局部回归第13页

深度学习习题3

1.训练神经网络过程中，损失函数在一些时期（Epoch）不再减小,原因可能是：1.学习率太低2.正则参数太大3.卡在了局部最小值A1and2B.2and3C.1and3D.都是2.对于分类任务，我们不是将神经网络中的随机权重初始化

·2025-06-06 10:31

02 Deep learning神经网络的编程基础逻辑回归--吴恩达

逻辑回归逻辑回归是一种用于解决二分类任务（如预测是否是猫咪等）的统计学习方法。尽管名称中包含“回归”，但其本质是通过线性回归的变体输出概率值，并使用Sigmoid函数将线性结果映射到[0,1]区间。

狂小虎·2025-06-06 10:01

MLP（多层感知机）

输出层：产生最终预测结果（如分类标签、回归值）。特点：层间全连接（每个神经元连接到下一层的所有神经元）。每个神经元包含一个

jerwey·2025-06-06 09:55

全局变量以及静态局部变量

不同于局部变量随着函数的调用和返回被创建和销毁，全局变量的

学习中的码虫·2025-06-06 09:21

生成式AI模型学习笔记

VariationalAutoencoder,VAE）简介3.2.2代码示例（以PyTorch为例）3.3生成对抗网络3.4流模型3.4.1流模型简介3.4.2NICE：开创性流模型3.4.3流模型与VAE、GAN的区别3.5自回归模型

Humbunklung·2025-06-06 09:19

内存管理 —— 堆Heap和栈Stack

在内存管理里，栈主要用于存放函数的参数、局部变量等。它的内存分配和释放是自动的。比如，当一个函数被调用时，函数所需的局部变量会被依次压入栈中

不停哥·2025-06-06 04:22

聚类分析现状

针对上述问题，一种结合降维技术和聚类算法的解决方案被广泛认可，即先采用降维技术，如主成分分析、局部线性嵌入或核方法等对数据进行降维，再对降维后的特征进行聚类．该方案虽然在一定程度上降低了高维空间的聚类难度

云cia·2025-06-06 02:08

真的没有脑袋·2025-06-06 01:32

代码随想录算法训练营Day28 | Leetcode 122 买卖股票的最佳时机 Leetcode 55 跳跃游戏 Leetcode 45 跳跃游戏Ⅱ Leetcode 1005 K次取反求最大值

Leetcode122买卖股票的最佳时机题目链接：122.买卖股票的最佳时机II-力扣（LeetCode）代码随想录题解：代码随想录(programmercarl.com)思路：局部最优为只收集正利润，

SPlutos·2025-06-06 00:29

代码随想录算法训练营第三十二天|LeetCode122 买卖股票的最佳时机Ⅱ、LeetCode55 跳跃游戏、LeetCode45 跳跃游戏Ⅱ

题1：指路：122.买卖股票的最佳时机II-力扣（LeetCode）思路与代码：基本思路：一天买入一天卖出，得到每部分正利润作为局部最优解，例如prices[7,1,5,3,6,4]中，利润分别为[-6,4

C.G.道枝·2025-06-06 00:28

实验设计与分析（第6版，Montgomery著，傅珏生译) 第10章拟合回归模型10.9节思考题10.6 R语言解题

本文是实验设计与分析（第6版，Montgomery著，傅珏生译)第10章拟合回归模型10.9节思考题10.6R语言解题。主要涉及线性回归、回归的显著性。

lishaoan77·2025-06-06 00:58

实验设计与分析（第6版，Montgomery著，傅珏生译) 第10章拟合回归模型10.9节思考题10.12 R语言解题

本文是实验设计与分析（第6版，Montgomery著，傅珏生译)第10章拟合回归模型10.9节思考题10.12R语言解题。主要涉及线性回归、回归的显著性、残差分析。

lishaoan77·2025-06-06 00:25

计算机的硬盘有几个分区,电脑硬盘分几个区合适,电脑硬盘怎么分区最合理?

