机器学习线性回归算法实验报告

「优选算法刷题」：只出现一次的数字

你必须设计并实现线性时间复杂度的算法来解决此问题，且该算法只使用常量额外空间。
爱敲代码的罗根·2024-02-09 19:56

C++ STL Container -- Stack

1.栈（Stack）：数据结构：线性。结构特点：后进先出，数据的添加和删除，只可以在一段进行，叫栈顶。另外一段不允许操作的叫栈尾。
巴基船长·2024-02-09 19:20

STL之栈stack（C++）

栈主要的三个成员函数（2）注意（3）用法示例3、栈（stack）的应用（1）进制转换题目描述代码（2）括号匹配的检验题目描述代码1、栈（stack）的定义栈（stack）是限定在表尾进行插入或删除操作的线性表
阿怪zz·2024-02-09 19:49

【C++】STL之栈（stack）介绍

栈（stack）栈是一种运算受限的线性表。限定仅在表尾进行插入和删除的操作。插入（push），弹出（pop）。其特性就是先进后出，即先插入的元素最后才能弹出。
Showball.·2024-02-09 19:18

代码随想录算法训练营day13|| 239. 滑动窗口最大值、347.前 K个高频元素、总结

进阶：你能在线性时间复杂度内解决此题吗？思路：对于窗口里的元素{2,3,5,1,4}，单调队列里只维护{5,4}就够了，保持单调队列里单调递减，此时队列出口元素就是窗口里最大元素。
轻舟未过万重山ing·2024-02-09 19:17

泛函分析 第二章 线性算子与线性泛函

文章目录第二章线性算子与线性泛函线性算子的概念定义2.1.1线性算子定义2.1.8线性算子的连续性定义2.1.12算子的范数Riesz定理及其应用定理2.2.1F.Riesz纲与开映像定理定义2.3.1
73826669·2024-02-09 18:38

ListView与RecyclerView的区别

布局管理方式：ListView:布局自己管理只能竖向滑动**RecyclerView:**布局有LayoutManager管理，LinearLayoutManager(线性),GridLayoutManager
盐海里的鱼·2024-02-09 18:11

吴恩达机器学习笔记（2）

一.逻辑回归1.什么是逻辑回归？逻辑回归是一种预测变量为离散值0或1情况下的分类问题，在逻辑回归中，假设函数。2.模型描述在假设函数中，，为实数，为Sigmoid函数，也叫Logistic函数。模型解释：，即就是对一个输入，的概率估计。损失函数的理解：所谓最大似然估计，就是我们想知道哪套参数组合对应的曲线最可能拟合我们观测到的数据，也就是该套参数拟合出观测数据的概率最大，而损失函数的要求是预测结果
python小白22·2024-02-09 18:11

大数据思考：面对海量数据时，选择哪种模式才是更适合自己的？

我所说的不仅仅是多年来我们都喜欢的科幻小说中“天网正在接管地球”式的人工智能，而是人工智能和机器学习已经逐渐成为我们日常生活中的实际应用.大数据是人工智能与机器学习的生命线和支柱。
Akamai中国·2024-02-09 18:47

20级爪哇程序设计新生赛（二）题解

（线性dp）D.小爪爱多项式（模拟）E.小爪求最值（二次函数求最值）F.小爪砍木棒（dfs剪枝）G.小爪学矩阵（模拟或dfs）H.小爪派巧克力（并查集）I.小爪的信（签到）A.小爪家的母猪（你们杭电做过的题
会划水才能到达彼岸·2024-02-09 18:12

线性表的顺序结构—顺序表

青岛大学王卓的数据结构与算法学习###以及CSDN的优质文章为了帮助个位能够更好的理解一些操作的原因，我在这里就引入我学习时看过的相关文章，希望对你有所帮助：1.C语言*p、p以及&p的区别，*p和**p的区别2.引用与解引用一.线性表线性表
MADAO_luv·2024-02-09 17:32

【闲谈】初识深度学习

一、浅谈深度学习深度学习是机器学习的一个子领域，它使用多层神经网络来模拟人脑处理和分析数据的能力。与传统的机器学习算法相比，深度学习能够自动提取数据的高级特征，无需人工设计特征提取器
爱写代码的July·2024-02-09 17:23

数据结构入门（1）数据结构介绍

数据结构可以分为线性结构和非线性结构。线性结构是指数据元素之间存在一对一的关系，例如数组、链表、栈和队列等。非线性结构是指数据元素之间存在一对多或多对多的关系，例如树和图等。
对编程一片赤诚的小吴·2024-02-09 16:44

