最小二乘回归预测第10页

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

Opencv Canny边缘检测

边缘检测的目的是找到灰度值的突变步骤：使用高斯滤波，以平滑图像、滤除噪声计算图像中每个像素点的梯度强度和方向应用非极大值预测，以消除边缘检测的杂散响应应用双阈值检测来确定真实的和潜在的边缘通过抑制孤立的弱边缘最终完成边缘检测

noruta·2025-03-03 13:54

【WOA-CNN-LSTM】基于鲸鱼算法优化深度学习预测模型的超参数研究（Matlab代码实现）

欢迎来到本博客❤️❤️博主优势：博客内容尽量做到思维缜密，逻辑清晰，为了方便读者。⛳️座右铭：行百里者，半于九十。本文目录如下：目录1概述2运行结果3参考文献4Matlab代码实现1概述摘要：深度学习模型的超参数选择对模型的性能和泛化能力具有重要影响。本文提出了一种基于鲸鱼算法（WOA）优化长短期记忆神经网络（LSTM）模型的超参数选择方法。首先，我们介绍了LSTM模型的结构和训练过程。然后，我们

然哥爱编程·2025-03-03 10:25

基于大模型的脂肪栓塞综合征风险预测与综合治疗方案研究报告

目录一、引言1.1研究背景与意义1.2国内外研究现状1.3研究目的与方法二、脂肪栓塞综合征概述2.1定义与发病机制2.2病因与危险因素2.3临床表现与分类2.4诊断标准与方法三、大模型在脂肪栓塞综合征预测中的应用

LCG元·2025-03-03 09:50

反向传播（Backpropagation）直觉理解

神经网络的学习过程就像练习投篮：投篮→神经网络做出预测观察偏差（进没进）→计算误差调整投篮方式→调整神经网络的参数但问题是：你怎么知道该往哪个方向调整？你怎么知道该调

忍者算法·2025-03-03 07:32

深入解析Python机器学习库Scikit-Learn的应用实例

其中，Scikit-Learn作为Python中一个重要的机器学习库，包含了许多常用的机器学习算法和工具，可用于数据挖掘、数据分析和预测建模等应用场景。

caihuayuan5·2025-03-03 04:42

【AI大模型】Transformers大模型库（九）：大模型微调之计算微调参数占比

计算微调参数占比2.1概述2.2模型参数结构一览2.3微调参数占比计算三、总结一、引言这里的Transformers指的是huggingface开发的大模型库，为huggingface上数以万计的预训练大模型提供预测

LDG_AGI·2025-03-03 01:45

DeepSeek求财、算命、预测国运好用指令及结论

本文应用DeepSeek结合具体指令，进行求财、算命、预测国运。文章目录一、进入DeepSeek二、DeepSeek求财三、DeepSeek算

阿黎逸阳·2025-03-02 17:19

编程小白冲Kaggle每日打卡（17）--kaggle学堂：＜机器学习简介＞随机森林

一棵有很多叶子的深树会被过度拟合，因为每一个预测都来自它叶子上少数房子的历史数据。但是，叶子很少的浅树表现不佳，因为它无法在原始数据中捕捉到尽可能多的区别。

AZmax01·2025-03-02 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

2.28 图像分类全解析：从境界到评估，再到模型与样本处理

图像分类的三层境界：通用的多类别图像分类子类细粒度图像分类实例级图片分类图像分类评估指标之混淆矩阵：TP（Truepositive,真正例）——将正类预测为正类数。

不要天天开心·2025-03-02 14:45

【Pytorch】基于LSTM-KAN、BiLSTM-KAN、GRU-KAN、TCN-KAN、Transformer-KAN(各种KAN修改一行代码搞定)的共享单车租赁预测研究(数据可换)Python

本文目录如下：目录⛳️赠与读者1概述一、研究背景与意义二、TCN与KAN简介三、基于TCN-KAN的共享单车租赁预测模型四、研究挑战与展望基于LSTM-KAN、BiLSTM-KAN、GRU-KAN、TCN-KAN

