局部加权回归第7页

数据挖掘校招面经二

得物数据挖掘一、线性回归y=ax中参数a如何计算1.1.a是待学习参数在线性回归中，a是模型的权重（或斜率），需要通过数据来学习其最优值。

Y1nhl·2025-03-06 02:54

搜广推校招面经二十八

Y1nhl·2025-03-06 01:15

基于 Python + Django 的学生成绩综合评价分析预测可视化系统

该系统利用机器学习算法（如线性回归）进行成绩预测，并通过DjangoWeb框架实现数据的展示和用户交互。二、系统功能概述学生信息管理：系统管理学生的基本信息，包括年龄、性别、爱好等，基于Dj

源码空间站11·2025-03-06 00:40

机器学习之学习笔记

特征提取3.3特征预处理3.4特征降维4.分类算法4.1`sklearn`转换器和估计器4.2K-近邻算法（KNN）4.3模型选择与调优4.4朴素贝叶斯算法4.5决策树4.6集成学习方法之随机森林5.回归算法

孤城laugh·2025-03-06 00:39

《代码随想录第三十二天》——贪心算法基础、分发饼干、摆动序列、最大子序和

1.基础知识1.1什么是贪心贪心的本质是选择每一阶段的局部最优，从而达到全局最优。例如，有一堆钞票，你可以拿走十张，如果想达到最大的金额，你要怎么拿？指定每次拿最大的，最终结果就是拿走最大数额的钱。

-Michelangelo-·2025-03-05 22:20

《代码随想录第五十五天》——图论基础、深度搜索理论基础、所有可达路径、广度搜索理论基础

1.图论基础1.1概念种类分为有向图和无向图，无权值图和加权图度有几条便连接节点，该节点就有几度有向图中，出度是节点指向其他节点的边个数；入度是其他节点指向该节点的边个数连通性节点互相到达称为连通图，节点不能互相到达称为非连通图

-Michelangelo-·2025-03-05 21:44

13-Halcon-- segment_contours_xld函数功能（用于将连续的亚像素轮廓（XLD）分割为直线段、圆弧或混合形状的局部片段）

Halcon中segment_contours_xld算子详解1.核心功能segment_contours_xld用于将连续的亚像素轮廓（XLD）分割为直线段、圆弧或混合形状的局部片段。

搬码驿站·2025-03-05 15:27

金属玻璃拼接设计，iPhone 17重回经典，致敬苹果5

一、设计变革：回归与创新（一）经典拼接设计的重现苹果曾在iPhone5和iPhone5S上采用三段式

佳晓晓·2025-03-05 12:54

AJAX和JSONP：前端异步请求与跨域解决方案

它可以实现页面的局部刷新，提升用户体验。发起AJAX请求以下是一个简单的AJAX请求的示例：varxhr=newXMLHttpReq

创意前端·2025-03-05 10:11

grpc-go源码剖析十五之grpc + LoadBalancer 实现负载均衡方案介绍

1、整体流程介绍在介绍源码前，先把大体流程说一下，然后再详细介绍源码；也就是先整体介绍，后局部介绍；grpc客户端内部采用grpclb平衡器，采用自研的方式实现一个简单版本的负载均衡loadBalancer

码二哥·2025-03-05 07:54

实现图片局部拉伸鸿蒙示例代码

介绍本示例基于属性resizable实现图片局部拉伸的功能。

·2025-03-05 03:26

深入探索Python机器学习算法：模型评估

机器学习算法：模型评估文章目录深入探索Python机器学习算法：模型评估模型评估1.数据集划分1.1划分原则和方法1.2交叉验证技术1.3不同数据集划分方法的适用性2.评估指标分析2.1分类任务评估指标2.2回归任务评估指标

数据攻城小狮子·2025-03-04 20:53

多层感知机 (Multilayer Perceptron, MLP)

MLP是监督学习的模型，常用于分类和回归问题。组成部分输入层（InputLayer）：接收输入数据的特征。例如，如果我们有一个特征向量x=[x1,x2,…,xn]\mathbf{

