机器学习线性回归算法实验报告第11页

自然语言处理（NLP）与机器学习：深度探索两者的关系

自然语言处理（NLP）与机器学习：深度探索两者的关系1.自然语言处理(NLP)的概述NLP的主要任务包括：2.机器学习(ML)的概述机器学习的主要类型包括：3.NLP与机器学习的关系1.机器学习驱动NLP

听忆.·2024-08-30 10:51

如何有效管理机器学习与人工智能

如何有效管理机器学习与人工智能1.模型开发阶段的风险管理a.数据质量与偏见管理b.模型透明性与可解释性c.偏见与公平性测试2.部署阶段的风险管理a.安全与隐私保护b.实时监控与反馈机制c.模型回滚与更新机制

听忆.·2024-08-30 10:51

数学基础 -- 线性代数之行阶梯形

行阶梯形行阶梯形（RowEchelonForm,REF）是线性代数中用于简化矩阵形式的一种方法，常用于求解线性方程组。

sz66cm·2024-08-30 09:50

线性代数基础

向量的点积点乘和叉乘矩阵乘法规则：1，两个矩阵相乘时，第一个矩阵的列数必须等于第二个矩阵的行数矩阵乘法是点乘还是叉乘矩阵点乘：是矩阵各个对应元素相乘,这个时候要求两个矩阵必须同样大小。矩阵叉乘：矩阵的乘法就是矩阵a的第m行乘以矩阵b的第n列，各个元素对应相乘然后求和作为第m行n列元素的值所以矩阵乘法是叉乘。矩阵满足结合律，不满足交换律。满足交换律的是逆矩阵。旋转矩阵平移矩阵

猿饵块·2024-08-30 09:19

深度学习速通系列:贝叶思&SVM

贝叶斯（Bayesian）方法和支持向量机（SVM，SupportVectorMachine）是两种不同的机器学习算法，它们在解决分类和回归问题时有着不同的原理和应用场景贝叶斯方法：贝叶斯方法基于贝叶斯定理

Ven%·2024-08-30 08:13

机器学习和深度学习·贝叶斯优化和optuna

贝叶斯优化贝叶斯优化的思想先验：取点似然：假设分布取了n个点之后…后验：近似取得极值贝叶斯优化的数学过程在贝叶斯优化的数学过程当中，我们主要执行以下几个步骤：1定义需要估计的f(x)f(x)f(x)以及xxx的定义域2取出有限的n个xxx上的值，求解出这些xxx对应的f(x)f(x)f(x)（求解观测值）3根据有限的观测值，对函数分布进行假设（该假设被称为贝叶斯优化中的先验知识），得出该假设分布上

0xMayL·2024-08-30 08:39

【ShuQiHere】《机器学习的进化史『下』：从神经网络到深度学习的飞跃》

【ShuQiHere】引言：神经网络与深度学习的兴起在上篇文章中，我们回顾了机器学习的起源与传统模型的发展历程，如线性回归、逻辑回归和支持向量机（SVM）。

ShuQiHere·2024-08-30 07:07

PyTorch概述

PyTorch是一个开源的机器学习框架，由Facebook的人工智能研究团队开发。它广泛用于深度学习和神经网络的研究和开发。

fydw_715·2024-08-30 06:01

C语言学习记录（三）

顺序结构顺序结构是三大基础结构中最简单也是最容易的，其实现方式为从上至下依次进行，不需要进行任何判断，它是由一系列按特定顺序执行的操作组成，每个操作完成后才会执行下一个操作，这种执行过程就像按照任务列表逐项完成一样，依照线性

Tian Sifan·2024-08-30 06:30

国产智能搜索MindSearch∶ 能够在不到3分钟内收集并整合300多页相关信息？

MindSearch是一款由上海人工智能实验室推出的国产智能搜索工具，具有强大的自然语言处理和机器学习能力，旨在提供高效、精准的信息检索服务。

百态老人·2024-08-30 04:20

机器学习基础（四）——决策树与随机森林

决策树与随机森林文章目录决策树与随机森林一、知识概要（一）二、决策树使用的算法三、sklearn决策树API四、决策树的案例1.数据清洗2.特征工程3.调用决策树API五、集成学习方法-随机森林1.知识概要（二）2.集成学习API3.随机森林的案例importpandasaspdfromsklearn.feature_extractionimportDictVectorizerfromsklear

