回归损失函数第8页

逻辑回归不能解决非线性问题，而svm可以解决

逻辑回归和支持向量机（SVM）是两种常用的分类算法，它们在处理数据时有一些不同的特点，特别是在面对非线性问题时。1.逻辑回归逻辑回归本质上是一个线性分类模型。

江河地笑·2025-02-13 07:01

【独家首发】蜣螂算法DBO优化Transformer-BiLSTM负荷数据回归预测【含Matlab源码 6568期】

Matlab武动乾坤博客之家

Matlab武动乾坤·2025-02-12 23:04

基于泰勒展开改进的物理信息神经网络

PINN通过将物理定律嵌入到神经网络的损失函数中，能够在缺乏大量数据的情况下，有效地解决复杂的物理问题。

天天酷科研·2025-02-12 20:39

BP神经网络学习内容分享：学习激活函数和损失函数

一、激活函数1.激活函数的作用激活函数（ActivationFunction）在神经网络中扮演着至关重要的角色。它们的主要作用是将神经元的输入（加权和）转化为一个输出信号，这个输出信号可以进一步作为后续神经元或层的输入。具体来说，激活函数的作用包括以下几个方面：（1）引入非线性：激活函数的核心功能之一是引入非线性因素。由于神经网络的线性组合本身仍然是线性的，如果不使用激活函数，那么无论网络有多少层

强哥带你学BP神经网络·2025-02-12 19:32

常见目录和文件

激活函数、损失函数常见文件detec.py——传入参数，调用modelstrain.py——传入参数，调用models，学习率test.py——复现最佳结果main.py——定义一些参数。

被放养的研究生·2025-02-12 10:35

【干活分享】2025年可以免费问答的一些GPT网站-deepseek等免费gpt

2025年已经到来，大家也都陆续回归到忙碌的工作中。在新的一年里，如何更高效地完成工作任务，提升工作效率，是很多人关心的问题。今天，就为大家分享一些实用性很强的GPT网站，帮助大家在工作中事半功倍。

春晓_春眠花落·2025-02-12 05:56

MINITAB中文教程：统计分析与质量管理

该教程旨在为初学者提供一个友好的起点，通过详细的界面介绍、数据管理、基本统计分析、图形制作、质量控制、回归分析、过程能力分析、假设检验、多元统计和质量改进工具等内容的学习，使用户能够通过实例和练习，提高数据分析和质量管理的实际操作技能

聚合收藏·2025-02-12 04:53

【数值分析】拉格朗日插值法Matlab代码+插值回归拟合介绍

文章目录前言一、插值、拟合、回归介绍二、拉格朗日插值法三、代码编写1.方法一2.方法二3.方法三四、总结参考文献前言本文先是对插值、拟合、回归这三种看似相同的方法进行介绍与区分，其次详细介绍插值中的拉格朗日插值法

Wthirteen·2025-02-12 03:14

5分钟了解回归测试

1.什么是回归测试（RegressionTesting）回归测试是一个系统的质量控制过程，用于验证最近对软件的更改或更新是否无意中引入了新错误或对以前的功能方面产生了负面影响（比如你在家中安装了新的空调系统

程序员杰哥·2025-02-12 03:43

关于 Ansible 中的一些奇技淫巧整理

所有其它的路都是不完整的，是人的逃避方式，是对大众理想的懦弱回归，是随波逐流，是对内心的恐惧——赫尔曼·黑塞《德米安》ansible-pullansible-pull该指令

山河已无恙·2025-02-12 01:33

时间序列预测领域表现优秀的模型

DeepAR：由Amazon提出的模型，使用自回归循环网络进行概率预测。Spacetimeformer：该模型将输入扁平化为一个大向量，称为时空序列，以包含时间、空间和上下文信息统一的嵌入。

zhangfeng1133·2025-02-11 23:14

时间序列分析 | Python实现时间序列不确定性建模

时间序列分析|Python实现时间序列不确定性建模目录时间序列分析|Python实现时间序列不确定性建模基本介绍研究方法概率分布建模分位数回归学习总结基本介绍基础的时间序列预测任务的目标是给定历史序列，

前程算法屋·2025-02-11 22:37

【机器学习】嘿马机器学习（算法篇）第6篇：线性回归,学习目标【附代码文档】...

