弹性回归

迈向数据科学的第一步：在Python中支持向量回归

什么是支持向量回归？(WhatisSupportVectorRegression?)
weixin_26746401·2025-03-10 13:34

【人工智能】随机森林的智慧：集成学习的理论与实践

接着，我们详细描述了随机森林的算法流程，分析其在分类和回归任务中的适用性。文章还通过实验对比随机森林与单一决策树及其他算法（如SVM）的性能，探
蒙娜丽宁·2025-03-10 13:32

AWS WorkSpaces：企业级云桌面的三大杀手锏，重新定义远程生产力

但传统VDI方案的高成本、低弹性与复杂运维，让IT管理者陷入两难。如何让员工在任意设备安全访问企业级算力？
AWS官方合作商·2025-03-10 10:09

Linux驱动开发(1.基础创建)

序言：从高层逻辑到底层硬件的回归在当今的软件开发中，我们习惯于用高级语言构建抽象层——通过框架、库和云服务快速实现功能。
Th!nker·2025-03-10 02:17

io.net 是什么，DePIN（去中心化物理基础设施网络）

目录io.net是什么io.net去中心化原理DePIN（去中心化物理基础设施网络）1.资源整合与去中心化2.区块链技术与智能合约3.弹性伸缩与负载均衡4.安全性与隐私保护5.用户体验与易用性io.net
ZhangJiQun&MXP·2025-03-10 02:44

机器学习篇——决策树基础

引言：决策树是一种常见的机器学习算法，广泛应用于分类和回归任务。它通过树状结构表示决策过程，每个内部节点代表一个特征测试，每个分支代表一个可能的测试结果，而每个叶节点则代表一个类别或回归值。
巷955·2025-03-09 21:30

27-flex-grow，flex-shrink，flex-basis，flex复合写法，order，flex-wrap

1.flex-grow：弹性元素的放大比例，默认值为0，即如果存在剩余空间，也不放大/*伸张系数：所有元素平分剩余空间*/flex-grow:1;2.flex-shrink：弹性元素的缩小比例，默认值为
吴椰啵·2025-03-09 16:09

【黑盒测试与白盒测试】

特点：以用户视角测试：模拟真实用户操作不依赖代码实现：适用于需求验证覆盖功能场景：包括正常/异常输入、边界值等常用测试类型：功能测试回归测试兼容性测试性能测试典型示例：登录功能测试输入正确用户名和密码→
CircuitWizard·2025-03-09 13:25

【面经&八股】搜广推方向：面试记录（九）

4.八股写一下LR—逻辑回归损失公式：当y=1时，损失函数等于y_hat的负对数，即越接近1，损失越小；越
秋冬无暖阳°·2025-03-09 13:51

HarmonyOS NEXT组件深度全解：十大核心组件开发指南与实战

基础UI组件精要1.1Button：交互设计的基石1.1.1多态按钮实现1.1.2高级特性1.2Text：文字渲染的进阶技巧1.2.1富文本混排1.2.2性能优化第二章：布局组件深度解析2.1Flex：弹性布局的工业级实践
北辰alk·2025-03-09 13:50

python搭建NPL模型的详细步骤和代码

目录**一、环境准备****二、数据准备****三、文本预处理****1.清理文本****四、特征工程****1.TF-IDF****2.Word2Vec****五、搭建NLP模型****1.逻辑回归*
百锦再@新空间代码工作室·2025-03-09 11:33

Scala 中生成一个RDD的方法

在Scala中，生成RDD（弹性分布式数据集）的主要方法是通过SparkContext（或SparkSession）提供的API。
闯闯桑·2025-03-09 06:35

