泊松回归

盲超分的核心概念

退化过程的数学表达低分辨率图像（LR）可看作高分辨率图像（HR）经过退化模型后的结果：：观测到的低分辨率图像：待恢复的高分辨率图像：模糊核（BlurKernel）⊗：卷积操作↓：下采样（步长为）：加性噪声（如高斯噪声、泊松噪声等
小冷爱读书·2025-07-12 16:48

【医学影像】无痛安装mamba

摆了一段时间后重新回归，发送一下作为状态分界线。很癫狂的体验，man，whatcanisay！
周树皮·2025-07-12 10:39

使用tensorflow的多项式回归的例子（二）

例2importtensorflowastfimportnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltplt.style.use('default')#importtensorflow.contrib.eagerastfe#fromgoogle.colabimportfiles#tf.enable_eager_execution()x=np.arange(0,5,0.1
lishaoan77·2025-07-12 04:25

使用tensorflow的线性回归的例子（七）

L1与L2损失这个脚本展示如何用TensorFlow求解线性回归。在算法的收敛性中，理解损失函数的影响是很重要的。这里我们展示L1和L2损失函数是如何影响线性回归的收敛性的。
lishaoan77·2025-07-12 04:55

使用tensorflow的线性回归的例子（十二）

DemingRegression这里展示如何用TensorFlow求解线性戴明回归。=+y=Ax+b我们用iris数据集,特别是:y=SepalLength且x=PetalWidth。
lishaoan77·2025-07-12 04:55

12 | 走向元宇宙：数字化工作与生活

当我们回归工作和生活，用更加个人化的角度来观察元宇宙时，我们可以换用另外一个等式：元宇宙=实体空间+数字空间。通过这个等式，我们可以看到，元宇宙将带给我们线上线下全面融合的数字生活。
_Rye_·2025-07-11 10:27

机器学习算法：核心原理与前沿发展综述

一、算法分类体系根据学习范式，机器学习算法可分为三大类：监督学习：基于标注数据的建模方法线性回归：最小化平方误差的闭式解θ=(XᵀX)⁻¹Xᵀy支持向量机：通过核技巧实现非线性分类，优化目标为max(0,1
fmvrj34202·2025-07-11 02:34

机器学习每周挑战——二手车车辆信息&交易售价数据

这是数据集的截图目录背景描述数据说明车型对照：燃料类型对照：老规矩，第一步先导入用到的库第二步，读入数据：第三步，数据预处理第四步：对数据的分析第五步：模型建立前的准备工作第六步：多元线性回归模型的建立第七步
梦想成为一名机器学习高手·2025-07-11 01:00

深度学习 最简单的神经网络 线性回归网络

2线性回归神经网络原理（与神经元对比）假设输入是x_1,x_2,x_3x\_1,x\_2,x\_3x_1,x_2,x_3，权重是w_
·2025-07-11 00:17

策略与工厂的演进：打造工业级Spring路由框架

一座“脱离现代文明的孤岛”****二、设计演进：注册表驱动的“智能工厂”****2.1设计的组成部分****2.2新设计如何“救赎”两大原罪**引言：从“学术模型”到“工程产品”设计模式的学习，最终要回归到解决复杂的业
·2025-07-10 23:42

【论文笔记ing】Pointerformer: Deep Reinforced Multi-Pointer Transformer for the Traveling Salesman Problem

论文中使用一个PointerFormer模型编码器部分：可逆残差模型堆叠解码器部分：指针网络自回归对于一次任务而言，推理阶段：编码器部分：一次解码器部分：循环N次，直至任务结束在训练阶段，使用强化学习，
Booksort·2025-07-10 18:12

单元测试详解

另外，单元测试都以自动化的方式执行，所以在大量回归测试的场景下执行单元测
测试老哥·2025-07-10 13:36

[特殊字符] AlphaGo：“神之一手”背后的智能革命与人机博弈新纪元

从围棋棋盘到科学前沿的通用人工智能范式突破本文由「大千AI助手」原创发布，专注用真话讲AI，回归技术本质。拒绝神话或妖魔化。搜索「大千AI助手」关注我，一起撕掉过度包装，学习真实的AI技术！
大千AI助手·2025-07-10 11:56

隐马尔可夫模型（HMM）：观测背后的状态解码艺术

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大千AI助手·2025-07-10 11:26

PageRank：互联网的马尔可夫链平衡态

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大千AI助手·2025-07-10 11:26

MCMC：高维概率采样的“随机游走”艺术

以下是其技术本质、关键算法及实践的深度解析：本文由「大千AI助手」原创发布，专注用真话讲AI，回归技术本质。拒绝神话或妖魔化。搜索「大千AI助手」关注我，一起撕掉过度包装，学习真实的AI技术！
大千AI助手·2025-07-10 11:25

vLLM 优化与调优：提升模型性能的关键策略

抢占式调度（Preemption）由于Transformer架构的自回归特性，有时键值缓存（KVcache）空间不足以处理所有批量请求。在这种情况下，vL
强哥之神·2025-07-10 11:51

