Loss回归第17页

【从零开始学习计算机科学】软件测试（三）回归测试、系统测试与验收测试

【从零开始学习计算机科学】软件测试（三）回归测试、系统测试与验收测试回归测试回归测试的组织和实施回归测试集回归测试的范围自动回归测试框架自动回归测试框架的技术特点回归测试克服的几个问题回归测试人员应掌握的测试手段回归用例库的维护系统测试系统测试的组织和分工系统测试的过程系统测试方法用户界面测试用户界面测试

贫苦游商·2025-03-23 02:40

小白零基础学数学建模系列-引言与课程目录

课程目录第1周：数学建模基础与工具第1天：数学建模入门介绍第2天：数学建模工具介绍第3天：线性回归与曲线拟合第4天：线性规划第5天：动态规划第2周：高级数学

川川菜鸟·2025-03-22 23:47

一篇文章带你了解-selenium工作原理详解

测试系统功能——创建回归测试检验软件功能

程序员笑笑·2025-03-22 23:14

Selenium工作原理详解

测试系统功能——创建回归测试检验软件功能和用

天才测试猿·2025-03-22 22:13

想使用dify实现docx文档的自动生成？试了一圈，感觉还是根据python-docx更靠谱

最近笔者接到一个需要批量生成标准化需求文档的任务，尝试了目前热门的低代码工具Dify后，发现对于稍微复杂格式的文档生成需求（例如文本居中这么简单的需求），最终还是回归到基于python-docx库的解决方案

几道之旅·2025-03-22 21:37

MSE分类时梯度消失的问题详解和交叉熵损失的梯度推导

前文请移步笔者的另一篇博客：大模型训练为什么选择交叉熵损失（Cross-EntropyLoss）：均方误差（MSE）和交叉熵损失的深入对比MSE分类时梯度消失的问题详解我们深入探讨MSE（均方误差）的梯度特性

阿正的梦工坊·2025-03-22 21:34

回归任务训练--MNIST全连接神经网络（Mnist_NN）

importtorchimportnumpyasnpimportloggingfromtorch.utils.dataimportTensorDataset,DataLoaderfromtorch.utils.dataimportDataLoader#配置日志logging.basicConfig(level=logging.INFO,format='%(asctime)s-%(levelname

豆芽819·2025-03-22 18:10

minimind2学习：（1）训练

/tree/master2、预训练训练6个epochspythontrain_pretrain.py--epochs6训练过程：LLM总参数量：25.830百万Epoch:[1/6](0/11040)loss

溯源006·2025-03-22 14:47

Yolo系列之Yolo的基本理解

它的核心思想是将目标检测问题转化为一个回归问题，通过一个神经网络直接预测目标的类别和位

是十一月末·2025-03-22 13:58

软件测试基础知识必备之浅谈单元测试

单元测试都是以自动化的方式执行，所以在大量回归测试的场景下更能带来高收益。单元测试代码里提供函数的使用示例，因为单元测试的具体表现形式就是对函数以各种不同输入参数组合进行调用。如何做好单元测试？

程序员阿沐·2025-03-22 11:40

【IT大学生必会的】 10 种图表线性回归

今天的话，我这里举例在线性回归中，最常用的一些图表，应该可以cover绝大多数情况了。其他算法模型适用的图表，咱们在后面再给大家进行总结~至于数据集，表现方式，大家可以根据我给出的代码继续调整即可！

.Boss.·2025-03-22 08:08

【nnUnetv2】Code复现

相反的，把重心放在：预处理（resampling和normalization）、训练（loss，optimizer设置、数据增广）、推理（patch-based策略、test-time-augmentations

是Winky啊·2025-03-21 18:35

决策树算法及其python实例

决策树（DecisionTree）是一种基本的分类与回归方法，本文主要讨论分类决策树。决策树模型呈树形结构，在分类问题中，表示基于特征对数据进行分类的过程。它可以认为是if-then规则的集合。

m0_74831463·2025-03-21 17:57

自学黑客技术多长时间能达到挖漏洞的水平？

接下来回归主题，你想挖漏洞做副业这个想法是好的，但有时候理想很丰满，现实很骨干。从提问描述来看，你之前应该没有深入了解过网络安全，为了避免后面说的东西你理解不了，那我就

慕烟疏雨·2025-03-21 16:47

关于误差平面小记

四维曲面的二维切片：误差平面详解在深度学习优化过程中，我们通常研究损失函数（LossFunction）的变化，试图找到权重的最优配置。

文弱_书生·2025-03-21 15:43

机器学习课堂4线性回归模型+特征缩放

一、实验2-2，线性回归模型，计算模型在训练数据集和测试数据集上的均方根误差代码：#2-2线性回归模型importpandasaspdimportnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotasplt

木尘152132·2025-03-21 09:17

统计领域英语专业词汇补充

应统考研复试：多元统计、回归分析、时间序列三大领域专业词汇翻译以下是多元统计、回归分析和时间序列三大统计领域的常见专业词汇的英汉互译，按类别整理：多元统计（MultivariateStatistics）