Bayesian小孙·2024-08-30 03:43

机器学习——lightGBM（学习整理）

目录一、认识lightGBM1.简单介绍2.主要特点LightGBM的缺点3.模型训练方式（1）TrainingAPI（2）Scikit-learnAPI二、相关函数参数1.TrainingAPI2.Scikit-learnAPI（重复只做补充）3.lightgbm.cv4.lightgbm.Dataset5.Callbacks（1）lightgbm.record_evaluation（2）lig

CXDNW·2024-08-30 03:40

【浙江工业大学、中国人工智能学会自然计算与数字智能城市专委会联合主办|ACM独立出版|往届均已见刊并完成EI、SCOPUS检索】第四届机器学习与计算机应用国际学术会议(ICMLCA 2023)

第四届机器学习与计算机应用国际学术会议(ICMLCA2023)定于2023年10月27-29日在中国杭州隆重举行。

艾思科蓝 AiScholar·2024-08-30 03:40

机器学习之决策树与随机森林的实现

机器学习技术，尤其是决策树和随机森林，在解决这类问题时表现出色。本文将介绍随机森林的基本概念，并通过一个具体的案例——筛选垃圾电子邮件——来展示随机森林的实际应用。

SEVEN-YEARS·2024-08-30 03:39

python俄罗斯方块小游戏实验报告_python实现俄罗斯方块游戏

在公司实习。公司推崇Python和Django框架，所以也得跟着学点。简单瞅了下Tkinter，和Canvas配合在一起，还算是简洁的界面开发API。threading.Thread创建新的线程，其多线程机制也算是方便。只是canvas.create_rectangle居然不是绘制矩形，而是新建了矩形控件这点让人大跌眼镜。先开始，在线程里每次都重绘多个矩形（随数组变化），其实是每次都新建了N个矩形

weixin_39533742·2024-08-30 03:08

2019-05-27

不逼一逼自己真的不知道自己有多厉害，今天下午写了四份实验报告，写了四章的药理学作业，自己的效率真高！要坚持下去啊！

Mousikaaa·2024-08-30 01:49

爆改YOLOv8 | yolov8添加MSDA注意力机制

它首先通过线性投影生成特征图(X)的查询、键和值。然后，将特征图的通道划分为(n)个头部，在每个头部中使用不同的扩张率进行多尺度的自注意力操作。

不想敲代码！！！·2024-08-29 22:06

安卓开发使用seekBar改变ImageView中图片的色彩

ColorMatrix通过一个4x5的矩阵来定义线性变换，这个矩阵可以对图像的RGB颜色空间进行操作。他有以下几种常用操

我要最优解·2024-08-29 20:52

编程小白如何成为大神？大学新生的最佳入门大神级攻略

它语法简单、易读易写、用途广泛，广泛应用于数据科学、机器学习、Web开发、自动化测试等领域。JavaScript：对于对Web开发感兴趣的学生，JavaScript是必学的。

一禅（OneZen）·2024-08-29 19:43

线性二次调节器（LQR）和模型预测控制（MPC）算法对比介绍

本文对线性二次调节器（LQR）和模型预测控制（MPC）算法的详细介绍，包括图文示例，以帮助更好地理解这些控制策略。

LQS2020·2024-08-29 18:11

Python配置管理工具库之hydra使用详解

这对于机器学习、数据科学和大型Python应用程序开发来说尤其有用。本文将详细介绍Hydra库，包括其安装方法、主要特性、基本和

Rocky006·2024-08-29 17:35

已知空间三点求圆心坐标，在matlab中的实现方法

先看参考文献：https://blog.csdn.net/yanmy2012/article/details/8111600/当看到这一句时，默认已经理解了上面参考文献中三点求圆的线性代数理论。

Fire Above Sky·2024-08-29 16:29

嵌入式面经篇十一——操作系统

6、I/O子系统层次结构7、逻辑地址、线性地址、物理地址、总线地址、虚拟地址的区别？8、操作系统的内存分配一般有哪几种方式，各有什么优缺点？9、用户空间与内核空间有哪些通信方式？

