线性预测

数据挖掘常用算法模型简介

CART:ClassificationandRegressionTreeID3:IterativeDichotomiser3C4.5:基于ID3改进使用场景：分类问题（如信用风险评估、客户分类）回归问题（如预测房价
大乔乔布斯·2025-01-29 09:36

Tensorflow入门——训练结果的保存与加载

2019独角兽企业重金招聘Python工程师标准>>>训练完成以后我们就可以直接使用训练好的模板进行预测了但是每次在预测之前都要进行训练，不是一个常规操作，毕竟有些复杂的模型需要训练好几天甚至更久所以将训练好的模型进行保存
weixin_34087301·2025-01-29 08:32

Depth Anything V2：单目深度估计的更强基线

这个框架显著提升了细节处理能力和鲁棒性，相比于基于深度学习的方法，它提供了更快的推理速度、更少的参数量以及更高的深度预测精度。本项
武朵欢Nerissa·2025-01-29 08:57

使用scikit-learn实现线性回归对自定义数据集进行拟合

1.引入必要的库首先，需要引入必要的库。scikit-learn提供了强大的机器学习工具，pandas和numpy则用于数据处理，matplotlib用于结果的可视化。importpandasaspdimportnumpyasnpfromsklearn.model_selectionimporttrain_test_splitfromsklearn.linear_modelimportLinear
Luzem0319·2025-01-29 08:26

python+playwright自动化测试(七)：同步与异步

目录同步(Sync)模式异步(Async)模式同步(Sync)模式在同步模式下，代码按照传统的线性模式从上到下的顺序执行，每个操作都会阻塞直到完成后才去执行下面的代码。
觅远·2025-01-29 06:39

创新药周报及靶点研发分析报告

报告还涵盖行业投资和合作动态，预测未来市场趋势，为投资者和决策者提供宝贵的行业洞见。1.医药行业研发动态分析1.1行业背景概述医药行
魔都财观·2025-01-29 04:54

【外文原版书阅读】《机器学习前置知识》1.线性代数的重要性，初识向量以及向量加法

个人主页：Icomi大家好，我是Icomi，本专栏是我阅读外文原版书《BeforeMachineLearning》对于文章中我认为能够增进线性代数与机器学习之间的理解的内容的一个输出，希望能够帮助到各位更加深刻的理解线性代数与机器学习
Icomi_·2025-01-29 04:21

数学与机器学习：共舞于智能时代的双璧

无论是线性代数、概率统计，还是微积分、最优
每天五分钟玩转人工智能·2025-01-29 03:18

终于明白什么是威胁情报

情报就是线索，威胁情报就是为了还原已发生的攻击和预测未发生的攻击所需要的一切线索。“所谓的威胁情报就是帮助我们发现威胁，并进行处置的相应知识。这种知识就是我们所说的威胁情报”。威胁情报有啥用？
国安护卫·2025-01-29 03:45

强化学习很多ac架构的算法比如ppo，为什么使用状态价值网络而不使用动作价值网络实现critic呢?｜状态价值网络的优势与挑战｜Actor-Critic｜状态价值｜强化学习

高维动作空间的适应性4.使用状态价值网络的挑战4.1收敛速度4.2欠拟合风险5.解决方案与未来方向5.1改进的状态价值网络5.2结合动作价值和状态价值6.结论随着强化学习技术的不断发展，其在诸如游戏、机器人控制和金融预测等领域的应用越
concisedistinct·2025-01-29 01:27

瀑布式开发、快速原型开发、迭代式开发、螺旋式开发、敏捷式开发、DevOps开发的简介与对比

1.顺序性强，便于管理和控制；2.文档齐全，有利于后期维护和升级；3.结构化可预测，便于计划和资源分配。1.缺乏灵活性，难以应对需求变化；2.早期缺陷检
晓北斗NorSnow·2025-01-29 01:51

RAG技术架构深度解析（非常详细）零基础入门到精通，收藏这一篇就够了

同时，文章预测了RAG技术架构在智能化水平持续提升、跨领域融合加速以及数据隐私与安全保障方面的未来发展趋势。最后，文章回顾了RAG技术在AI编程领域的应用成果，并展望了其广阔的应用前景，
Python_chichi·2025-01-28 23:38