ALGORITHM LOL·2025-03-04 20:19

基于Arcgis的python脚本实现相邻矢量面的高度字段取平均值

这样做的目的在于使数据更加平滑、合理，减少因局部高度异

GIS从业者·2025-03-04 19:42

Day31 第八章贪心算法 part04

局部最优：遇到账单20，优先消耗美元10，完成本次找零全局最优：完成全部账单的找零。局部最优可

TAK_AGI·2025-03-04 18:36

R语言广义加性模型：使用广义线性加性模型GAMs构建logistic回归

R语言广义加性模型：使用广义线性加性模型GAMs构建logistic回归在数据分析和建模领域，广义加性模型（GeneralizedAdditiveModels，简称GAMs）是一种常用的非参数统计方法。

TechInk·2025-03-04 17:52

计算机视觉｜ConvNeXt：CNN 的复兴，Transformer 的新对手

ViT通过自注意力机制，打破了传统卷积神经网络的局部感知局限，能够捕捉长距离依赖关系，在图

紫雾凌寒·2025-03-04 16:20

自动驾驶平行仿真（基础课程一）

一、线性回归每当我们想预测一个数值时，就会弹出回归问题价值。常见示例包括预测价格（房屋、股票、等）、预测住院时间（对于住院患者）、预测需求（零售额）等等。并非每个预测问题是经典回归的一种。

Yours monkey brother·2025-03-04 15:13

贪心算法---哈夫曼编码

也就是说，不从整体最优上加以考虑，他所做出的仅是在某种意义上的局部最优解。贪心算法不是对所有问题都能得到整体最优解，但对范围相当广泛的许多问题他能产生整体最优解或者是整体最优解的近似解。

不吃鸳鸯锅·2025-03-04 11:12

逻辑回归揭秘：让数据说话，轻松预测未来

前言听到“逻辑回归”这个名字，大家是不是会觉得它和线性回归有点“亲戚”关系？别被名字骗了！虽然它有“回归”两个字，但它其实是个分类算法，而不是回归问题的解决方案。

星际编程喵·2025-03-04 10:00

期权帮｜股指期货的跨期价差必定回归吗?

股指期货的跨期价差必定回归吗?股指期货的两个不同期货合约因为对应的同一个股票指数，所以存在着长期协整关系的基础。如果两个不同到期日的期货合约具有协整关系，即表明两个合约在长期具有稳定的相关关系。

qiquandongkh·2025-03-04 10:59

20个被低估的Python性能优化技巧（附实测数据）

1.利用局部变量加速访问原理：局部变量访问（LOAD_FAST）比全局变量（LOAD_GLOBAL）快3-4倍优化方案：#优化前（耗时0.78秒）defcalcula

猿享天开·2025-03-04 10:29

心对元&鑫鑫·2025-03-04 03:44

数据挖掘与数据分析

数据挖掘vs.数据分析特征数据挖掘数据分析目标从大数据中自动发现知识和模式通过系统分析数据，得出有意义的结论重点数据模式的自动发现、预测模型的构建数据理解、数据清洗、数据总结、假设验证方法机器学习、聚类、回归

dundunmm·2025-03-04 03:11

flutter 局部状态和全局状态区别_Flutter 中文文档：简单的应用状态管理

现在大家已经了解了状态管理中的声明式编程思维和短时(ephemeral)和应用(app)状态的区别之间的区别，现在可以学习如何管理简单的全局应用状态。在这里，我们打算使用providerpackage。如果你是Flutter的初学者，而且也没有很重要的理由必须选择别的方式来实现(Redux、Rx、hooks等等)，那么这就是你应该入门使用的。provider非常好理解而且不需要写很多代码。它也会用

weixin_39710106·2025-03-04 02:32

Flutter 状态管理：详细分析与实战

无论是简单的局部状态，还是复杂的全局状态，选择合适的状态管理方案可以显著提高开发效率和代码可维护性。

陈皮话梅糖@·2025-03-04 01:29

matlab实现磨皮美颜效果

SurfaceBlur算法也是其中一种算法，主要思想还是计算当前像素X的邻域范围内不同像素的加权求和，边缘地方的像素，加权比较大，平滑的地方加权比较小，以此来保留边缘信息，平滑平坦区域；而彩色图像的滤波需要分别对红绿蓝三个色彩通道都进行算法处理

