机器学习线性回归算法实验报告

数据采集技术：selenium/正则匹配/xpath/beautifulsoup爬虫实例

专栏介绍1.专栏面向零基础或基础较差的机器学习入门的读者朋友，旨在利用实际代码案例和通俗化文字说明，使读者朋友快速上手机器学习及其相关知识体系。
写代码的中青年·2025-02-26 08:48

详细介绍人工智能学习框架

人工智能学习框架是开发者用于构建、训练和部署机器学习模型的核心工具。
日记成书·2025-02-26 08:16

从零开始玩转TensorFlow：小明的机器学习故事 4

探索深度学习1场景故事：小明的灵感前不久，小明一直在用传统的机器学习方法（如线性回归、逻辑回归）来预测学校篮球比赛的胜负。
山海青风·2025-02-26 07:42

python正态检验_Python检验数据是否正态分布

在对数据进行处理前，有事需要判断数据是否呈正态分布，比如线性回归，比如使用3-sigma判断数据是否异常。
weixin_39748858·2025-02-26 07:10

Python常见库的使用

文章目录人工智能与机器学习1.NumPy2.Pandas3.Scikit-learn4.TensorFlow5.PyTorch数据可视化1.Matplotlib2.Seaborn网络请求与爬虫1.Requests2
浪子西科·2025-02-26 07:38

代码随想录算法训练营Day57 | 拓扑排序精讲、dijkstra（朴素版）精讲

思路与重点概括来说，给出一个有向图，把这个有向图转成线性的排序就叫拓扑排序。拓扑排序也是图论中判断有向无环图的常用方法。拓扑排序模板题。
Harryline-lx·2025-02-26 06:01

代码随想录算法训练营第58天|拓扑排序精讲、dijkstra（朴素版）精讲

打卡Day581.拓扑排序精讲2.dijkstra（朴素版）精讲1.拓扑排序精讲题目链接：拓扑排序精讲文档讲解：代码随想录给出一个有向图，把这个有向图转成线性的排序就叫拓扑排序。
Yinems·2025-02-26 05:57

CSDN 博客文章：Genesis 安装指南与环境配置（Python 3.9+）

引言随着人工智能和机器学习的蓬勃发展，各式各样的框架和工具如雨后春笋般涌现，为科研人员和开发者的创新之路提供强大支持。
qq_27492797·2025-02-26 05:25

《人工智能之高维数据降维算法：PCA与LDA深度剖析》

在人工智能与机器学习蓬勃发展的当下，数据处理成为关键环节。高维数据在带来丰富信息的同时，也引入了计算复杂度高、过拟合风险增大以及数据稀疏性等难题。
·2025-02-26 05:01

Mamba架构深度解析：基于状态空间模型的线性复杂度序列处理实战指南（附代码+案例

一、技术原理：状态空间模型与线性复杂度数学推导1.传统状态空间模型（SSM）连续系统描述：h′(t)=Ah(t)+Bx(t)y(t)=Ch(t)+Dx(t)\begin{aligned}h'(t)&=Ah
燃灯工作室·2025-02-26 02:33

C语言中 二维数组在内存中的存放顺序是,在计算机中二维数组的元素是按行顺序存放的,即在内存中,先顺序存放二维数组第一行的元素,再顺序存放二维数组第二行的元素,以此类推 答案：对...

:说法逻辑关系上数据结构类线性结构结构数据逻辑结构数据元素之间逻辑关系数据逻辑结构数据元素内容形式《人之塔》的作者是博罗夫斯基,使用了52个标准人形为基本元素,表达了对人类团结的信念。
斯托克弗·2025-02-26 01:31

大模型学习路线与资源推荐

数学基础：线性代数、概率论与统计学、微积分是理解模型原理的基石，需重点掌握矩阵运算、概率分布等概念39。深度学习入门神经网
数字化转型2025·2025-02-26 01:27

机器学习与深度学习在辣椒病虫害识别中的集成分析（实验室环境）

Abstract背景:辣椒是世界上最重要的高价值蔬菜作物之一。然而，虫害和疾病感染是辣椒种植的主要限制因素。这些疾病无法根除，但可以加以处理和监测，以减轻损害。因此，采用基于图像的自动识别系统将有助于快速识别辣椒病害。从图像中提取的特征对于开发这样一个精确的识别系统至关重要。结果:本研究将传统方法提取的辣椒病虫害特征与基于深度学习方法提取的特征进行了比较。***共采集辣椒叶片图像974张，由5种病
@@南风·2025-02-26 00:53