大话特征工程：2.特征组合与描述

这套系统以高维空间中的数据为基础，试图预测并塑造未来。然而，这场辉煌的技术革命却在悄无声息之间酿成了人类最大的危机——维数灾难。
nnerddboy·2025-01-28 22:03

machine learning knn算法之使用KNN对鸢尾花数据集进行分类

通过导入必要的scikit-learn导入必要的库，加载给定的数据，划分测试集和训练集之后训练预测和评估即可具体代码如下：importnumpyasnpfromsklearn.datasetsimportload_irisfromsklearn.model_selectionimporttrain_test_splitfromsklearn.preprocessingimportStandardS
知识鱼丸·2025-01-28 21:53

LSTM的推导与实现

LSTM是一种时间递归神经网络，是RNN的一个变种，非常适合处理和预测时间序列中间隔和延迟非常长的事件。假设我们去试着预测‘IgrewupinFrance...
YZXnuaa·2025-01-28 20:15

数字化智能运维平台建设方案

数字化智能运维平台建设方案数字化智能运维平台建设方案项目背景与目标运维现状与挑战数字化转型需求项目目标与预期成果平台架构设计整体架构规划功能模块划分技术选型及原因数据采集与监控数据来源及接入方式实时监控与预警机制数据存储与管理策略智能化分析与优化故障诊断与预测模型性能评估及优化建议资源调度与容量规划平台安全保障措施身份认证与权限管理数据加密传输存储漏洞扫描及修复机制平台实施与运维支持实施步骤及时间
公众号：优享智库·2025-01-28 19:41

【智慧水务】二供数仓功能架构

一）设备数据采集（二）水质数据采集（三）用户数据采集二、数据传输层（一）有线传输（二）无线传输三、数据存储层（一）原始数据存储（二）数据仓库存储四、数据分析层（一）实时数据分析（二）历史数据分析（三）预测性分析五
大雨淅淅·2025-01-28 16:40

ultralytics 是什么？

YOLO的核心思想是将目标检测问题转化为一个回归问题，直接预测目标的边界框和类别。YOLOv8是YOL
博刻·2025-01-28 16:09

Kaggle房价预测

Kaggle房价预测作为深度学习基础篇章的总结，我们将对本章内容学以致用。下面，让我们动手实战一个Kaggle比赛：房价预测。本节将提供未经调优的数据的预处理、模型的设计和超参数的选择。
一名小菜鸟的学习之路·2025-01-28 15:38

DP优化专题

DP[SCOI2010]股票交易题目描述裁剪序列单调队列优化多重背包斜率优化DPⅠ状态转移方程Ⅱ决策点关系Ⅲ凸壳Ⅳ维护答案Ⅴ特殊性Ⅵ模板CodeⅦ注意事项K匿名序列四边形不等式优化DP定义：定理：一维线性
pytKonnyaku·2025-01-28 13:52

开放传神（OpenCSG）手撕Sora的Diffusion Transformer (DiT)算法

其充分利用了大语言模型Token的好处，让像素也能够被预测（Patches）。Sora的诞生不亚于2023年ChatGPT的出现，因为我们的世界是一个五彩斑斓的图像和视频组成。Sora通过社区和
OpenCSG·2025-01-28 13:20

C语言实现Berlekamp-Massey算法

BM算法最初是为了解决线性递推序列的问题而提出的，后来被广泛应用于纠错编码中，特别是用于解码如RS码（Reed-Solomon码）和BCH码等循环纠错码。
belle-de-jour·2025-01-28 12:17

深度神经网络（DNN）详解

这些隐藏层通过非线性变换，使得模型能够捕捉到数据中的复杂关系和模式。DNN通常由输入层、隐藏层和输
古龙飞扬·2025-01-28 12:12

AI重塑SaaS：从工具到智能业务伙伴

标题：“AI重塑SaaS：从工具到智能业务伙伴”文章信息摘要：AI代理正在推动SaaS产品从静态工具向动态、自优化平台转变，赋予其预测能力和自主决策能力，使其成为主动的业务伙伴。
XianxinMao·2025-01-28 10:02

费雪的线性判别分析(2)

《费雪的线性判别分析》分为两部分，这是第二部分，第一部分的连接如下：费雪的线性判别分析(1)3.计算判别阈值如果要判别某个样本属于哪一类，必须计算出阈值w0w_0w0，求解方法有两种：贝叶斯方法。
CS创新实验室·2025-01-28 09:55

chatgpt赋能Python-python_pyomo

它提供了一种简单灵活的方法来描述优化问题，并在可行性、线性、非线性、混合整数和二次规划等方面提供广泛的建模和求解功能。
atest166·2025-01-28 08:23