解决Python中加载sklearn加州房价数据集出错的问题

其中，加州房价数据集是一个常用的示例数据集之一，用于回归问题的训练和测试。
冰雪之境·2025-03-09 00:39

新冠病毒感染人数预测（基于回归的神经网络项目）

写在前面：我们做的事情：我们的目的是要得到一个好的模型，这个模型能够让我们预测好的y首先拿到一批数据，这批数据有x和准确的y，我们让x通过模型得到预测的y，让预测的y与准确的y去计算差距loss，根据这个差距loss去不断改变优化模型。一、神经网络项目的流程1、数据预处理：（深度学习最主要的数据处理，要先拿到数据）使用CovidDataset类加载和处理数据。根据all_feature参数选择特征
|柳贯一|·2025-03-08 21:09

自然语言处理（NLP）领域大语言模型学习目录大全

GenerativePre-trainedTransformer1）模型GPT-1（GenerativePre-trainedTransformer1）是OpenAI在2018年6月提出的第一代GPT模型，也是第一个基于Transformer结构的自回归
彬彬侠·2025-03-08 13:45

云计算的特征

云计算通过将硬件资源以软件的方式整合为一个整体，然后再以软件的方式动态分配给应用，大大地提高了资源的使用率，并且还能够弹性扩容，极大地优化了工作效率。
帅维维·2025-03-08 11:02

2025年二级建造师备考经验技巧分享

同时，规划时要预留弹性时间，应对突
100分题库小栗子·2025-03-08 08:32

解决方案 ｜ 回归医院运营管理本质，从建立指标体系出发

医疗行业一直是一个备受关注的领域，尤其在当前全球卫生挑战背景下更是备受瞩目。随着数字化技术和大数据应用的不断深入，医疗行业正在经历一次前所未有的变革和转型。在2023年的两会上，大数据和数字化技术将再次成为热点议题，这意味着政府将会更加关注并支持医疗行业数据转型。在这个背景下，我们需要思考如何充分利用数字化技术和大数据，为医疗行业的发展注入新的活力，并为人类的健康保障提供更好的保障。最近几年，随着
·2025-03-08 06:52

K8S常见的面试题

答：Kubenetes是一个针对容器应用，进行自动部署，弹性伸缩和管理的开源系统。主要功能是生产环境中的容器编排。
水月清辉·2025-03-08 04:21

开源游戏服务器框架NFShmServer 简介(一)

NFShmServer是一个使用C++开发的轻量级,敏捷型,弹性的,分布式的共享内存（C++热更）/多进程lua(lua热更)的插件开发框架,让你更快更简单的开发服务端应用.部分思路来自UE4和Ogre
gaoyi445·2025-03-08 04:48

【机器学习】决策树 ( Decision Tree )

DecisionTree)文章目录【机器学习】决策树(DecisionTree)1.ID3(1)信息增益(2)ID3的算法流程(3)实现ID32.C4.53.CART(1)决策桩DecisionStump(2)回归
AI天才研究院·2025-03-08 00:57

小团队的极简自动化运维方案（基于华为云）

graphLRGitLab-->|推送代码|GitLab-CI-->|构建镜像|华为云SWR(容器镜像仓库)GitLab-CI-->|执行部署|华为云CCI(云容器实例)-->|对外服务|ELB(华为云弹性负载均衡
徐福记c·2025-03-07 23:43

ECS与VPS技术角力：从算力成本到免备案雷区，企业服务器选型合规指南

ECS（云服务器），它是一种简单高效、处理能力可弹性伸缩的计算服务基于云计算技术，通过将计算、存储、网络等资源整合在云端，为用户提供灵活的资源分配。采用分
·2025-03-07 21:33

网络安全防御矩阵：从云防火墙流量清洗到WAF语义分析的立体化防护

借助云计算的分布式架构与弹性扩展能力，云防火墙能够为用户提供灵活、高效、可扩展的网络安全防护服务，轻松应对大规模网络流量的实时监测与管控。架构策略管理模块，它负责制定和管理防火墙的访问控制
·2025-03-07 21:32