支持向量机（Support Vector Machine，SVM）

线性可分情况下的SVM假设我们有一组训练数据(x1,y1),(x2,y2),…,(xn,yn)(x_1,y_1),(x_2
不易撞的网名·2025-02-25 23:15

DeepSeek强化学习（Reinforcement Learning）基础与实践

引言强化学习（ReinforcementLearning,RL）是机器学习的一个重要分支，专注于训练智能体（Agent）在环境中通过试错来学习最优策略。
Evaporator Core·2025-02-25 23:44

从零开始玩转TensorFlow：小明的机器学习故事 3

我们会在故事情境中穿插对线性回归和逻辑回归的原理介绍，并附带必要的代码示例，帮助你从零基础理解并动手实践。文章结尾还有简要的分析总结。
山海青风·2025-02-25 23:43

深度学习笔记——循环神经网络RNN

热门专栏机器学习机器学习笔记合集深度学习深度学习笔记合集文章目录热门专栏机器学习深度学习文本特征提取的方法1.基础方法1.1词袋模型（BagofWords,BOW）工作原理举例优点缺点1.2TF-IDF
好评笔记·2025-02-25 22:10

揭秘波士顿房价密码：从经典数据集到线性回归实战

引言波士顿房价预测是一个经典的机器学习任务，类似于程序员世界的“HelloWorld”。和大家对房价的普遍认知相同，波士顿地区的房价受诸多因素影响。
珠峰日记·2025-02-25 22:39

机器学习数学通关指南——牛顿-莱布尼茨公式

前言本文隶属于专栏《机器学习数学通关指南》，该专栏为笔者原创，引用请注明来源，不足和错误之处请在评论区帮忙指出，谢谢！
Shockang·2025-02-25 22:39

人工智能、机器学习、深度学习、集成学习及大模型的定义与联系

在当今快速发展的科技领域，人工智能（ArtificialIntelligence,AI）、机器学习（MachineLearning,ML）、深度学习（DeepLearning,DL）、集成学习（EnsembleLearning
大模型玩家·2025-02-25 22:38

支持向量机 (Support Vector Machine, SVM)

SVM不仅可以处理线性可分问题，也能够通过核技巧（KernelTrick）处理非线性可分问题。1.基本概念超平面：在特征空间中，S
数维学长986·2025-02-25 22:38

机器学习笔记——特征工程

本笔记介绍机器学习中常见的特征工程方法、正则化方法和简要介绍强化学习。
好评笔记·2025-02-25 22:37

DeepSeek基础之机器学习

文章目录一、核心概念总结（一）机器学习基本定义（二）基本术语（三）假设空间（四）归纳偏好（五）“没有免费的午餐”定理（NFL定理）二、重点理解与思考（一）泛化能力的重要性（二）归纳偏好的影响（三）NFL
珠峰日记·2025-02-25 22:07

计算机二级公共基础知识考点整理，超全面，超全面

详细重点学习知识点：1．算法的概念、算法时间复杂度及空间复杂度的概念2．数据结构的定义、数据逻辑结构及物理结构的定义3．栈的定义及其运算、线性链表的存储方式4．树与二叉树的概念、二叉树的基本性质、完全二叉树的概念
zhishitu7·2025-02-25 22:37

【matlab数学建模项目】matlab实现HSV空间的森林火灾监测系统——森林火灾监测系统

空间森林火灾监测系统1、项目下载：本项目完整讲解和全套实现源码见下资源，有需要的朋友可以点击进行下载说明文档（点击下载）全套源码+学术论文基于MATLAB的HSV空间森林火灾监测系统的技术实现与应用-机器学习
阿里matlab建模师·2025-02-25 21:31

机器学习01

机器学习的基本过程如下：1.数据获取2.数据划分3.特征提取4.模型选择与训练5.模型评估6.模型调优一、特征工程（重点）0.特征工程步骤为：特征提取(如果不是像dataframe那样的数据，要进行特征提取
天行者@·2025-02-25 20:53

机器学习02

三、模型选择与调优1交叉验证(1)保留交叉验证HoldOutHoldOutCross-validation（Train-TestSplit）优点1.简单高效操作简便：这种方法的实现非常直接，只需要将原始数据集按照一定比例（常见的如70:30、80:20等）随机划分为训练集和测试集。例如，在Python的scikit-learn库中，使用train_test_split函数可以轻松完成划分，代码简洁
天行者@·2025-02-25 20:53