最小二乘法-线性回归 和 梯度下降法

它通过最小化观测值与模型预测值之间的差的平方和来估计模型参数。  
梦回楼~·2025-01-28 08:19

从零推导线性回归：最小二乘法与梯度下降的数学原理

欢迎来到我的主页：【Echo-Nie】本篇文章收录于专栏【机器学习】本文所有内容相关代码都可在以下仓库中找到：Github-MachineLearning1线性回归1.1什么是线性回归线性回归是一种用来预测和分析数据之间关系的工具
Echo-Nie·2025-01-28 07:14

自定义数据集使用scikit-learn中的包实现线性回归方法对其进行拟合

一、导入必要的库importpandasaspdfromsklearn.model_selectionimporttrain_test_splitfromsklearn.linear_modelimportLinearRegressionfromsklearn.metricsimportmean_squared_error,r2_score二、加载自定义数据集#创建自定义数据集#假设我们有一个简单
灵封～·2025-01-28 06:07

使用scikit-learn中的KNN包实现对鸢尾花数据集的预测。

导入必要的库和数据集#导入鸢尾花数据集fromsklearn.datasetsimportload_iris#数据化可视包importpandasaspdfromsklearn.model_selectionimporttrain_test_splitfromsklearn.preprocessingimportMinMaxScaler,StandardScalerfromsklearn.neig
灵封～·2025-01-28 06:06

goGin框架教程

可预测的API性能。支持中间件传入的HTTP请求可以由一系列中间件和最终操作来处理。例如：Logger，Authorization，GZIP，最终操作DB。Crash处理
sumatch·2025-01-28 04:22

智能工厂的设计软件 应用场景的一个例子： 为AI聊天工具添加一个知识系统 之19 再次重建 之4 职业能力程度(成熟度&进化度：集成&演进)评价 CSR 祖传代码：AI操作系统 之2

本文问题通过纲/目两者并举使能二者并进的偏序序积-斜成线（有秩-纲举目张），左边的行矢--横成行（有序-科目），顶上的列簇--竖成列（有线性-纲领）：语法类型Type（智能化&公理化=自动化，有序&线性
一水鉴天·2025-01-28 04:46

深入理解JVM中的栈和堆

深入理解栈栈又名堆栈，它是一种运算受限的线性表。其限制是仅允许在表的一端进行插入和删除运算。这一端被称为栈顶，相对地，把另一端称为栈底。其特性是先进后出。
刘小豆豆豆·2025-01-28 03:11

C++和Python要点对比 【数据结构】

提示：以下是本篇文章正文内容，下面案例可供参考一、数据结构对比1.链表功能实现1.C++C++中的链表是一种线性数据结构，它由一系列节点组成，每个节点包含一个数据元素和一个指向下一个节点
川辉·2025-01-28 02:03

链表与数组-选择合适的数据结构进行高效存储

一、数据结构概述1.1数组数组是一种线性数据结构，通常用于存储固定大小的相同类型的元素。数组在内存中是连续分布的，每个元素都有一个固定的索引，
一键难忘·2025-01-28 02:32

自定义数据集使用框架的线性回归方法对其进行拟合

代码：#导入必要的库importtorchimportnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotasplt#定义数据集：二维数据，其中第一列是特征x，第二列是目标值ydata=[[-0.5,7.7],[1.8,98.5],[0.9,57.8],[0.4,39.2],[-1.4,-15.7],[-1.4,-37.3],[-1.8,-49.1],[1.5,75.6],[0.4,3
〖是♂我〗·2025-01-28 02:00

使用 PyTorch 实现逻辑回归：从数据到模型保存与加载

本文将通过一个简单的示例，展示如何使用PyTorch框架实现逻辑回归模型，从数据准备到模型训练、保存和加载，最后进行预测。1.数据准备逻辑回归的核心是通过学习数据中的特征与标签之间的关系来进行分类。
弥树子·2025-01-28 02:29

【机器学习】 自定义数据集 使用tensorflow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

一、使用tensorflow框架实现逻辑回归1.数据部分：首先自定义了一个简单的数据集，特征X是100个随机样本，每个样本一个特征，目标值y基于线性关系并添加了噪声。
加德霍克·2025-01-28 01:26

