机器学习线性回归算法实验报告

数据结构：栈

栈的概念及结构2.栈的实现2.1初始化2.2入栈2.3出栈2.4栈顶元素2.5栈中有效元素个数2.6检测栈是否为空2.7销毁栈2.8栈的打印今天学习一种新的数据结构——栈1.栈的概念及结构栈：一种特殊的线性表
戴墨镜的恐龙·2024-02-20 01:06

算法专题：线性DP

参考练习习题总集文章目录10.正则表达式匹配44.通配符匹配45.跳跃游戏II53.最大子数组和(LCR161连续天数的最高销售额)91.解码方法97.交错字符串115.不同的子序列119.杨辉三角II198.打家劫舍(LCR089打家劫舍)213.打家劫舍II(LCR090打家劫舍II)10.正则表达式匹配第一道题就是困难题让我很难蚌，真是磨人啊。classSolution{public:boo
Q天马A行空Q·2024-02-20 01:30

第一章节 绪论以及第二章节 线性表

文章目录第一章节知识点1知识点2第二章节第一部分基本概念线性表的顺序表示和实现线性表的链式表示和实现第二部分链表2.两数相加19.删除链表的倒数第N个结点(2009统考真题)21.合并两个有序链表23.
Q天马A行空Q·2024-02-20 01:29

数据结构-线索二叉树

利用这n+1个空指针，令它们指向遍历二叉树时的前驱和后继，就是创建一棵线索二叉树以中序遍历为例这样一棵二叉树的中序遍历顺序是DBEAFCG如果我们把它看成一种线性结构，在这个遍历过程中，D空出来的两个指针可以指向它的前
四零七丶·2024-02-20 00:26

算法专题：前缀和

连续天数的最高销售额)85.最大矩形187.重复的DNA序列209.长度最小的子数组238.除自身以外数组的乘积363.矩形区域不超过K的最大数值和396.旋转函数53.最大子数组和(LCR161连续天数的最高销售额)线性
Q天马A行空Q·2024-02-20 00:25

数据库||数据库的安全性

：掌握SQLServer2008的安全控制机制掌握SQLServer2008的身份验证模式理解数据库用户帐户的基本概念理解角色的概念3.实验步骤：按实验内容要求完成各项操作根据题目要求给出解决方案提交实验报告
柠檬茶五元·2024-02-20 00:54

数据库||数据库的完整性

3.实验步骤：按实验内容要求完成各项操作根据题目要求给出解决方案提交实验报告4.实验内容：1.完整性约束的定义1.1定义S，C表，定义实体完整性约束，
柠檬茶五元·2024-02-20 00:54

数据库||数据库编程

.实验题目：数据库编程2.实验目的和要求：掌握T-SQL语句的语法规则掌握T-SQL流程控制结构掌握T-SQL的函数和存储过程的创建3.实验步骤：按实验内容要求完成各项操作根据题目要求给出解决方案提交实验报告
柠檬茶五元·2024-02-20 00:54

计网实验三 路由器和交换机配置实验

二、实验要求1.按网络应用需求设计网络拓扑结构；2.按网络设计要求完成路由器和交换机的基本配置；3.配置PC机的IP地址、子网掩码及默认网关；4.进行网络连通性测试；5.在实验报告上详细记录实验的每一个步骤和
柠檬茶五元·2024-02-20 00:53

数据库||数据表的更新

语句的数据操纵功能2)掌握SQL语言的数据插入,修改,删除操作3)掌握与嵌套查询相结合的插入,删除,修改数据的SQL语句3.实验步骤：1)按实验内容要求完成各项操作2)根据题目要求给出解决方案3)提交实验报告
柠檬茶五元·2024-02-20 00:49

PyTorch-线性回归

已经进入大模微调的时代，但是学习pytorch，对后续学习rasa框架有一定帮助吧。x_train=np.array([[3.3],[4.4],[5.5],[6.71],[6.93],[4.168],[9.779],[6.182],[7.59],[2.167],[7.042],[10.791],[5.313],[7.997],[3.1]],dtype=np.float32)y_train=np.a
一个高效工作的家伙·2024-02-20 00:46

如何学习和规划类似ChatGPT这种人工智能（AI）相关技术

数学基础：深度学习和自然语言处理等领域需要一定的数学基础，包括线性代数、微积分和概率统计。
ABEL in China·2024-02-20 00:43

人工智能在现代科技中的应用和未来发展趋势

概述人工智能（ArtificialIntelligence,AI）是一种模拟人类智能的技术，通过机器学习、机器视觉、自然语言处理等技术实现智能行为。它在现代科技中的应用非常广泛，涵盖了许多领域。
御翮·2024-02-19 23:35