层层深入揭示C语言指针的底层机制

内存是一个由无数个存储单元组成的线性空间，每个存储单元都有一个唯一的地址。这个地址通常是一个二进制数，表示该存储单元在内存中的位置。处理器通过总线系统与内存进行通信。
极客代码·2024-02-09 16:39

二阶系统的迹-行列式平面方法(trace-determinant methods for 2nd order system)

让我们再次考虑二阶线性系统dYdt=AY\frac{d\mathbf{Y}}{dt}=A\mathbf{Y}dtdY=AY我们已经知道，分析这种二阶系统。最主要的是注意它的特征值情形。
White__River·2024-02-09 16:07

基于机器学习PAI实现精细化营销

关于机器学习PAI实现精细化营销的详细内容：机器学习PAI实现精细化营销（本课程通过一个简单案例了解、掌握企业营销中常见的、也是必需的精准营销数据处理过程，了解机器学习PAI的具体
xmvip01·2024-02-09 16:29

机器学习之T与F分布

T分布T分布：数学期望为mu=0，方差：σ2=nn−2(n>2)\sigma^2=\frac{n}{n-2}\quad(n>2)σ2=n−2n(n>2)。相同自由度情况下，|t|越大，概率P越小；设X～N（0，1），Y～χ2（n），并且X和Y独立，则称随机变量t=XYnt=\frac{X}{\sqrt{\frac{Y}{n}}}t=nYX服从自由度为n的t分布，记为t～t（n），t（n）分布的概率
WEL测试·2024-02-09 16:25

AI与Python - 深度学习

神经网络是机器学习的一种模型。在20世纪80年代中期和90年代初期，在神经网络中进行了许多重要的建筑改进。在本章中，您将了解有关深度学习的更多信息，这是一种人工智能的方法。
weixin_42238387·2024-02-09 15:01

（2024，仅高频分量的蓝噪声与高斯噪声线性插值，时变噪声）扩散模型的蓝噪声

Bluenoisefordiffusionmodels公和众和号：EDPJ（进Q交流群：922230617或加VX：CV_EDPJ进V交流群）目录0.摘要1.简介2.相关工作3.方法3.1相关噪声3.2具有时变噪声的扩散模型3.3利用矫正映射的数据样本相关性4.实验5.结论0.摘要大多数现有的扩散模型在训练和所有时间步骤的采样中使用高斯噪声，这可能无法最优地考虑去噪网络重建的频率内容。尽管相关噪声
EDPJ·2024-02-09 15:29

【机器学习】Kmeans如何选择k值

确定K值是K-means聚类分析的一个重要步骤。不同的K值可能会产生不同的聚类结果，因此选择合适的K值非常重要。以下是一些常见的方法来选择K值：手肘法：该方法基于绘制聚类内误差平方和（SSE）与K值之间的关系图。随着K值的增加，SSE会逐渐降低，但降低幅度逐渐减小。手肘法的目标就是找到SSE下降的速度开始变慢的“拐点”，这个点就是最佳的K值。轮廓系数法：该方法基于每个数据点与它所属的聚类中心的距离
TwcatL_tree·2024-02-09 15:29

政安晨：快速学会～机器学习的Pandas数据技能（三）（重命名与合并）

使用机器学习处理数据的第一步就得先理解它，咱们现在就帮助它们一起理解起来。
政安晨·2024-02-09 14:38

政安晨：快速学会～机器学习的Pandas数据技能（五）（分组和排序）

提升您的洞察力水平，数据集越复杂，这一点就越重要。概述映射允许我们逐个值地转换DataFrame或Series中的数据，针对整个列进行操作。然而，通常我们希望对数据进行分组，然后对所在组进行特定操作。正如你将学到的，我们可以通过groupby()操作来实现这一点。我们还将涵盖一些额外的主题，例如更复杂的索引DataFrame的方式，以及如何对数据进行排序。群组分析咱们接着前几篇的文章继续处理数据，
政安晨·2024-02-09 14:07

python 的statsmodels库如何使用,有哪些功能

下面是一些statsmodels库的使用方法和功能：线性回归：statsmodels库可以用于线性回归建模，可以对数据进行拟合，计算参数的置信区间和p值，还可以进行预测。
openwin_top·2024-02-09 14:32

Python 散点图线性拟合_线性回归(实战)

前面介绍了线性回归的理论知识后，有些朋友建议我写一篇实战篇，这样可以方便理解。今天我们就来使用Python实现多元线性回归模型的落地。
weixin_39929595·2024-02-09 14:02

statsmodels专栏6——专业洞见：Python中的Statsmodels库高级线性模型

目录写在前面1广义线性模型（GLM）1.1GLM的基本理念1.2使用Statsmodels进行GLM建模1.2.1使用线性回归1.2.2使用logistic回归处理二分类问题2高级线性混合效应模型2.1
theskylife·2024-02-09 14:31