创客匠人：从 “内容输出” 到 “关系经营”，解锁 IP 变现的本质

这种转变重新定义了创始人IP打造的路径，让知识变现回归“人与人连接”的本质。真实感是IP穿透流量的核心力量。创客匠人发现，成功的创始人IP都有一个共性：不刻意塑造“完美人设”，而是以真实面目面对用户。
创小匠·2025-07-10 00:14

推测性解码：加速多模态大型语言模型的推理

MLLMs通过融合视觉和文本数据，极大地丰富了模型与用户的互动，但同时也面临着自回归生成和内存带
人工智能培训咨询叶梓·2025-07-09 21:25

Python自动化测试基础知识

2.自动化测试的优势高效率：可快速执行大量测试用例可重复：相同测试可反复执行，结果一致准确性：避免人为错误覆盖率：可执行难以手动测试的复杂场景持续集成：易于与CI/CD流程集成3.自动化测试的适用场景回归测试性能
心 一·2025-07-09 01:08

AlphaEvolve：谷歌的算法进化引擎 | 从数学证明到芯片设计的AI自主发现新纪元

AlphaEvolve：谷歌的算法进化引擎|从数学证明到芯片设计的AI自主发现新纪元——结合大语言模型与进化计算，重塑科学发现与工程优化的通用智能体本文由「大千AI助手」原创发布，专注用真话讲AI，回归技术本质
大千AI助手·2025-07-08 23:00

机器学习知识点复习 上（保研、复试、面试）百面机器学习笔记

4.过拟合和欠拟合三、经典算法1.支持向量机SVM2.逻辑回归3.决策树四、降维1.主成分分析（PrinalComponentsAnalysis,PCA）降维中最经典的方法2.线性判别分析
·2025-07-08 20:36

Python实现基于POA-CNN-LSTM-Attention鹈鹕优化算法（POA）优化卷积长短期记忆神经网络融合注意力机制进行多变量回归预测的详细项目实例

目录Python实她基她POA-CNN-LSTM-Attentikon鹈鹕优化算法（POA）优化卷积长短期记忆神经网络融合注意力机制进行她变量回归预测她详细项目实例...1项目背景介绍...1项目目标她意义
nantangyuxi·2025-07-08 16:14

Python 机器学习实战：Scikit-learn 算法宝典，从线性回归到支持向量机

Python机器学习实战：Scikit-learn算法宝典，从线性回归到支持向量机引言各位Python工程师，大家好！欢迎来到激动人心的机器学习世界！
清水白石008·2025-07-08 13:24

动手学深度学习3.3线性回归的简洁实现-笔记&练习（PyTorch）

本节课程地址：线性回归的简洁实现_哔哩哔哩_bilibili本节教材地址：3.3.线性回归的简洁实现—动手学深度学习2.0.0documentation(d2l.ai)本节开源代码：...
scdifsn·2025-07-08 13:22

从原理到实战，手把手教你线性回归模型

而在线性回归（LinearRegression）作为机器学习中最基础、最经典的监督学习模型，堪称机器学习的“敲门砖”。本文将从原理到实战，带你彻底掌握这一核心算法。一、机器学习的“
小张在编程·2025-07-08 12:47

【机器学习笔记 Ⅱ】9 模型评估

以下是系统化的评估方法，涵盖分类、回归、聚类等任务的评估指标和技术：一、分类模型评估1.基础指标2.高级指标ROC-AUC：通过绘制真正例率（TPR）vs假正例率（FPR）曲线下面积评估模型整体性能。
巴伦是只猫·2025-07-08 07:07

bounding box 回归

【目标检测】基础知识：IoU、NMS、Boundingboxregression-知乎(zhihu.com)
·2025-07-08 06:33

2.线性神经网络--Softmax回归

2.1从零实现Softmax回归#数据集导入importtorchimporttorchvisionfromtorchvisionimporttransformsimportmatplotlib.pyplotaspltfromtqdmimporttqdmfromtorch.utils.dataimportDataLoader
温柔济沧海·2025-07-08 06:31

【机器学习笔记 Ⅱ】4 神经网络中的推理

后处理：根据任务类型解析输出（如分类取概率最大值，回归直接输出）。2.代码实现（Python+NumPy）(1)定义模型
·2025-07-08 06:29

OpenCV 人脸分析------面部关键点检测类cv::face::FacemarkLBF

该算法通过级联回归树预测人脸的68个关键点，具有较高的精度和速度。公共成员函数staticPtrcreate(constParams&pa
村北头的码农·2025-07-08 06:59

机器学习笔记二-回归

回归是统计学和机器学习中的一种基本方法，用于建模变量之间的关系，特别是用一个或多个自变量（输入变量）来预测一个因变量（输出变量）的值。回归分析广泛应用于预测、趋势分析和关联研究中。
·2025-07-08 04:46