须尽欢~~·2024-08-29 16:28

考研系列-数据结构冲刺课复习笔记（上）

写在前面：这篇文章是对王道考研冲刺课的高度总结，可以当做最后复习的提纲和知识点复习参考注意所有数据结构的结构体定义、算法的时间空间复杂度一、线性表1.顺序表创建（静态、动态）、销毁、增删改查2.链表(1

Nelson_hehe·2024-08-29 16:23

数据结构链表

(c)>O(logn)>O(n)>O(nlogn)>O(n^2)>O(n^3)>O(2^n)2.空间复杂度：数据量增长与程序所占用空间的比例关系称为空间复杂度2.数据结构:数据之间的关系逻辑结构：1.线性结构一对一表

隔壁家汤姆叔叔的皮鞋·2024-08-29 15:22

使用Systemd配置定时任务

Cron，其实Systemd也可以实现定时任务，相比较Cron，Systemd实现的定时任务有以下优点：可以限制任务使用CPU的额度，比如任务最多占用20%的CPU任务可以方便拆分，比如可以创建相互依赖的线性任务自动生成日志

aneirin·2024-08-29 14:30

spark应用程序转换_4.Spark特征提取、转换和选择 - 简书

在实际机器学习项目中，我们获取的数据往往是不规范、不一致、有很多缺失数据，甚至不少错误数据，这些数据有时又称为脏数据或噪音，在模型训练前，务必对这些脏数据进行处理，否则，再好的模型，也只能脏数据进，脏数据出

weixin_39956182·2024-08-29 14:10

深度学习：探索人工智能的无限可能

1.深度学习深度学习是一种基于人工神经网络的机器学习方法，它试图模拟人脑的工作方式，通过训练大量数据来自动学习数据的内在规律和表示层次

木小梦(๑• . •๑)·2024-08-29 12:29

计算机视觉概念科普

它结合了信号处理、图像处理、模式识别、机器学习等多个领域的技术，让计算机能够执行诸如识别、分类、追踪等复杂的视觉任务。本文将深入探讨计算机视觉的核心概念和技术。

极客代码·2024-08-29 11:54

机器学习和深度学习中常见损失函数，包括损失函数的数学公式、推导及其在不同场景中的应用

目录引言什么是损失函数？常见损失函数介绍3.1均方误差（MeanSquaredError,MSE）3.2交叉熵损失（Cross-EntropyLoss）3.3平滑L1损失（SmoothL1Loss）3.4HingeLoss（合页损失）3.5二进制交叉熵损失（BinaryCross-EntropyLoss）3.6KL散度（KLDivergence）3.7Huber损失（HuberLoss）3.8对比

早起星人·2024-08-29 09:44

AI学习记录 - 对抗性神经网络

有用点赞哦学习机器学习到一定程度之后，一般会先看他的损失函数是什么，看他的训练集是什么，训练集是什么，代表我使用模型的时候，输入是什么类型的数据。

victor-AI最好的学习方式是画图·2024-08-29 09:40

Python在神经网络中优化激活函数选择使用详解

它的主要作用是引入非线性因素，使得神经网络能够处理复杂的非线性问题。如果没有激活函数，神经网络仅仅是线性模型的堆叠，无法胜任深度学习中的各种任务。

Rocky006·2024-08-29 09:39

【ShuQiHere】《机器学习的进化史『上』：从数学模型到智能算法的百年征程》

【ShuQiHere】引言：概述机器学习的演进机器学习的发展史是一段从数学基础到智能算法的演进历程。

ShuQiHere·2024-08-29 08:33

TensorFlow和它的弟弟们

以下是它们之间的主要区别：1.TensorFlow(PC\GPU)设计目标：TensorFlow是一个开源的机器学习框架，由GoogleBrain团队开发，旨在帮助开发者构建和训练深度学习模型。

活蹦乱跳酸菜鱼·2024-08-29 08:31

机器学习（ML）算法分类

机器学习（ML）算法是一个广泛而多样的领域，涵盖了多种用于数据分析和模式识别的技术。

活蹦乱跳酸菜鱼·2024-08-29 08:31

数据结构A2

栈基本概念栈是一种逻辑结构，是特殊的线性表。特殊在：只能在固定的一端操作只要满足上述条件，那么这种特殊的线性表就会呈现一种“后进先出”的逻辑，这种逻辑就被称为栈。

