线性相关性第4页

【单层神经网络】基于MXNet的线性回归实现（底层实现）

写在前面刚开始先从普通的寻优算法开始，熟悉一下学习训练过程下面将使用梯度下降法寻优，但这大概只能是局部最优，它并不是一个十分优秀的寻优算法整体流程生成训练数据集（实际工程中，需要从实际对象身上采集数据）确定模型及其参数（输入输出个数、阶次，偏置等）确定学习方式（损失函数、优化算法，学习率，训练次数，终止条件等）读取数据集（不同的读取方式会影响最终的训练效果）训练模型完整程序及注释fromIPyth

辰尘_星启·2025-02-06 11:43

深度学习与搜索引擎优化的结合：DeepSeek的创新与探索

DeepSeek实现搜索引擎优化的关键技术3.1神经网络与搜索引擎优化3.2自然语言处理与查询理解3.3深度强化学习与搜索结果排序4.DeepSeek的深度学习架构4.1查询解析与语义理解4.2搜索排名与相关性排序

云边有个稻草人·2025-02-06 10:37

多元线性回归模型：理论、应用与数学建模实例

引言多元线性回归模型是数学建模中的一种重要工具，它用于分析两个或两个以上自变量与一个因变量之间的关系。

小柒笔记·2025-02-06 03:12

机器学习算法-逻辑回归

机器学习算法-逻辑回归1.K-近邻算法（略）2.线性回归（略）3.逻辑回归3.1逻辑回归介绍逻辑回归（LogisticRegression)是机器学习中的一种分类模型，逻辑回归是一种分类算法，虽然名字中带有回归

Larkin88·2025-02-06 03:12

线性回归模型全攻略：原理、步骤与应用实例

基本概念理论：在线性回归中，我们通常有一个或多个自变量(X)和一个因变量(Y)。模型的目标是找到一条最佳拟合直线，使得这条直线能够最好地描述(X)和(Y)之间的关系。

..蓝桉...·2025-02-06 03:09

java调用ONNX模型

一、导出一个onnx模型这里训练了一个简单的线性回归模型通过SerializeToString完成导出。

jason.zeng@1502207·2025-02-06 01:30

NumPy学习

“NumericPython”，Python的第三方扩展包，主要用来计算、处理一维或多维数组优点：便捷高效地处理大量数据ndarray对象可以用来构建多维数组能够执行傅立叶变换与重塑多维数组形状提供了线性代数

Hoshino _Ai·2025-02-06 00:48

三分钟看懂RAG在智能问答系统中的应用

首先，检索器从外部知识库或文档集中获取与用户查询相关的内容片段；然后，生成器基于这些检索到的内容生成自然语言输出，确保生成的内容既信息丰富，又具备高度的相关性和准确性。

大模型玩家·2025-02-05 22:04

solidity高阶 -- 线性继承

Solidity是一种面向合约的高级编程语言，用于编写智能合约。在Solidity中，多线继承是一个强大的特性，允许合约从多个父合约继承属性和方法。本文将详细介绍Solidity中的多线继承，并通过不同的实例展示其使用方法和注意事项。在Solidity语言中，派生合约和基础合约是多线继承中的两个重要概念。它们定义了合约之间的继承关系，帮助开发者实现代码复用和功能扩展。下面将详细解释这两个概念之后我

第十六年盛夏.·2025-02-05 22:00

深度学习实战一：线性回归（基于Pytorch，含数据和详细注释）

线性回归1、回归的概念2、回归的分类3、线性回归4、代码实现补充说明1、回归的概念回归的本来意思是，无论父母的身高多高或多矮，小孩的身高总是趋向于回到均值附近，也就是回归趋向均值！

