Adaboost回归预测第23页

MRP计划过程综述、MRP需求传递、净需求计算、MRP的时间逻辑等

MRP计划过程综述SAPMRP物料需求计划的前提是有需求，对于上层的成品，主要体现为销售订单、销售合同、销售计划协议等，另外一块就是计划独立需求，也就是预测

saplakes·2025-01-30 04:57

YOLO 目标检测编程详解

项目源码见最下方1.YOLO算法简介YOLO算法的核心思想是将目标检测视为回归问题，而不是传统的分类加定位的两阶段方法

不知名靓仔·2025-01-30 04:56

AI常见的算法

以下是一些常见的算法及其用途：1.机器学习(MachineLearning)监督学习(SupervisedLearning)线性回归(LinearRegression)：用于预测连续值，如房价预测。

纠结哥_Shrek·2025-01-30 03:49

PyTorch 框架实现线性回归：从数据预处理到模型训练全流程

系列文章目录Pytorch基础篇01-PyTorch新手必看：张量是什么？5分钟教你快速创建张量！02-张量运算真简单！PyTorch数值计算操作完全指南03-Numpy还是PyTorch？张量与Numpy的神奇转换技巧04-揭秘数据处理神器：PyTorch张量拼接与拆分实用技巧05-深度学习从索引开始：PyTorch张量索引与切片最全解析06-张量形状任意改！PyTorchreshape、tra

大模型铲屎官·2025-01-30 03:17

机器学习建模流程 day02

机器学习建模流程通常可以分为以下几个主要步骤：问题定义与数据收集：确定问题的类型（分类、回归、聚类等可见上篇所讲内容）和目标。收集相关数据，可以是从数据库、API、文件或其他来源获取。

扫把星133·2025-01-30 01:34

AI技术赋能电商行业，引领变革

它利用深度学习技术，更准确地预测用户的兴趣点，使推荐内容更加贴切，从而提高用户点击率和购买转化率。例如，当用户在电商平台上搜索

m0_74136676·2025-01-30 01:33

【DL】神经网络与机器学习基础知识介绍（一）

009-dl-fundamental/文章目录基本通用概念梯度下降算法数据工程训练技术偏差与方差防止过拟合评估指标决策树基本通用概念机器学习的类型：监督学习（SupervisedLearning）：分类，回归无监督学习

MengWoods·2025-01-30 01:01

网络安全-网络安全及其防护措施11

网络容量规划的关键因素业务需求预测：分析和预测业务增长趋势及数据流量变化，确定未来网络容量需求。带宽规划：根据业务需求和网络拓扑设计，规划合适的带宽和连接，确保

Jr_l·2025-01-30 00:54

【计算机视觉】目标跟踪应用

视频帧由t到t+1的检测，虽然也可以使用目标检测获取，但实际应用中往往是不可行的，原因如下：目标跟踪的目的是根据目标在当前视频帧图像中的位置，预测其在下一帧图像中的位置。

油泼辣子多加·2025-01-29 22:14

Deepseek爆火背后的多Token技术预测

传统的自回归语言模型需要逐字生成（token-by-token），这种方式不仅耗时，还限制了模型在实时场景中的表现。那么，有没有一种方法可以加快生成速度，同时保持文本质量？

明哲AI·2025-01-29 22:41

均方误差（MSE）揭秘：预测模型的“真面目”

前言在这个充满数据的世界里，我们需要各种方式来衡量一个模型的表现，尤其在回归问题中，均方误差（MSE）是我们非常常见的“好朋友”。它就像一位忠诚的侦探，默默为我们揭示预测值与实际值之间的真相。

星际编程喵·2025-01-29 22:39

AI时代的人类增强：道德考虑与身体增强的未来发展策略分析预测

人类增强、AI、道德、身体增强、未来发展策略、预测1.背景介绍人类文明自诞生以来，就一直在探索如何超越自身的局限性。从使用工具到发明火，从农业文明到工业革命，每一次进步都代表着人类对自身能力的提升。