冒泡芳·2025-03-02 13:08

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

Transformer 代码剖析9 - 解码器模块Decoder （pytorch实现）

一、模块架构全景图1.1核心功能定位Transformer解码器是序列生成任务的核心组件，负责根据编码器输出和已生成序列预测下一个目标符号。

lczdyx·2025-03-02 13:05

Transformer预测 | 基于TCN-Transformer的股票价格预测（Pytorch）

文章目录预测效果文章概述程序设计参考资料预测效果文章概述Transformer预测|基于TCN-Transformer的股票价格预测（Python）Transformer模型本质上都是预训练语言模型，大都采用自监督学习

机器学习之心·2025-03-02 13:35

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

大模型在白血病诊疗全流程风险预测与方案制定中的应用研究

目录一、绪论1.1研究背景与意义1.2国内外研究现状1.3研究目的与内容二、大模型技术与白血病相关知识2.1大模型技术原理与特点2.2白血病的病理生理与诊疗现状三、术前风险预测与手术方案制定3.1术前数据收集与预处理

LCG元·2025-03-02 09:58

大模型在心力衰竭预测及临床方案制定中的应用研究报告

目录一、引言1.1研究背景与意义1.2研究目的1.3研究方法与创新点二、大模型技术与心力衰竭概述2.1大模型技术原理与发展2.2心力衰竭的病理机制与现状三、大模型在心力衰竭术前风险预测中的应用3.1数据收集与预处理

LCG元·2025-03-02 09:58

完整的 Python 数据分析案例：在线游戏玩家付费预测

缺失值处理2.2特征工程-新特征计算与独热编码2.3特征选择2.4模型训练与评估2.5数据可视化3.可能改进的代码3.1数据清洗与特征工程改进3.2模型改进3.3可视化改进1.案例背景在在线游戏行业中，准确预测玩家是否会付费以及付费金额

萧十一郎@·2025-03-02 08:56

轮式机器人在复杂地形中如何选择合适的全局路径规划算法

例如，在多个地方提到了动态窗口法（DWA）、时间弹性带（TEB）、模型预测控制（MPC）、人工势场法

luoganttcc·2025-03-02 08:53

嵌入式工程师必学（63）：频谱分析仪的使用方法

概述：自19世纪60年代以来，工程师和科学家一直在寻找射频技术的创新用途，当时詹姆斯·克拉克·麦克斯韦（JamesClerkMaxwell）在数学上预测了能够在太空中传输能量的电磁波的存在。

芯片-嵌入式·2025-03-02 08:21

前端面试100问！！

在技术圈毕竟只有百分之一的人能进入BAT，百分之九九的小伙伴只能在普通公司做这普通的事情，厌烦哪些标题党，我们抛开那些高大上的台词，回归到面试的本质。

一只松·2025-03-02 00:55

如何构建量化投资的多因子模型

、历史数据获取程序化炒股(三)：程序化下单及撤单程序化炒股(四)：查询交易订单及账户资产如何构建量化投资的多因子模型引言在量化投资的世界里，多因子模型是一种强大的工具，它可以帮助投资者从多个维度分析和预测股票或其他金融资产的表现