深度学习发展的艺术

一方面，研究人员运用严谨的数学理论来构建和分析深度学习模型，如线性代数、概
科学禅道·2024-02-19 23:05

《生产调度优化》专栏导读

文章分类生产调度优化问题入门相关问题求解调度问题求解效率探讨相关论文解读生产调度优化问题入门文章包含重点简述生产车间调度优化问题两种常用的FJSP模型解析FJSP问题的标准测试数据集的Python代码解析FJSP标准测试数据代码相关问题求解文章求解器问题类型【作业车间调度JSP】通过python调用PuLP线性规划库求解
Lins号丹·2024-02-19 23:01

利用OR-Tools多样的约束函数快速建模详解

约束目录有定界的线性约束Add()/AddLinearConstraint()绝对值约束AddAbsEquality()互不相等约束AddAllDifferent()限制变量取值AddAllowedAssignments
Lins号丹·2024-02-19 23:31

混合整数线性规划MILP问题中增添约束的影响

在混合整数线性规划问题中，我们往往会通过添加约束来限制问题的可行空间，但是约束的添加对模型求解会产生多方面的影响，这取决于具体的问题和模型类型，以下是一些可能造成的影响：约束不起作用，即新增的约束对当前问题的解空间并不特别的改变
Lins号丹·2024-02-19 23:30

《数学建模》专栏导读

文章分类相关概念入门快速建模相关混合整数线性规划（MILP）加速技巧数值问题探讨相关问题解决技巧相关概念入门文章相关概念离散优化模型的松弛模型线性松弛问题混合整数线性规划MILP问题中增添约束的影响约束的影响快速建模相关文章求解器涉及步骤利用
Lins号丹·2024-02-19 23:59

机器学习

在过去50年，机器学习的研究已经从几个计算机工程师探索计算机是否能学会玩游戏的影响下不断成长，统计领域（在很大程度上忽视计算的考虑）到广泛的学科（该学科产生了基本的学习过程的统计-计算理论）已经设计了许多学习算法
会敲键盘的猩猩·2024-02-19 23:23

tensorflow学习笔记（二）：机器学习必备API

因为我个人的最终目的还是在深度学习上，所以一些深度学习和机器学习模块是必须要了解的，这其中包括了tf.train、tf.contrib.learn、还有如训练神经网络必备的tf.nn等API。
我愛大泡泡·2024-02-19 23:23

机器学习中的特征工程

目录一、特征工程目标二、特征工程内容（一）异常处理（二）特征标准化/归一化（三）数据分桶（四）缺失值处理（五）特征构造（六）特征筛选（特征选择）（七）降维三、代码示例（一）导入数据（二）删除异常值（三）特征构造（四）特征筛选1.过滤式2.包裹式一、特征工程目标对于特征进行进一步分析，并对于数据进行处理。完成对于特征工程的分析，并对于数据进行一些图表或者文字总结。特征工程的主要目的还是在于将数据转换
qq_44980515·2024-02-19 23:52

协调尺度：特征缩放在机器学习中的重要作用

目录一、介绍二、背景知识三、了解功能缩放四、特征缩放方法五、特征缩放的重要性六、实际意义七、代码八、结论一、介绍特征缩放是机器学习和数据分析预处理阶段的关键步骤，在优化各种算法的性能和效率方面起着至关重要的作用
无水先生·2024-02-19 23:50

动态规划之线性DP详解

完整代码：典型例题二：股票买卖2.1原题：2.2分析：2.3完整代码：典型例题三：股票买卖K笔交易3.1原题：3.2分析：3.3完整代码：典型例题四：数字三角形4.1题目：4.2分析：4.3完整代码：什么是线性
chen<>·2024-02-19 23:05

动态规划入门 & 线性动态规划

参考文献：全国青少年信息学竞赛培训教材——复赛（陈合力游光辉编著）一、概念在多阶段决策的问题中，各阶段采取的决策，一般俩说是与空间或者时间相关的。决策依赖于当前状态，又随即引起状态的转移，一个决策序列就是在变化的状态中产生出来，故有动态的含义。我们称这种解决多阶段决策最优化的过程称为动态规划方法。例如在一个m*n的迷宫中，从左下角走到右上角可以看到，状态A和状态B应当属于同一个阶段。T可以从A走来
益达915·2024-02-19 23:03

动态规划入门——线性DP

文章目录线性DP最短编辑距离编辑距离线性DP最短编辑距离【题目链接】902.最短编辑距离-AcWing题库思路：有三个操作，因此有三个子集！
塔塔开!!!·2024-02-19 23:32

