机器学习线性回归案例讲解第7页

多线程-CompletableFuture

使用案例简单使用几个入门案例，学习如何使用CompletableFuture提交异步任务并行接收

侧耳倾听111·2025-03-08 01:11

Spring AI简单使用

https://github.com/chatanywhere/GPT_API_freeAI框架之SpringAI与SpringCloudAlibabaAI使用讲解超级详细SpringAI+ChatGPT

NaughtyBo·2025-03-08 01:40

DeepSeek模型参数优化策略详解

今天，我会用最通俗易懂的方式，结合实际案例，带大家深入了解DeepSeek模型的参数优化技巧。一

资深老五·2025-03-08 01:37

第0节机器学习与深度学习介绍

人工智能：能够感知、推理、行动和适应的程序机器学习：能够随着数据量的增加而不断改进性能的算法（数学上的可解释性但准确率不是百分百，灵活度不高）深度学习：机器学习的一个子集：利用多层神经网络从大量数据中进行学习

汉堡go·2025-03-08 01:34

antv/x6 实现框组功能

前言：今天看到有小伙伴看到antv/x6多层嵌套下自动拓展父节点这篇文章后在底下留言怎么实现框组的功能，现在就单一摘出来讲解一下。

bigHead-·2025-03-08 00:29

awesome python 中文版相见恨晚！(pythonNB的第三方资源库)

原文链接：Python资源大全内容包括：Web框架、网络爬虫、网络内容提取、模板引擎、数据库、数据可视化、图片处理、文本处理、自然语言处理、机器学习、日志、代码分析等。

weixin_30788731·2025-03-08 00:28

【机器学习】决策树 ( Decision Tree )

【机器学习】决策树(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

AI天才研究院·2025-03-08 00:57

机器学习-随机森林解析

目录一、.随机森林的思想二、随机森林构建步骤1.自助采样2.特征随机选择3构建决策树4.集成预测三.随机森林的关键优势**(1)减少过拟合****(2)高效并行化****(3)特征重要性评估****(4)耐抗噪声**四.随机森林的优缺点优点缺点五.参数调优（以scikit-learn为例）波士顿房价预测一、.随机森林的思想1.通过组成多个弱学习器（决策树）形成一个学习器2.多样性增强：每颗决策树通

Mr终游·2025-03-08 00:21

象牙塔中的“智者”：DeepSeek R1 引领高校问答智体新纪元

DeepSeekR1：开启推理大模型的新篇章“DeepSeekR1+高校”：场景、架构与实践3.1场景一：智能学术助手3.2场景二：个性化学习导航3.3场景三：科研数据分析3.4系统架构设计3.5实践案例分享技术进阶

海棠AI实验室·2025-03-08 00:50

人工智能与深度学习的应用案例解析及代码实现

本文将从技术原理、核心应用案例及代码实现三个维度，系统解析其实际应用，并探讨未来挑战与发展方向。一、深度学习技术概述1.1核心技术框架深度学习基于深度神经网络（DNN），其核心在于通过多层非线

accurater·2025-03-08 00:49

玩转python：掌握Python数据结构之栈Stack

本文将用通俗易懂的语言和丰富的案例，带你轻松掌握栈的概念、实现和应用。什么是栈？栈是一种线性数据结构，它只允许在一端进行数据的插入和删除操作。

千益·2025-03-07 23:19

深度学习笔记——基础部分

深度学习是一种机器学习的方式，通过模仿人脑吃力信息的方式，使用多层神经网络来学习数据的复杂模式和特征。

肆——·2025-03-07 23:45

机器学习基础（4）

超越基于常识的基准除了不同的评估方法，还应该利用基于常识的基准。训练深度学习模型就好比在平行世界里按下发射火箭的按钮，你听不到也看不到。你无法观察流形学习过程，它发生在数千维空间中，即使投影到三维空间中，你也无法解释它。唯一的反馈信号就是验证指标，就像隐形火箭的高度计。特别重要的是，我们需要知道火箭是否离开了地面。发射地点的海拔高度是多少？模型似乎有15%的精度——这算是很好吗？在开始处理一个数据

yyc_audio·2025-03-07 23:42

链表操作的高阶技巧：K个一组翻转链表的实现与思考

本文不仅会详细讲解这一问题的解决思路，还会通过具体的代码示例，帮助大家更好地理解和掌握这一技巧。问题描述“K个一组翻转链表”问题的描述如下：给定一个链表和一个整数K