[创业之路-475]：企业经营层 - 苏超的火爆与小米成功背后的商业模式共同性观察

群众参与：从“小众狂欢”到“全民共创”苏超的草根基因非职业化参赛：每支队伍职业运动员不超过3人，500余名球员来自各行各业（如公司职员、教师、大学生），年龄跨度16-40岁，彻底打破“专业壁垒”，让足球回归大众运动本质
文火冰糖的硅基工坊·2025-07-08 04:14

【一起来学AI大模型】支持向量机（SVM）：核心算法深度解析

一、算法核心思想支持向量机（SVM）是一种强大的监督学习算法，核心思想是通过寻找最优超平面实现分类或回归：分类目标：找到能最大化两类数据间隔的超平面回归目标：找到包含最多数据点的ε带关键概念图解超平面：
运器123·2025-07-08 00:48

管理大数据存储的十大技巧

Hadoop已经逆转了这一趋势回归DAS。每一个Hadoop集群都拥有自身的——虽然是横向扩展型——直连式存储，这有助于Hadoop管理数据本地化，但也放弃了共享存储的规模和效率。
weixin_34238633·2025-07-07 18:31

最小二乘法(OLS)python 实践

：1，基本原理：https://zhuanlan.zhihu.com/p/1492809412，python实现：https://zhuanlan.zhihu.com/p/22692029实现结果线性回归
·2025-07-07 17:59

【Statsmodels和SciPy介绍与常用方法】

它提供了丰富的统计模型、假设检验和数据探索工具，适合进行回归分析、时间序列分析等任务。本文将介绍Statsmodels的核心功能，并通过代码示例展示其常用方法。
机器学习司猫白·2025-07-07 17:58

使用AutoKeras2.0的AutoModel进行结构化数据回归预测

1、FirstofAll:ReadTheFuckingSourceCodeimportautokerasasakimportnumpyasnpfromsklearn.model_selectionimporttrain_test_splitfromsklearn.metricsimportmean_squared_error#生成数据集np.random.seed(42)x=np.random.r
·2025-07-07 16:21

医咖会免费STATA教程学习笔记——单因素方差分析

单因素方差分析和单因素回归分析相同1.单因素方差分析需要满足的假设：（1）因变量为连续变量（2）至少有一个分类变量（大于等于2类）（3）观测值相互独立（4）没有异常值（5）服从正态分布（6）方差齐性2.
Unacandoit·2025-07-07 16:49

1.线性神经网络--线性回归

1.1从零实现线性回归importrandomimporttorch#fromd2limporttorchasd2limportmatplotlib.pyplotaspltdeftrain_data_make
温柔济沧海·2025-07-07 15:45

Logistic回归预测模型2：R语言实现模型的内部和外部验证

前面我们讲了logistic回归预测模型的建立，今天介绍的是模型的验证，可以在训练集和验证集中通过ROC曲线、校准曲线和决策曲线分别进行验证。
·2025-07-07 13:34

【机器学习笔记 Ⅱ】11 决策树模型

决策树模型（DecisionTree）详解决策树是一种树形结构的监督学习模型，通过一系列规则对数据进行分类或回归。其核心思想是模仿人类决策过程，通过不断提问（基于特征划分）逐步逼近答案。
巴伦是只猫·2025-07-07 12:24

【机器学习笔记 Ⅱ】10 完整周期

关键问题：这是分类、回归、聚类还是强化学习问题？成功的标准是什么？（如准确率>90%、降低10%成本）输出：项目目标文档（含评估指标）。2.数据收集（DataC
·2025-07-07 12:24

【机器学习笔记Ⅰ】13 正则化代价函数

过拟合问题：当模型过于复杂（如高阶多项式回归、深度神经网络）时，可能完美拟合训练数据但泛化性能差。解决方案：在代价函数中增加对参数的惩罚，抑制不重要的特征权重。2.
·2025-07-07 12:23

【机器学习笔记Ⅰ】6 多类特征

这类特征是机器学习中常见的数据类型，尤其在分类和回归问题中需要特殊处理。1.核心概念(1)什么是多类特征？定义：特征是离散的、有限的类别，且类别之间无大小或顺序关系。示例：颜色：红、绿、蓝（无顺序）。
巴伦是只猫·2025-07-07 12:53

荷兰赌悖论：概率哲学中的理性陷阱与信念度之谜

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大千AI助手·2025-07-07 09:25

马尔可夫链：随机过程的记忆法则与演化密码

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大千AI助手·2025-07-07 09:25

条件概率：不确定性决策的基石

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大千AI助手·2025-07-07 09:54

先验与后验：贝叶斯框架下的认知进化论

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大千AI助手·2025-07-07 09:54

Python 数据分析与可视化 Day 14 - 建模复盘 + 多模型评估对比（逻辑回归 vs 决策树）

等指标为后续模型调优与扩展打下基础一、本周流程快速回顾步骤内容第1天高级数据操作（索引、透视、变形）第2天缺失值和异常值处理第3天多表合并与连接第4天特征工程（编码、归一化、时间）第5天数据集拆分（训练集/测试集）第6天逻辑回归模
蓝婷儿·2025-07-07 08:21
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