门槛回归

MATLAB 实现 INFO-ELM（向量加权算法优化极限学习机）进行多输入单输出回归预测

以下是一个关于使用MASLAB实现UNFO-ELM（向量加权算法优化极限学习机）进行多输入单输出回归预测的详细设计项目示例。
nantangyuxi·2025-05-30 04:59

那些年我们一起隐藏的bug

当进行生产回归的时候发现了存在问题。如何避免此类问题继续产生？很难，必须有人为此负责，给他
叶常落·2025-05-30 03:20

Netty框架：从原理到实战，构建高性能网络应用

传统JavaNIO编程存在以下痛点：API复杂：Selector、Channel、Buffer的管理繁琐可靠性差：需要手动处理断线重连、半包粘包等问题开发门槛高：需要深入理解NIO底层原理性能调优困难：
shangjg3·2025-05-30 03:49

[论文阅读]Bottom-Up Human Pose Estimation Via Disentangled Keypoint Regression

该论文发表于CVPR2021Background背景该论文关注的是的是自底向上的关键点回归人体姿态估计，作者认为回归关键点坐标的特征必须集中注意到关键点周围的区域，才能够精确回归出关键点坐标。
qian9905·2025-05-29 16:33

基于亚博K210开发板——物体检测测试

实验原理KendryteK210具备机器视觉能力，是零门槛机器视觉嵌入式解决
追兮兮·2025-05-29 14:22

AI 绘画工具原理揭秘：从文字到图像的魔法

这种从文字到图像的奇妙转换，仿佛为我们开启了一扇通往魔法世界的大门，极大地激发了创作者的灵感，降低了创作门槛，使艺术创作变得更加触手可及。
JXY_AI·2025-05-29 11:37

数据脱敏后的测试方法

**满足测试需求**-支持功能测试、性能测试、回归
workflower·2025-05-29 11:05

机器学习回归预测中预处理的特征工程

1.项目目标和数据分析2.数据预处理3.特征构造与生成4.特征选择5.时间序列回归预测-——引用风速预测案列简单说明  在机器学习回归预测中，特征工程是至关重要的环节，它能显著提升模型的性能和预测准确性
Studying 开龙wu·2025-05-29 10:30

线性回归中标准方程法求逆失败的解法：正则化

线性回归中标准方程法求逆失败的解法：正则化在机器学习的线性回归任务中，标准方程法是求解最优参数的常用方法。
思绪漂移·2025-05-29 10:59

回归任务损失函数对比曲线

回归任务损失函数曲线可视化对比本节将可视化对比均方误差（MSE）、平均绝对误差（MAE）、Huber损失函数三种常见回归任务损失函数的曲线，帮助理解它们在不同误差区间的表现差异。
Steve lu·2025-05-29 08:10

青少年编程与数学 02-020 C#程序设计基础 11课题、可视化编程

青少年编程与数学02-020C#程序设计基础11课题、可视化编程一、可视化编程1.降低学习门槛2.提高学习兴趣3.便于学习和掌握4.为后续学习打下基础5.适合不同年龄段和背景的初学者6.适合初学者的可视化编程工具二
明月看潮生·2025-05-29 07:33

PyTorch之线性回归模型实现与函数介绍

一、完整代码今天我们来记录一下如何用pytorch构建线性回归模型以及其中相关的用法。
摆烂牛杂·2025-05-28 21:51

【深度学习入门篇 ②】Pytorch完成线性回归！

嗨，大家好，我是小森(﹡ˆoˆ﹡)！易编橙·终身成长社群创始团队嘉宾，橙似锦计划领衔成员、阿里云专家博主、腾讯云内容共创官、CSDN人工智能领域优质创作者。易编橙：一个帮助编程小伙伴少走弯路的终身成长社群！上一部分我们自己通过torch的方法完成反向传播和参数更新，在Pytorch中预设了一些更加灵活简单的对象，让我们来构造模型、定义损失，优化损失等；那么接下来，我们一起来了解一下其中常用的API
小森( ﹡ˆoˆ﹡ )·2025-05-28 21:18

pytorch 实现线性回归

importtorchfrommatplotlibimportpyplotaspltimportnumpyasnpimportrandom"""生成数据集"""num_inputs=2num_examples=1000true_w=[2,-2.3]true_b=4.8features=torch.randn(num_examples,num_inputs,dtype=torch.float32)l
一壶浊酒..·2025-05-28 21:17

