机器学习线性回归算法实验报告第28页

「数据结构」栈和队列

栈栈的基本概念定义栈是只允许在一端进行插入或删除操作的线性表栈顶：线性表允许进行插入删除的那一端栈底：固定的，不允许进行插入和删除的另一端空栈：不含任何元素特点：后进先出（LIFO）基本操作InitStack

PinHsin·2024-02-13 18:54

面向智算服务，构建可观测体系最佳实践

作者：蓟北构建面向AI、大数据、容器的可观测体系（一）智算服务可观测概况对于越来越火爆的人工智能领域来说，MLOps是解决这一领域的系统工程，它结合了所有与机器学习相关的任务和流程，从数据管理、建模、持续部署的到运行时计算和资源管理

·2024-02-13 18:51

直线思考

我们都喜欢用直线性去思考结果。比如老大让同事干一件事，就比如要打印一份思维导图。老大要同事不只拆分开所有节点截图，还有就是要做成PDF。然后同事就直接按照老大想要的要求去做了。

墨尽言·2024-02-13 17:52

大数据和机器学习固废行业商业价值

一、大数据和机器学习的基本概念，历史渊源。综述当前大数据和机器学习应用领域。我的判断是，这两个概念现在已经不是出炒作，已经走向实用领域。大数据这个概念兴起，我感觉是在2012年。

freedomme·2024-02-13 17:11

线性表（java实现）

本文整理自《大话数据结构》及传智播客视频教程1.线性表定义线性表是由零个或多个数据元素组成的有限序列。

Coding9933·2024-02-13 17:09

超级无敌简单易懂的海明码的校验和纠错原理与实现

最近和朋友的聊天涉及到了海明码纠错，先来康康海明纠错码到底是什么海明码HammingCode，电信领域的一种线性调试码，由于编码简单，广泛应用于内存（RAM）。

Never肥宅·2024-02-13 16:34

【思维导图实战派】 11/21 SAI基础教程

画完以后觉得略坑，可能是因为教程类的知识点比较碎，大多数都是步骤式的操作，画着画着就变成了线性笔记的感觉了。还是大脑里没有整理清楚。

nino_d061·2024-02-13 16:21

你真的了解线性表中的顺序表了吗？（静态与动态顺序）

在这之前我们也先了解一下线性表。线性表（linearlist）是n个具有相同特性的数据元素的有限序列。

Gu Gu Study·2024-02-13 16:52

人工智能

了解到人工智能、机器学习、深度学习的关系，神经网络是深度学习的实现的模型。语音、图像、机器翻译、机器人、文本挖掘和分类。感觉机器学习自己挺感兴趣啊

阳光照我心房·2024-02-13 16:15

能玩上一天的网站，宅家也不无聊！

打出单词，都能有音调，就像弹钢琴一样3.学习型搜索引擎https://magi.com/通过机器学习将互联网上的海量信息构建成可解析、可检索、可溯源的结构化知识体系。4.藏

编程星语·2024-02-13 15:18

C语言用单链表实现集合的交并补,C语言实现单链表实现方法

我们来具体看看不带头节点的单链表的实现单链表：它是一种链式存储的线性表，用一组地址任意的存储单元存放线性表的数据元素，称存储单元为一个节点。

weixin_39621060·2024-02-13 15:47

onnx基础

初次编辑时间：2024/2/7；最后编辑时间：2024/2/12定义：ONNX（OpenNeuralNetworkExchange）是一种开放式的文件格式，用于存储训练好的机器学习模型。

whyte王·2024-02-13 14:31

pandas:统计某一列字符串中各个word出现的频率

JasonLiu1919·2024-02-13 14:56

lightGBM集成学习算法

LightGBM集成学习算法是一种基于梯度提升决策树（GradientBoostingDecisionTree）的机器学习算法。它是由微软提出的一种高效的梯度提升框架，主要用于解决分类和回归问题。

亦旧sea·2024-02-13 14:24

多个总体均值的比较（多元方差分析）

它是广义线性模型的拓展，适用于因变量为连续变量且自变量为分类变量的情况。多元方差分析可以帮助研究者确定各组之间是否存在显著差异，并评估自变量的影响程度。它常用于社会科学、医学研究等领域中。

