最小二乘支持向量机回归预测第2页

零基础入门机器学习 -- 第四章分类问题与逻辑回归

4.1分类vs回归在机器学习中，任务通常分为两大类：回归（Regression）：用于预测连续数值，如房价、温度、工资等。例如：预测明天的气温（28.5°C）。预测一辆二手车的价格（30,000元）。

山海青风·2025-02-14 23:14

Python中的决策树算法探索

在Python中，决策树算法是一种常用的机器学习技术，用于分类和回归问题。下面我们将探索如何使用Python中的scikit-learn库来实现决策树算法，并简要介绍其基本概念和用法。

Soft_Leader·2025-02-14 22:40

江苏地区纺织机械行业首选的设备运行监测系统基于SKF IMAX-8与开源DuodooBMS的纺织机械预测性维护全流程方案

预测性维护（PdM）通过实时数据分析与AI模型预测设备健康状态，成为行业降本增效的关键路径。然而，如何实现从边缘数据采集到云平台分析的深度融合，仍是技术落地的难点。

邹工转型手札·2025-02-14 22:07

江苏地区电子制造行业首选的设备运行监测系统SKF IMAX-8边缘计算盒子与DuodooBMS实现高效预测性维护

预测性维护（PredictiveMaintenance,PdM）通过实时数据分析和AI算法，能够提前识别设备潜在故障，大幅降低停机风险。

邹工转型手札·2025-02-14 22:07

《手札·开源篇》Odoo系统与SKF Observer Phoenix API双向对接方案

SKF→Odoo：同步设备传感器数据（振动、温度、转速等）和预测性维护建议。（二）技术架构Odoo端：使用XML-RPC/JSON-RPC接口对外暴露API，并通过自定义模

邹工转型手札·2025-02-14 22:06

海思Hi3516CV610 -----芯片说明

标志着海思正式回归安防市场，并在IPCSoC市场中展开竞争。

菩提树下的凡夫·2025-02-14 21:25

测试基础知识

单元测试，集成测试，系统测试，验收测试按测试类型：功能、性能、界面、易用性测试、兼容性测试、安全性测试、安装测试（单元测试：在编码过程中，对每个小程序单元测试）（集成测试：将单元集成在一起后，可称为组件）回归测试

程序宅·2025-02-14 19:13

【一起看花书1.3】——第5章机器学习基础

线性回归是比较简单的，从高代、概率论就可以理解，甚

应有光·2025-02-14 17:03

非甾体抗炎药（NSAIDs）：市场蓝海下的强劲增长与未来机遇

据市场研究机构QYResearch（恒州博智）预测，根据研究团队调研统计，2023年全球非甾体抗炎药市场销售额达到了1401亿元，预计2030年将达到2019亿元，年复合增长

QYR_11·2025-02-14 15:49

LowCode 低代码平台集成 AI 大模型会产生怎样的化学反应？

而AI大模型（AIBigModel）则是一种利用深度学习技术构建的大规模神经网络，它可以对海量数据进行训练和预测，从而实现各种智能化的应用。本文将探讨低代码平台集成AI大模型

AI天才研究院·2025-02-14 15:43

零基础入门机器学习 -- 第一章什么是机器学习？

1.1机器学习的定义机器学习（MachineLearning,ML）是让计算机从数据中学习，然后在没有明确编程的情况下进行预测或决策的技术。

山海青风·2025-02-14 13:30

9、深度学习-自学之路-损失函数、梯度下降、学习率、权重更新的理解

一、我们先来讲一下损失函数，e_dn=(p_dn-ture)**2#损失值的计算p_dn：预测值ture：真实值e_dn：损失值我们在第7章说了，我们的预测值和真实值相差越小（也就是损失值越小），说明我们模型训练的越好

小宇爱·2025-02-14 11:16

AF3 gdt函数解读

AlphaFold3的函数gdt、gdt_ts以及gdt_ha实现了GlobalDistanceTest(GDT)评分计算，用于衡量蛋白质结构预测的准确性。

qq_27390023·2025-02-14 10:13

【故障诊断】基于RIME-CNN-SVM霜冰算法优化卷积神经网络结合支持向量机的故障诊断模型（matlab)

【故障诊断】基于RIME-CNN-SVM霜冰算法优化卷积神经网络结合支持向量机的故障诊断模型（matlab)文章目录【故障诊断】基于RIME-CNN-SVM霜冰算法优化卷积神经网络结合支持向量机的故障诊断模型

天天科研工作室·2025-02-14 10:12

【JCR一区级】雾凇算法RIME-CNN-BiLSTM-Attention故障诊断分类预测【含Matlab源码 5471期】

Matlab武动乾坤博客之家

Matlab武动乾坤·2025-02-14 10:40

【SCI2区】雾凇优化算法RIME-CNN-GRU-Attention用电需求预测Matlab实现

matlab科研帮手·2025-02-14 10:40

RIME-CNN-SVM故障诊断

在这一模型中，CNN被用来执行故障数据的特征提取与抽象化处理，随后，这些经过抽象的特征会被传递给SVM模型，由SVM进一步执行分类与回归分析的任务，从而实现对故障类型的精确判定或故障严重程度的准确评估。

