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清平乐，别来又端午

别来又端午，身归总无助。小床私语对板铺，一张旧照呆双目。等闲又迷茫，迷失来时路。明月指点影同步，身形铺满漫长处。

故乡的山楂树·2023-03-16 19:18

雨夜

每次雨夜晚归总是感慨很多下班那一刻内心欢呼雀跃终于可以结束一天的疲惫了可出门那一刻心如刀绞下雨了枝条上的水滴被路灯映着闪闪发亮让我痛苦的事，竟让枝条幸福着披着我的粉色雪花雨衣骑着我的小电动回家路上只有黄的或是蓝的快递小哥与我为伴在自己觉得苦不堪言的时候其实

活个烟火气·2023-03-12 10:47

从0开始的CNN学习之路(二)-新疆大学智能制造现代产业学院

梯度下降1.梯度下降2.梯度爆炸3.损失函数的局部最优解和全局最优解4.BGD(批量梯度下降)5.SGD(随机梯度下降)6.mini-BGD(小批量梯度下降)7.补充:四、Logistic(逻辑斯蒂)回归总结前言上一章我们通过

beluga(阿通努力版)·2023-02-28 08:57

线性回归算法和逻辑斯谛回归算法详细介绍及其原理详解

决策树算法详细介绍及其原理详解线性回归算法和逻辑斯谛回归算法详细介绍及其原理详解硬间隔支持向量机算法、软间隔支持向量机算法、非线性支持向量机算法详细介绍及其原理详解文章目录相关文章前言一、线性回归二、逻辑斯谛回归总结前言今天给大家带来的主要内容包括

IronmanJay·2023-02-27 18:30

我被双规的那些日子(十八)

这里的武警隶属于北京的武警总部，一切听命于总部，归总部管理。所以在整个山庄的工作中，两家单位难免会出现一些不协调，产生了一些摩擦，这些都是难免的。

雨青0066·2023-02-05 20:48

乡愁

梦去天涯步长途，迟归总来飞影。落地数点寒声，和一只惊梦的飞鸿，彼此把孤独相互守住，还给一个始终不忍否定的错误。

贺诗文·2023-02-04 19:12

职场升迁之路有千万条，但归总的模式却只有四种

想升职，先把四种模式的特点和底层逻辑搞明白：第一种模式：一步一个脚印，踏踏实实地干出来的。第二种模式：干“三陪”，跑路子，要位子，跑出来的。第三种模式：既踏踏实实干，又搞跑动跪舔。第四种模式：瞎猫碰上死耗子，运气好，白捡的。第一种模式的特点：（1）苦、累、忙。（2）必须持续学习、必须持续专研。（3）要有坐冷板凳的准备，有可能数年无法遇到伯乐。（4）一旦被发掘出来，位置坐得最稳当，升迁的弹性空间最大

侯紅杰先生·2023-01-30 17:27

你真的知道如何学习英语口语吗？

挡在口语提升过程中的四座“大山”中国人在学习英语口语的过程中往往面临许多困难，现在归总以下有几个原因。一、心理因素中国人很爱面子，怕说错，总怕讲错了丢面子，所以不敢开口说话。

Miya_c31a·2023-01-29 05:49

认知觉醒：想要变优秀，靠的不是意志力，而是底层认知

很多人都把这些问题的原因归总结为自制力差，自控力差，意志力差等等。于是我们买了很多有关

溯汶·2023-01-26 05:07

spark机器学习-分类回归总结

1.spark支持的分类包括以下几个场景：a.二分类，顾名思义就是只分成A和B两类b.多分类分成A，B，C，D等多个分类不支持多标签分类，所谓的多标签分类是指一个样本可以属于多个分类，也就是比如样本X既属于A分类又属于B分类，spark目前不支持分类的算法主要有逻辑回归分类算法，决策树，随即森林等，不管是哪种算法，不同点主要在于支持的分类数量和样本数量的限制不同，评价分类算法的好坏的标志主要是看准

lixia0417mul2·2023-01-23 19:58

python gps定位_GPS 测试汇总和python GPS 导航地图实现

1.GPS测试常用方法和功能指标归总起来，GPS测试不外乎常见的两种，即性能测试和导航测试。1.性能指标(测试重点)TTFTCOLDSTARTWARMSTAR

Karena Lu·2023-01-17 13:58

【PyTorch深度学习实践】深度学习之反向传播，用PyTorch实现线性回归和Logistic回归

文章目录前言一、反向传播二、用PyTorch实现线性回归三、Logistic回归总结前言继上一节讲的线性模型和梯度下降法后，本节将在此基础上讲解反向传播，用PyTorch实现线性回归和Logistics