值的选择1K值选择说明1.6案例：鸢尾花种类预测–数据集介绍1案例：鸢尾花种类预测1.8案例：鸢尾花种类预测—流程实现1再识K-近邻算法API1.11案例2：预测facebook签到位置1项目描述线性回归

广江鹏·2025-02-11 21:59

机器学习（入门3）

机器学习（入门3有监督学习算法之回归算法）4回归算法4.1线性回归：利用函数对一个或多个特征值和目标值之间关系进行建模分析的方式回归问题：目标值------连续性函数公式：h(W)=w1x1+w2x1+

caspesjpe·2025-02-11 21:55

SPSS多元回归得到的VIF值要怎么看每个变量都有一个VIF值怎么判断多重共线性

SPSS多元回归中的VIF值解读与多重共线性的判断当你在使用SPSS进行多元线性回归分析时，面对复杂的统计结果，可能会遇到一个问题：如何通过查看每一个解释变量的方差膨胀因子（VarianceInflationFactor

xiamu_CDA·2025-02-11 12:29

人工智能在制造业的具体应用案例-总纲

模型训练：使用ML.NET或TensorFlow.NET训练回归模型，预测设备剩余寿命。实时预测：将模型部署到C

局外人_Jia·2025-02-11 09:05

RLHF代码解读

#模型的损失函数loss=value_chosen-value_rejectedloss=-to

木木木马马·2025-02-11 00:25

10. 神经网络（二.多层神经网络模型）

多层神经网络（Multi-LayerNeuralNetwork），也称为深度神经网络（DeepNeuralNetwork,DNN），是机器学习中一种重要的模型，能够通过多层次的非线性变换解决复杂的分类、回归和模式识别问题

啊波次得饿佛哥·2025-02-11 00:52

《从安全到定制：软件私有化部署业务实战案例解析》

私有化部署，这一曾经被视为“重模式”的技术方案，正以全新的姿态回归企业视野。它不仅是数据安全的保障，更是企业构建专属数

小小打工人222·2025-02-10 22:06

激活函数篇 03 —— ReLU、LeakyReLU、RandomizedLeakkyReLU、PReLU、ELU

本篇文章收录于专栏【机器学习】以下是激活函数系列的相关的所有内容:一文搞懂激活函数在神经网络中的关键作用逻辑回归：Sigmoid函数在分类问题中的应用整流线性单位函数（RectifiedLinearUnit

Echo-Nie·2025-02-10 19:16

【Neo4j 】学习笔记：GraphRAG 宣言：为 GenAI 添加知识

我们即将意识到，要想用GenAI做任何有意义的事情，你不能只依赖自回归LLM来做决定。我知道你在想什么：“RAG就是答案。”或者微调，或者GPT-5。是的。基于向量的RAG和微调等技术可以提供帮助。

等风来不如迎风去·2025-02-10 16:53

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

R小盐准备介绍R语言机器学习与预测模型的学习笔记你想要的R语言学习资料都在这里，快来收藏关注【科研私家菜】01预测模型常用R包常见回归分析包:rpart包含有分类回归树的方法;earth包可以实现多元自适应样条回归

武昌库里写JAVA·2025-02-10 03:25

一文解释nn、nn.Module与nn.functional的用法与区别

，十二点的黑夜遮蔽不住黎明的曙光目录1.前言2.Torch.nn库3.nn.Module4.nn.functional4.1基本用法4.2常用的functional中的函数4.2.1激活函数4.2.2损失函数

十二月的猫·2025-02-10 03:23

深度学习笔记——pytorch构造数据集 Dataset and Dataloader

系列文章目录机器学习笔记——梯度下降、反向传播机器学习笔记——用pytorch实现线性回归机器学习笔记——pytorch实现逻辑斯蒂回归Logisticregression机器学习笔记——多层线性（回归