亦旧sea·2024-02-13 14:53

SDU机器学习作业心得1

看到老师布置的作业简直心态爆炸，不过这周日就要交了还是硬着头皮作吧。这本天书简直就让人摸不到头脑，翻到二十多页已然是看不懂了。在懒人床的指点下，好歹有了一些想法。所以写下这个博客，为了让跟我一样看天书的小伙伴们一点帮助。作业内容是《模式分类第二版》第二章的上机题第四题。数据如下：样本w1w2w3x1x2x3x1x2x3x1x2x31-5.01-8.12-3.68-0.91-0.18-0.055.3

李昊_SDU·2024-02-13 14:51

XGboost和lightGBM算法对比

eXtremeGradientBoosting）和LightGBM（LightGradientBoostingMachine）都是一类基于梯度提升树（GradientBoostingDecisionTrees）的机器学习算法

亦旧sea·2024-02-13 14:50

机器学习入门--多层感知机原理与实践

神经网络与多层感知机神经网络是一种模仿生物神经系统结构和功能的计算模型。它由许多个节点（或称为神经元）组成，这些节点通过连接权重相互连接。神经网络的输入经过一系列的加权求和和激活函数变换后，得到输出结果。神经网络的训练过程主要包括前向传播和反向传播两个阶段。前向传播是指数据从输入层逐层传递到输出层的过程，每一层的节点都会根据输入值和连接权重计算输出值。反向传播是指通过计算损失函数对网络参数进行梯度

Dr.Cup·2024-02-13 13:37

机器学习入门--BP神经网络原理与实践

BP神经网络引言BP神经网络，即反向传播神经网络，是一种监督学习算法，用于多层前馈神经网络的训练。自从1986年由Rumelhart,Hinton和Williams提出以来，它已成为最流行的神经网络训练算法之一。BP算法的核心思想是通过计算损失函数相对于网络参数的梯度，然后利用这些梯度信息来更新网络的权重和偏置，从而最小化误差。数学原理BP算法的数学原理基于链式法则计算梯度。考虑一个简单的两层神经

Dr.Cup·2024-02-13 13:37

机器学习入门--朴素贝叶斯原理与实践

朴素贝叶斯算法朴素贝叶斯是一种常用的分类算法，其基本思想是根据已有数据的特征和标签，学习出一个概率模型，并利用该模型对新样本进行分类。其优点在于简单快速、易于实现和解释，缺点在于对输入数据的分布做了严格的假设。具体来说，朴素贝叶斯分类器首先根据训练数据计算出每个类别的先验概率P©，即样本中每个类别占比。然后，对于给定的待分类样本，计算出它属于每个类别的条件概率P(X|C)，其中X表示样本的特征向量

Dr.Cup·2024-02-13 13:07

机器学习入门--奇异值分解原理与实践

奇异值分解奇异值分解（SingularValueDecomposition，SVD）是一种矩阵分解技术，可以将一个矩阵分解为三个部分的乘积。在SVD中，原始矩阵被分解为左奇异向量矩阵、奇异值矩阵和右奇异向量矩阵的乘积。奇异值分解数学原理奇异值分解是一种矩阵分解技术，可以将一个矩阵分解为三个部分的乘积。在SVD中，原始矩阵被分解为左奇异向量矩阵、奇异值矩阵和右奇异向量矩阵的乘积。具体来说，对于一个m

Dr.Cup·2024-02-13 13:07

机器学习入门--主成分分析原理与实践

它通过线性变换将原始高维数据映射到低维空间，从而提取出数据中最重要的特征。

Dr.Cup·2024-02-13 13:06

机器学习入门--逻辑回归与简单二分类数据实战

逻辑回归在机器学习领域，逻辑回归是一个广泛应用于分类问题的算法。与线性回归不同，逻辑回归用于预测离散的类别标签，可以处理二分类和多分类问题。下面我们将介绍逻辑回归的基本原理和实现方式。

Dr.Cup·2024-02-13 13:36

机器学习入门--支持向量机原理与实践

原理支持向量机（SupportVectorMachine，SVM）是一种常用的机器学习算法，用于分类和回归问题。其原理是基于统计学习理论中的结构风险最小化原则。

Dr.Cup·2024-02-13 13:36

机器学习入门--简单卷积神经网络原理与实践

深入理解卷积神经网络（CNN）引言卷积神经网络（ConvolutionalNeuralNetworks,CNN）是深度学习中的一种核心算法，广泛应用于图像识别、视频分析和自然语言处理等领域。CNN通过模拟人类视觉系统的工作原理，能够自动并有效地识别图像中的模式和特征。数学原理CNN主要由卷积层、激活层和池化层组成。其核心在于卷积层，它使用一系列可学习的滤波器来扫描输入数据。卷积操作卷积神经网络（C

