指数拟合

机器学习day3

自定义数据集使用框架的线性回归方法对其进行拟合importmatplotlib.pyplotaspltimporttorchimportnumpyasnp#1.散点输入#1、散点输入#定义输入数据data
ኈ ቼ ዽ·2025-01-26 12:39

算法基础 -- 快速幂算法详解

相比于朴素的逐次相乘（需要O(n)O(n)O(n)次乘法），快速幂极大地减少了运算次数，尤其当指数nnn较大时更显优势。以下从原理、实现思路及具体示例三个方面详细讲解。一、快速幂的基本原理计算ana
sz66cm·2025-01-26 11:00

《网络安全之多维护盾：零信任架构、加密矩阵与智能检测的交响制衡》

然而，与之相伴的是网络安全威胁的指数级增长与日益复杂化。恶意黑客攻击、数据泄露事件频发，不仅对企业的生存与发展构成严重威胁，更对个人隐私、国家安全等诸多方面带来了前所未有的挑战。
烁月_o9·2025-01-26 03:18

解锁编程潜能，尽在 www.readview.site

在当下这个科技以令人惊叹的速度呈指数级蓬勃发展，数字化浪潮如同汹涌澎湃的洪流，以雷霆万钧之势席卷各行各业的时代大背景下，编程已然实现了华丽转身，蜕变成为一把能够开启无数未知可能之门的神奇金钥匙。
qq_36639841·2025-01-26 02:12

【浮点数】在内存中如何存储？？？简单理解

③IEEE754的针对于“有效数字M”和“指数E”④为什么浮点数总是
仟濹·2025-01-26 02:10

论文阅读：DeepFake-Adapter: Dual-Level Adapter for DeepFake Detection（Deepfake模型快速调参）

作者团队：项目主页：https://github.com/rshaojimmy/DeepFake-Adapter（代码暂未开源）二、动机与创新动机：目前的deepfake检测模型泛化能力差，将其归因于过拟合于低级的伪造模式
海拉鲁的小厨娘·2025-01-25 16:52

2025-1-21-sklearn学习(43) 使用 scikit-learn 介绍机器学习 楼上阑干横斗柄，寒露人远鸡相应。

scikit-learn介绍机器学习43.1机器学习：问题设置43.2加载示例数据集43.3学习和预测43.4模型持久化43.4规定43.4.1类型转换43.4.2再次训练和更新参数43.4.3多分类与多标签拟合
汤姆和佩琦·2025-01-25 15:18

基于Python的开源量化交易框架：构建你的量化投资策略

你需要获取和处理市场数据，包括股票价格、指数数据、财务数据等。在Pytho
ShAutoit·2025-01-25 14:37

origin软件有python好用吗_Origin 2021大大改进了与Python的交互

这些改进主要包括：新的originpro程序包，可使用Python语言轻松访问Origin对象和数据Python代码编辑器IDE现支持自动补完和调试功能可通过脚本或图形用户界面来安装和管理Python包设置列值，拟合函数和文本对象中使用
weixin_39922534·2025-01-25 09:02

数论问题65一一整数的乘法分拆

如，a为质数，a^n的乘法分拆就是指数n的加法分拆。整数的乘法分拆相当复杂，如果弄不懂乘法分拆的实质，那么，进行乘法分拆会相当困难。首先，对于一个正整数n要进行质因数幂分解，如18=2x3^2。
李扩继·2025-01-25 08:27

线性回归——最小二乘法代数详细计算过程

Reference:动手实战人工智能AIByDoing关于矩阵方法的求解可参考：最小二乘法矩阵详细计算过程基本定义：通过找到一条直线去拟合数据点的分布趋势的过程，就是线性回归的过程。
在天愿作比翼鸟在地愿为连理枝·2025-01-25 06:41

用python做一个上位机串口通信_使用python指令控制Arduino控件

串行接口(SerialInterface)是指数据一位一位地顺序传送，其特点是通信线路简单，只要一对传输线就可以实现双向通信（可以直
weixin_39631261·2025-01-25 02:15