若北辰·2025-02-05 17:34

人工智能基础知识速成 - 机器学习、深度学习算法原理及其实际应用案例

在机器学习中，常用的模型包括线性回归、逻辑回

苹果酱0567·2025-02-05 16:23

可逆矩阵的概念、定理、判断条件和性质（线性代数基础）

可逆矩阵的概念、定理、判断条件和性质可逆矩阵的概念定义：设AAA为nnn阶矩阵，如果存在nnn阶矩阵BBB使得下式成立：AB=BA=E（E是单位矩阵）AB=BA=E（E是单位矩阵）AB=BA=E（E是单位矩阵）则称AAA是可逆矩阵或者非奇异矩阵，其中BBB是AAA的逆矩阵，记做A−1=BA^{-1}=BA−1=B个人理解：事实上，该公式和数学中倒数的概念很像。对于一个非零实数aaa，它的倒数定义为

盼达思文体科创·2025-02-05 15:45

伴随矩阵的定义详解（线性代数基础概念）

伴随矩阵的定义和推导过程（考研线性代数基础）伴随矩阵是一个线代里比较难理解的概念，计算起来也稍显复杂。我翻阅了教科书发现，伴随矩阵的定义用到了行列式和代数余子式的概念。

盼达思文体科创·2025-02-05 15:44

线性方程组、齐次与非齐次的基本概念（线性代数基础）

线性方程组、齐次与非齐次的基本概念（线性代数基础）线性方程一个线性方程是指其变量的每项都是线性的，即每个变量的最高次方为1。

盼达思文体科创·2025-02-05 15:44

自定义数据集使用pytorch框架实现逻辑回归并保存模型，然后保存模型后再加载模型进行预测，对预测结果计算精确度和召回率及F1分数

定义逻辑回归模型：继承nn.Module类，定义一个线性层，并在forward方法中应用sigmoid激活函数。训练模型：使用二元交叉熵损失函数BCELoss和随机梯度下降优化器SGD进行训练。

知识鱼丸·2025-02-05 06:42

【Numpy核心编程攻略：Python数据处理、分析详解与科学计算】3.1 NumPy图像大小调整实战

图像大小调整实战图像大小调整的基本概念为什么需要调整图像大小使用NumPy调整图像大小的技术代码实现：详细原理和源码注释实际应用案例：图像缩放在机器学习中的应用目录图像大小调整的基本概念为什么需要调整图像大小使用NumPy调整图像大小的技术3.1线性插值

精通代码大仙·2025-02-05 06:36

【初中生讲机器学习】14. 手撕公式，一篇带你理解逻辑回归！

嘿嘿，好几篇前，好像是在线性回归那篇吧，我就说要讲逻辑回归，but当时被数学卡了一下（好吧不只一下）and正好遇上开学，

Geeker · LStar·2025-02-05 04:54

排序算法3

希尔排序是基于插入排序的以下两点性质而提出改进方法的：插入排序在对几乎已经排好序的数据操作时，效率高，即可以达到线性排序的效率；但插入排序一般来说是低效的，因为插入排序每次只能将数据移动一位；希尔排序的基本思想是

終不似少年遊*·2025-02-05 03:19

【算法】动态规划专题② ——LIS（最长递增子序列） python

目录前置知识问题描述DP解法小试牛刀举一反三实战演练总结前置知识【算法】动态规划专题①——线性DPpython问题描述题目是说：给定一个整数数组，找到其中最长的严格递增子序列的长度。

查理零世·2025-02-04 22:44

力扣整理版二：链表

链表是一种通过指针串联在一起的线性结构，每一个节点由两部分组成，一个是数据域一个是指针域（存放指向下一个节点的指针），最后一个节点的指针域指向null（空指针的意思）。