动态DP入门&线性动态DP

动态DP入门&线性动态DP前言核心思想例1例22024牛客寒假4K2022牛客寒假2J结论前言OI-WiKi上有一个动态DP讲解，直接讲到了树型DP领域，同时需要树链剖分，门槛有点高。
罗博士·2024-02-19 23:58

机器学习---HMM前向、后向和维特比算法的计算

1.HMMimportnumpyasnp#In[15]:classHiddenMarkov:defforward(self,Q,V,A,B,O,PI):#使用前向算法N=len(Q)#状态序列的大小M=len(O)#观测序列的大小alphas=np.zeros((N,M))#alpha值T=M#有几个时刻，有几个观测序列，就有几个时刻fortinrange(T):#遍历每一时刻，算出alpha值i
三月七꧁ ꧂·2024-02-19 23:23

【机器学习笔记】5 机器学习实践

数据集划分子集划分训练集（TrainingSet）：帮助我们训练模型，简单的说就是通过训练集的数据让我们确定拟合曲线的参数。验证集（ValidationSet）：也叫做开发集（DevSet），用来做模型选择（modelselection），即做模型的最终优化及确定的，用来辅助我们的模型的构建，即训练超参数，可选；测试集（TestSet）：为了测试已经训练好的模型的精确度。三者划分：训练集、验证集、
RIKI_1·2024-02-19 23:52

机器学习和统计学的区别？

1、本质区别：目标：机器学习的核心目标是建立一个可以自动学习和改进的模型，以预测未知数据。它更关注结果的准确性和模型的泛化能力，通常不关心模型是否可以解释。
小桥流水---人工智能·2024-02-19 23:21

GAN生成对抗性网络

一、GAN原理出发点：机器学习中生成模型的问题无监督学习是机器学习和未来人工智能的突破点，生成模型是无监督学习的关键部分特点：不需要MCMC或者变分贝叶斯等复杂的手段，只需要在G和D中对应的多层感知机中运行反向传播或者梯度下降算法模型通常使用神经网络
Dirschs·2024-02-19 23:19

支持向量机SVM

下面是SVM从底层到高层的详细讲解：线性SVM线性SVM专注于在
ALGORITHM LOL·2024-02-19 23:19

【解决（几乎）任何机器学习问题】：超参数优化篇（超详细）

假设您的机器学习项⽬有⼀个简单的流程。有⼀个数据集，你直接应⽤⼀个模型，然后得到结果。模型在这⾥的参数被称为超参数，即控制模型训练/拟合过程的参数。
X.AI666·2024-02-19 23:48

机器学习网格搜索超参数优化实战(随机森林) ##4

文章目录基于Kaggle电信用户流失案例数据（可在官网进行下载）数据预处理模块时序特征衍生第一轮网格搜索第二轮搜索第三轮搜索第四轮搜索第五轮搜索基于Kaggle电信用户流失案例数据（可在官网进行下载）导入库#基础数据科学运算库importnumpyasnpimportpandasaspd#可视化库importseabornassnsimportmatplotlib.pyplotasplt#时间模块
恒c·2024-02-19 23:47

机器学习中为什么需要梯度下降

在机器学习中，梯度下降是一种常用的优化算法，用于寻找损失函数的最小值。我们可以用一个简单的爬山场景来类比梯度下降的过程。假设你被困在山上，需要找到一条通往山下的路。
华农DrLai·2024-02-19 23:16

创新设计与技术突破：嵌入式系统在人工智能和机器学习领域的应用前景

嵌入式系统在人工智能和机器学习领域的应用前景非常广阔，创新设计和技术突破将进一步推动这些领域的发展。
迷璃学妹·2024-02-19 23:45

Unity基础 -- 更新中(2.15)

Unity基础文章目录Unity基础3D数学--基础一些方法插值运算三角函数坐标系3D数学--向量理解常用函数线性插值3D数学--四元数看向四元数计算延迟函数协同程序3D数学–基础一些方法floatvalue01
冒泡P·2024-02-19 23:44

GWAS分析

TASSEL5命令行模式运行方法1.典型的MLM（混合线性模型）分析管道命令如下：perlrun_pipeline.pl-fork1-hgenotype.hmp-filterAlign-filterAlignMinFreq0.05
wo_monic·2024-02-19 22:00

人工智能-动物识别专家系统Python实现

2.实验要求2.1运用任意一种编程语言实现动物专家识别系统并撰写实验报告2.2功能要求：建立一个动物识别系统的规则库，用以识别虎、豹、斑马、长颈鹿、企鹅、鸵鸟、信天翁等7种动物。
CQUST-XMY·2024-02-19 22:30