温馨提示：这一点必须写在最前面，固态硬盘不要分区，局部的频繁读写会减少固态硬盘寿命。下面

凝聚态小土豆·2025-06-05 19:55

《HarmonyOS应用自动化测试实战：基于DevEco Testing的高效覆盖方案》

1.2方案目标本方案旨在通过DevEcoTesting实现：自动化测试覆盖率提升至85%以上回归测试效率提升60%关键业务场景

今日努力编程·2025-06-05 17:04

打卡第35天：GPU训练以及类的Call方法

知识点回归：1.CPU性能的查看：看架构代际、核心数、线程数2.GPU性能的查看：看显存、看级别、看架构代际3.GPU训练的方法：数据和模型移动到GPUdevice上4.类的call方法：为什么定义前向传播时可以直接写作

Shining_Jiang·2025-06-05 14:16

打卡第二十天

Lasso筛选Lasso回归是一种带有L1正则化的线性回归方法，能够通过正则化系数将某些特征的权重压缩为零，从而实现特征选择。树模型重要性树模型

Shining_Jiang·2025-06-05 14:45

④Pybullet之Informed RRT*算法介绍及示例

RRT*算法通过引入局部优化（枝剪机制）和全局最优路径搜索，解决了传统RRT算法路径质量不高的问题。

陈工机器人课堂·2025-06-05 12:29

Pointer Network

通俗易懂讲解：PointerNetwork（指针网络）你提到PointerNetwork（指针网络），我们结合非自回归序列生成（NAT）的背景来讲解它的原理、操作和作用。

D11PMINDER·2025-06-05 11:26

mnist手写数字识别python_Python利用逻辑回归模型解决MNIST手写数字识别问题详解...

本文实例讲述了Python利用逻辑回归模型解决MNIST手写数字识别问题。

weixin_39994438·2025-06-05 04:33

React 第四十四节Router中 usefetcher的使用详解及注意事项

一、useFetcher应用场景：1、后台数据预加载（如鼠标悬停时加载数据）2、无刷新表单提交（如点赞、评论）3、多步骤表单的局部提交4、与当前页面路由解耦的独立数据操作二、useFetcher核心特性非侵入式操作

刺客-Andy·2025-06-05 01:41

问：你是如何进行react状态管理方案选择的？

ps：这里谈到的状态管理是指全局状态管理，局部的使用useState即可状态管理方式

beifeng11996·2025-06-04 21:13

vue中路由router的使用

route和$router的区别$router：全局路由对象，包含很多的属性和对象，包含所有的路由，任何页面都可以调用push（跳转页面）、replace（替换页面）、go（页面的前进或后退）$route：局部路由对象

weixin_46051260·2025-06-04 16:34

高通相机Camx 日志分析之一：Camx日志系列专题SOP

hwasan/asan详细分析踩内存之十：总结这一篇我们开始讲：高通相机camx日志分析之一：Camx日志系列专题构思SOPSOP构思初步计划涉及以下：（持续补充中）高通相机Camx日志开关（全开，全关，局部开

一起搞IT吧·2025-06-04 16:58

【动手学机器学习】第三章模式识别与机器学习经典算法——k 近邻算法

本章就将介绍一个最基本的分类和回归算法：k近邻（k-nearestneighbor,KNN）算法。KNN是最简单也是最重要的机器学习算法之一，它的思想可以用一句话来概括：“相

小洛~·~·2025-06-04 12:01

Vue-自定义指令

局部指令只有当前的实例，不能用在其他实例中。1、注册全局指令这里的注册可以通过使用Vue.directive(id,definition)来注册一个全局指令。

在代码的海洋中寻找亚特兰蒂斯·2025-06-04 12:29

logistic回归分析python_【Python算法】分类与预测——logistic回归分析

1.logistic回归定义logistic回归是一种广义线性回归(generalizedlinearmodel)，因此与多重线性回归分析有很多相同之处。

weixin_39532699·2025-06-04 10:42

c++关于模板的复习整理

c++关于模板的复习整理一、函数模板二、类模板一、函数模板函数模板是建立一个通用函数，它所用到的数据的类型（包括返回值类型、形参类型、局部变量类型）可以不具体指定，而是用一个虚拟的类型来代替（实际上是用一个标识符来占位