旺仔喔喔糖·2025-02-09 22:19

机器学习回归评估指标全解析：如何衡量模型的准确性？回归评估指标-MSE、MAE、RMSE、R²分数

机器学习回归评估指标全解析：如何衡量模型的准确性？

·2025-02-09 22:18

激活函数篇 02 —— 双曲正切函数tanh

本篇文章收录于专栏【机器学习】以下是激活函数系列的相关的所有内容:一文搞懂激活函数在神经网络中的关键作用逻辑回归：Sigmoid函数在分类问题中的应用tanh⁡(x)=ex−e−xex+e−x\tanh

Echo-Nie·2025-02-09 12:08

【人工智能-初级】第20章使用 Matplotlib 和 Seaborn 进行数据可视化

【人工智能-初级】系列专栏【人工智能-初级】第1章人工智能概述【人工智能-初级】第2章机器学习入门：从线性回归开始【人工智能-初级】第3章k-最近邻算法（KNN）：分类和Python实现【人工智能-初级

若北辰·2025-02-09 03:57

从零开始人工智能Matlab案例-线性回归与梯度下降算法

使用线性回归模型拟合历史数据，并通过梯度下降算法优化模型参数，动态展示参数更新如何逐步降低预测误差。

算法工程师y·2025-02-08 23:28

【深度学习】L1损失、L2损失、L1正则化、L2正则化

L1Regularization）4.L2正则化（L2Regularization）5.总结5.1为什么L1正则化会产生稀疏解L2正则化会让权重变小L1损失、L2损失、L1正则化、L2正则化是机器学习中常用的损失函数和正则化技术

小小小小祥·2025-02-08 15:31

技术博客架构升级：解锁高效写作新体验

这个方案让写作回归纯粹，同时保持了自动化部署的优势。

·2025-02-08 14:18

测试中的第一性原理：回归本质的质量思维革命

要突破这种困境，第一性原理（FirstPrinciplesThinking）提供了独特的解题视角：剥离表象、回归本质，通过基础真理重构质量保障体系。

测试者家园·2025-02-08 11:08

动手学图神经网络（12）：MovieLens上的链接回归

MovieLens上的链接回归在MovieLens数据集上进行评分预测的实践过程，包括数据处理、模型构建、训练以及评估等步骤，预测用户对电影的评分（即边的属性值）。

段智华·2025-02-08 11:07

机器学习算法分类

应用场景:分类问题（如垃圾邮件检测）、回归问题（如房价预测）。常见算法:逻辑回归

和风化雨·2025-02-07 23:07

使用线性回归模型逼近目标模型 | PyTorch 深度学习实战

ComputeGraph和自动求导Autograd|PyTorch深度学习实战本系列文章GitHubRepo:https://github.com/hailiang-wang/pytorch-get-started使用线性回归模型逼近目标模型什么是回归什么是线性回归使用

Chatopera 研发团队·2025-02-07 21:56

DeepSeek 多模态大模型Janus-Pro本地部署教程

一、Janus-ProJanus-Pro是一种创新的自回归框架，其统一了多模态理解与生成任务。该框架通过将视觉编码解耦到不同的处理路径（同时仍使用单一统一的Transformer架构

·2025-02-07 13:20

基于 DeepSeek-R1 模型微调（SFT）技术详解

模型特点与优势2.2.1语言理解与生成能力2.2.2计算效率与扩展性微调（SFT）基础概念3.1微调的定义与作用3.2监督微调（SFT）与其他微调方法的区别3.3SFT在实际应用中的价值SFT技术原理4.1损失函数设计

zhangjiaofa·2025-02-07 10:43

组队学习首次开放许愿啦！下个月想学什么，听你的

·2025-02-07 09:18

与StableDiffusion相比，Janus Pro在文本到图像生成任务上有哪些优势？

与StableDiffusion相比，JanusPro在文本到图像生成任务上有以下优势：架构创新优势路径分离更高效：JanusPro采用创新的自回归框架，将视觉编码分离为“理解”和“生成”两条路径，避免了视觉编码器在理解和生成任务中的角色冲突