Echo_Wish·2025-03-07 23:41

实现组件间通信鸿蒙示例代码

介绍本示例主要讲解组件间通信方式，包含以下几种场景：父子组件单向通信父子组件双向通信前后代组件双向同步组件嵌套类双向同步实现组件间通信源码链接效果预览使用说明进入应用，点击按钮可浏览不同组件关系之间的效果

·2025-03-07 21:03

信创国产电脑在金融行业的应用案例分析

信创国产电脑作为信息技术创新的重要成果，正逐渐在各个行业崭露头角，尤其是在对安全性和稳定性要求极高的金融行业。随着金融行业数字化转型的加速，信创国产电脑凭借其独特的优势，为金融机构提供了可靠的信息技术支撑，助力金融行业实现自主可控、安全稳定的发展目标。在当前全球科技竞争日益激烈的背景下，信创国产电脑在金融行业的应用不仅是技术层面的变革，更是关乎国家金融安全和经济稳定的战略选择。信创国产电脑在金融行

·2025-03-07 21:31

机器学习｜决策树｜Gini指数和熵的区别｜简单示例

如是我闻：在决策树模型中，Gini指数和熵（Entropy）是用来计算节点纯度的两种方法。它们都是评估分裂点的好坏，以选择最佳的属性来分裂。让我们先来了解一下这两种方法的定义，然后通过一个简单的例子来讨论它们之间的区别。Gini指数Gini指数是一个衡量数据分布不均匀程度的指标。在决策树中，它用于评估数据集的不纯度。Gini指数越低，数据的纯度越高。其计算公式为：Gini=1−∑i=1npi2Gi

漂亮_大男孩·2025-03-07 21:56

00计算机视觉学习内容

计算机视觉（ComputerVision）开发需要掌握数学基础、编程语言、图像处理、机器学习、深度学习等多个方面的知识。

依旧阳光的老码农·2025-03-07 21:26

Day16 洛谷真题讲解

呀呀呀呀，嘻嘻嘻嘻嘻嘻嘻嘻嘻嘻嘻，太开心了，终于看到了一丝丝快乐的光环，终于ac了大家先来看一眼这道题，我觉得其实还是真的蛮经典的，刚开始的时候我心思看看如何能够把每个数给他存进一个数组里面，后来我发现原来，这个题目，只要在深深的探查一下，就会慢慢发现其中的道理，于是我重新开始想方法，okl，终于找到了一个这个好个找规律，我真觉得这个普及-的题，好像每一道都有点找规律。大家仔细看我上面的那个演草纸

流星雨.又来临·2025-03-07 20:19

01计算机视觉学习计划

计算机视觉系统学习计划（3-6个月）本计划按照数学→编程→图像处理→机器学习→深度学习→3D视觉→项目实战的顺序，确保从基础到高级，结合理论和实践。

依旧阳光的老码农·2025-03-07 20:15

决策树 vs 神经网络：何时使用？

4.结合使用的可能性5.总结在机器学习领域，决策树（DecisionTrees）和神经网络（NeuralNetworks）是两种常见但风格截然不同的算法。

HP-Succinum·2025-03-07 20:14

使用 Dlib 库进行人脸检测和人脸识别

Dlib是一个广泛使用的C++库，提供了多种用于机器学习和计算机视觉的工具。它包含了人脸检测、人脸识别、物体检测、图像处理等功能。

萧鼎·2025-03-07 19:32

介绍常见的图片分类模型与算法

介绍常见的图片分类模型与算法在机器学习和深度学习的领域中，图片分类任务是一个广泛的应用场景。

萧鼎·2025-03-07 19:31

【实战】Deepseek+Heygen+剪映快速生产数字人讲解的视频内容

特别是对于需要大量讲解类视频的场景，例如产品介绍、知识科普、在线教育等，传统真人出镜的方式往往耗时耗力。而数字人技术的出现，为我们提供了一种全新的解决方案。

kakaZhui·2025-03-07 19:00

金三银四突围战：技术面试体系化备考指南

一、技术人备考的三大认知误区盲目追求题量典型症状：刷完LeetCode500题仍不会变通解题数据佐证：2023年上岸者中，83%采用模块化专题突破策略忽视知识关联错误案例：能解释MySQL索引原理，却说不出