数据结构：广义表（ Generalized List）及其实现

广义表（GeneralizedList）是一种扩展的线性表，它可以存储原子（单个数据元素）或子表（另一个广义表）。广义表的特点是：它可以递归定义，也就是说，一个广义表的元素可以是另一个广义表。
y.Ghost·2025-02-25 16:57

PTA 数据结构与算法题目集（中文）

六度空间(30分)7-8哈利·波特的考试(25分)7-14电话聊天狂人(25分)7-15QQ帐户的申请与登陆(25分)7-16一元多项式求导(20分)7-17汉诺塔的非递归实现(25分)7-19求链式线性表的倒数第
天天向上的菜鸡杰！！·2025-02-25 16:54

LinkedList常考面试题

LinkedList是Java集合框架中的一个重要部分，它是一种线性数据结构，不同于ArrayList基于数组实现，LinkedList是基于双向链表实现的。
qq_42802219·2025-02-25 15:54

数据结构与算法设计-作业6-二分搜索相对于线性搜索的性能优势演示&DFS、BFS 和 A* 搜索算法在迷宫搜索中的表现对比

T1请创建包含100万个数的列表，用本章定义的linear_contains()和binary_contains()函数分别在该列表中查找多个数并计时，演示二分搜索相对于线性搜索的性能优势。
superace7911·2025-02-25 15:21

栈和STL —— stack 【复习笔记】

1.栈1.1栈的概念和相关术语栈是一种特殊的线性表，它只允许在表的一端进行插入和删除操作。
wanjiazhongqi·2025-02-25 15:47

链表和STL —— list 【复习笔记】

1.链表1.1链表的定义和类型和顺序表一样，链表也是一种线性表，线性表存储结构为链式存储就是链表链式存储不仅要保存数据元素，还要保存数据元素间的关系，这两个部分信息形成了结点。
wanjiazhongqi·2025-02-25 15:46

C++ #include用法

stack栈堆栈是一个线性表，插入和删除只在表的一端进行。这一端称为栈顶(StackTop)，另一端则为栈底(StackBottom)。堆栈的元素插入称为入栈，元素的删除称为出栈。
Guiyi.·2025-02-25 14:14

网关类设备技术演进思路

人工智能（AI）和机器学习：用于数据分析、用户行为预测和自动化决策。边缘计算：在设备端进行数据处理，减少对云服务的依赖，提高响应速度。区块链技术：用于确保数据安全和网络安全。
看兵马俑的程序员·2025-02-25 13:03

国产替代 | 星环科技Sophon替代SAS，助力大型国有银行智能化营销

由于SAS是集中式的，对单台服务器要求太高，算力无法支撑需求，且无法支持可视化的机器学习，对于业务人员来说使用门槛过高。在经过产品选型后，决定采用星环科技的智能分析工具Sophon替换原有SAS，用
星环科技·2025-02-25 11:16

PyTorch知识点总结之一

PyTorch是一个基于Python的科学计算库，它是用于机器学习和深度学习的框架之一。它由Facebook的人工智能研究团队开发和维护，是一个开源的软件包，可以帮助开发者构建各种深度学习模型。
Rain松·2025-02-25 10:44

使用 ML.NET 开发工业预测系统：从数据到智能决策

而机器学习技术，尤其是ML.NET，提供了一种高效、灵活的方式来挖掘这些数据背后的潜在价值。本文将带领大家通过使用ML.NET来开发一个简单的工业预测系统，帮助企业提高生产效率，降低故障风险。
威哥说编程·2025-02-25 09:35

初学者推荐学习AI的路径

学习人工智能的路径可以分为基础知识、编程技能、机器学习、深度学习、数据处理与可视化、自然语言处理（NLP）、计算机视觉（CV）、强化学习、实践项目和持续学习几个阶段。
ProgramHan·2025-02-25 09:05

GPT-2源码实现及GPT-3、GPT-3.5、GPT-4及GPT-5内幕解析(二)

大咖微信：NLP_Matrix_Space5.2GPT-2源码实现逐行解析本节讲解GPT-2源码，gpt2.py是一个使用NumPy实现的代码，在代码中实现了GELU激活函数、softmax函数、层归一化、线性层
段智华·2025-02-25 09:35