AI大模型应用之禅·2025-01-29 20:23

为AI聊天工具添加一个知识系统之76 详细设计之17 正则表达式之4 正则表达式模板

Q712、三“化”（使用三种不同的定义方法：规定定义法-线性回归/内涵定义法--一阶迭代/外延定义法--单调递归）整体形成一个双人零和的局面Method()规定式。

一水鉴天·2025-01-29 14:00

深入解析：使用 Python 爬取二手车交易平台数据的全流程

这些数据对市场研究、价格预测、车辆性能分析等应用场景具有重要价值。本篇博客将带你深入学习如何用Python爬取二手车交易平台数据，提供详细的实现代码、突破反爬机制的技巧，以及数据清洗和分析的思路。

Python爬虫项目·2025-01-29 12:05

Baklib揭示内容中台与人工智能技术的创新协同效应

同时，人工智能技术则在数据分析、用户行为预测、个性化推荐等方面展现出强大的能力。两者相辅相成，推动了在内容生产过程中的创新与发展。以下表格

清风徐徐de来·2025-01-29 12:33

机器学习：利用sklearn实现心脏病预测

机器学习：利用sklearn实现心脏病预测机器学习sklearn实现心脏病预测项目地址:https://gitcode.com/Resource-Bundle-Collection/171ff欢迎使用本资源仓库

薄化克Oswald·2025-01-29 11:28

python3调用arcpy地理加权回归_混合地理加权回归python实现代码

【实例简介】通过python编码实现MGWR、MGWTR模型的求解。能够解决空间非平稳性问题。【实例截图】【核心代码】mgwr-py└──mgwr-master├──CHANGELOG.md├──LICENSE├──MANIFEST.in├──README.md├──doc│├──Makefile│├──_static││├──images│││├──gwr-mgwr.png│││└──pysal

weixin_39942995·2025-01-29 11:55

python3调用arcpy地理加权回归_分析地理加权回归分析结果的操作方法

1从地理加权回归(GWR)工具生成的输出包括以下内容：输出要素类可选系数栅格表面整体模型结果的消息窗口报告显示模型变量和诊断结果的辅助表预测输出要素类2下文中将使用一系列运行GWR和解释GWR结果的步骤对以上每项输出进行说明

weixin_39545269·2025-01-29 11:25

数据挖掘常用算法模型简介

常用算法：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

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

使用PyTorch实现逻辑回归：从训练到模型保存与加载

1.引入必要的库首先，需要引入必要的库。PyTorch用于构建和训练模型，pandas和numpy用于数据处理，matplotlib用于结果的可视化。importtorchimporttorch.nnasnnimporttorch.optimasoptimfromtorch.utils.dataimportDataLoader,TensorDatasetimportpandasaspdimport

Luzem0319·2025-01-29 08:26

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

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

scikit-learn基本功能和示例代码

scikit-learn是一个功能强大的机器学习库，涵盖了数据预处理、分类、回归、聚类、降维、模型选择与评估等多个方面。通过上述代码示例，您可以快速上手并使用scikit-learn进行机器学习任务。

weixin_30777913·2025-01-29 02:02

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

使用 Python 和 scikit-learn 实现 KNN 分类：以鸢尾花数据集为例

1.KNN算法简介KNN是一种监督学习算法，主要用于分类和回归任务。它的工作原理非常简单：对于一个新的数据点，算法会查找训

弥树子·2025-01-28 21:23

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

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

OpenAI尝试过递归网络、生成对抗网络、自回归Transformer及扩散模型。最终诞生了DiffusionTransformer。

OpenCSG·2025-01-28 13:20

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

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

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

在机器学习中，逻辑回归是一种经典的分类算法，广泛应用于二分类问题。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。

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

算法种常见的混沌映射是什么

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。这些系统对初始条件非常敏感，即使是微小的初始差异也会导致系统结果的巨大不同，这种现象称为“混沌”。

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

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