Neo Evolution·2025-03-04 01:56

机器学习——KNN算法实战—手写数字识别

原理简述：KNN算法是机器学习中的一种基础的分类回归算法，选择距离自己最近的几条数据，依据最邻近的数据性质来估测自身的性质。

巷955·2025-03-03 23:09

flutter 局部刷新控件Selector源码实现原理

Flutter中的Selector组件是provider包提供的一个优化工具，用于在状态管理中仅选择所需数据片段，避免不必要的Widget重建。其实现原理基于以下几个关键点：1.核心设计目标选择性重建：仅当特定数据变化时触发Widget重建，而非整个状态对象变化时都重建。性能优化：通过比较数据片段的前后值，避免无关数据变化导致的冗余重建。2.实现原理a.继承自StatefulWidgetSelec

天若子·2025-03-03 20:20

# C# 中堆（Heap）与栈（Stack）的区别

1.栈（Stack）1.1定义栈是一种后进先出（LIFO，LastInFirstOut）的内存分配机制，用于存储局部变量、方法调用的上下文信息（如参数、返回地址等）。

HH牛码·2025-03-03 19:09

机器学习_PySpark-3.0.3随机森林回归(RandomForestRegressor)实例

机器学习_PySpark-3.0.3随机森林回归(RandomForestRegressor)实例随机森林回归(RandomForestRegression):任务类型:随机森林回归主要用于回归任务。

Mostcow·2025-03-03 18:01

机器学习_Scikit-Learn随机森林回归(RandomForestRegressor)实例

机器学习_Scikit-Learn随机森林回归(RandomForestRegressor)实例随机森林回归(RandomForestRegression):随机森林是一种集成学习方法,它通过构建多个决策树来进行预测

Mostcow·2025-03-03 18:01

数学建模：MATLAB极限学习机解决回归问题

一、简述极限学习机是一种用于训练单隐层前馈神经网络的算法，由输入层、隐藏层、输出层组成。基本原理：输入层接受传入的样本数据。在训练过程中随机生成从输入层到隐藏层的所有连接权重以及每个隐藏层神经元的偏置值，这些参数在整个训练过程中不会被修改。前向传播：输入数据通过已设定的权重和偏置传递给隐藏层，经过激活函数处理后产生隐藏层的输出。在得到隐藏层输出后，需找到从隐藏层到输出层的最佳权重。隐藏层到输出层的

DesolateGIS·2025-03-03 15:05

C++类与对象深度解析（二）：从const 、new 、delete到函数操作符与友元函数的编程实践

static1.1const关键字1.1.1const变量1.1.2const成员函数1.2new和delete1.2.1动态分配单个对象1.2.2动态分配数组1.2.3注意事项1.3static关键字1.3.1静态局部变量

tanyongxi66·2025-03-03 14:32

探讨Hadoop的基础架构及其核心特点

Hadoop设计用于从单台服务器扩展到数千台机器，每台机器提供局部计算和存储。而不仅仅是处理大数据，Hadoop的真正价值在于其对于数据的高容错性、可扩展性以及相对低成本的存储和处理能力。以下是探

xx155802862xx·2025-03-03 06:58

C++之，我是如何解决数据处理与算法难题的

例如，有一个包含员工绩效得分的数组，我需要计算这些得分的总和、平均值，还需要根据不同的权重计算加权总和，并且对数组进行一些变换

一杯年华@编程空间·2025-03-03 05:48

c++面试常见问题：C ++内存管理

1.内存分区在C++里，内存主要分为以下几个区域：栈（Stack）：由编译器自动分配和释放，用于存储局部变量、函数参数和返回地址等。其特点是内存分配和释放速度快，遵循后进先出（LIFO）原则。