神经网络及其架构和模型的关系

它由**多个神经元（节点）**和连接权重组成，这些神经元组织成不同的层，通过输入数据进行学习和预测。
爱吃瓜的猹z·2025-01-27 23:44

python templist什么意思_聊聊python中的list——基本操作

在学习数据结构的时候，从老师和同学口中得知了python中用于实现线性表的list(列表)。在查阅相关资料后，感觉这真是一个有趣又好用的数据结构。
门捷列夫斯基·2025-01-27 23:11

算法种常见的混沌映射是什么

混沌映射是指在某些非线性系统中，通过简单的数学模型生成的复杂动态行为。一、定义与特征1.定义混沌映射是描述非线性系统中，通过简单规则产生的复杂、不可预测的行为。
搏博·2025-01-27 23:39

The Simulation技术浅析（二）：模型技术

物理模型通常用于工程、物理和化学等领域，用于预测系统在不同条件下的表现。2.关键技术力学定律：例如牛顿运动定律，用于模拟物体的运动和受力情况。流体力学：例如纳维-斯托克斯方程，用于模拟流体流动。
爱研究的小牛·2025-01-27 21:00

嵌入式工程师必学（99）：直流电路定理

线性度属性LinearityProperty线性是描述因果之间线性关系的元素的属性。它是均匀性和可加性特性的组合。齐次性属性要求，如果输入（激励）乘以一个常数，则输出（响应）乘以相同的常数。
芯片-嵌入式·2025-01-27 19:17

小南每日 AI 资讯 | 2025年AI泡沫破裂？ | 25/01/24

|25/01/24人工智能领域近期动态汇总一、行业趋势与未来展望AI泡沫可能在2025年破裂专家预测，尽管人工智能在多模态模型和自动机器学习等领域取得进展，但技术瓶颈、投资回报率下降、监管趋严，以及环境和伦理问题可能导致
小南AI学院·2025-01-27 17:29

《自动控制原理》实验报告：线性系统的根轨迹分析

实验目的及实验性质本实验的目的是通过理论与实践相结合的方法，深入探讨并掌握根轨迹法在系统稳定性分析中的应用。通过参与本实验，学生将能够根据指定对象的开环传递函数，绘制出相应的根轨迹图，并利用该图分析系统的稳定性。实验的具体步骤包括：识别零极点的位置、标注系统开环传递函数中所有极点和零点的具体位置、在实轴上绘制根轨迹、确定根轨迹的起始点和终止点、分析根轨迹的对称性、确定渐近线的位置和数量、绘制根轨迹
戒了9·2025-01-27 17:28

AI人工智能深度学习算法：在生物信息学中的应用

AI人工智能深度学习算法：在生物信息学中的应用关键词：人工智能、深度学习、生物信息学、基因组学、蛋白质结构预测、药物发现、个性化医疗文章目录AI人工智能深度学习算法：在生物信息学中的应用1.背景介绍2.
AI大模型应用之禅·2025-01-27 16:52

xgboost-spark-scala

xgboost调参要点：7.xgboost中比较重要的参数介绍（1）objective[default=reg:linear]定义学习任务及相应的学习目标，可选的目标函数如下：“reg:linear”–线性回归
maokunnn·2025-01-27 15:14

海浪波高预测（背景调研）

#新星杯·14天创作挑战营·第7期#ps：图片由通义千问生成历史工作：针对更高细粒度、更高精度的波浪高度预测任务：MumtazAli等人提出了一种多元线性回归模型（MLR-CWLS），该模型利用协方差加权最小二乘法
傅科摆 _ py·2025-01-27 15:44

AI在电商中的应用系列文章

在电商中的应用0.引言1.背景介绍1.1问题的由来1.2研究现状1.3研究意义1.4本文结构2.核心概念与联系3.核心算法原理&具体操作步骤3.1算法原理概述3.1.1个性化推荐3.1.2智能客服3.1.3销售预测
AI天才研究院·2025-01-27 14:35

【TVM 教程】线性和递归核

ApacheTVM是一个端到端的深度学习编译框架，适用于CPU、GPU和各种机器学习加速芯片。更多TVM中文文档可访问→https://tvm.hyper.ai/作者：TianqiChen下面介绍如何在TVM中进行递归计算（神经网络中的典型模式）。from__future__importabsolute_import,print_functionimporttvmimporttvm.testing
·2025-01-27 13:59
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