Dr.Cup·2024-02-13 13:06

R语言群组变量选择、组惩罚group lasso套索模型预测分析新生儿出生体重风险因素数据和交叉验证、可视化

p=25158原文出处：拓端数据部落公众号本文拟合具有分组惩罚的线性回归、GLM和Cox回归模型的正则化路径。

·2024-02-13 13:46

利用生成式AI的产研流程：创新与效率的完美结合

它通过机器学习算法来学习和模拟现实世界中的数据分布，然后使用这些模型来生成新的、具有相似特征的数据。

·2024-02-13 13:15

人脸追踪案例及机器学习认识

1.人脸追踪机器人初制用程序控制舵机运动的方法与机械臂项目完全相同。由于摄像头的安装方式为上下倒转安装，我们在编写程序读取图像时需使用flip函数将图像上下翻转。现在，只需要使用哈尔特征检测得到人脸在图像中的位置，再指示舵机运动，进行追踪即可。由于一次只能追踪一张人脸，我们可以在detectMultiScale函数中使用cv2.CASCADE_FIND_BIGGEST_OBJECT（寻找最大的人脸

vv不说话·2024-02-13 12:13

周日反思

从小论文到期末大作业，从实践报告到实验报告，从学弟到学长，每一天都应该成长呀。可惜喽，这些天也算学了知识，任务感逐渐消减；用手机来刷视频放松时间远超学习时间。

新小白1·2024-02-13 12:24

李宏毅机器学习——回归实验

importnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltfrompylabimportmpl#matplotlib没有中文字体，动态解决plt.rcParams['font.sans-serif']=['Simhei']#显示中文mpl.rcParams['axes.unicode_minus']=False#解决保存图像是负号'-'显示为方块的问题x_data=[3

migugu·2024-02-13 12:15

为了更了解女友的情绪，我居然...

回归正题，目前大模型、机器学习风头正盛，对于我们正常打工人来说，离得远，也不远。你可能早已听说，但如果让你来做，无从下手，什么？先买1000张RTX5000显卡吗？

不懂前端的运维不是好架构·2024-02-13 11:34

python+大数据学习打卡day1

企业数据分析方向：现状分析：离线分析原因分析：实时分析预测分析：机器学习数据分析基本流程：采集、处理、分析、应用大数据：大数据(bigdata)，指的是所涉及的资料量规模巨大到无法透过主

岁月不静好456·2024-02-13 11:11

数据结构期末复习

性质相同的数据元素的集合，是数据的一个子集数据结构：带结构的数据元素集合包括（D：元素集合、S：D上的关系、Op：D上的运算）逻辑结构：数据元素之间的逻辑关系，与计算机无关包括（D，S）四种基本的逻辑结构：集合结构线性结构树形结构图状结构存储结构

峙峙峙·2024-02-13 11:08

CSP-202006-1-线性分类器

CSP-202006-1-线性分类器解题思路通过比较第一个训练数据点的类别和直线函数值的正负来确定标准类别和标准函数值的正负。

LOST P·2024-02-13 10:57

CSP-202312-2-因子化简（质数筛法）

CSP-202312-2-因子化简一、质数筛法主流的质数筛法包括埃拉托斯特尼筛法（SieveofEratosthenes）、欧拉筛法（SieveofEuler）、线性筛法（LinearSieve）等。

LOST P·2024-02-13 10:27

机器学习--有监督--GBM(Boosting)

集成学习(ensemblelearning)是采用多个机器学习模型组合进行综合预测，从而提升模型性能的思路，分为bagging与boosting两种。

小贝学生信·2024-02-13 09:46

用Excel进行数据分析：数据分析工具在哪里？

Excel里面自带的数据分析功能也可以完成SAS、SPSS这些专业统计软件有的数据分析工作，这其中包括：描述性统计、相关系数、概率分布、均值推断、线性、非线性回归、多元回归分析、时间序列等内容。

东方草堂的数据·2024-02-13 09:26

Python机器学习之交叉验证

交叉验证是一种非常常用的对于模型泛化能力进行评估方法，交叉验证既可以解决数据集的数据量不够大问题，也可以解决参数调优的问题。常用的交叉验证方法有：简单交叉验证（HoldOut检验，例如train_test_split）、k折交叉验证（例如KFold）、自助法kfold是将数据集划分为K-折，只是划分数据集；cross_val_score是根据模型进行计算，计算交叉验证的结果，你可以简单认为就是cr