cherry_rainyyy·2025-02-04 21:33

scikit-learn实现SVM

核技巧：在实际应用中，许多数据集不是线性可分的，这就需要使用核

PeterClerk·2025-02-04 19:23

2025最新最全AI大模型系统学习路线

必备基础知识**数学基础：**深入理解线性代数、概率论和统计学、微积分等基础数学知识。**编程基础：**熟练掌握至少一种编程语言，推荐Python，因为

大模型老炮·2025-02-04 18:13

《深度揭秘LDA：开启人工智能降维与分类优化的大门》

在众多应对这一难题的技术中，线性判别分析（LDA）脱颖而出，作为一种强大的监督学习降维方法，它在提升分类性能方面发挥着关键作用。一、LDA：核心原理大起底

·2025-02-04 18:03

2025年最新最全的大模型学习路线规划，对于零基础入门到精通的学习者来说，可以遵循以下阶段进行

程序员辣条·2025-02-04 16:57

领导层支持：构建负责任AI的基石

XianxinMao·2025-02-04 16:55

漫话最小二乘法-1.矩阵表示

先从最基本的线性回归说起最小二乘的用法。如图所示，蓝色圆圈描绘了一组点，可以大致看出这样一组

sHermit·2025-02-04 12:23

OpenGL学习笔记8——变换

OpenGL学习笔记8——变换1概念2应用变换2.1GLM2.2给四边形应用变换1概念基本上都是线性代数的知识，矩阵的运算、向量的运算。就不多写了，挑几个关键点的记一下。

lxbhahaha·2025-02-04 11:18

《算法零基础100讲》(第61讲) 前缀和(五) 二维前缀和

概念定义1、预处理2、预处理代码实现3、查询4、查询代码实现二、题目描述三、算法详解四、源码剖析五、推荐专栏六、习题练习一、概念定义有关一维前缀和的概念，在《算法零基础100讲》(第57讲)前缀和(一)线性前缀和入门中已经较为清晰的阐述

英雄哪里出来·2025-02-04 11:45

使用numpy自定义数据集，使用scikit-learn中SVM的包实现SVM分类

概述：支持向量机（SVM）是一种强大的分类算法，适用于线性和非线性分类问题。本博客将展示如何使用numpy自定义一个数据集，并利用scikit-learn中的SVM实现分类。

辞落山·2025-02-04 10:10

使用 Numpy 自定义数据集，使用pytorch框架实现逻辑回归并保存模型，然后保存模型后再加载模型进行预测，对预测结果计算精确度和召回率及F1分数

importnumpyasnpimporttorchimporttorch.nnasnnimporttorch.optimasoptimfromsklearn.metricsimportaccuracy_score,recall_score,f1_score2.自定义数据集使用Numpy创建一个简单的线性可分数据集

辞落山·2025-02-04 10:40

Yuan 2.0-M32 是一个基于 Yuan 2.0 架构的双语混合专家 (MoE) 语言模型，旨在以更少的参数和计算量实现更高的准确率

主要创新点：注意力路由器(AttentionRouter):提出了一种新的路由器网络，考虑了专家之间的相关性，从而提高了模型的准确率。

东方佑·2025-02-04 06:01

机器学习--学习计划

第1周：数据与监督学习基础学习目标：掌握数据预处理、线性模型与分类任务的基础流程。

kyle~·2025-02-04 03:42

机器学习笔记20241017

文章目录torchvisiondataloadernn.module卷积非线性激活模型选择训练误差泛化误差正则化权重衰退的基本概念数学表示权重衰退的效果物理解释数值稳定性（GradientVanishing

tt555555555555·2025-02-04 03:11

关于双塔模型的简单介绍

eso1983·2025-02-04 02:08

Doris中架构和mysql语法的差异

Doris的架构只设FE,BE两种角色，两个进程，不依赖于外部组件，方便部署和运维，FE和BE都可线性扩展。

苦苦挣扎的小码农·2025-02-03 23:13

Sklearn 中的线性回归模型

线性回归的数学模型假设单变量回归模型：hθ(x)=θTx=θ0+θ1x1h_\theta(x)=\theta^Tx=\theta_0+\theta_1x_1hθ(x)=θTx=θ0+θ1x1这里的θ0\

Cacciatore->·2025-02-03 23:40

Python机器学习实战：主成分分析(PCA)的原理和实战操作

它通过线性变换将原始高维数据映射到低维空间，同时保留数据的主要特征和信息。PCA的目标是找到数据中最主要的方向（主成分），沿着这些方向对数据进行投影，从而实现降维。1