九亿AI算法优化工作室&·2025-02-14 10:39

我国化学信息学研究的地位与近期研究进展

同时，量化计算被越来越多地应用于团簇优化[26]及材料性质的预测[27]，并越来越注重与实际结合用于反应过程过渡态和催化机理研究[28]。此外，密度泛函理

xoaxo·2025-02-14 10:07

如何从零开始做一个第一性原理计算的案例？

其计算结果不仅可以验证实验，更能够预测实验结果，指导实验

朱老师讲VASP·2025-02-14 09:04

解析一种SCA（侧通道攻击）的工作原理

1.CPU流水线与多级处理2.分支预测与投机执行3.示例代码中的投机执行4.

老猿讲编程·2025-02-14 08:26

Gartner预测2025年网络安全正在进入AI动荡时期：软件供应链和基础设施技术堆栈中毒将占针对企业使用的人工智能恶意攻击的 70% 以上

Gartner预测，网络安全正在进入AI动荡时期。安全和风险管理领导者必须根据早期生成式AI部署的失败以及AI代理清洗来评估即将到来的AI进展。

lurenjia404·2025-02-14 07:47

AI 写作（三）文本生成算法：创新与突破

对于观察序列的处理，生成式模型模拟数据的生成过程，会对整个序列进行综合考虑；判别式模型更关注如何根据输入数据进行分类或预测，直接建模决策边界。

sdgfsdfxcg·2025-02-14 06:11

机器学习·逻辑回归

前言逻辑回归虽然名称中有“回归”，但实际上用于分类问题。基于线性回归的模型，通过使用逻辑函数（如Sigmoid函数）将线性组合的结果映射到0到1之间的概率值，用于表示属于某个类别的可能性。

AAA顶置摸鱼·2025-02-14 03:00

论文笔记《基于深度学习模型的药物-靶标结合亲和力预测》

基于深度学习模型的药物-靶标结合亲和力预测这是一篇二区的文章，算是一个综述，记录一下在阅读过程中遇到的问题。

I_dyllic·2025-02-14 03:57

零基础入门机器学习 -- 第三章第一个机器学习模型——线性回归

3.1线性回归的概念在现实生活中，许多事情都遵循某种线性关系，比如：房价vs面积：房子的面积越大，价格通常越高。工资vs工作经验：工作经验越多，薪资往往更高。

山海青风·2025-02-14 01:45

零基础入门机器学习 -- 第二章机器学习的基本流程

选择合适的模型：不同任务适合不同模型，如分类使用逻辑回归、决策树等。训练模型：让模型从数据中学习模式并调整参数。评估模型：检查模型的准确率，以判断效果是否良好。

山海青风·2025-02-14 01:14

DDPM（Denoising Diffusion Probabilistic Models）的公式推导

总结：DDPM通过最小化预测噪声的均方误差，使反向过程逐步去噪生成数据。核心推导在于通过变分推断将KL散度转换为噪声预测问题，大幅简化了训练目标。

AndrewHZ·2025-02-14 00:12

机器学习算法工程师笔试选择题（1）

A.逻辑回归B.K-近邻算法C.支持向量机D.K-均值聚类答案：D（K-均值聚

Ash Butterfield·2025-02-14 00:08

YOLO各版本原理和优缺点解析

以下是各版本的详细介绍及优缺点分析：1.YOLOv1（2016年）原理：将输入图像划分为S×SS\timesSS×S的网格，每个网格预测多个边界框和类别置信度。

Ash Butterfield·2025-02-14 00:08

【好书推荐2】AI提示工程实战：从零开始利用提示工程学习应用大语言模型

是Yu欸·2025-02-13 23:02

【算法】动态规划专题⑪ —— 区间DP python

目录引入进入正题回归经典总结引入区间动态规划（区间DP）适用于解决涉及区间最优化的经典问题，如石子合并、最长回文子序列等。

查理零世·2025-02-13 22:23

十大工业物联网平台分析报告

目录1、工业物联网简介1.1、引言1.2、工业物联网平台架构剖析2、工业物联网发展趋势2.1、总体趋势2.2、技术趋势3、工业物联网平台市场预测3.1、工业物联网平台3.2、DCS3.3、实时数据库3.4

·2025-02-13 21:53

告别 996！用 Python+ChatGPT 自动生成测试用例，效率提升 90%

行业现状：互联网企业平均每个功能点需要15-20个测试用例人工编写痛点：重复劳动、覆盖率不足、维护成本高行业趋势：Gartner预测2025年70%的企业将采用AI辅助测试传统测试用例编写之痛#传统测试代码示例

AI改变世界·2025-02-13 17:24

R-CNN架构

第三个模块是一组特定类别的线性支持向量机（SVM）。虽然R-CNN对特定的区域提议方法不挑剔，但选择性搜索（Selectivesearch）是最常用的方法，以便与之前的检测工作进行有对照的比较。