守护海洋的猫·2025-03-07 19:27

一文读懂！OpenCV 实时人脸识别从 0 到 1，小白也能轻松实操的超详细教程（完整教程及源码）

详细讲解实时识别过程，包括打开摄像头、逐帧处理及结果显示优化。针对复杂场景，提出光照、姿态、遮挡等问题的解决办法及模型更新维护策略。通过丰富代码示例与解释，助

AI_DL_CODE·2025-03-07 18:21

【Flink银行反欺诈系统设计方案】1.短时间内多次大额交易场景的flink与cep的实现

【flink应用系列】1.Flink银行反欺诈系统设计方案1.经典案例：短时间内多次大额交易1.1场景描述1.2风险判定逻辑2.使用Flink实现2.1实现思路2.2代码实现2.3使用Flink流处理3

*星星之火*·2025-03-07 18:20

代理IP在亚马逊跨境电商中的核心应用与操作指南

小编将从实际应用出发，结合平台规则与行业案例，为大家系统解析代理IP的合理使用策略。

IPFLY全球代理·2025-03-07 17:17

安卓录屏神器-AZ Screen Recorder‌

提供前置摄像头叠加功能，可同时录制屏幕画面和真人讲解，增强视频互动性‌。‌高兼

zhslhm·2025-03-07 17:45

手把手教你tomcat全部知识点（2）——解决tomcat9w.exe不能使用问题

正文开始前言一、为tomcat创建服务，解决tomcat9w.exe不能使用的问题1.1.创建服务：1.2启动tomcat9w.exe二、tomcat日志简述总结前言上篇文章已经讲解了如何快速启动tomcat

中二少年学编程·2025-03-07 17:45

量化投资与算法交易

在过去几年里，人们普遍认为，算法交易和机器学习结合是未来股票、期货等金融产品的必然趋势。机器学习是由多个数据源（如财务报表、交易历史数据、社交网络数据等）自动分析生成的模型，能够预测出股价

AI天才研究院·2025-03-07 17:08

C语言操作MySQL从入门到精通

今天给大家整理的内容是关于使用C语言操作MySQL数据库的详细介绍，从入门到精通，并配有案例代码和注释，帮助小白快速上手。

·2025-03-07 16:48

Unity AI 技术浅析（二）

UnityAI涵盖了从智能代理（Agents）、机器学习（MachineLearning）到自然语言处理（NLP）等多个领域。

爱研究的小牛·2025-03-07 16:33

Paper Reading | AI & 数据库融合经典论文回顾

幸运的是，基于机器学习的技术可以缓解这个问题。另一方面，数据库技术可以优化AI模型（DB

·2025-03-07 16:14

2024年Python最新蓝桥杯基础练习全解答案+解析共17题 python，三年经验Python开发面经总结

学习Python门槛很低，但它的晋级路线很多，通过它你能进入机器学习、数据挖掘、大数据，CS等更加高级的领域。

2401_84139963·2025-03-07 16:26

机器学习——使用分类特征的一种独热编码，

在我们目前看到的例子中，每个特性只能具有两个可能的值中的一个，耳朵形状不是尖的就是软的，脸型不是圆就是不圆，胡须不是存在就是不存在，但是如果特性可以具有两个以上的离散值呢？如何使用一个热编码来解决这样的特性？下图是我们宠物收养中心申请的新培训集，所有的数据都是一样的，除了耳形特征有尖软之外还有椭圆形，所以这个特征仍然是一个分类值特征，但它可以有三个可能的值，而不仅仅是两个可能的值，这意味着当你在这