Night03·2024-08-29 07:58

Datawhale AI夏令营-task03

DatawhaleAI夏令营-task03笔记来源：DatawhaleAI夏令营数据增强基础数据增强是一种在机器学习和深度学习领域常用的技术，尤其是在处理图像和视频数据时。

ghost_him·2024-08-29 06:50

K-means聚类算法：从原理到实践的全面解读

引言在当今数据驱动的时代，机器学习技术的发展已经成为各行各业的重要驱动力。在机器学习中，聚类算法是一类被广泛应用的技术之一。

一休哥助手·2024-08-29 06:50

机器学习——支持向量机

一、间隔与支持向量给定训练样本集D={(x1,y1),(x2,y2),⋯ ,(xm,ym)},yi∈{−1,+1}D=\{(\bmx_1,y_1),(\bmx_2,y_2),\cdots,(\bmx_m,y_m)\},y_i\in\{-1,+1\}D={(x1,y1),(x2,y2),⋯,(xm,ym)},yi∈{−1,+1}，分类学习最基本的想法就是基于训练集DDD在样本空间中找到一个划分超

酱香编程，风雨兼程·2024-08-29 06:20

【机器学习-随记】使用 Slack 和 Facebook Messenger 的消息机器人实现虚拟客服人员

使用Slack和FacebookMessenger的消息机器人实现虚拟客服人员1.平台选择与集成2.消息机器人开发3.自然语言处理(NLP)4.虚拟助手功能实现5.语音助手集成6.安全与用户隐私7.测试与部署边走、边悟迟早会好实现一个虚拟客服人员，能够通过Slack和FacebookMessenger进行交互，并执行虚拟助手和语音助手通常完成的任务，涉及多个技术组件和步骤。以下是实现这一系统的详细

听忆.·2024-08-29 06:19

每天一个数据分析题（五百零五）- 提升方法

提升方法（Boosting），是一种可以用来减小监督式学习中偏差的机器学习算法。基于Boosting的集成学习，其代表算法不包括？

跟着紫枫学姐学CDA·2024-08-29 05:43

每天一个数据分析题（五百零六）- 装袋方法

A.AdaboostB.GBDTC.XGBOOSTD.随机森林数据分析认证考试介绍：点击进入题目来源于CDA模拟题库点击此处获取答案数据分析专项练习题库内容涵盖Python，SQL，统计学，数据分析理论，深度学习，可视化，机器学习

跟着紫枫学姐学CDA·2024-08-29 05:43

7+非肿瘤纯生信，内容不多但思路值得借鉴！

2单个疾病结合免疫浸润，铁死亡，自噬等基因集，机器学习算法等。

生信小课堂·2024-08-29 04:59

算法分析与设计——实验5：分支限界法

二、实验内容及要求实验要求：通过上机实验进行算法实现，保存和打印出程序的运行结果，并结合程序进行分析，上交实验报告和程序文件。实验内容：1、使用分支限界算法解决单源最短路径问题。

阮阮的阮阮·2024-08-29 02:22

线性基整理

概述线性基，是线性代数中的概念，在信息学竞赛中，前缀线性基是线性基的扩展，他们主要用于处理有关异或和的极值问题。

益达爱喝芬达·2024-08-29 02:51

亦菲喊你来学机器学习（14） --贝叶斯算法

文章目录贝叶斯一、贝叶斯定理二、贝叶斯算法的核心概念三、贝叶斯算法的优点与局限优点：局限：四、构建模型训练模型测试模型总结贝叶斯贝叶斯算法（Bayesianalgorithm）是一种基于贝叶斯定理的机器学习方法

方世恩·2024-08-29 01:45

线性结构的python实现（一：单向链表和单向循环链表）

以下为单向链表和单向循环链表的python实现：classNode():"""链表节点类，包含链表基本操作。"""def__init__(self,value):self.value=value#节点存储的值self.next=None#指向下一个节点的指针，默认为Nonedef__str__(self):returnstr(self.value)#使得节点对象直接打印时输出其存储的值defeac

moyao_miao·2024-08-29 01:41

线性结构的python实现（二：双向链表和双向循环链表）

以下为双向链表和双向循环链表的python实现：classNode():"""双向链表节点类，包含链表基本操作。"""def__init__(self,value):self.value=valueself.next=Noneself.pre=None#指向前一个节点的指针def__str__(self):returnstr(self.value)defeach(self,number=float