倍增法+LCA（C/C++）

目录1介绍2基本模板1介绍倍增法(binarylifting)，是一种每次将情况翻倍从而将线性处理转化为对数级处理，进而极大优化时间复杂度的方法。
菜只因C·2024-02-09 12:52

自然语言学习nlp 六

p=118DeltaTuning，尤其是在自然语言处理（NLP）和机器学习领域中，通常指的是对预训练模型进行微调的一种策略。
wangqiaowq·2024-02-09 12:46

常用激活函数代码+图像

引入激活函数是为了增加神经网络模型的非线性。没有激活函数的每层都相当于矩阵相乘。就算你叠加了若干层之后，无非还是个矩阵相乘罢了。
菜鸟向前冲fighting·2024-02-09 12:13

【数据结构】二叉树的顺序结构及链式结构

特殊的二叉树2.4二叉树的性质2.5二叉树的存储结构3.二叉树链式结构的实现3.1二叉树的创建3.2二叉树的遍历3.21前序、中序以及后序遍历3.22层序遍历1.树的概念及结构1.1树的概念树是一种非线性的数据
romantic+·2024-02-09 12:43

python对常见的激活函数绘图操作(详细代码讲解)

写论文的时候需要做一些激活函数的图像，为此将常见的激活函数进行整理汇总了一下，方便后续的复习激活函数的作用是为让模型处理非线性问题，故次激活函数都是非线性的生活中，非线性问题占大多数，而模型的训练通常都是线性可分的函数
beyond谚语·2024-02-09 12:43

昆汀·塔伦蒂诺丨八个实用的剧本写作技巧

擅长自编自导的昆汀，剧本以大量对白和非线性叙事闻名，虽然他自称在撰写剧本时没有遵循过所谓的编剧规范，但仍会按照一些写作原则来创作。本文整理了昆汀的八个剧
职业制片人·2024-02-09 12:19

泸州·中实时代广场项目施工日志

时间：2020.11.8天气：阴现场施工情况：1.中心地块南侧移树；2.中心地块西南侧土方转运；3.中心地块线性排水沟土方开挖；4.中心地块土方平整；5.中心地块线性排水沟浇筑混凝土垫层；6.原总包项目部地面破碎
Kamil_a407·2024-02-09 11:18

基于新版PyCharm、Anaconda3、django3框架开发内容发布系统

原先我们团队使用的环境是Anaconda3-2019.07、pycharm-professional-2018.3.5、python3.7，并做了一些爬虫项目，后来由于人工智能机器学习的需要，于是升级版本
mys328·2024-02-09 11:39

09-10《运营之光》阅读笔记

图片发自App触发词：运营、互联网、市场、产品、数据、内容、地层逻辑、杠杆、价值、互联网+、思维、伦理、用户增长、运营思维、线性思维、商业逻辑、用户体验。问题1:想知道那些营销神话到底背后靠的是什么？
Satan__·2024-02-09 11:36

Spark是什么？与MapReduce的对比

目前Spark集成了SQL查询，图处理，机器学习，流处理等，在计算引擎中生态比较健全，所以其适用范围比较广。
Tim在路上·2024-02-09 10:27

机器学习 | 深入集成学习的精髓及实战技巧挑战

目录xgboost算法简介泰坦尼克号乘客生存预测(实操)lightGBM算法简介《绝地求生》玩家排名预测(实操)xgboost算法简介XGBoost全名叫极端梯度提升树，XGBoost是集成学习方法的王牌，在Kaggle数据挖掘比赛中，大部分获胜者用了XGBoost。XGBoost在绝大多数的回归和分类问题上表现的十分顶尖，接下来将较详细的介绍XGBoost的算法原理。最优模型构建方法：构建最优模
亦世凡华、·2024-02-09 10:16

机器学习系列——（十七）聚类

引言在当今数据驱动的时代，机器学习已经成为了解锁数据潜能的关键技术之一。其中，聚类作为机器学习领域的一个重要分支，广泛应用于数据挖掘、模式识别、图像分析等多个领域。
飞影铠甲·2024-02-09 09:08

机器学习（1）——Python数据处理与绘图

目录1numpy数组使用1.1numpy生成数组1.2numpy数组属性1.3数组的索引和切片1.4numpy数组运算1.5随机数1.6数组副本和视图1.7数组重塑1.8数组连接与拆分1.8.1数组连接1.8.2数组拆分2scipy包的使用2.1scipy包中的模块2.2常数模块的使用2.3特殊函数模块的使用2.4信号处理模块2.5空间结构模块2.6优化器2.6稀疏矩阵2.7图结构3pandas包
WHJ226·2024-02-09 09:30

