matlab神经网络预测建模第2页

【机器学习】平均绝对误差（MAE：Mean Absolute Error）

平均绝对误差(MeanAbsoluteError,MAE)是一种衡量预测值与实际值之间平均差异的统计指标。它在机器学习、统计学等领域中广泛应用，用于评估模型的预测精度。

IT古董·2025-03-01 08:58

大语言模型原理与工程实践：手把手教你训练 7B 大语言模型自动化训练框架

大语言模型原理与工程实践：手把手教你训练7B大语言模型自动化训练框架关键词：大语言模型、7B模型、自动化训练、深度学习、神经网络、自然语言处理、分布式计算文章目录大语言模型原理与工程实践：手把手教你训练

AI天才研究院·2025-03-01 07:24

基于计算机视觉实现二维码识别含Matlab源码

基于计算机视觉实现二维码识别含Matlab源码随着现代科技的不断发展，二维码已经成为了我们日常生活中必不可少的一个元素，它广泛应用于商品、文件、广告、交通等领域。

NoABug·2025-03-01 07:51

怎样通过人机融合智能去除“机器幻觉”？

机器幻觉指的是人工智能模型在处理信息时，做出错误的、非理性的判断或预测，这种现象往往源于模型在训练数据中的偏差、不完全信息或过度依赖某些特定模式。

人机与认知实验室·2025-03-01 06:45

深度学习-【完整代码+数据集】逻辑回归预测乳腺癌检测案例

作者主页：编程千纸鹤作者简介：Java、前端、Python开发多年，做过高程，项目经理，架构师主要内容：Java项目开发、Python项目开发、大学数据和AI项目开发、单片机项目设计、面试技术整理、最新技术分享收藏点赞不迷路关注作者有好处文末获得源码机器学习分为：有监督学习：数据带有标签无监督学习：数据没有标签，根据属性聚类在机器学习有监督学习中大致可以分为两大任务，一种是回归任务，一种是分类任务

编程千纸鹤·2025-03-01 06:14

机器幻觉产生的原因

线性函数在神经网络中的作用通常是传递梯度，但如果每一层都是线性的，整个网络就相当于一个单层的线性模型，无法学习复杂的模式。所以如果只有线性层而没有非线性激活函数的话，网络将无法处理复杂任务。

人机与认知实验室·2025-03-01 06:11

人类驾驶的人脑两种判断模式（反射和预判）--＞自动驾驶两种AI模式

另一种模式是物理时空图式推理模式，判断是基于预判预测，人脑把物理世界的物理动态时空规则（规律）图像已经编码为脑内符号（语言或图式）系统，通过预判预测的思维链推理过程（语言符号或物理时空图式的推理运算，映射推理出了物理世界的后续时空图像

liron71·2025-03-01 02:14

Simulink开发项1000例实战专栏--实例140：构建一个完整的机器人视觉导航系统模型

目录基于Simulink的机器人视觉导航系统设计与仿真1.背景介绍1.1项目背景2.系统建模与仿真2.1视觉导航系统组成2.2图像采集与处理2.3路径规划2.4运动控制2.5传感器融合3.Simulink

xiaoheshang_123·2025-03-01 00:33

【生态系统服务】构建生态安全格局--权衡与协同动态分析--多情景模拟预测--社会价值评估

生态系统服务生态系统服务（ecosystemservices）是指人类从生态系统获得的所有惠益，包括供给服务（如提供食物和水）、调节服务（如控制洪水和疾病）、文化服务（如精神、娱乐和文化收益）以及支持服务（如维持地球生命生存环境的养分循环）生态安全是指生态系统的健康和完整情况。生态安全的内涵可以归纳为：一，保持生态系统活力和内外部组分、结构的稳定与持续性；二，维持生态系统生态功能的完整性；三，面临

程序员菠萝·2025-02-28 22:21

PyTorch 常见的损失函数：从基础到大模型的应用

PyTorch常见的损失函数：从基础到大模型的应用在用PyTorch训练神经网络时，损失函数（LossFunction）是不可或缺的“裁判”。

阿正的梦工坊·2025-02-28 22:19

matlab中im2double、im2uint8的python实现

matlab中im2double、im2uint8的python实现im2double源码验证im2double源码验证im2doubleim2double的核心功能是将图像数据转换为双精度浮点数并归一化到

青铜锁00·2025-02-28 21:12

Simulink开发项1000例实战专栏--实例155：构建一个完整的自动驾驶汽车仿真模型

目录基于Simulink的自动驾驶汽车传感器融合与路径规划仿真1.背景介绍1.1项目背景2.系统建模与仿真2.1自动驾驶汽车系统组成

xiaoheshang_123·2025-02-28 21:41

PMP冲刺每日一题(11)答案解析

试题1标题：高层管理人员希望基于一个由敏捷团队正在开发的救生产品来预测公司的未来发展。高管们希望在下次股东大会上演示产品的特性和功能。敏捷管理专业人士应该怎么做?选项A：邀请股东参加每次站立会议。