小卷心菜.·2025-03-07 16:23

大模型不确定性量化与提示词校准

通过具体案例分析，我们将展示这些技术在自然语言处理、计算机视觉和推荐系统等领域的应用。最后，我们将讨论实现大模型不确定性量化与提示词

AI天才研究院·2025-03-07 15:20

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

大龄IT从业人员如何实现大厂梦

一、精准定位岗位赛道选择"经验溢价型"岗位推荐方向：行业解决方案架构师（如金融/政务云）数据治理专家（需掌握元数据管理、数据合规）技术布道师（需具备开源社区贡献经验）案例：某42岁候选人通过展示金融风控系统架构经验

繁华之中悟静·2025-03-07 14:23

【前端进阶】Web Worker性能优化实战：解码10万条数据不卡顿

代码案例与分步解析1.模拟10万条数据//生成10万条模拟数据functiongenerateMockD

爱上大树的小猪·2025-03-07 14:22

从单块巨石到星辰大海：分布式与微服务的本质思考

完美系统"的幻想，在妥协中寻找最优解2.分布式三定律物理定律：光速限制下的通信延迟不可消除经济定律：成本边际效应决定拆分粒度组织定律：康威定律的幽灵始终在场（系统架构≈组织架构）3.典型范式对比模式特征案例主从架

斗-匕·2025-03-07 14:21

面试基础---MySQL 分布式 ID 方案深度解析

本文将深入探讨MySQL分布式ID的生成方案，包括UUID、自增ID和雪花算法，结合实际项目案例和源码分析，帮助读者深入理解其实现原理。1.分布式ID的需求与挑战在分布式系统中，生成

WeiLai1112·2025-03-07 14:18

2022.03.07 KMP算法+ 力扣28，459，844，76

学习内容：kmp算法follow：代码随想录讲解kmp算法图解+讲解kmp算法28实现strStr题目描述：实现strStr()函数。

一桶锅包肉·2025-03-07 13:45

android的广播详解,Android的Service和广播的讲解

前言：我们都知道Android的四大基本组件：Activity、ContentProvider、Service以及BroadcastReceiver，前面的两个我们在前几篇已经具体讲解了，今天这一天我们就把后两者的使用具体说一下

任我说车·2025-03-07 13:44

AI学习预备知识-数据操作（5）内存节省

：本系列持续更新中文章目录AI学习预备知识-数据操作（5）内存节省前言内存节省总结前言随着开始人工智能的学习越来越多，那么再学习过程中，我们应该有一定的基础知识储备，本系列为基础知识储备介绍，本文主要讲解

羞涩的小吉他·2025-03-07 13:41

深度学习的数学之魂：传统机器学习的超越者

深度学习的数学之魂：传统机器学习的超越者前言第一部分：神经元的数学语言1.1神经元模型的启示1.2激活函数的非线性魔法第二部分：网络结构的层次之美2.1网络结构的多样性2.2层次结构的力量第三部分：图像的力量与直观理解

洋葱蚯蚓·2025-03-07 13:39

机器学习与深度学习里生成模型和判别模型的理解

两个模型是啥我们从几句话进入这两个概念：1、机器学习分为有监督的机器学习和无监督的机器学习；2、有监督的机器学习就是已知训练集数据的类别情况来训练分类器，无监督的机器学习就是不知道训练集的类别情况来训练分类器

程序员羊羊·2025-03-07 12:03

计算机视觉 vs 机器视觉 | 机器学习 vs 深度学习：核心差异与行业启示

一、计算机视觉（CV）与机器视觉（MV）：从学术研究到工业落地的分水岭1.定义与目标差异计算机视觉（CV）目标是赋予计算机类似人类的视觉理解能力，通过算法对图像或视频中的目标进行识别、跟踪和语义理解。其核心是研究如何从二维图像反推三维世界的结构和规律。例如，自动驾驶中通过多摄像头融合实现道路场景理解，属于典型的CV任务。机器视觉（MV）聚焦于工业场景的自动化检测与控制，强调实时性和精准性。MV系统

程序员Linc·2025-03-07 12:00

多独立样本秩检验：Kruskal-Wallis检验

本文将详细介绍多独立样本秩检验的核心方法——Kruskal-Wallis检验，包括其理论基础、公式推导、案例分析及Python实现。二、理论基础1.问题定义假设我们有kkk个独立样本

木子算法·2025-03-07 11:12

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