a落幕呀·2025-06-04 06:40

Prompt提示工程上手指南:基础原理及实践(四)-检索增强生成(RAG)策略下的Prompt

前言此篇文章已经是本系列的第四篇文章，意味着我们已经进入了Prompt工程的深水区，掌握的知识和技术都在不断提高，对于Prompt的技巧策略也不能只局限于局部运用而要适应LLM大模型的整体框架去进行改进休整

fanstuck·2025-06-04 04:59

模块二：C++核心能力进阶（5篇）篇一：《STL源码剖析：vector扩容策略与迭代器失效》

本篇将通过：多维度源码剖析（GCC/Clang/MSVC三平台实现对比）数学建模分析（时间复杂度与空间局部性）实战工程优化（手写vector的12个关键实现细节）性能攻防实战（百万级数据压力测试）揭示现代

AI迅剑·2025-06-03 23:50

决策树-机器学习

它主要用于分类和回归任务，通过递归地分裂数据集构建树状结构。

ma_ant·2025-06-03 20:35

【R语言编程绘图-mlbench】

该库包含多个知名数据集，涵盖分类、回归、聚类等任务。包含的主要数据集BostonHousing波士顿房价数据集，包含506条记录和14个特征，用于回归任务。目标变量为房屋中位数价格。

南瓜胖胖·2025-06-03 18:13

贪心算法解哈密顿回路实战

贪心算法每次选择局部最优解，但不保证总是找到全局最优。本案例详细介绍了贪心算法的实现方法，包括数据结构选择、贪心选择策略、优化方法、回溯、循环检测和结束条件。

北海有座岛·2025-06-03 18:12

贪心算法题实战详解

货币找零问题例题3：分数背包问题（部分背包问题）例题4：最小生成树问题（Prim算法）例题5：哈夫曼编码例题6：活动选择问题例题7：硬币找零问题贪心算法是一种在每一步选择中都采取在当前状态下最好或最优（局部最优

极致人生-010·2025-06-03 17:11

C++之 new 动态分配内存

动态内存分配1.堆内存分配：C/C++定义了4个内存区间：代码区，全局变量与静态变量区，局部变量区即栈区，动态存储区，即堆（heap）区或自由存储区（freestore）。

Kaih23·2025-06-03 17:09

机器学习实战---书中谬误讨论

5.2.3节首先要把5.2.2节内容做了，不然得不到回归系数weights值。

奔跑的石头_·2025-06-03 17:04

python logistic回归因子权重_Python与量化多因子——基于回归的归因

1.前言一般来说，不管是我们自己管理的组合，或者公募的量化产品，我们都需要对其过往的业绩进行分析，它涨的原因是为什么，亏又亏在哪里？是风格的漂移带来的，还是行业带来的，还是Alpha带来的。都需要进行归因总结，做到知其然，更要知其所以然。不仅如此，对于自己管理的组合，借助归因的方法，可以对自己各项因子，风格，Alpha暴露等进行监测，为投资决策提供一定的参考。而对股票型基金的归因分析一般分为两种，

weixin_39849254·2025-06-03 16:58

vue2 | vue3 - 解决html2canvas苹果ios系统保存图片到相册空白问题，真机IOS系统动态截图无法保存到相册或白屏，vue html2canvas ios系统保存图片空白啥也不显示

html2canvas截图生成图片后苹果ios系统保存到手机相册中发现白屏空白图片，苹果手机真机测试保存图像到相册后图片空白问题，vue使用html2Canvs截图后保存图片到手机相册空白的强力解决办法，将整个页面或局部保存下来后发现相册是一张白图片

十一猫咪爱养鱼·2025-06-03 11:53

C/C++面试常考题目讨论之二：如何通过函数来分配空间

;}voidTest(void){char*str=NULL;GetMemory(str);strcpy(str,“helloworld”);printf(str);}（1）这里最大的问题是p是函数的局部变量