机器学习实战：从理论到实践

随着人工智能技术的迅猛发展，机器学习作为其核心部分，已经广泛应用于各个领域。它不仅在科技公司中扮演着关键角色，在医疗、金融、零售等行业也展现了巨大的潜力。
静默.\\·2025-02-25 08:34

Promise_链式调用（解决回调函数地狱）

通过链式调用的方式，使得多个异步操作变得更加线性和易于维护。代码演示了如何利用Promise按顺序获取省、市、区的信息，并将它们依次拼接成完整的地址。
还是鼠鼠·2025-02-25 08:32

开源模型应用落地-Qwen1.5-MoE-1/3的激活参数量达到7B模型的性能

二、术语介绍2.1.混合专家(MoE)架构是一种机器学习模型的结构设计,它将一个复杂的任务分解成多个相对简单的子任务,
开源技术探险家·2025-02-25 07:55

时序大模型：技术需求、现有成果及主流模型、模型架构、数据处理方式、优势、缺点及未来展望

数据清洗：去除异常值：通过统计方法或机器学习算法检测并去除异常值，确保数据的合理性。填补缺失值：使用插值方法、均值填充、中位数填充或基于模型的预测
xl.liu·2025-02-25 07:50

机器学习数学基础：36.φ相关系数分析

用φ相关系数分析性别与心理测验态度关系的教程一、学习目标学会使用φ相关系数分析两个二分变量（如性别男/女、对心理测验态度肯定/否定）之间的关系，并通过卡方检验判断结果是否具有统计学意义。二、数据准备假设我们想研究青年大学生的性别和对心理测验的态度之间的关系，收集到如下2×22×22×2列联表数据（调查了170170170人）：肯定否定合计男生222222888888110110110女生18181
@心都·2025-02-25 06:46

机器学习数学基础：37.偏相关分析

偏相关分析教程一、偏相关分析是什么在很多复杂的系统中，比如地理系统，会有多个要素相互影响。偏相关分析就是在这样多要素构成的系统里，不考虑其他要素的干扰，专门去研究两个要素之间关系紧密程度的一种方法。用来衡量这种紧密程度的数值，叫做偏相关系数。举个简单例子，在研究一个地区的房价时，房价会受到很多因素影响，像地段、房屋面积、周边配套设施等。如果我们想知道单纯的房屋面积和房价之间的关系，就可以用偏相关分
@心都·2025-02-25 06:46

机器学习数学基础：22.对称矩阵的对角化

一、核心概念详解（一）内积定义与公式：在nnn维向量空间中，对于向量x⃗=(x1,x2,⋯ ,xn)\vec{x}\=(x_1,x_2,\cdots,x_n)x=(x1,x2,⋯,xn)和y⃗=(y1,y2,⋯ ,yn)\vec{y}\=(y_1,y_2,\cdots,y_n)y=(y1,y2,⋯,yn)，内积记作(x⃗,y⃗)(\vec{x},\vec{y})(x,y)，其计算公式为(x⃗,y⃗
@心都·2025-02-25 06:45

数据结构——栈的实现

一：概念：栈：一种特殊的线性表，其只允许在固定的一端进行插入和删除元素操作。进行数据插入和删除操作的一端称为栈顶，另一端称为栈底。
go_bai·2025-02-25 06:43

机器学习数学基础：34.点二列

点二列相关教程一、点二列相关的定义点二列相关是一种统计方法，用于衡量两个变量之间的相关程度。在这种相关分析中，一个变量是正态连续性变量，取值可以是连续的数值，比如身高、体重、考试分数等；另一个是真正的二分名义变量，其两个类别是天然存在、相互独立的，不能再细分，像性别（男/女）、是否吸烟（是/否）、抛硬币的结果（正面/反面）等。二、适用场景点二列相关常用于研究天然二分变量与连续变量之间的关系。例如在
@心都·2025-02-25 05:11

免费 MLOps 课程：学习机器学习运维的完整流程

掌握MLOps：训练和跟踪实验、构建ML流水线、模型部署、生产环境监控，并从DevOps采用最佳实践。免费MLOps课程概览（DataTalks.Club提供）课程平台：DataTalks.Club适合人群：有一定Python和ML经验的开发者重点内容：模型训练、实验跟踪、流水线构建、模型部署、监控和DevOps最佳实践目录什么是MLOps？为什么需要MLOps？MLOpsZoomcamp课程介绍
真智AI·2025-02-25 05:11
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