AI天才研究院·2025-02-03 20:17

7.1.普通一维DP问题

普通一维DP问题在C++中，一维动态规划（1DDP）是处理线性序列问题的核心方法。这类问题的状态通常只依赖前一两个状态，可以用一维数组（或变量）存储中间结果。

赵鑫亿·2025-02-03 19:39

线性回归的简单实现

本文是《动手学深度学习》的笔记文章目录线性回归的简单实现生成随机数据集读取数据初始化模型参数定义模型定义损失函数定义优化算法训练模型线性回归的简洁实现生成数据集读取数据定义模型初始化模型参数定义损失函数定义优化算法训练模型线性回归的简单实现用了

SkaWxp·2025-02-03 14:58

Task01：线性回归；Softmax与分类模型、多层感知机

恰人陈·2025-02-03 14:56

【单层神经网络】基于MXNet库简化实现线性回归

写在前面同最开始的两篇文章完整程序及注释'''导入使用的库'''#基本frommxnetimportautograd,nd,gluon#模型、网络frommxnet.gluonimportnnfrommxnetimportinit#学习frommxnet.gluonimportlossasgloss#数据集frommxnet.gluonimportdataasgdata'''生成测试数据集'''#

辰尘_星启·2025-02-03 14:55

线性回归基础学习

线性回归基础学习目录：理论知识样例代码测试参考文献一、理论知识线性回归思维导图NDArray：MXNet中存储和变换数据的主要工具，提供GPU计算和自动求梯度等功能线性回归可以用神经网络图表示，也可以用矢量计算表示在

Remoa·2025-02-03 14:53

深度学习：基于MindNLP的RAG应用开发

RAG（Retrieval-AugmentedGeneration，检索增强生成）是一种结合检索（Retrieval）和生成（Generation）的技术，旨在提升大语言模型（LLM）生成内容的准确性、相关性和时效性

Landy_Jay·2025-02-03 13:47

PID详解

PID在控制领域应该是应用最为广泛的算法了，在工业控制，汽车电子等诸多领域中运用下面我用一个例子和算法过程来讲解PID的概念PID：P比例控制：基本作用就是控制对象以线性的方式增加，在一个常量比例下，动态输出缺点

Mr.Fu!·2025-02-03 09:45

kylin套_Apache Kylin（一）Kylin介绍

MPP使用线性增加计算资源换取计算时间的线性下降，列式存储可以提高读取数据的速率。两者结合可以使得基于Hadoop的SQL查询速度从小时级降为分钟级。

weixin_39898011·2025-02-03 07:57

深度学习：基础原理与实践

定义：深度学习可以定义为使用深层神经网络进行学习的过程，这些网络由多个非线性的变换组成，能够学习数据的多层次表示。发展历程：深度学习的起源可以追溯到1943年WarrenSturgisMc

阿尔法星球·2025-02-03 06:49

（每日一题）连续⼦数组最⼤和———＜动态规划-线性dp＞

1.题⽬链接：DP6连续⼦数组最⼤和2.题⽬描述：3.解法：算法思路：简单线性dp。i.状态表⽰：dp[i]表⽰：以i位置为结尾的所有⼦数组中，最⼤和是多少。

课堂随笔·2025-02-03 05:13

Python——常见排序算法解析

概述十种常见排序算法可以分为两大类：非线性时间比较类排序：通过比较来决定元素间的相对次序，由于其时间复杂度不能突破O(nlogn)，因此称为非线性时间比较类排序。

代码输入中...·2025-02-03 04:35

树状数组详解与应用领域 c++ --二次元的programmer的博客

下面是我粘过来的定义：树状数组的查询和修改的时间复杂度都是log(n)，空间复杂度则为O(n)，这是因为树状数组通过将线性结构转化成树状结构，从而利用位运算进行跳跃式扫描。

Arodex·2025-02-03 04:03

【深度学习】softmax回归的简洁实现

softmax回归的简洁实现我们发现(通过深度学习框架的高级API能够使实现)(softmax)线性(回归变得更加容易)。同样，通过深度学习框架的高级API也能更方便地实现softmax回归模型。

熙曦Sakura·2025-02-03 02:22

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