分享当下最热门的AI工具合集

我的目标是为您提供准确、及时的帮助，以提升您的工作和生活效率这个，可免费使用GPT-3.5和GPT-4.0模型~推荐指数：⭐⭐⭐⭐⭐链接：点击直达>>>2、ChatGAIChatGAI是一个基于人工智能技术的语言模型
香橙薄荷心·2025-01-25 01:36

线性代数 第七讲 二次型_标准型_规范型_坐标变换_合同_正定二次型详细讲解_重难点题型总结

文章目录1.二次型1.1二次型、标准型、规范型、正负惯性指数、二次型的秩1.2坐标变换1.3合同1.4正交变换化为标准型1.5可逆线性变换和正交变换1.6二次型化标准形，二次型化规范形的联系思考1.8两个二次型联系的思考
二叉树果实·2025-01-24 18:41

13 CAP理论和base理论

指数据在多个副本之间能够保持一致的特性(强一致性)A:availability(可用性)。
40岁的系统架构师·2025-01-24 11:22

大模型密度定律：AI代码生成器将迎来爆发式增长？

大模型密度定律：能力密度与指数级增长“大模型密度
·2025-01-23 18:58

大模型密度定律：AI代码生成器将迎来爆发式增长？

大模型密度定律：能力密度与指数级增长“大模型密度
·2025-01-23 17:19

大数据的一些基本概念

大数据是指数据集规模巨大且复杂，传统的数据处理软件无法高效处理它们。它是非常大的数据集。
weixin_49536779·2025-01-23 07:46

机器学习、基础算法、python常见面试题必知必答系列大全：（面试问题持续更新）

基础算法常见面试篇1.1过拟合和欠拟合常见面试篇一、过拟合和欠拟合是什么？二、过拟合/高方差（overfiting/highvariance）篇2.1过拟合是什么及检验方法？
·2025-01-22 20:09

Python自动化运维：一键掌控服务器的高效之道

解锁Python编程的无限可能：《奇妙的Python》带你漫游代码世界在互联网和云计算高速发展的今天，服务器数量的指数增长使得手动运维和管理变得异常繁琐。
蒙娜丽宁·2025-01-22 20:44

3d高斯泼溅学习

椭球集就是一堆3d高斯椭球集之位置与形状：协方差矩阵(包括旋转矩阵和缩放矩阵)，要大多数都能表达实体的位置，实体的位置和形状要落在大概率范围内椭球集之球谐函数：代表球面上不同位置的值基函数，拟合颜色和形状
便携与感知组，研ing·2025-01-22 05:14

链表应用-一元多项式

{e_1}+a_2x^{e_2}+a_3x^{e_3}+a_4x^{e_4}+⋯一元多项式A(x)=a1xe1+a2xe2+a3xe3+a4xe4+⋯可以用链表存储，每个结点保存的信息为每个项的系数和指数多项式的项项的定义
菜哥万岁万岁万万岁·2025-01-21 12:57

大模型介绍

由于具有更多的参数，大模型能够更好地拟合复杂的数据和模式，从而提供更准确的预测和更好的性能。大模型的参数量通常远远超过常规模型，可以达到数百万甚至数十亿个参数。
詹姆斯爱研究Java·2025-01-21 01:39

自适应神经网络架构：原理解析与代码示例

固定的网络结构和参数对于动态变化的环境和多样化的数据往往难以适应，导致了过拟合或欠拟合的问题。
chian-ocean·2025-01-20 19:51

【分类】【损失函数】处理类别不平衡：CEFL 和 CEFL2 损失函数的实现与应用

面对这种情况，普通的交叉熵损失函数容易导致模型过拟合到大类样本，忽略少数类样本。
丶2136·2025-01-20 14:54

百度指数+selenium+request+比特指纹浏览器+pywebview+pandas+flask过程性

1.cookies和headrs问题使用selenium获得的cookies测试没有问题，但是获得的heards头不可以使用，经过测试比较需要添加或者修改几项重点的heards为{'Cipher-Text':'1704885072633_1704970047346_SlMkwPX0ZnotTaSrpOEx50xhLlPT5iMH867nxTtYuapcdPhsh2d2ooVE2F+RSm+yhIF
万山y·2025-01-20 07:47