深入理解拓扑排序：从基础到应用

在图论中，拓扑排序解决的是有向图中节点的线性排序问题，使得图中任意一条有向边的终点在排序中都出
一休哥助手·2024-02-09 09:56

【机器学习】决策树

文章目录一.决策树算法简介二.决策树构建步骤三.特征说明3.1信息增益（InformationGain,IG）3.2基尼不纯度（GiniImpurity）四.剪枝策略五.决策树的评估六.代码实践例1：决策树分类例2：决策树回归补充：可视化例3：剪枝策略一.决策树算法简介决策树（DecisionTree）用于分类和回归任务。它通过构建树状模型来进行决策。决策树算法的基本思想是基于数据特征进行递归分裂
如果皮卡会coding·2024-02-09 09:18

MATLAB环境下基于深层小波时间散射网络的ECG信号分类

信号通过计算半离散小波变换，再通过非线性取模操作，得到的信号特征表达具有平移不变性、形变稳定性等优良
哥廷根数学学派·2024-02-09 09:17

【深度学习：SegGPT】在上下文中分割所有内容 [解释]

结论每年，CVPR都会汇集来自计算机视觉和机器学习领域的一些最聪明的工程师、研究人员和学者。上个月感觉越来越接近计
jcfszxc·2024-02-09 09:10

【机器学习】数据清洗之识别缺失点

个人主页：甜美的江欢迎点赞✍评论⭐收藏收录专栏：机器学习希望本文对您有所裨益，如有不足之处，欢迎在评论区提出指正，让我们共同学习、交流进步！
甜美的江·2024-02-09 08:34

机器学习系列——（十八）K-means聚类

引言在众多机器学习技术中，K-means聚类以其简洁高效著称，成为了数据分析师和算法工程师手中的利器。无论是在市场细分、社交网络分析，还是图像处理等领域，K-means都扮演着至关重要的角色。
飞影铠甲·2024-02-09 08:04

解锁机器学习多类分类之门：Softmax函数的全面指南

在机器学习中，特别是在处理多类分类问题时，Softmax函数扮演着至关重要的角色。它可以将未归一化的数值转换成一个概率分布，使得每个类别都有一个对应的概率值，且所有类别的概率之和为1。
程序员Chino的日记·2024-02-09 08:33

1.几种简单矩阵计算的Fortran实现

缺点：计算种类简单，后续应参考“云算子”增加“线性方程组、特征值和特征向量、Cholesky
xk6891·2024-02-09 08:28

政安晨：演绎在KerasCV中使用Stable Diffusion进行高性能图像生成

考虑计算机性能的因素，这次咱们在Colab上进行，Colab您可以理解为在线版的JupyterNotebook，还不熟悉Jupyter的的小伙伴可以去看一下我以前的文章：政安晨的机器学习笔记——示例讲解机器学习工具
政安晨·2024-02-09 08:13

【数据结构】顺序表

按位置获取元素和查找指定元素的位置7.完整代码8.小问题1.介绍顺序表前面我们说到，既然数组无法实现这样的高级表结构，那么我就基于数组，对其进行强化，也就是说，我们存放数据还是使用数组，但是我们可以为其编写一些额外的操作来强化为线性表
不会代码的秦某·2024-02-09 08:39

Nature Machine Intelligence 使用机器学习驱动的可拉伸智能纺织手套捕捉复杂的手部动作和物体交互

研究背景对灵巧手运动的精确实时跟踪在人机交互、元宇宙、机器人和远程医疗等领域有着广泛的应用。当前的可穿戴设备中的大多数仅用于检测精度有限的特定手势，并且没有解决与设备的可靠性、准确性和可清洗相关的挑战。对传感器直接放置在用户的手上有严格的要求，并且不能解决传感器的电气和机械性能的变化，并且适合用户。创新点加拿大不列颠哥伦比亚大学PeymanServati和ArvinTashakori共同研发了一种
xwz小王子·2024-02-09 08:35

开源图形库Thor Vector Graphics：Fill、RadialGradient、LinearGradient类 ，FillRule、FillSpread枚举类型 ColorStop 结构体

渐变范围在线性渐变或径向渐变类中定义，具体取决于要使用的渐变类型。它指定了渐变边界定义的区域小于要填充的区域时的渐变行为。
学习菌-白白·2024-02-09 07:30
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