月亮月亮要去太阳·2025-03-21 08:11

【无标题】

KVCache在自回归生成中的作用及显存优化1.什么是KVCache？

gs80140·2025-03-21 06:19

【BERT和GPT的区别】

BERT采用完形填空（MaskedLanguageModeling,MLM）与GPT采用自回归生成（AutoregressiveGeneration）的差异，本质源于两者对语言建模的不同哲学导向与技术目标的根本分歧

调皮的芋头·2025-03-21 05:17

基于Python的智能决策支持系统：实现智能化决策的关键要素

实现智能化决策的关键要素11.背景介绍2.核心概念与联系数据收集与预处理模型构建与训练决策规则生成与优化决策结果评估与反馈3.核心算法原理具体操作步骤数据挖掘算法机器学习算法优化算法4.数学模型和公式详细讲解举例说明线性回归模型最小二乘法

AI天才研究院·2025-03-21 05:13

错误moduleNotFoundError: No module named 'matplotlib'

错误ModuleNotFoundError:Nomodulenamed‘matplotlib’问题tensorflow2.0中jupyternotebook编写线性回归例子，出现ModuleNotFoundError

逆着tensor·2025-03-21 01:44

金融风控算法透明度与可解释性优化

本文从联邦学习架构下的数据协作机制出发，结合特征工程优化与超参数调整技术，系统性分析逻辑回归、随机森林等传统算法在召回率、F1值等关键指标上的表现差异。

智能计算研究中心·2025-03-21 01:13

基于Puppeteer与Selenium的跨浏览器自动化测试全攻略——从环境搭建到实战优化，万字详解自动化测试落地

效率提升：减少重复人工操作，回归测试耗时降低80%精准覆盖：支持高频次、多场景、多设备验证质量保障：避免人为疏忽导致的漏测问题Puppeteer与Selenium的互补性Puppeteer：专精Chrome

追寻向上·2025-03-20 09:33

打造城市二手房分析与可视化系统+聚类分析+58爬虫+线性回归

打造城市二手房分析与可视化系统+聚类分析+58爬虫+线性回归利用数据实现全面分析数据分析与可视化功能创新的聚类分析功能结语在如今房地产市场日益复杂的背景下，对于投资者、购房者和市场分析师来说，了解市场动态并做出明智的决策至关重要

OverlordDuke·2025-03-20 08:21

基于传感器数据的城市空气质量预测与污染源分类

项目名称：基于传感器数据的城市空气质量预测与污染源分类创新点：结合时间序列预测（回归）与污染源分类（多标签分类），使用公开API获取实时数据。项目目标预测未来6小时的空气质量指数（AQI）。

云端.代码农夫CloudFarmer·2025-03-20 05:27

常见的数学统计模型

1.1线性回归模型数学形式：(y=\beta_0+\beta_1x_1+\beta_2x_2+\cdots+\beta_px_p+\epsilon)应用：预测连续型目标变量（如房价预测）。

若木胡·2025-03-19 22:30

金融领域股票价格预测：线性回归原理、实现与应用

金融领域股票价格预测：线性回归原理、实现与应用一、线性回归原理线性回归是一种用于建立自变量和因变量之间线性关系的统计模型。

ZhShy23·2025-03-19 21:22

KV 缓存简介

KV缓存是Transformer架构（如GPT、LLaMA等大模型）在自回归生成任务（如文本生成）中，用于加速推理过程的核心技术。

dev.null·2025-03-19 17:49

rstudio检验多重共线性代码

例如，假设你已经建立了一个线性回归模型，并将它保存在一个变量model中。

十三木·2025-03-19 15:02

深度学习五大模型：CNN、Transformer、BERT、RNN、GAN详细解析

卷积层通过卷积核在输入数据上进行卷积运算，提取局部特征；池化层则对特征图进行下采样，降低特征维度，同时保留主要特征；全连接层将特征图展开为一维向量，并进行分类或回归计算。

·2025-03-19 11:37

机器学习线性回归学习心得_线性回归为机器学习的初学者解释

机器学习线性回归学习心得Datasciencewiththekindofpoweritgivesyoutoanalyzeeachandeverybitofdatayouhaveatyourdisposal

weixin_26750481·2025-03-19 09:16

扫盲系列--Web3智能合约+Solidity简介

web3.0这个概念我听说过，核心特征是去中心化、开放性、隐私保护和数据所有权回归个人。Web1.0是信息浏览时代，Web2.0是用户参与和社交网络时代，Web3.0是去中心化与智能化时代。

「已注销」·2025-03-19 07:26

从零精通机器学习：线性回归入门

Langchain系列文章目录01-玩转LangChain：从模型调用到Prompt模板与输出解析的完整指南02-玩转LangChainMemory模块：四种记忆类型详解及应用场景全覆盖03-全面掌握LangChain：从核心链条构建到动态任务分配的实战指南04-玩转LangChain：从文档加载到高效问答系统构建的全程实战05-玩转LangChain：深度评估问答系统的三种高效方法（示例生成、手