Kaggle欺诈检测：使用生成对抗网络（GAN）解决正负样本极度不平衡问题

传统的分类算法在面对这种不平衡数据时，往往会导致模型对多数类（正常交易）过拟合，而对少数类（欺诈交易）的识别能力较差。为了解决这个问题，生成对抗网络（GAN）提供了一种有效的手
Loving_enjoy·2025-01-19 22:46

【赵渝强老师】PostgreSQL的数据库

PostgreSQL的逻辑存储结构主要是指数据库中的各种数据库对象，包括：数据库集群、数据库、表、索引、视图等等。
·2025-01-19 19:56

【赵渝强老师】PostgreSQL的数据库集群

PostgreSQL的逻辑存储结构主要是指数据库中的各种数据库对象，包括：数据库集群、数据库、表、索引、视图等等。
·2025-01-19 19:25

基于R语言的现代贝叶斯统计学方法（贝叶斯参数估计、贝叶斯回归、贝叶斯计算实践过程

专题一贝叶斯统计学的思想与概念1.1信念函数与概率1.2事件划分与贝叶斯法则1.3稀少事件的概率估计1.4可交换性1.5预测模型的构建专题二单参数模型2.1二项式模型与置信域2.2泊松模型与后验分布2.3指数族模型与共轭先验专题三蒙特卡罗逼近
xiao5kou4chang6kai4·2025-01-19 17:37

通俗易懂之样条函数的原理、计算、案例、python实现

样条函数通过分段多项式的形式，在不同区间内灵活地拟合数据，从而捕捉复杂的非线性关系。本文将更为详细地讲解样条函数的原理、具体示例以及在Python中的实现方法。
智识小站·2025-01-19 17:31

广义加性模型的参数、半参数、非参数形式

为Y指定指数族分布，例
智识小站·2025-01-19 17:31

python 特征选择方法_【来点干货】机器学习中常用的特征选择方法及非常详细的Python实例...

它有以下几个优点：减少过拟合：冗余数据常常
Blair Long·2025-01-19 15:14

mysql mvcc与锁的关系_mysql四种隔离级别和mvcc以及锁之间的关系

什么是事务的隔离级别隔离级别：理解隔离级别之前需要先了解事务的四个特性，分别是：A(Atomic)：原子性是指数据库的事务是一个不可分割的工作单位，只有数据库事务都成功才算成功，任何一个SQL的失败，数据库状态都必须回退到事务开始前的状态
夏至未至·2025-01-19 13:25

2006-2020年 区域经济高质量发展-共享发展指数原始数据及测算

中国区域经济高质量发展-共享发展指数原始数据及测算2006-2020年.z.ziphttps://download.csdn.net/download/2401_84585615/89919914中国区域经济高质量发展
小王毕业啦·2025-01-19 11:16

详解深度学习中的Dropout

这有助于增加模型的泛化能力，防止过拟合。二、具体实现随机选择：在每次训练迭代中，以一定的概率p（通常设定为0.2到0.5之间）随机选
nk妹妹·2025-01-19 11:43

从零开始学RSA：低加密指数广播攻击

(10)低加密指数广播攻击如果选取的加密指数较低，并且使用了相同的加密指数给一个接受者的群发送相同的信息，那么可以进行广播攻击得到明文。适用范围：模数n、密文c不同，明文m、加密指数e相同。
网络安全我来了·2025-01-19 09:22

【机器学习：二十七、决策树集合】

决策树集合利用多棵树的组合，减少了单棵树可能出现的过拟合或对噪声的敏感性。主要优势性能提升：在分类和回归任务中通常表现优于单独的决策树。稳定性更强：对
KeyPan·2025-01-19 08:49