alankuo·2025-02-07 08:32

回归与聚类算法————无监督学习-K-means算法

目录1、无监督学习2、K-means原理3，API4、Kmeans性能评估指标4.1轮廓系数4.2轮廓系数API5，总结1、无监督学习没有目标值的，从无标签的数据开始学习的聚类K-means(K均值聚类)降维PCA2、K-means原理随机设置K个特征空间内的点作为初始的聚类中心对于其他每个点计算到K个中心的距离，未知的点选择最近的一个聚类中心点作为标记类别接着对着标记的聚类中心之后，重新计算出每

荷泽泽·2025-02-07 06:18

4.2 过拟合与欠拟合

线性回归训练学习的时候编程模型会变得复杂，这里就对应

望云山190·2025-02-07 05:11

KNN算法：从思想到实现（附代码）

引言K最近邻算法（KNearestNeighbors,KNN）是一种简单而有效的机器学习算法，用于分类和回归问题。

lihuayong·2025-02-07 03:29

【时序分析】使用skforecast进行时间序列预测并分享14个Python时间序列分析库

Python时间序列分析库1.时间序列分析基础2.多步时间序列预测2.1递归多步预测2.2直接多步预测2.3多输出预测3.实战：使用skforecast进行时间序列预测3.1使用skforecast进行递归自回归预测

镰刀韭菜·2025-02-07 03:27

深度学习篇---深度学习相关知识点&关键名词含义

必须掌握的核心基础）1.数学基础•线性代数•微积分•概率与统计2.编程基础3.机器学习基础二、深度学习核心层（神经网络与训练机制）1.神经网络基础2.激活函数（ActivationFunction）3.损失函数

Ronin-Lotus·2025-02-06 21:21

深度学习篇---深度学习中的超参数&张量转换&模型训练

LearningRate）定义重要性常见设置2.批处理大小（BatchSize）定义重要性常见设置3.迭代次数（NumberofEpochs）定义重要性常见设置4.优化器（Optimizer）定义重要性常见设置5.损失函数

Ronin-Lotus·2025-02-06 21:50

深度学习学习笔记 --- 动量momentum

初始化权值操作对最终的网络性能影响比较大，合适的网络初始权值操作能够使损失函数在训练过程中收敛速度快，从而获得更好的优化结果。

杨鑫newlfe·2025-02-06 18:01

在深度学习中，样本不均衡问题是一个常见的挑战，尤其是在你的老虎机任务中，某些的中奖倍数较高

以下是SMOTE过采样和损失函数加权的具体实现方法：1.SMOTE过采样SMOTE（SyntheticMinori

zhangfeng1133·2025-02-06 17:53

Python模型上线pmml以及自定义函数转换（1）

通常xgb或lgb模型通过pmml上线都比较简单，但是逻辑回归模型因为涉及到woe的转换，就要通过自定义转换函数的方式来实现。

jin_tmac·2025-02-06 12:46

【单层神经网络】基于MXNet的线性回归实现（底层实现）

熟悉一下学习训练过程下面将使用梯度下降法寻优，但这大概只能是局部最优，它并不是一个十分优秀的寻优算法整体流程生成训练数据集（实际工程中，需要从实际对象身上采集数据）确定模型及其参数（输入输出个数、阶次，偏置等）确定学习方式（损失函数

辰尘_星启·2025-02-06 11:43

（二）逻辑回归：sigmoid函数

https://blog.csdn.net/t46414704152abc/article/details/79574003

xueren151·2025-02-06 09:27

使用Python进行自动化测试：Behave与BDD的结合

使用Python进行自动化测试：Behave与BDD的结合自动化测试是现代软件开发中不可或缺的一部分，它能够提高软件质量、加速开发周期并减少回归测试的成本。

步入烟尘·2025-02-06 07:17

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