OpenHarmony 鸿蒙使用指南——概述

弹性化的框架能
AIGC龙哥·2025-03-07 18:24

Nacos 深度解析与实战指南：构建云原生微服务的核心枢纽

其核心理念是帮助开发者快速构建弹性可扩展、高可用的微服务架构。核心优势：一站式解决方案：同时管理服务与配置，降低组件维护成本。多环境
小小初霁·2025-03-07 17:14

弹性算力革命：企业级GPU云服务如何重构AI与图形处理的效能边界

企业级GPU云服务是一种面向企业用户，基于云计算技术，将强大的图形处理器（GPU）资源以服务的形式提供给企业的创新模式。通过这种模式，企业无需自行购置、安装和维护昂贵的GPU硬件设备，只需按需从云端获取GPU计算资源，就能满足自身多样化的业务需求。随着人工智能、大数据、深度学习、虚拟现实以及高性能计算等前沿技术在各行业的深入渗透，企业对于大规模并行计算能力的要求越来越高。GPU凭借其卓越的并行计算
·2025-03-07 17:21

弹性算力革命：企业级GPU云服务如何重构AI与图形处理的效能边界

企业级GPU云服务是一种面向企业用户，基于云计算技术，将强大的图形处理器（GPU）资源以服务的形式提供给企业的创新模式。通过这种模式，企业无需自行购置、安装和维护昂贵的GPU硬件设备，只需按需从云端获取GPU计算资源，就能满足自身多样化的业务需求。随着人工智能、大数据、深度学习、虚拟现实以及高性能计算等前沿技术在各行业的深入渗透，企业对于大规模并行计算能力的要求越来越高。GPU凭借其卓越的并行计算
·2025-03-07 17:21

深度学习 -- 逻辑回归 PyTorch实现逻辑回归

前言线性回归解决的是回归问题，而逻辑回归解决的是分类问题，这两种问题的区别是前者的目标属性是连续的数值类型，而后者的目标属性是离散的标称类型。
冲鸭嘟嘟可·2025-03-07 14:53

蚂蚁集团可转正实习算法岗内推-自然语言

Pvthon、Perl等至少一门语言:对目前主流的深度学习平台:tensorflow、pytorch、mxnet等，至少对其中一个有上手经验;熟悉深度学习以及常见机器学习算法的原理与算法，能熟练运用聚类、分类、回归
飞300·2025-03-07 10:59

R语言机器学习系列-随机森林回归代码解读

回归问题指的是因变量或者被预测变量是连续性变量的情形，比如预测身高体重的具体数值是多少的情形。整个代码大致可以分为包、数据、模型、预测评估4个部分，接下来逐一解读。
Mrrunsen·2025-03-07 09:33

云服务器ecs购买须知

可以购买弹性公网ip（eip）来使ecs联网。如果以按量付费方式购买eip，需要支付3个费用：流量费、配置费(eip保有费)、绑定费。若eip未
产幻少年·2025-03-07 06:39

神经网络ＶＳ决策树

适用性广泛:神经网络适用于分类、回归、图像处理、语音识别、自然语言处理等多种任务。多层结构:通过增加隐藏层，神经网络可以逐层提
Persistence is gold·2025-03-07 01:16

深度神经网络——决策树的实现与剪枝

概述决策树是一种有用的机器学习算法，用于回归和分类任务。“决策树”这个名字来源于这样一个事实：算法不断地将数据集划分为越来越小的部分，直到数据被划分为单个实例，然后对实例进行分类。
知来者逆·2025-03-07 00:39

Spring Boot整合Resilience4j教程

SpringBoot与Resilience4j整合的详细教程，包含基础配置和核心功能示例：SpringBoot整合Resilience4j教程Resilience4j提供容错机制（断路器、重试、限流等），帮助构建弹性微服务
嘵奇·2025-03-07 00:39