云策量化·2025-03-01 20:30

基于RF随机森林机器学习算法的回归预测模型MATLAB代码实现了一个回归任务的决策树集成模型。

基于RF随机森林机器学习算法的回归预测模型MATLAB代码实现了一个回归任务的决策树集成模型。首先从Excel文件中导入数据集，并将数据划分为训练集和测试集。

qq924711725·2025-03-01 20:22

在麻将 AI 的迷宫中，我用 Python 函数组合探寻最优解：精髓与穷举

布局未来：预测后续牌局的走向，制定长远策略。为

fxrz12·2025-03-01 19:46

图像识别-pytorch

损失函数：用于衡量预测值与真实值之间的差距，如均方误差。损失函数越小越好。优化器：用于调整权重和偏置，使损失函数最小化。优化器决定了参数的调整方式。误差反传（

星辰瑞云·2025-03-01 17:08

数学建模（6）——预测类模型目录

预测模型是一类通过分析和建模历史数据来预测未来结果的算法或模型。这些模型广泛应用于各种领域，包括金融、医疗、市场营销、气象、制造业等。

Ice-cream-AI·2025-03-01 16:02

基于 Pytorch 的全卷积网络人脸表情识别：从数据到部署的实战之旅

前言：本文将详细介绍基于Pytorch框架，利用全卷积网络进行人脸表情识别的完整过程，涵盖从数据集的准备、模型的设计与训练，再到模型的部署与预测，通过代码实现以及详细讲解，帮助读者深入理解并掌握这一技术

那年一路北·2025-03-01 14:16

Android 开发使用 AI 提升效率

AI在Android开发中的应用场景1.代码自动补全与生成AI驱动的代码补全工具可以根据上下文，智能地预测并补全代码，减少手动输入，提高编码速度。例如，使用Co

jiet_h·2025-03-01 13:09

0004-Ultralytics YOLOv10

实时对象检测旨在以低延迟准确预测图像中的对象类别和位置。YOLO系列因其

熟悉的黑曼巴·2025-03-01 12:36

提升AI测试效率：如何通过RAG技术优化LLM输出质量

尽管LLM已经在自动化测试脚本生成、缺陷预测、测试报告生成等方面发挥了巨大的作用，但在某些复杂任务中，LLM的输出质量依然面临着提升空间，尤其是对于细节的精准度和情境理解的深度。

测试者家园·2025-03-01 12:05

大模型在脑梗死预测及治疗方案制定中的应用研究报告

脑梗死的定义与分类2.2脑梗死的发病机制与病理生理过程2.3脑梗死的临床表现与诊断方法三、大模型技术原理与应用现状3.1大模型的基本概念与技术架构3.2大模型在医疗领域的应用案例与优势3.3适用于脑梗死预测的大模型类型与特点四

LCG元·2025-03-01 09:42

苹果AI功能，GPU内存瓶颈，大气预测模型，Chrome内置Gemini

智源社区刚刚！苹果发布AppleIntelligence，官宣免费接入ChatGPT，Siri迎来重磅更新大模型竞速赛鸣枪开跑后，苹果似乎已经脱离了第一梯队，曾经的行业风向标并没有像其他大厂那样频繁地宣讲AI，加之缺乏能够参与竞争的「明星产品」，其一度被贴上了「落后」的标签。但其实熟悉苹果的网友都知道，这是一家「重落地」的公司，更加擅长的是把创新技术工程化，实现「工程创新」。也正因如此，在生成式A

一支烟一朵花·2025-03-01 08:59

【机器学习】平均绝对误差（MAE：Mean Absolute Error）

平均绝对误差(MeanAbsoluteError,MAE)是一种衡量预测值与实际值之间平均差异的统计指标。它在机器学习、统计学等领域中广泛应用，用于评估模型的预测精度。

IT古董·2025-03-01 08:58

怎样通过人机融合智能去除“机器幻觉”？

机器幻觉指的是人工智能模型在处理信息时，做出错误的、非理性的判断或预测，这种现象往往源于模型在训练数据中的偏差、不完全信息或过度依赖某些特定模式。

人机与认知实验室·2025-03-01 06:45

深度学习-【完整代码+数据集】逻辑回归预测乳腺癌检测案例

编程千纸鹤·2025-03-01 06:14

人类驾驶的人脑两种判断模式（反射和预判）--＞自动驾驶两种AI模式

另一种模式是物理时空图式推理模式，判断是基于预判预测，人脑把物理世界的物理动态时空规则（规律）图像已经编码为脑内符号（语言或图式）系统，通过预判预测的思维链推理过程（语言符号或物理时空图式的推理运算，映射推理出了物理世界的后续时空图像

liron71·2025-03-01 02:14

【生态系统服务】构建生态安全格局--权衡与协同动态分析--多情景模拟预测--社会价值评估

生态系统服务生态系统服务（ecosystemservices）是指人类从生态系统获得的所有惠益，包括供给服务（如提供食物和水）、调节服务（如控制洪水和疾病）、文化服务（如精神、娱乐和文化收益）以及支持服务（如维持地球生命生存环境的养分循环）生态安全是指生态系统的健康和完整情况。生态安全的内涵可以归纳为：一，保持生态系统活力和内外部组分、结构的稳定与持续性；二，维持生态系统生态功能的完整性；三，面临