【机器学习基础】机器学习入门核心算法：K-近邻算法（K-Nearest Neighbors, KNN）

机器学习入门核心算法：K-近邻算法（K-NearestNeighbors,KNN）一、算法逻辑1.1基本概念1.2关键要素距离度量K值选择二、算法原理与数学推导2.1分类任务2.2回归任务2.3时间复杂度分析三
白熊188·2025-05-28 11:09

用 AI 打造沉浸式电影解说：第一人称视角爆款内容生产攻略

但传统创作模式下，从文案打磨到配音剪辑耗时费力，新手往往卡在「如何让解说生动又省力」的门槛上。别急，AI工具的出现正在改写游戏规则！无论是模仿角色语气撰写个性化文案，还是一键克隆电影原声音
gogoMark·2025-05-28 04:18

头歌教学平台python与机器学习-PCA

第1关：维数灾难与降维下列说法正确的是B、降维能够缓解维数灾难的负面影响C、使用原始数据训练出的回归器已经过拟合，可试试降维来提升性能下列说法错误的是C、维数灾难不会引起过拟第2关：PCA算法流程在begin-end
学习只是用户态·2025-05-28 01:53

论文阅读笔记——Nexus-Gen: A Unified Model for Image Understanding, Generation, and Editing

Nexus-Gen论文Nexus-Gen采用预测图像嵌入作为中间条件，链接自回归模型和扩散模型，通过预填充自回归避免嵌入误差传播，突破传统外界LLM因条件压缩导致信息丢失，提高理解生成模型在理解任务和生成任务上的性能表现
寻丶幽风·2025-05-27 23:16

DevOps开发运维：Buddy中文版正式发布

大大降低DevOps的入门门槛。
dg313·2025-05-27 17:56

机器学习多分类逻辑回归和二分类神经网络实践

1、2-17实现多分类逻辑回归代码#2-17实现多分类逻辑回归importpandasaspdimportnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotasplt#参数设置iterations
木尘152132·2025-05-27 12:26

支持向量机SVM：从数学原理到实际应用

一、引言背景支持向量机（SVM,SupportVectorMachines）是一种广泛应用于分类、回归、甚至是异常检测的监督学习算法。自从Vapnik和Chervonenkis在1995年首
代码很孬写·2025-05-27 11:22

AI量化策略视角：黄金3347美元震荡背后的多因子博弈与3500美元目标价解构

根据高频交易数据回测，昨日盘中触及3328.6美元支撑位后，触发算法交易系统的均值回归策略，多头头寸累积量环比增长27%。
金融小师妹·2025-05-27 10:47

机器学习--Transformer 2

紧接上篇介绍一下Transformer的解码器一、解码器1.自回归解码器以语音识别为例，输入一段声音，输出一串文字。如上图所示，把一段声音（“机器学习”）输入给编码器，输出会变成一排向量。
ちゆきー·2025-05-27 06:50

计算机视觉（图像算法工程师）学习路线

计算机视觉学习路线Python基础常量与变量列表、元组、字典、集合运算符循环条件控制语句函数面向对象与类包与模块Numpy+Pandas+Matplotlibnumpy机器学习回归问题线性回归Lasso
陳錄生·2025-05-27 01:50

NLP学习路线图（八）：常见算法-线性回归、逻辑回归、决策树

引言：当机器学习遇见自然语言自然语言处理（NaturalLanguageProcessing,NLP）作为人工智能皇冠上的明珠，正在深刻改变人机交互的方式。从智能客服到机器翻译，从情感分析到文本生成，NLP技术的突破都建立在坚实的机器学习基础之上。本文将深入剖析机器学习核心算法，揭示这些"传统"方法在NLP领域的独特价值，为开发者构建完整的AI知识体系提供关键路径。第一部分机器学习基础与核心算法1
摸鱼许可证·2025-05-26 23:41

Python打卡DAY34

知识点回归：CPU性能的查看：看架构代际、核心数、线程数GPU性能的查看：看显存、看级别、看架构代际GPU训练的方法：数据和模型移动到GPUdevice上类的call方法：为什么定义前向传播时可以直接写作
chicpopoo·2025-05-26 20:29