HHO优化SVM混合核(高斯核和Sigmoid核）回归预测

训练集-平均绝对误差（MAE）：0.54544训练集-平均绝对误差百分比（MAPE）：0.0011634训练集-均方根误差（RMSE）：0.66571训练集-决定系数（R）：0.95297测试集-平均绝对误差（MAE）：0.31575测试集-平均绝对误差百分比（MAPE）：0.00067398测试集-均方根误差（RMSE）：0.39158测试集-决定系数（R）：0.97566------HHO优化
WSY算法爱好者·2025-03-06 23:27

《机器学习实战：从数据清洗到云端部署的可视化进阶指南（三）》

▍章节回顾：攻坚与优化成果3.模型开发阶段算法实现：逻辑回归：搭建分类基线（LogisticRegression，准确率基准）支持向量机：对比线性核与RBF核性能差异（F1-score提升12%）K近邻
庸俗今天不摸鱼·2025-03-06 21:11

【BP回归预测】三角测量拓扑聚合器TTAO-BP光伏数据预测（多输入单输出）【含Matlab源码 5178期】

Matlab武动乾坤博客之家
Matlab武动乾坤·2025-03-06 20:59

Python 机器学习 基础 之 模型评估与改进 【评估指标与评分】的简单说明

的简单说明一、简单介绍二、评估指标与评分1、牢记最终目标2、二分类指标1）错误类型2）不平衡数据集3）混淆矩阵4）考虑不确定性5）准确率-召回率曲线6）受试者工作特征（ROC）与AUC3、多分类指标4、回归指标
仙魁XAN·2025-03-06 18:38

深度学习分类回归（衣帽数据集）

一、步骤1加载数据集fashion_minst2搭建classNeuralNetwork模型3设置损失函数，优化器4编写评估函数5编写训练函数6开始训练7绘制损失，准确率曲线二、代码导包，打印版本号：importmatplotlibasmplimportmatplotlib.pyplotasplt%matplotlibinlineimportnumpyasnpimportsklearnimport
何仙鸟·2025-03-06 16:24

软件工程---软件测试

软件测试分类软件测试可以按照多个维度进行分类，最常见的分类方式有以下几种：按测试阶段分：单元测试、集成测试、系统测试、验收测试按测试目的分：功能测试、性能测试、安全测试、兼容性测试按测试覆盖范围分：回归测试
Dragonlongbo·2025-03-06 13:29

图像识别技术与应用课后总结（14）

训练模型加载预处理数据集：可以借助PyTorch的数据处理工具，如torch.utils和torchvision等定义损失函数：既可以自定义，也能使用PyTorch内置的，像回归任务常用nn.MSELoss
一元钱面包·2025-03-06 12:15

阿里云MaxCompute面试题汇总及参考答案

分层架构设计原则，与传统数仓分层有何异同MaxCompute的存储架构如何实现高可用与扩展性解析伏羲（Fuxi）分布式调度系统工作原理盘古（Pangu）分布式存储系统数据分片策略计算与存储分离架构的资源弹性扩展方案解释
大模型大数据攻城狮·2025-03-06 10:05

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

蚂蚁推荐算法一、介绍损失函数、为什么分类和回归的损失函数不能共用损失函数的介绍见【搜广推校招面经十八】1.1.分类和回归损失函数不能共用的原因分类和回归任务的目标不同，因此它们的损失函数设计也存在本质区别
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

云原生✖️ AI 时代的微服务架构最佳实践—— CloudWeGo 技术沙龙·北京站报名开启

同时，随着云原生技术和AI技术的持续蓬勃发展，我们发现企业用户也面临着越来越多性能、成本和稳定性方面的挑战，系统需要支持弹性伸缩和潮汐流量下的稳定性，因而也越发需要一套高性能、易扩展、功能丰富的微服务架构
·2025-03-05 16:16

基于K8S设计实现机器学习管理调度平台

平台应具备高可用、弹性伸缩、任务监
richenlin·2025-03-05 15:56

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
上一页 1 2 3 4 5 6 7 8 下一页
按字母分类： ABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUVWXYZ其他