程序员菠萝·2025-02-28 22:21

PyTorch 常见的损失函数：从基础到大模型的应用

它告诉模型预测结果与真实答案的差距有多大，优化器则根据这个差距调整参数。PyTorch提供了丰富而强大的损失函数接口，位于torch.nn模块中。

阿正的梦工坊·2025-02-28 22:19

PMP冲刺每日一题(11)答案解析

试题1标题：高层管理人员希望基于一个由敏捷团队正在开发的救生产品来预测公司的未来发展。高管们希望在下次股东大会上演示产品的特性和功能。敏捷管理专业人士应该怎么做?选项A：邀请股东参加每次站立会议。

PM简读馆·2025-02-28 20:35

【llm对话系统】大模型源码分析之 LLaMA 模型的 Masked Attention

然而，在自回归（autoregressive）模型中，例如LLaMA，我们需要对注意力进行屏蔽（Masking），以防止模型“偷看”未来的信息。

kakaZhui·2025-02-28 20:03

【Docker】Linux部署web版Firefox

于是为了让它回归正常，命运的齿轮开始转动~这篇博文的标题又叫：如何正确下载google插件1.创建外部挂载目录mkdir -p /data/firefox/config2.

流情·2025-02-28 19:00

基于深度学习的SSD口罩识别项目完整资料版（视频教程+课件+源码+数据）

mp403数据集收集.mp404自定义数据集.mp405生成anchors.mp406展示anchors.mp407计算iou值.mp408计算target.mp409定义模型.mp410模型训练.mp411预测和总结

AI方案2025·2025-02-28 18:54

解锁机器学习核心算法 | K -近邻算法：机器学习的神奇钥匙

K-近邻算法，作为机器学习中的一种基本分类与回归方法，以其独特的“基于邻居投票”策略而闻名。它的核心思想简单易懂，就如同我们在生活中判断一个人可能的兴趣爱好时，会参考他身边最常接触的朋友们的

紫雾凌寒·2025-02-28 17:14

支持向量机（Support Vector Machine，SVM）详细解释（带示例）

目录基本概念线性可分情况线性不可分情况工作原理示例Python案例代码解释基本概念支持向量机是一种有监督的机器学习算法，可用于分类和回归任务。

浪九天·2025-02-28 16:37

基于Python实现的【机器学习】小项目教程案例

结合的经典案例与最佳实践，涵盖数据预处理、模型训练与评估全流程，并附详细代码说明与结果分析：案例1：鸢尾花分类（SVM算法）数据集：IrisDataset（含150个样本，4个特征，3个类别）目标：根据花瓣与萼片长度预测鸢尾花种类步骤

xinxiyinhe·2025-02-28 16:03

【AI论文】SongGen：用于文本到歌曲生成的单阶段自回归Transformer模型

在本文中，我们提出了SongGen，一个完全开源的单阶段自回归Transformer模型，专为可控歌曲生成而设计。

东临碣石82·2025-02-28 15:58

用Python实现LSTM预测电影票房：从数据爬取到模型部署全解析（结尾附完整代码）

导语：当电影的预告片发布时，你是否好奇AI能否预测它的票房表现？本文将带你深入实战，从数据动态爬取到LSTM模型调优，手把手构建一个高精度票房预测系统。一、为什么LSTM是票房预测的利器？

WHCIS·2025-02-28 13:15

AI加速回归测试：如何用大模型预测哪些模块最容易出问题

用ChatGPT做软件测试回归测试是软件开发过程中必不可少的环节，尤其是在持续集成和快速迭代的开发环境下。

测试者家园·2025-02-28 09:46

推荐频道

最小二乘回归预测