数据增强方法及其工具

数据增强有助于增加数据的多样性，减少过拟合，提升模型的泛化能力，尤其是在数据量有限的情况下。数据增强可以应用于图像、文本、音频等多种类型的数据。
cxr828·2025-01-19 07:09

机器学习笔记——Boosting中常用算法（GBDT、XGBoost、LightGBM）迭代路径

文章目录XGBoost相对GBDT的改进引入正则化项，防止过拟合损失函数L(yi,y^i)L(y_i,\hat{y}_i)L(yi,y^i)正则化项Ω(fm)\Omega(f_m)Ω(fm)使用二阶导数信息
好评笔记·2025-01-19 03:24

PCL点云处理算法汇总（C++长期更新低价精品版）

目录一、点云滤波1、常用滤波器2、采样滤波3、裁剪滤波二、KD树与八叉树1、KD树2、八叉树三、点云配准粗配准精配准对应关系配准精度坐标转换刚体运动变换四、点云拟合分割1、RANSAC2、其他几何分割五
点云侠'·2025-01-18 20:16

全新 Hopper 架构的Transformer 引擎有什么特点？

与此同时，模型大小不断呈指数级增长，现在已达到数万亿个参数。由于计算量巨大，
扫地的小何尚·2025-01-18 17:50

重生之我在异世界学编程之算法与数据结构：算法复杂度介绍篇

本文目录引言正文一时间复杂度1.常数时间复杂度O(1)2.线性时间复杂度O(n)3.对数时间复杂度O(logn)4.平方时间复杂度O(n^2)5.指数时间复杂度O(2^n)二空间复杂度（1）空间复杂度的定义与重要性
就爱学编程·2025-01-18 16:39

使用神经网络拟合6项参数

使用神经网络拟合6项参数1.数据预处理1.1添加参数解析1.2数据预处理逻辑1.3数据归一化及划分1.4数据标签处理逻辑1.5数据转torch2.定义model2.1CNN_LSTM2.2Transformer3
Andrew_Xzw·2025-01-18 15:06

数据仓库数据质量监控：实现准确决策的关键

一、数据仓库数据质量监控的概念数据质量数据质量是指数据的准确性、完整性、一致性、及时性和可利用性。在数据仓库中，数据质量问题是不可避免的，因为数据来源广泛、格式多样、转换复杂，容易引入错误。数据质量监
百度_开发者中心·2025-01-18 12:44

python计算nino3.4指数

本文定义厄尔尼诺与拉尼娜事件的方法为美国气象中心（CPC）的定义方法，即以30年为一次气候模态，三个月滑动平均的Niño3.4指数连续五个月大于0.5℃被认为是一次厄尔尼诺事件，连续五个月小于-0.5℃
Mango0919·2025-01-18 08:11

【人工智能】人工智能的10大算法详解（优缺点+实际案例）

其目标是寻找最佳拟合直线，使得预测值与实际值之间的误差最小化。模型训练通过最小二乘法来最小化预测值与真实值之间的误差，得到线性回归方程的
ChatGPT-千鑫·2025-01-18 03:04

Java学生信息管理系统

学生信息管理系统文章目录Java学生信息管理系统前言一、创建学生信息类二、实现系统功能1.添加学生信息2.删除学生信息3.修改学生信息4.查看学生信息总结前言简单实现Java学生信息管理系统，无数据库部分，仅用Java基础指数实现简单的
析杴·2025-01-17 21:49

蓝桥杯耐摔指数——python

x星球的质监局规定了手机必须经过耐摔测试，并且评定出一个耐摔指数来，之后才允许上市流通。x星球有很多高耸入云的高塔，刚好可以用来做耐摔测试。
Leosaf·2025-01-17 21:12

【PCL】Segmentation 模块—— 圆柱模型分割（Cylinder model segmentation）

法线估计：计算点云中每个点的法线，用于后续的模型拟合。模型拟合：使用RANSAC（随机
old_power·2025-01-17 17:14
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