纵横千里，捭阖四方·2025-06-03 08:38

逻辑回归损失函数推导

那么我们该选择哪一个模型，或者可以尝试已经学过的线性回归？但是很遗憾的是，如果我们要利用线性回归，我们收集到的资料中应当包含病人3个月后病危的概率。

denghong637573·2025-06-03 07:30

python打卡day34

GPU训练及类的call方法知识点回归：CPU性能的查看：看架构代际、核心数、线程数GPU性能的查看：看显存、看级别、看架构代际GPU训练的方法：数据和模型移动到GPUdevice上类的call方法：为什么定义前向传播时可以直接写作

(・Д・)ノ·2025-06-03 07:27

第五节地下水化学同位素特征

山区岩土中的Ca2+和HCO3-首先被淋溶于水中，使之成为山地水尤其是地下水的标型元素，形成HCO3--Ca2+型水，局部地区受围岩地层岩性的影响，水化学类型为HCO3-,SO42--Ca2+,Na+型水

___Y1·2025-06-03 02:24

python 内存管理机制

1.内存分配栈内存（StackMemory）栈内存用于存储函数调用过程中创建的局部变量。当函数调用结束时，这些局部变量会被自动销毁。

想胖的壮壮·2025-06-03 00:38

Python中的机器学习：从线性回归到随机森林的实现

Python中的机器学习：从线性回归到随机森林的实现机器学习是现代科技的核心驱动力之一，它通过让计算机从数据中学习，从而实现自主决策和预测。

司铭鸿·2025-06-02 22:51

【视觉SLAM基础（二）：特征点提取与匹配】

1.特征点提取1.1特征点基本概念一个好的图像特征应该具有：可重复性：在不同图像中能被重复检测到可区分性：不同特征有显著区别高效性：计算复杂度低局部性：对遮挡、光照变化等鲁棒1

Unpredictable222·2025-06-02 20:34

方差分析表和回归分析表的那些浆糊糊

个水平组均值与总体均值离差的平方和；反映了控制变量不同水平对观测变量的影响SSE(组内离差平方和)是：每个观测数据与本水平组均值离差的平方和；反映了抽样误差的大小SST(总离差平方和)是：SSA+SSE1.2回归分析表直观来

Angel Q.·2025-06-02 15:00

从经济的角度理解MSR,MSE和F统计值

以下说法均基于线性回归：MSR=SSR/P-1表示放在回归里的自变量，平均对因变量解释了多少MSE=SSE/n-p表示可以放但是没有放在回归里的自变量，平均对因变量解释多少（因为最多能放n-1个自变量，

Angel Q.·2025-06-02 15:30

java 元胞自动机_元胞自动机 Java实现

散布在规则格网(LatticeGrid)中的每一元胞(Cell)取有限的离散状态，遵循同样的作用规则，依据确定的局部规则作同步更新。大量元

justride·2025-06-02 14:53

支持向量机（SVM）：解锁数据分类与回归的强大工具

在机器学习的世界中，支持向量机（SupportVectorMachine，简称SVM）一直以其强大的分类和回归能力而备受关注。本文将深入探讨SVM的核心功能，以及它如何在各种实际问题中发挥作用。

从零开始学习人工智能·2025-06-02 11:05

自动驾驶可行驶区域划分综述

多传感器融合方法2.环境感知与特征提取的细节2.1车道线检测技术2.2道路边界识别2.3障碍物检测与区域划分3.可行驶区域划分的实现3.1语义分割与几何建模3.2动态场景处理4.路径规划与决策的细节4.1局部路径规划

吃旺旺雪饼的小男孩·2025-06-02 10:26

内存管理--《Hello C++ Wrold!》(8)--(C/C++)--深入剖析new和delete的使用和底层实现

无论是局部变量的存储、动态内存的分配，还是对象生命周期的管理，都与内存的合理使用密切相关。本内容将围绕C/C++内存分布、动态内存操作（new/delete与malloc/free）、内存泄漏等核心概

刃神太酷啦·2025-06-02 10:25

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