·2025-02-13 16:10

【深度学习】常见模型-GPT（Generative Pre-trained Transformer，生成式预训练 Transformer）

GPT（GenerativePre-trainedTransformer，生成式预训练Transformer）是由OpenAI开发的基于Transformer解码器（Decoder）的自回归（Autoregressive

IT古董·2025-02-13 16:15

常见的深度学习模型总结

应用场景：分类、回归、语音识别、图像识别等。2.卷积神经网络(Convolutio

编码时空的诗意行者·2025-02-13 13:29

小赖同学啊·2025-02-13 13:57

基于深度学习的半导体检测与预测算法研究(二)

摘要随着半导体行业的飞速发展，对生产过程中的检测和性能预测提出了更高要求。深度学习凭借其强大的数据处理和特征提取能力，在半导体领域展现出巨大的应用潜力。

埃菲尔铁塔_CV算法·2025-02-13 12:45

基于深度学习的半导体算法原理及应用

本文全面阐述了基于深度学习的半导体算法原理，涵盖卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）及其变体长短时记忆网络（LSTM）和门控循环单元（GRU）等在半导体制造过程监测、缺陷检测、性能预测等方面的应用

埃菲尔铁塔_CV算法·2025-02-13 12:44

数学建模与MATLAB实现：插值技术详解

本文基于一维插值与二维插值的理论框架，结合MATLAB代码实战，系统讲解拉格朗日插值、分段线性插值、三次样条插值等方法，并通过温度预测、地貌分析等案例，帮助读者掌握插值技术的核心原理与实现技巧。

青橘MATLAB学习·2025-02-13 11:39

销售易、极兔、珍客CRM：产品功能特色与企业适用性分析

AI与大数据驱动：销售易CRM融合了人工智能和大数据技术，通过智能数据分析，帮助企业洞察客户行为和需求，预测销售趋势。例如，AI可以对客户数据进行深度挖掘，识别出高价值客

·2025-02-13 11:57

2.6 TestExecutionListener

通过实现此接口，可以干预测试的准备阶段、执行阶段和清理阶段，适用于监控、资源管理、日志记录等场景。

不听话的小耳朵·2025-02-13 11:04

美国大学生数学建模竞赛COMAP2025-C题深度解读

COMAP竞赛C题深度分析与创新解答一、问题重述与目标细化核心目标：预测2028年洛杉矶奥运会各国金牌及总奖牌数，并提供预测区间。识别可能首次获奖的国家，量化其概率。

@BreCaspian·2025-02-13 09:22

今日AI和商界事件(2025-02-11)

今日AI大事件主要包括以下几个方面：一、行业竞购与合作变动马斯克组团竞购OpenAI据《华尔街日报》报道，马斯克率投资者财团出价974亿美元竞购OpenAI，欲使其回归开源公益使命。

LS_learner·2025-02-13 09:21

100.13 AI量化面试题：支持向量机（SVM）如何处理高维和复杂数据集？

实践应用维度2.核函数实现2.1基础核函数2.2自定义核函数3.特征处理与优化3.1特征工程3.2参数优化4.实践应用策略4.1核函数选择指南4.2性能优化策略5.回答话术0.承前本文通过通俗易懂的方式介绍支持向量机

AI量金术师·2025-02-13 08:11

机器学习面试笔试知识点-线性回归、逻辑回归(Logistics Regression)和支持向量机(SVM)

机器学习面试笔试知识点-线性回归、逻辑回归LogisticsRegression和支持向量机SVM微信公众号：数学建模与人工智能一、线性回归1.线性回归的假设函数2.线性回归的损失函数（LossFunction

qq742234984·2025-02-13 07:39

线性回归、逻辑回归及SVM

1，回归（LinearRegression）回归其实就是对已知公式的未知参数进行估计。

@迷途小书童·2025-02-13 07:38

第 17 章一 G1回收器(重点)、垃圾回收器总结(重要)、GC日志分析、垃圾回收器的新发展ZGC(重要)

并发回收器)JDK9的默认垃圾回收器7.1、为什么还需要G17.2、G1的含义(region分区)7.3、G1回收器的优点(同时收集老年代和年轻代)7.4、G1回收器的分区7.5、G1的空间整合7.6、可预测的停顿时间模型

white camel·2025-02-13 07:35

机器学习: 逻辑回归

概念与定义逻辑回归是一种用于分类问题的统计方法。它通过计算目标变量的概率来预测类别归属，并假设数据服从伯努利分布（二分类）或多项式分布（多分类）。

小源学AI·2025-02-13 07:04

逻辑回归不能解决非线性问题，而svm可以解决

逻辑回归和支持向量机（SVM）是两种常用的分类算法，它们在处理数据时有一些不同的特点，特别是在面对非线性问题时。1.逻辑回归逻辑回归本质上是一个线性分类模型。

江河地笑·2025-02-13 07:01

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