今天又干了些什么呢·2023-01-10 16:25

机器学习-线性回归

线性回归模型线性回归总结起来就是两个字：拟合，也就是通过调整直线方程的参数，使得所作直线拟合数据集点，从而达到趋近于理论点的过程。线性回归的模型定义为：代码实现importnumpyasnpimpor

weixin_46435816·2023-01-05 12:47

Excel数据分析和建模

提示：本文是基于excel，对数据进行分析目录前言一、Excel数据处理1、缺失值和空值的处理2、去除重复值3、异常值的处理4、数据标准化二、建模1、一元线性回归：2、多元回归总结前言excel的数据分析功能很强大

数据小师弟·2023-01-03 13:22

机器学习-回归总结-标准回归，局部加权回归，岭回归，lasso，前向逐步回归

标准回归函数使误差平方和最小minw∑i=1n(yi−w0−∑j=1mxijwj)2回归系数公式可写为w=(XTX)−1XTy局部加权线性回归标准线性回归当样本数据不成线性时，可能会出现欠拟合的现象。可以通过局部加权线性回归解决，给待测电附近的每个点赋予一定的权重，然后在通过最小均方差的方法计算，每次预测均需要遍历所有样本数据集。通过核函数，来给待测点附近的点赋予较高的权重，常用高斯核minw∑i

贰锤·2023-01-02 14:34

线性回归总结

线性回归文章目录线性回归线性回归简介线性回归应用场景什么是线性回归定义与公式线性回归的特征与目标的关系分析线性回归api初步使用线性回归API举例数学:求导常见函数的导数导数的四则运算练习3.2y=ln(sinx),求dy/dx矩阵（向量）求导[了解]线性回归的损失和优化损失函数优化算法正规方程正规方程求解举例正规方程的推导梯度下降(GradientDescent)什么是梯度下降梯度的概念梯度下降

CharlesDavid_coder·2022-12-29 19:13

一元线性回归总结

一元线性回归定义一元线性回归是只有一个自变量(自变量x和因变量y)线性相关的方法。回归最早源于遗传学，由高尔顿引入：观测1078对夫妇，研究父母身高(平均身高x)与子女身高(成年的身高)的遗传问题时，得到如下回归方程：y^=33.73+0.516x\hat{y}=33.73+0.516xy^=33.73+0.516x表明父母平均身高每增加一个单位，成年儿子增加0.516个单位，反之亦然。即子代的平

isyangwei·2022-12-29 19:05

解决No dashboards are active for the current data set.的详细步骤

2649061.htmlhttp://www.luyixian.cn/news_show_11891.aspxhttps://www.cnblogs.com/ipersevere/p/10843115.html归总可按下面步骤排错

菠萝席梦思·2022-12-28 22:32

【机器学习】二分类算法实现及算法精度比较

文章目录一.数据集选择1.感知机2.K近邻（knn）3.朴素贝叶斯4.决策树id35.逻辑斯蒂回归总结一.数据集选择鸢尾花数据集-iris.dataIris数据集是常用的分类实验数据集，由Fisher,

Data艺术家·2022-12-24 12:23

逻辑回归总结

文章目录1.简介2.逻辑回归模型的数学推导2.1逻辑回归的损失函数2.2极大似然估计（MLE）2.3使用梯度下降方法求的最佳参数www2.4为什么可以用梯度下降法？3.逻辑回归的可解释性4.逻辑回归的决策边界是否是线性的?5.总结6.逻辑回归的优缺点7.如何使用逻辑回归做非线性分类9.逻辑回归和SVM的区别是什么？10.逻辑回归与树模型的区别8.参考1.简介逻辑回归本名应该叫对数几率回归，是线性回

orangerfun·2022-12-24 08:03

[机器学习导论]——第四课——特征选择

）单变量过滤多变量过滤包裹式选择（Wrappermethod）:apple:嵌入式选择（Embeddedmethod）:apple:正则化线性回归模型说明L2正则化——岭回归L1正则化——Lasso回归总结参考资料第四课

