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探索数据世界的钥匙：机器学习中的线性回归

在浩瀚的数据海洋中，寻找隐藏的模式与规律，一直是科学家、工程师乃至各行各业决策者们的共同追求。而机器学习，作为这一领域的璀璨明珠，以其强大的数据分析与预测能力，正逐步改变着我们的世界。在众多机器学习算法中，线性回归以其简洁、直观、易于理解的特点，成为了入门机器学习的首选，更是解决回归问题的一把金钥匙。一、线性回归：定义与原理线性回归，顾名思义，是一种通过线性模型来预测一个或多个自变量（X）与因变量

程序员-李旭亮·2024-08-28 21:19

2023-09-17学习效能感支持学生取得成功

学习效能是学生做出努力、产生兴趣和学习愿望的主要动力，这使他们有信心去面对学习中遇到的风险

文芳读写·2024-08-28 21:54

解除 Excel 表格的文档保护全攻略

在日常工作和学习中，我们可能会遇到Excel表格被保护无法编辑的情况。别担心，今天就为大家分享几种解除Excel表格文档保护的方法。一、导入腾讯文档可以将受保护的Excel表格上传到腾讯文档。

@井九·2024-08-28 18:26

PyTorch库学习之torch.mean函数

它可以沿着指定的维度或者整个张量计算均值，是数据分析和机器学习中常用的操作之一。

Midsummer-逐梦·2024-08-28 17:44

【ShuQiHere】SGD vs BGD：搞清楚它们的区别和适用场景

【ShuQiHere】在机器学习中，优化模型是构建准确预测模型的关键步骤。优化算法帮助我们调整模型的参数，使其更好地拟合训练数据，减少预测误差。在众多优化算法中，梯度下降法是一种最为常见且有效的手段。

ShuQiHere·2024-08-28 13:20

培训

今天主要学习中小学生心理发展特点与教育策略。授课老师特别有激情，把她多年给学生上心理辅导课的经验都倾囊相授，让我们这些菜鸟大开眼界，学到了很多东西。

天然去雕饰_ab82·2024-08-28 11:07

精准掌控GPU：深度学习中PyTorch的torch.cuda.device应用指南

精准掌控GPU：深度学习中PyTorch的torch.cuda.device应用指南在深度学习的世界里，GPU加速已成为提升模型训练和推理速度的关键。

2401_85760095·2024-08-28 06:41

MongoDB 单机和集群环境部署教程

目录一、MongoDB单机环境部署1.环境准备2.安装MongoDB2.1在Ubuntu上安装MongoDB2.2在CentOS上安装MongoDB2.3启动MongoDB服务2.4验证MongoDB安装

闲人编程·2024-08-28 06:08

什么是损失函数？

损失函数（LossFunction）是在机器学习和深度学习中用来评估模型预测值与真实值之间差异的函数。它的主要目的是量化模型预测的错误程度，以便在训练过程中通过最小化这个错误来优化模型。

翰霖努力成为专家·2024-08-28 03:20

特觅科java训练营反馈

在特觅科的这几天学习中，我有很多收获。不论最终成绩如何，我都可以大胆的说，我了解到了用java语言编写代码的的基本语句构架，并能编写一些简单的小程序。更重要的是，我初步明

苗迪生_强化班·2024-08-28 03:49

Elasticsearch搜索优化-自定义路由规划(routing)

在es的实践学习中，我觉得它的文档是最好的老师，所以先把这部分链接贴出来，本文只是引导，文档全是细节，还是推荐大家事后认真看看文档Metadatafields-routing在es搜索中，请求是先分发到所有分片

葵续浅笑·2024-08-27 20:05

学习中的好习惯

3.提问的好习惯一些内向的学生往往会把学习中遇到的疑

张竞文ZH·2024-08-27 20:21

VLDB 2024 即将来袭！创邻科技将带来精彩分享

8月26-30日，数据库领域最权威、影响力最大的顶级盛会之一，VLDB2024来了！

创邻科技·2024-08-27 18:17

深度学习学习经验——强化学习（rl）

强化学习的主要特点：基于试错学习：强化学习中的智能体通过与环境的互动，不断尝试不同的行动

Linductor·2024-08-27 06:32

24.8.26学习心得

验证数据集（ValidationSet）和测试数据集（TestSet）在机器学习和深度学习中都是非常重要的概念。它们各自有不同的用途和目的。

kkkkk021106·2024-08-27 06:01

2023-03-11高考考研规划的梁老师关于如何通过填报志愿找到性价比高的学校

在关于高考和考研方面，其维度之高，视角之广，超过了我所知道的任何一位大咖，继续学习中……

冷月云海·2024-08-27 06:34

如何高效记录并整理编程学习笔记？

如何在繁忙的学习中保持笔记的条理性？让我们一起探讨如何打造属于自己的编程学习“知识宝库”!提醒：在发布作品前，请把不需要的内容删掉。

软件技术NINI·2024-08-27 06:00

【计算机面试整理1】学习中可能没学到的知识点

守护线程是什么？Java提供了两种线程：守护线程与用户线程。守护线程是在程序运行过程中在后台进行的线程，它的任务是为其他线程提供服务和支持。当所有的非守护线程结束运行时，虚拟机会自动退出。与之相对的是用户线程,用户线程的结束并不会导致程序的终止。在Java中，通过设置线程的setDaemon(true)方法将线程设置为守护线程。守护线程通常用来执行一些辅助性的任务，比如垃圾回收、内存管理等。pyt