Python打卡day34！！！

DAY34GPU训练及类的call方法知识点回归：CPU性能的查看：看架构代际、核心数、线程数GPU性能的查看：看显存、看级别、看架构代际GPU训练的方法：数据和模型移动到GPUdevice上类的call
dragon0907·2025-05-26 20:58

python打卡day34@浙大疏锦行

知识点回归：CPU性能的查看：看架构代际、核心数、线程数GPU性能的查看：看显存、看级别、看架构代际GPU训练的方法：数据和模型移动到GPUdevice上类的call方法：为什么定义前向传播时可以直接写作
风逸hhh·2025-05-26 20:26

C语言的“文艺复兴“：在AI与高性能计算中的逆袭

TIOBE指数中，C语言以12.82%的占有率蝉联年度冠军，这组数据背后折射出一个重要趋势：在算力竞争白热化的AI时代，C语言正通过其独特的底层控制能力，在高性能计算（HPC）和AI基础设施领域发起强势回归
梦玄网络安全·2025-05-25 23:15

板凳-------Mysql cookbook学习 （四）

综合对比与选择建议维度PHPJavaPythonRubyPerl学习门槛低（适合新手）高（语法复杂）低（语法简洁）中（需理解Rails理念）中（特殊语法）性能中（依赖OPcache）高（编译型语言）低（
fengye207161·2025-05-25 20:53

线性代数-第11篇：线性回归与矩阵运算：AI与量化的基础模型

线性代数-第11篇：线性回归与矩阵运算：AI与量化的基础模型在线性代数的实际应用中，线性回归是连接理论与技术落地的核心桥梁之一。
程序员勇哥·2025-05-25 15:20

Web前端开发【新手入门指南】

Web前端开发入行门槛低、薪资高，是互联网行业的紧俏岗位之一。目前Web前端开发人员年薪基本都在10万以上，一线城市的薪资会更高，这也吸引了很多人进入Web前端行业。
「已注销」·2025-05-25 11:57

打造全网最大的AI技能科普飞书知识库！

——从知识普惠到技术革新，这场AI全民运动正在爆发AI技术正以前所未有的速度重塑世界，但知识壁垒和工具门槛仍让许多人望而却步。如何让每个人都能轻松掌握AI技能？
山峰哥·2025-05-25 10:51

Qwen3全面解析：阿里巴巴新一代开源大模型入门指南

混合推理：快思考与慢思考的完美融合2.超凡的性能表现3.强大的多语言与Agent能力4.显著的部署成本优势5.全尺寸覆盖与端侧部署新手入门指南：三步上手Qwen3第一步：选择适合的接入方式1.在线体验(零门槛
Ven%·2025-05-25 07:31

线性回归原理推导与应用（七）：逻辑回归原理与公式推导

逻辑回归是一种分类算法，常用于二分类，也就是得出的结果为是和不是，例如通过各种因素判断一个人是否生病，信用卡是否违约等。
Smilecoc·2025-05-25 06:21

数字人直播项目可行性分析，文章最后附免费开源项目地址！

数字人直播项目可行性分析报告导航目录数字人直播项目可行性分析报告引言互动式数字人直播技术的当前发展水平现有数字人直播项目案例分析实时直播评论分析的技术方案驱动数字人做出相应反应的技术实现该项目可能面临的技术门槛项目投入成本评估实际应用中的潜在优势和挑战行业洞察与未来趋势结论建议引用的著作相关开源技术数字人是什么
劲爽小猴头·2025-05-25 05:14

基于Huber函数和最大相关熵的抗差滤波算法

数学形式：通过自回归（AR）模型对信号建模，估计模型参数（滤波器系数）。关键公式：自回归模型：x(n)=−∑k=1pap(k)x(n−k)+w(n)x(n)=-\sum_{k=1}^
bubiyoushang888·2025-05-24 19:46

python打卡训练营打卡记录day34

知识点回归：CPU性能的查看：看架构代际、核心数、线程数GPU性能的查看：看显存、看级别、看架构代际GPU训练的方法：数据和模型移动到GPUdevice上类的call方法：为什么定义前向传播时可以直接写作
yorushika_·2025-05-24 19:14

aPaaS平台：企业数字化转型的“加速器”