【论文精读】ESViT

摘要基于transformer的SSL方法在ImageNet线性检测任务上取得了最先进的性能，其关键原因在于使用了基于对比学习方法训练单尺度Transformer架构。
None-D·2024-02-19 22:40

【论文精读】SimCLR2

具体改进有：发现在半监督学习（无监督预训练+有监督微调）中，对于较大的模型只需采用少量有标签数据就可实现良好的结果证明了SimCLR中用于半监督学习的卷积层之后非线性变换（投影头）的重要性。
None-D·2024-02-19 22:40

【软件测试】如何设计自动化测试脚本

一、线性设计线性脚本设计方式是以脚本的方式体现测试用例，是一种非结构化的编码方式，多数采用录制+回放的方式，测试工程师通过录制+回访的访问对被测系统进行自动化测试，录制的脚本会产生某些冗余的代码内容或函数及脚本
咖啡加剁椒·2024-02-19 22:58

2021-06-29 共学《反脆弱》 Day27

这种“你有证据吗”的谬论是将证明无害的证据与缺乏证据证明有害混为一谈，在非线性情况下，简单的“有害”或“有益”的陈述都会失灵：关键在于剂量。
蒋丽云·2024-02-19 21:40

《写作是最好的自我投资》----怎样写出吸引人的好文章？

写作之难，在于把网状的思考，用树状结构，体现在线性展开的语句里。-----（美）史蒂芬.平克001成功标题的特点-------引发共鸣、制造悬念、引起争议、颠覆认知002如何写好标题呢？
雪飞在路上·2024-02-19 21:56

周报（202402018）

日期：2024.2.12-2024.2.18本周工作：1.了解Mamba1.1MambaMamba模型是一个创新的线性时间序列建模方法，巧妙地结合了递归神经网络（RNN）和卷积神经网络（CNN）的特点，
来自宇宙的曹先生·2024-02-19 21:53

【STM32 CubeMX】GPIO_HAL库源码分析

GPIO1.2HAL_GPIO_Init源码分析GPIO_InitTypeDef初始化结构体HAL_GPIO_Init函数总结前言提示：这里可以添加本文要记录的大概内容：例如：随着人工智能的不断发展，机器学习这门技术也越来越重要
人才程序员·2024-02-19 20:23

OpenCV介绍和使用

目录一：简介二：安装三：使用一：简介OpenCV（OpenSourceComputerVisionLibrary）是一个开源的计算机视觉和机器学习软件库，广泛应用于图像处理、计算机视觉、机器学习等领域。
攻城狮的梦·2024-02-19 20:43

optuna，一个好用的Python机器学习自动化超参数优化库

️个人主页：鼠鼠我捏，要死了捏的主页️付费专栏：Python专栏️个人学习笔记，若有缺误，欢迎评论区指正前言超参数优化是机器学习中的重要问题，它涉及在训练模型时选择最优的超参数组合，以提高模型的性能和泛化能力
牵着猫散步的鼠鼠·2024-02-19 20:23

【机器学习笔记】11 支持向量机

支持向量机（SupportVectorMachine,SVM）支持向量机是一类按监督学习（supervisedlearning）方式对数据进行二元分类的广义线性分类器（generalizedlinearclassifier
RIKI_1·2024-02-19 19:38

【机器学习笔记】12 聚类

无监督学习概述监督学习在一个典型的监督学习中，训练集有标签，我们的目标是找到能够区分正样本和负样本的决策边界，需要据此拟合一个假设函数。无监督学习与此不同的是，在无监督学习中，我们的数据没有附带任何标签，无监督学习主要分为聚类、降维、关联规则、推荐系统等方面。主要的无监督学习方法聚类（Clustering）如何将教室里的学生按爱好、身高划分为5类？降维（DimensionalityReductio
RIKI_1·2024-02-19 19:38

【机器学习笔记】4 朴素贝叶斯

贝叶斯方法贝叶斯分类贝叶斯分类是一类分类算法的总称，这类算法均以贝叶斯定理为基础，故统称为贝叶斯分类。朴素贝叶斯分类是这一类算法中最简单的较为常见的算法。先验概率根据以往经验和分析得到的概率。我们用()来代表在没有训练数据前假设拥有的初始概率。后验概率根据已经发生的事件来分析得到的概率。以(|)代表假设成立的情下观察到数据的概率，因为它反映了在看到训练数据后成立的置信度。联合概率是指在多元的概率分
RIKI_1·2024-02-19 19:07
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