一只怂货小脑斧·2024-02-13 09:32

严蔚敏数据结构代码c语言

P20例2-1，合并线性表（1）将所有Lb中但不在la中的数据元素插入到La中voidunion(List&La,ListLb){//将所有Lb中但不在la中的数据元素插入到La中La_len=ListLength

陇院第一Sweet Baby·2024-02-13 09:14

2019-01-15

先来看看LoRa和NB-IoT的差异，NB-IoT使用的技术是蜂窝通信，LoRa则使用的线性扩频。NB-IoT的网络部署可以与现有蜂窝基站复用，LoRa则需要独立建网。

流星_23ef·2024-02-13 08:41

AVR 328pb ADC基本介绍和使用

03/LGT8FX8P_databook_v1.0.4.pdf328pbADC特性•10-bitResolution10位分辨率•0.5LSBIntegralNon-linearity0.5LSB积分非线性

perseverance52·2024-02-13 08:10

线性表的链式存储结构

线性表链式存储结构的定义线性表的链式存储结构的特点是用一组任意的存储单元存储线性表的数据元素，这些存储单元可以是连续的，也可以是不连续的。这就意味着这些数据元素可以存在内存未被占用的任意位置。

不要数手指啦·2024-02-13 08:27

《行为金融学讲义》视频讲解合集

3、易得性偏差4、首因效应、近因效应、代表性偏差和小数定律5、信息输出+信息反馈阶段的认知偏差6、决策参考点7、损失厌恶8、概率非线性转化9、狭隘框架10、心理账户11、选美博弈12、分散化不足13、简单分散化

李序锴·2024-02-13 07:35

【机器学习】卷积和反向传播

一、说明自从AlexNet在2012年赢得ImageNet竞赛以来，卷积神经网络(CNN)就变得无处不在。从不起眼的LeNet到ResNets再到DenseNets，CNN无处不在。您是否想知道CNN的反向传播中会发生什么，特别是反向传播在CNN中的工作原理。如果您读过反向传播，您就会了解它是如何在具有全连接层的简单神经网络中实现的。（AndrewNg在Coursera上的课程对此做了很好的解释）

无水先生·2024-02-13 07:07

机器学习原型聚类

1.原型聚类原型聚类即“基于原型的聚类”（prototype-basedclustering），原型表示模板的意思，就是通过参考一个模板向量或模板分布的方式来完成聚类的过程，常见的K-Means便是基于簇中心来实现聚类，混合高斯聚类则是基于簇分布来实现聚类。1.2kmeans1.2.1基本原理K-means是一种常见的聚类算法，也叫k均值或k平均。通过迭代的方式，每次迭代都将数据集中的各个点划分到

黄粱梦醒·2024-02-13 07:08

【玩转408数据结构】线性表——定义和基本操作

考点剖析线性表是算法题命题的重点，该类题目实现相对容易且代码量不高，但需要最优的性能（也就是其时间复杂度以及空间复杂度最优），这样才可以获得满分。

凉云生烟·2024-02-13 07:05

【玩转408数据结构】线性表——线性表的顺序表示（顺序表）

知识回顾通过前文，我们了解到线性表是具有相同数据类型的有限个数据元素序列；并且，线性表只是一种逻辑结构，其不同存储形式所展现出的也略有不同，那么今天我们来了解一下线性表的顺序存储——顺序表。

凉云生烟·2024-02-13 07:35

数据结构——线性表之顺序表的完整详细操作（实验报告）

SeqList.h文件#ifndefSEQLIST_H_INCLUDED#defineSEQLIST_H_INCLUDED#include#defineOK1#defineLIST_INIT_SIZE100//线性表初始化存储空间的初始分配量

琦绮崎·2024-02-13 07:35

头歌实践教学平台数据结构与算法顺序线性表——实验及提升训练

#include#include/*此处是顺序线性表数据结构定义*/typedefintDataType;structseqList{//有3个数据成员intMAXNUM;//用于记录顺序线性表中能存放的最大元素个数的整型

biubiupiu~~~·2024-02-13 07:35

AI绘画API：提升艺术创作的效率和品质

它可以通过机器学习技术学习艺术家的创作风格和技巧，生成具有相似风格的创作作品。在

API小百科_APISpace·2024-02-13 07:25

推荐频道

机器学习线性回归算法实验报告