吴师兄大模型·2025-03-19 01:03

如果我想成为一名大数据和算法工程师，我需要学会哪些技能，获取大厂的offer

-**机器学习理论**：深入理解常见机器学习算法（如线性回归、逻辑回归、决策树、随机森林、SVM、K-means等），了解其原理、优缺点及

红豆和绿豆·2025-03-18 10:05

core-v-verif系列之cva6 cva6.py (5)

cva6.pycva6.py文件是一个用于CORE-VCVA6项目的RISC-V随机指令生成器的回归测试脚本。它负责设置、编译和运行RISC-V指令集模拟器（ISS）和RTL模拟器的测试。

CDerL·2025-03-18 08:16

人工智能技术篇*卷(三)

接下来，我们在神经网络方面继续展开神经网络多层感知机（MLP）解决问题：多层感知机是一种基本的前馈神经网络，可用于解决分类和回归问题。

code_stream·2025-03-18 04:46

知识蒸馏 vs RLHF：目标函数与收敛分析

目标函数知识蒸馏的目标函数通常由两部分组成：分类损失（StudentLoss）：学生模型的输出与真实标签之间的交叉熵损失，表示为：[Lclassification=CrossEntropy(y,q(1)

从零开始学习人工智能·2025-03-18 01:48

【sklearn 05】sklearn功能模块

sklearn功能模块分类：识别某个对象属于那个类别回归：预测与对象相关联的连续值属性聚类：将相似对象自动分组降维：减少要考虑的随机变量的数量模型选择：比较、验证、选择参数和模型预处理：特征提取和归一化

@金色海岸·2025-03-17 20:41

【sklearn 03】逻辑回归、决策树、支持向量机

逻辑回归、决策树、支持向量机-逻辑回归logisticsregression（逻辑回归）算法是经典的分类算法，基本思想是构造一个概率的拟合函数。

@金色海岸·2025-03-17 19:35

请编写一个Python程序，实现WOA-CNN-BiLSTM鲸鱼算法优化卷积双向长短期记忆神经网络多输入单输出回归预测功能。

实现一个基于鲸鱼优化算法（WOA）优化的卷积双向长短期记忆神经网络（CNN-BiLSTM）的多输入单输出回归预测功能是一个复杂的任务，涉及到多个步骤和组件。

2301_81121233·2025-03-17 17:21

机器学习 [白板推导]（三）[线性分类]

感知机线性判别分析Fisher软分类：会输出0-1之间的值作为各个类别的概率；概率生成模型：高斯判别分析GDA、朴素贝叶斯，主要建模的是p(x⃗,y)p(\vec{x},y)p(x,y)概率判别模型：逻辑回归

神齐的小马·2025-03-17 15:31

书籍-《深度生成模型（第二版）》

陈萍萍的公主@一点人工一点智能下载：书籍下载-《深度生成模型（第二版）》01书籍介绍本书是关于生成式AI背后模型的第一本全面著作，经过彻底修订，涵盖了所有主要类别的深度生成模型，包括混合模型、概率电路、自回归模型

·2025-03-17 15:38

人工智能直通车系列24【机器学习基础】（机器学习模型评估指标（回归））

目录机器学习模型评估指标（回归）1.均方误差（MeanSquaredError,MSE）2.均方根误差（RootMeanSquaredError,RMSE）3.平均绝对误差（MeanAbsoluteError

浪九天·2025-03-17 11:08

软件测试工程师面试题（含答案）

2、在公司中测试的流程是什么答：测试流程：需求评审>测试计划>测试计划>测试方案>编写用例>执行用例>回归测试>提交缺陷报告>提交测试报告3、举例一个项目，在项目中做了什么答：可以聊聊做了性能、自动化、

美团程序员·2025-03-17 11:34

从零开始学机器学习——构建一个推荐web应用

首先给大家介绍一个很好用的学习地址：https://cloudstudio.net/columns今天，我们终于将分类器这一章节学习完活了，和回归一样，最后一章节用来构建web应用程序，我们会回顾之前所学的知识点

努力的小雨·2025-03-17 11:04

新手村：数据预处理-异常值检测方法

机器学习基础熟悉监督/无监督学习、分类、聚类、回归等基本概念。数据预处理数据清洗、特征缩放（标准化/归一化）、数据可视化（Matplotlib/Seaborn）。二、渐进式学习

嘉羽很烦·2025-03-17 05:20

支持向量机 (SVM) 算法详解

支持向量机(SVM)算法详解支持向量机（SupportVectorMachine,SVM）是一种监督学习模型，广泛应用于分类和回归分析。SVM特别适合高维数据，并且在处理复杂非线性数据时表现出色。

sssugarr·2025-03-17 05:17

新手村：线性回归-实战-波士顿房价预测

新手村：线性回归-实战-波士顿房价预测前置条件阅读：新手村：线性回归了解相关概念实验目的1.熟悉机器学习的一般流程2.掌握基础的数据处理方法3.理解常用的回归算法教学例子：预测房价（以波士顿房价数据集为例

嘉羽很烦·2025-03-16 18:28

新手村：混淆矩阵

新手村：混淆矩阵一、前置条件知识点要求学习资源分类模型基础理解分类任务（如二分类、多分类）和常见分类算法（如逻辑回归、决策树）。