预测分析

它利用统计和计算方法，使模型能够从数据中自动提取特征并做出预测或决策。数据挖掘则是从大型数据集中发现模式、关联和异常的过程，旨在提取有价值的信息和知识。

Francek Chen·2025-02-02 14:20

Scikit-learn提供了哪些机器学习算法以及如何使用Scikit-learn进行模型训练和评估

Scikit-learn支持的机器学习算法可以大致分为以下几类：分类算法：支持向量机（SVM）随机森林（RandomForest）逻辑回归（LogisticRegression）朴素贝叶斯

Java资深爱好者·2025-02-02 14:20

数据挖掘常用算法

文章目录基于机器学习~~线性/逻辑回归~~树模型~~贝叶斯~~~~聚类~~集成算法神经网络~~支持向量机~~~~降维算法~~基于机器学习线性/逻辑回归类似单层神经网络y=k*x+b树模型优点可以做可视化分析速度快结果稳定依赖前期对业务和数据的理解贝叶斯贝叶斯依赖先验概率

kaiyuanheshang·2025-02-02 13:49

【中科院1区】Matlab实现黏菌优化算法SMA-RF锂电池健康状态估计算法研究

matlab科研助手·2025-02-02 13:44

JCR一区级 | Matlab实现蜣螂算法DBO-Transformer-LSTM多变量回归预测

内容介绍摘要:水质预测对于环境保护和资源管理至关重要。

Matlab机器学习之心·2025-02-02 13:13

【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

【产品经理修炼之道】- 导航架构设计

过完元宵佳节就正式进入新的一年了，告别与家人团聚的欢乐重新回归繁忙的工作生活中，今天结合之前用户体验设计的相关

xiaoli8748_软件开发·2025-02-02 12:10

【自然语言处理（NLP）】基于Transformer架构的预训练语言模型：BERT 训练之数据集处理、训练代码实现

文章目录介绍BERT训练之数据集处理BERT原理及模型代码实现数据集处理导包加载数据生成下一句预测任务的数据从段落中获取nsp数据生成遮蔽语言模型任务的数据从token中获取mlm数据将文本转换为预训练数据集创建

道友老李·2025-02-02 12:04

攻克设备数据质量难题：深度学习应用的数据基石搭建教程（DBSCAN 聚类算法）

本文聚焦设备数据采集与预处理阶段面临的噪声干扰、数据缺失等难题，深入讲解强化采集端管控的策略，详细剖析聚类、统计法及线性回归模型在数据清洗与补全中的应用原理，并结合振动传感器数据实例给出可实操的Python

AI_DL_CODE·2025-02-02 10:51

人工智能在药物研发中的应用 - 从靶点发现和化合物筛选：利用AI深度学习技术加速药物研发流程

通过一个实操案例，展示了如何利用AI技术对化合物数据进行分析，预测潜在的药物候选物。案例包括数据预处理、模型训练、评估和优化等步骤，证明了AI在提高药物研发效率和准确性方面的潜力

AI_DL_CODE·2025-02-02 10:50

PyTorch 官方文档中文版本

我们将使用FashionMNIST数据集来训练一个神经网络，该神经网络预测输入图像是否属于到以下类别之一：T恤/上衣、裤子、套头衫、连衣裙、外套、凉鞋、衬衫

圣心·2025-02-02 10:49

使用Transformer模型实现股票走势预测：深入解析和实操案例（基于Python和PyTorch）

摘要：本文讨论了Transformer模型在股票市场预测中的应用，突出其自注意力机制在捕捉长期趋势和周期性变化方面的优势。文章详细介绍了模型理论、架构，并分析了其在股价预测中的优势和挑战。

AI_DL_CODE·2025-02-02 09:44

深度学习基因组学+机器学习单细胞分析，当下最火热研究方向！

深度学习已经被广泛应用于基因组学研究中，利用已知的训练集对数据的类型和应答结果进行预测，深度学习，可以进行预测和降维分析。

qwmb919·2025-02-02 07:25

《深入浅出HTTPS》读书笔记（5）：随机数

3）不可预测性密码学中的随机数必须具备不可预测性，否则就会存在安全问题，当然非密码学应用使用具备随机性的随机数就足够了。4）不可重现性所谓不可重现性（unrepea

earthzhang2021·2025-02-02 06:23

测试基础知识

什么是回归测试？开发人员把Bug修复好之后，测试人员需要重新验证Bug是否修复好了，同时在新版本中进行测试以检测开发人员在修复代码过程中是否引入新的Bug，此过程就称为回归测试。

测试-东方不败之鸭梨·2025-02-02 05:13

深入解析：Python中的决策树与随机森林

其中，决策树和随机森林作为两种强大的算法，在分类和回归任务中表现尤为出色。本文将带领大家深入了解这两种算法在Python中的实现，从基础到实战，逐步揭开它们的神秘面纱。

小鹿( ﹡ˆoˆ﹡ )·2025-02-02 04:06

使用Scikit-learn实现支持向量机分类器

使用Scikit-learn实现支持向量机分类器引言支持向量机（SupportVectorMachine,SVM）是一种强大的监督学习算法，广泛应用于分类和回归任务。

清水白石008·2025-02-02 03:06

matlab神经网络遥感反演,基于BP神经网络的盐渍土盐分遥感反演模型研究

BP神经网络模型的预测精度在62.5%,明显高于传统统计模型的预测精度,表明BP神经网络能较好地模拟土壤含盐量与光谱数据之间的关系,可用于建立土壤盐分遥感反演模型。

老许的花开·2025-02-02 01:24

ArcGIS土地利用数据制备、分析及基于FLUS模型土地利用预测（数据采集、处理、分析、制图）

FLUS模型由美国农业部农业经济研究服务局（ERS）开发，旨在提供对美国及全球土地利用变化的预测。

赵钰老师·2025-02-02 01:50

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