已是上好佳·2025-03-03 03:03

Angular Superresolution of Real Aperture Radar for Target Scale Measurement 论文阅读

AngularSuperresolutionofRealApertureRadarforTargetScaleMeasurement1.研究目标与实际意义1.1研究目标1.2实际意义2.创新方法与模型设计2.1广义混合正则化（GHR）框架核心公式与传统方法对比2.2自适应迭代重加权

青铜锁00·2025-03-03 03:30

贪心算法理解与Python实现

贪心算法是一种每一步选择当前最优解的算法策略，通过局部最优解的累积达到全局最优解。其核心思想是：在每一步做出对当前最有利的选择，不考虑未来影响。

LWENBiN8668·2025-03-03 00:07

卷积神经网络（Convolutional Neural Network，CNN）详细解释（带示例）

卷积核在数据上滑动，通过卷积操作提取数据的局部特征。卷积操作是将卷积核与数据的局

浪九天·2025-03-02 21:19

Transformer架构深度研究报告（二、分层原理）

一、Transformer不同层作用剖析1.1低层作用在Transformer架构中，低层（1-3层）主要承担着局部语法建模的关键任务，其对语言基础结构的理解和处理为后续高层语义分析奠定了坚实基础。

jiaojieran·2025-03-02 20:36

JVM内存结构

存储局部变量表、操作栈、动态链接、方法出口，对象指针。本地方法栈（NativeMethodStack）：线程私有。为虚拟机使用到的Native方法服务。如J

阿杰同学·2025-03-02 18:50

自动驾驶的“大脑”：决策规划篇

决策规划系统的关键环节1.传感信息融合2.任务决策3.轨迹规划4.异常处理四、决策规划技术方法1.全局规划(1)基于状态空间的最优控制轨迹规划方法(2)基于参数化曲线的轨迹规划方法(3)基于基于系统特征的轨迹规划方法2.局部规划方法

Yellow ?·2025-03-02 17:18

Matlab 大量接单

机器学习、深度学习、强化学习、仿真、复现、算法、神经网络、建模、图像识别、数据挖掘、数据获取、爬虫、数据分析、目标检测、算法创新、因子分析、相关分析、方差分析、判别分析、方程分析、线性回归、中介

matlabgoodboy·2025-03-02 17:45

JS宏案例：多项式回归

一、基本定义多项式回归是曲线回归的一种，它通过在传统的线性回归模型中增加变量的高次项（如平方项、立方项等），来捕捉数据中的非线性关系。

jackispy·2025-03-02 16:07

深度学习五大模型：CNN、Transformer、BERT、RNN、GAN解析

卷积层通过卷积核在输入数据上进行卷积运算，提取局部特征；池化层则对特征图进行下采样，降低特征维度，同时保留主要特征；全连接层将特征图展开为一维向量，并进行分

大模型_学习路线·2025-03-02 16:04

线性回归s

1api的调用损失函数假设函数优化函数importtorchimporttorch.nnasnnimporttorch.optimasoptim#损失函数deftest1():#初始化损失函数对象criterion=nn.MSELoss()y_pread=torch.randn(3,5,requires_grad=True)y_test=torch.randn(3,5)#计算损失loss=crit

三排扣·2025-03-02 13:37

指数移动平均（EMA）策略

文章目录概述具体步骤代码实现概述指数移动平均（EMA）是一种加权移动平均的方法，它给予近期数据更高的权重，同时也考虑到了历史数据的影响。

Sherry Wangs·2025-03-02 13:06

bitcoinjs学习笔记4—p2pkh、p2sh、p2wpkh地址生成

Pay-to-Public-Key-Hash）P2SH（Pay-to-Script-Hash）P2WPKH（Pay-to-Witness-Public-Key-Hash）工具:BitcoinJS库、比特币测试网（Testnet）或回归测试

EM-FF·2025-03-02 12:56

volatile关键字

这里的变量包括类变量、实例变量，但不包括局部变量和方法参数，因为后者是线程私有的，不存在线程竞争问题java内存模型（JMM）规定,所有变量都存储在主内存中，同时每个线程还有自己的工作内存。

SJLoveIT·2025-03-02 09:27

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