雨落俊泉·2022-12-19 09:45

【网络安全面经】2023届网络安全岗秋招面试题及面试经验分享

所以在这里我归总了一些网络安全方面的常见面试题，希望对大家有所帮助。

网络安全-无涯·2022-12-17 01:32

决策树分类与回归总结

目录概念决策树决策算法ID3算法C4.5算法CART算法决策树的优缺点决策树的剪枝策略关于建模过程中的一点补充参考关于作者概念决策树就是一个类似于流程图的树形结构，树内部的每一个节点代表的是对一个特征的测试，属的分支代表特征的每一个测试结果，树的叶子节点代表一种分类结果。决策树模型既可以做分类也可以做回归。分类就是树模型的每个叶子节点代表一个类别；回归就是根据特征向量来决定对应的输出值。回归树就是

爱喝水的lrr·2022-12-15 22:43

pytorch如何定义新的自动求导函数

目录pytorch定义新的自动求导函数pytorch自动求导与逻辑回归自动求导逻辑回归总结pytorch定义新的自动求导函数在pytorch中想自定义求导函数，通过实现torch.autograd.Function

·2022-12-15 18:43

【YOLOv3 预测】YOLOv3图像输入-＞处理-＞输出全过程

将这三种输入方式归总到一个predict.

寻找永不遗憾·2022-12-13 20:08

[博学谷学习记录]超强总结，用心分享|人工智能机械学习基础知识线性回归总结分享

1.线性回归的核心是参数学习，线性回归和回归方程（函数）有关2.线性回归是目标值预期是输入变量的线性组合3.欠拟合的产生原因是学习到数据的特征过少4.多元线性回归中的“线性”是指系数是线性的5.回归用于预测输入变量和输出变量之间的关系6.线性回归的曲线拟合已知数据且很好地预测未知数据7.线性回归是利用回归方程(函数)对一个或多个自变量和因变量的关系进行建模的一种分析方式。8.处理过拟合的方法：（1

AAALice0.0·2022-12-12 14:15

线性回归介绍以及实现

目录前言一、一元线性回归二、损失函数三、损失函数的优化方法（梯度下降）四、使用Torch来实现线性回归总结前言早上没睡醒！又是在梦中被坏女人骗走感情的一天。

ㄣ知冷煖★·2022-12-12 07:49

机器学习之多元线性回归

1、多元线性回归模型：定义：具有多个特征的线性回归模型多元线性回归模型，见下图：多元线性回归总结（参数、模型、损失函数、梯度下降算法）见下图：【注意：梯度下降算法每次都是同时更新wj和b】2、多维特征：

疋瓞·2022-12-10 13:46

数据结构：排序

目录插入排序插入排序希尔排序选择排序选择排序堆排序交换排序冒泡排序快速排序递归实现：●hoare版本●三数取中+小区间法优化●挖坑版本●双指针版本非递归●用栈实现●用队列实现归并排序●递归●非递归总结来了朋友

Bug程序员小张·2022-12-10 08:10

机器学习——05 Logistic回归

python实现2.2skleran库python实现3.非线性逻辑回归代码实现3.1梯度下降法python实现3.2skleran库python实现4.LR总结4.1LR优缺点4.2逻辑回归VS线性回归总结

平行世界里的我·2022-12-07 17:23

scikit-learn 笔记之KNN(K近邻算法)

K近邻算法说明KNeighborsClassifier分类KNeighborsRegressor回归总结说明在scikit-learn中提供了一个KNeighborsClassifier类来实现k近邻法分类模型

xingchengmeng·2022-12-03 01:51

预测数值型数据——回归

预测数值型数据——回归总结几种数值回归的例子：线性回归、局部加权线性回归、岭回归、前向逐步回归。线性回归回归的目的是预测数值型的目标值。线性回归意味着可以将输入项乘以一些常量，再将结果加起来得到输出。