ICE·BING·2024-08-26 20:05

2023-08-01

投射我儿对自己未来人生规划清晰，建立学习中短期目标，并为此不断努力。投射我儿生活、学习自律，扎实打好各学科基础，GPA进入本专业年级前15名，大三拿到保研资格。投射我儿和3位舍友能互帮互助，相处融洽。

花开生两面·2024-08-26 20:27

好的领导者，是好的老师

好的领导者，要像好的老师一样，因为领导者要发动群众，解决团队中的难题，才能实现团队的目标，而老师也要带领学生，解决学习中的困难，实现教学的目标。

amazing2017·2024-08-26 16:09

作业：学习逐层具体问话技术

中原焦点秦皇岛站第5期徐娟坚持分享第63天2021年2月4日学习逐层具体问化技术摘自刘老师2017年于郑州写的分享刘友龙《逐层具体问话技术在青少年学习中的应用》我们的咨询，或者是在生活中的许多时候，以及我们与孩子的谈话中

平衡木_e706·2024-08-26 14:15

夏夜｜图卡7.4 知识社交：平台帮你处理知识焦虑丨《行为上瘾》-Part7 社交元素(201214)

学习金字塔学习平均留存率根据学习方式的不同而不同，在社群学习中对应如下听讲（5%）如听音频课程阅读（10%）看书学习视听（20%）可视化图片演示（30%）实际演示讨论（50%）联系过去分享讨论实践（75%

默学森·2024-08-26 14:39

那些，我们一起走过的青葱岁月

那些我们一起走过的青葱岁月，似一匹在草原上驰骋的骏马，放荡不羁；似那在沙漠里燃烧的火焰，热情奔放；似那高挂在夜空的明月，干净纯洁；似那抹和熙的阳光，温暖袭人我还记得，我们总喜欢在星期天的午后，在忙碌的学习中偷懒

杨龚民·2024-08-26 12:39

你是如何克服编程学习中的挫折感的？

本文旨在深入探讨如何通过调整心态、优化学习方法、有效利用资源和分析成功与失败的经验，来克服编程学习中的挫折感。通过科学的分析和实际的案例，帮助读者建立积极的学习心态，并提供具体的策略来提高学习效率。

刷刷刷粉刷匠·2024-08-26 11:51

Python学习中进行条件判断（if, else, elif）

条件判断是编程中必不可少的一部分，它让程序可以根据不同的条件执行不同的代码块。在Python中，主要使用if、elif和else语句来实现条件判断。基本语法在Python中，条件判断的基本语法如下：ifcondition:#当condition为True时，执行这段代码passelifanother_condition:#当condition为False且another_condition为Tru

Itmastergo·2024-08-26 10:45

马尔可夫决策过程（Markov decision process，MDP）

文章目录马尔可夫决策过程(MDP)在机器学习中应用在机器学习中的引用示例引用：实例场景：机器人导航MDP的定义：引用示例：在此基础上更具体的描述，并给出每一步的推断计算过程场景描述：3x3网格中的机器人导航

太阳城S·2024-08-26 08:36

论机器学习中的 K-均值聚类算法及其优缺点

K-均值聚类算法是一种常见的机器学习算法，用于将数据集分为预先指定数量的簇。下面是对K-均值聚类算法以及其优缺点的讲解：算法步骤：a.随机选择K个中心点作为初始聚类中心。b.将数据集中的每个样本分配到最近的中心点（即最近的簇）。c.计算每个簇的新中心点，即计算簇内样本的平均值。d.重复步骤b和c，直到聚类中心不再发生变化或达到最大迭代次数。优点：a.实现简单，易于理解和实现。b.对大型数据集也能够

风跟我说过她·2024-08-26 05:43

如何备考2019法考考试

刑法学习中，注意要配合我们系统精讲的课件，将书里重点内容

鱼与渔丶·2024-08-26 01:03

深度探索：决策树算法在机器学习中的原理与应用

引言与背景决策树算法作为机器学习领域的一种基础而重要的监督学习方法，以其直观易理解、解释性强以及能处理离散和连续属性等特点，在数据挖掘、数据分析和预测建模等诸多领域占有不可或缺的地位。决策树通过学习训练数据集构建一棵树状结构模型，模拟从根节点到叶节点的决策路径，以此进行样本分类或回归预测。定义决策树算法是一种非参数模型，其核心思想是通过递归地划分数据空间，形成一系列if-then规则，最终构成一棵