其核心目标是：降低开发门槛：业务人员可直接参与应用搭建提升交付速度：传统需3个月的项目可压缩至1周无缝扩展集成：与企业现有系统（如ERP/CRM）深度连接二、aPa
djdlg2023·2025-05-24 17:31

Python打卡训练营学习记录Day34

知识点回归：CPU性能的查看：看架构代际、核心数、线程数GPU性能的查看：看显存、看级别、看架构代际GPU训练的方法：数据和模型移动到GPUdevice上类的call方法：为什么定义前向传播时可以直接写作
FanfanPyt·2025-05-24 13:06

facebook开源Triton编写GPU内核的编程模型速读：KernelLLM

二、模型介绍（一）模型架构KernelLLM是一个自回归语言模型，采用优化的变压器架构。它以Llama3.1-8B-Instruct为基础，经过监督指令微调。（二）训练数据模型在
Open-source-AI·2025-05-24 13:06

基于百度PaddleHub的OCR车牌识别源码介绍

本项目不仅完全免费，而且在保证识别精度的同时，降低了技术门槛项目地址
贺晋沙Champion·2025-05-24 12:55

LLM推理加速技术如何迁移到传统 Transformer 模型（ASR）

Paraformer，作为非自回归端到端自动语音识别（ASR）领域的优秀代表，同样也构建在其坚实的Transformer（或Conformer）基础之上。然而，随着模型规模
kakaZhui·2025-05-24 05:04

多元回归预测|基于经验模态分解结合主成分分析的长短记忆神经网络EMD-KPCA-LSTM（含LSTM和EMD-LSTM对比）实现风电数据预测附matlab代码

✅作者简介：热爱科研的Matlab仿真开发者，修心和技术同步精进，代码获取、论文复现及科研仿真合作可私信。个人主页：Matlab科研工作室个人信条：格物致知。内容介绍风电作为一种可再生能源，其发电量受多种因素影响，具有较强的波动性和间歇性。准确预测风电数据对于提高电网稳定性和优化调度具有重要意义。本文提出了一种基于经验模态分解（EMD）结合主成分分析（KPCA）的长短记忆神经网络（LSTM）模型（
matlab科研社·2025-05-24 02:48

【MATLAB】基于EMD-PCA-LSTM的回归预测模型

有意向获取代码，请转文末观看代码获取方式~1基本定义基于EMD-PCA-LSTM的回归预测模型是一种结合了经验模态分解（EmpiricalModeDecomposition,EMD）、主成分分析（PrincipalComponentAnalysis
Lwcah（全网各平台账号同名）·2025-05-24 02:18

计算机视觉与深度学习 ｜ EMD-KPCA-LSTM、EMD-LSTM、LSTM回归预测对比，多输入单输出（Matlab完整程序和数据）

以下是针对EMD-KPCA-LSTM、EMD-LSTM和LSTM回归预测对比的完整可运行MATLAB实现。包含数据生成、特征处理、模型构建和性能评估全流程，并提供关键代码注释和注意事项。
单北斗SLAMer·2025-05-24 02:47

Vue.js 测试实战指南

随着应用复杂性的增加，如何确保代码质量，避免回归错误，以及持续集成成为前端开发者必须面对的问题。
瓷tun·2025-05-23 22:49

【深度学习新浪潮】2025年谷歌I/O开发者大会keynote观察

1.2025年谷歌I/O开发者大会keynote重点信息本次GoogleI/O大会的核心策略是降低AI使用门槛与加速开发者创新，通过端侧模型（GeminiNano）、云端工具（VertexAI）和基础设施
小米玄戒Andrew·2025-05-23 15:25

2篇7章3节：广义加性回归模型的可视化和模型的诊断

广义加性模型（GeneralizedAdditiveModel,GAM）作为一种灵活、解释性强的非线性回归方法，越来越受到研究人员的青睐。
R科学与人工智能·2025-05-23 12:11

【人工智能】低代码基础技术讲解，规则引擎，在低代码平台上的作用，有哪些规则引

具体作用包括：业务逻辑抽象化：通过配置而非编码实现复杂业务规则，降低开发门槛，使业务人员也能参与规则设计。
meisongqing·2025-05-23 07:36
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