弓早早o_O·2022-12-01 01:48

基于spss的非线性回归（non-linear regression）

在曲线回归总已经介绍，可以通过变量

我的眼中只有学习·2022-11-30 02:03

[博学谷学习记录]超强总结，用心分享|人工智能机器学习基础知识逻辑回归总结分享

目录一.逻辑回归基本介绍二.逻辑回归的优缺点三.逻辑回归的适用性一.逻辑回归基本介绍逻辑回归（LogisticRegression）是机器学习中的一种分类模型，逻辑回归是一种分类算法，虽然名字中带有回归。由于算法的简单和高效，在实际中应用非常广泛，可以用于垃圾邮件分类，是否患病，信用卡是否会违约等，逻辑回归最终的分类是通过属于某个类别的概率值来判断是否属于某个类别，并且这个类别默认标记为1(正例)

AAALice0.0·2022-11-29 07:26

吴恩达机器学习第一讲之‘线性回归’笔记

2.2方程求解方法2.2.1①梯度下降2.2.2②正规方程2.2.3③牛顿法2.3线性回归总结：1机器学习（分类简介）基本原始准备：BigO符号；队列queues，堆栈stacks，二叉树binarytrees

鹅鹅e·2022-11-27 14:52

一个文科生，用Python检验CAPM模型在A股市场的有效性，老师期末给了95分

文章目录文章目录前言一、检验方案简述二、实现步骤1.数据获取2.数据整理3.一阶回归与个例展示4、二阶回归总结前言CAPM模型是由哈里·马科威茨提出的，CAPM中文叫资本资产定价模型，是基于风险资产期望收益均衡基础上的预测模型

小蟒蛇的进阶·2022-11-25 23:27

机器学习---逻辑回归总结(概念总结，手推公式，python代码实现)

逻辑回归LogisticRegression1.概念及公式推导1.1逻辑回归总述1.2为何选用sigmoid函数1.3损失函数1.3.1为何不使用均方误差作为损失函数1.3.2单个训练样本的损失函数推导

happylife_mini·2022-11-24 05:35

机器学习笔记1----线性回归总结及实现

线性回归是简单的机器学习，提供了一个说明学习算法如何工作的例子importnumpyasnpfromsklearn.linear_modelimportLinearRegressionimportmatplotlib.pyplotaspltx=[1,3,2,1,3]x=np.reshape(x,newshape=(5,1))y=[14,24,18,17,27]y=np.reshape(y,news

Yuanchenqiao·2022-11-21 23:38

2022.9.24 第2次周报

目录文献阅读摘要研究内容及结论深度学习代价函数梯度下降线性回归总结文献阅读本周阅读了《SpeechRecognitionandCorrectionofaStutterrdSpeech》文献。

轻描淡写ζ·2022-11-21 16:11

VUE 项目中遇到的问题归总

正常项目平时运行的好好，突然有一天项目启动报错了，多由于项目中的某些包的版本出现问题1.nodo版本号和npm版本号不匹配有时候手贱升级了node版本，导致了npmrunserve项目跑不起来。解决方案：方案一：node版本回退方案二：如要一定要升级高版本的话，先回退node版本，再升级npm到指定版本，然后最后升级node版本[email protected]版本号V16.1

alpha_xiao·2022-11-18 09:48

【动手学深度学习PyTorch版】2 线性回归

参考视频按特定轴求和_哔哩哔哩_bilibili目录一、自动求导◼相关知识#计算图#反向累积◼自动求导代码实现二、线性回归◼举例：房价预测#线性回归模型#训练数据#参数学习#显示解（最优解）#线性回归总结三

水w·2022-10-16 10:19

机器学习笔记-逻辑回归

文章目录一、逻辑回归算法简介二、逻辑回归的数学思想1.构造预测函数2.构造损失函数3.求解参数3.1.梯度下降法优化3.2.牛顿法优化三、逻辑回归的应用1.梯度下降法实现逻辑回归2.牛顿法实现逻辑回归总结一

Pijriler·2022-10-07 07:38

LiveData 面试题库、解答、源码分析

关于数据驱动的详解可以点击这一篇就LiveData的面试题做一个归总、分析、解答。1.LiveData如何感知生命周期的变化？

java晴天过后·2022-09-28 10:26

动手学深度学习——线性回归之线性模型与梯度下降法

线性回归模型与损失函数1.1构建简化模型1.2构建线性模型1.3线性模型联系神经网络1.4神经网络源于神经科学1.5构建损失函数1.6构建训练数据集1.7利用损失进行参数学习1.8学习过程表示为显示解1.9线性回归总结

时生丶·2022-09-23 12:50

2023级网络安全岗面试题及面试经验分享