生瓜蛋子·2024-08-25 23:42

鸿蒙 next 实现摄像头视频预览&编码（一）

鸿蒙next即将发布，让我们先喊3遍遥遥领先~遥遥领先~遥遥领先~作为一门新的系统，本人也是刚入门学习中，如果对于一些理解有问题的，欢迎即使指出哈首先这里要讲一下，在鸿蒙next中，要实现摄像头预览&编码有两种方式

yydounai·2024-08-25 23:08

机器学习中的逻辑回归

机器学习中的逻辑回归简介逻辑回归是机器学习领域中一种用于二分类问题的常用算法。尽管其名字中包含"回归"一词，但实际上，逻辑回归是一种分类算法，用于估计输入特征与某个事件发生的概率之间的关系。

极客李华·2024-08-25 17:35

决策树——ID3算法

机器学习中，决策树是一个预测模型；它代表的是对象属性与对象值之间的一种映射关系。

ok的ok路·2024-08-25 16:00

【机器学习】特征工程的基本概念以及LASSO回归和主成分分析优化方法

引言特征工程是机器学习中的一个关键步骤，它涉及到从原始数据中提取和构造新的特征，以提高模型的性能和预测能力LASSO（LeastAbsoluteShrinkageandSelectionOperator

Lossya·2024-08-25 15:48

第一次班级微课复盘

这次学习中，有哪些方面可以运用到自己的写作中去：刻意练习、模仿拆解。在

伍迪读书·2024-08-25 12:40

机器学习中的各种距离

在做分类时常常需要估算不同样本之间的相似性(SimilarityMeasurement)，这时通常采用的方法就是计算样本间的“距离”(Distance)。采用什么样的方法计算距离是很讲究，甚至关系到分类的正确与否。本文的目的就是对常用的相似性度量作一个总结。本文目录：1.欧氏距离2.曼哈顿距离3.切比雪夫距离4.闵可夫斯基距离5.标准化欧氏距离6.马氏距离7.夹角余弦8.汉明距离9.杰卡德距离&杰

千寻～·2024-08-25 07:58

2019-8-26演讲比赛复盘

我没有这样的感觉，每天依旧晨读晨讲.我是个不爱读书的人，所以唯有通过每天的晨读来当成是读书了.所以我的文字功底很弱.赵栋老师说只有提交了视频大作业才能有机会以优惠价格进入接下来的学习中，我犹豫又犹豫，我有想分享的主题

yu_582b·2024-08-25 03:49

运营大学复盘

我有很多不足，但我在学习中慢慢成长，我欣慰自己的坚持，才有了一周满满的收获。01学新知，认新人在六天的学习中，我学习了8次课，进行了两次导师答疑，完成了六次作业认识了群里400多位书友。

小红帽来了·2024-08-25 03:42

为真学而教之建议七——立竿见影能有续航力吗？

有些学科，课堂上必须给予学生足够的时间去思考，感悟，练习，让学生的思维在自己的学习中跟进，在真刀真枪的实操中完成，这样，他们才会真正的把知识学到手。

公子孟·2024-08-25 00:18

Pytorch-张量基础操作

在深度学习中，张量被广泛用于表示数据和模型参数。具体来说，张量的“张”可以理解为“维度”，张量的阶或维数称为秩。

小森( ﹡ˆoˆ﹡ )·2024-08-24 22:38

Datawhale X 李宏毅苹果书 AI夏令营Day02

站上老师的授课视频，我找到知乎上解释很好的文章，分享一下机器学习（一）线性模型————理论篇线性回归模型、对数几率模型、线性判别分析模型、多分类学习模型-知乎(zhihu.com)(1)、模型概述线性模型是机器学习中一种非常基础且重要的模型

xuanEpiphany29·2024-08-24 19:21

打造编程学习的“知识宝库”：高效笔记记录与整理指南

如何在繁忙的学习中保持笔记的条理性？让我们一起探讨如何打造属于自己的编程学习“知识宝库”!

Envyᥫᩣ·2024-08-24 15:22

2018-04-08

在注重认识获得过程的探究学习中首要的方法就是培养探究能

珺珺1203·2024-08-24 12:33

机器学习中分类算法的优缺点

决策树一、决策树优点1、决策树易于理解和解释，可以可视化分析，容易提取出规则。2、可以同时处理标称型和数值型数据。3、测试数据集时，运行速度比较快。4、决策树可以很好的扩展到大型数据库中，同时它的大小独立于数据库大小。二、决策树缺点1、对缺失数据处理比较困难。2、容易出现过拟合问题。3、忽略数据集中属性的相互关联。4、ID3算法计算信息增益时结果偏向数值比较多的特征。三、改进措施1、对决策树进行剪

qq_41581769·2024-08-24 07:37

Few-shot Learning

在传统的机器学习中，通常需要大量的标注数据来训练模型，以获得良好的性能。然而，在许多实际应用中，获取大量标注数据是困难、昂贵或耗时的。

代维7·2024-08-24 03:04

克服编程学习中的挫折感

你是如何克服编程学习中的挫折感的？编程学习之路上，挫折感就像一道道难以逾越的高墙，让许多人望而却步。然而，真正的编程高手都曾在这条路上跌倒过、迷茫过，却最终找到了突破的方法。

flying jiang·2024-08-23 22:37

wo是如何克服编程学习中的挫折感的？