PM简读馆·2025-02-28 20:35

Python从0到100（六十八）：Python OpenCV-图像边缘检测及图像融合

想做这件事情很久了，这次我更新了自己所写过的所有博客，汇集成了Python从0到100，共一百节课，帮助大家一个月时间里从零基础到学习Python基础语法、Python爬虫、Web开发、计算机视觉、机器学习、神经网络以及人工智能相关知识

是Dream呀·2025-02-28 19:58

LSTM：解决梯度消失问题

1.背景介绍在深度学习领域，循环神经网络（RNN）是一种处理序列数据的强大工具。然而，RNN在处理长序列时面临着梯度消失的问题。

AI天才研究院·2025-02-28 19:57

基于深度学习的SSD口罩识别项目完整资料版（视频教程+课件+源码+数据）

mp403数据集收集.mp404自定义数据集.mp405生成anchors.mp406展示anchors.mp407计算iou值.mp408计算target.mp409定义模型.mp410模型训练.mp411预测和总结

AI方案2025·2025-02-28 18:54

程序员方法论系列：“类”有啥用？

比如说，咱们看到的猫啊狗啊，那都是现实世界里的东西，咱们用“类”来给它们建模，这不就是

Foyo Designer·2025-02-28 18:50

文章解读与仿真程序复现思路——EI\CSCD\北大核心《基于源荷两侧不确定的虚拟电厂灵活性调整建模及调度策略》

本专栏栏目提供文章与程序复现思路，具体已有的论文与论文源程序可翻阅本博主免费的专栏栏目《论文与完整程序》论文与完整源程序_电网论文源程序的博客-CSDN博客https://blog.csdn.net/liang674027206/category_12531414.html电网论文源程序-CSDN博客电网论文源程序擅长文章解读,论文与完整源程序,等方面的知识,电网论文源程序关注python,机器学

电网论文源程序·2025-02-28 16:05

基于Python实现的【机器学习】小项目教程案例

结合的经典案例与最佳实践，涵盖数据预处理、模型训练与评估全流程，并附详细代码说明与结果分析：案例1：鸢尾花分类（SVM算法）数据集：IrisDataset（含150个样本，4个特征，3个类别）目标：根据花瓣与萼片长度预测鸢尾花种类步骤

xinxiyinhe·2025-02-28 16:03

BricsCAD BIM软件二次开发：BricsCAD_BIM软件LISP编程入门

编程入门BricsCADBIM软件简介BricsCAD_BIM软件概述BricsCADBIM是一款由Bricsys开发的建筑信息模型（BIM）软件，它基于AutoCAD平台，提供了强大的2D绘图和3D建模功能

kkchenjj·2025-02-28 15:01

Unity3D实现编辑器截屏Preview窗口,并生成图片PNG

有时候可能会需要此模型的图片，又不想P图，所以只有最快的解决办法，那就是用此模型的预览图，当做模型的图片，如果你非要美工画，或者建模的渲染图，也都是可以的。Unity的编辑器窗口有不同的类型，例如

心疼你的一切·2025-02-28 14:24

用Python实现LSTM预测电影票房：从数据爬取到模型部署全解析（结尾附完整代码）

导语：当电影的预告片发布时，你是否好奇AI能否预测它的票房表现？本文将带你深入实战，从数据动态爬取到LSTM模型调优，手把手构建一个高精度票房预测系统。一、为什么LSTM是票房预测的利器？

WHCIS·2025-02-28 13:15

Python深度学习实践：使用TensorFlow构建图像分类器

我们将深入探讨卷积神经网络（CNN）的基本原理，实现一个能够识别MNIST手写数字的数据集模型，并通过实战代码演示整个过程，最终展示模型的训练与评估。

Evaporator Core·2025-02-28 13:42

【图像去噪】基础知识之BasicSR | BasicSR库的用法详解，包含各部分代码功能详细介绍（全代码注释），自己改进创新需要修改的位置等

、专栏亮点、阅读方法、定价理由、品质承诺、关于更新、去噪概述、文章目录、资料汇总、问题汇总（更新中）文章目录前言1.BasicSR项目结构与开发方法2.dataset3.arch4.model4.1创建模型

十小大·2025-02-28 13:11

深度学习进阶：构建多层神经网络

在上一篇文章中，我们从零开始构建了一个简单的两层神经网络，并通过异或问题（XOR）展示了神经网络的强大能力。

孤寂大仙v·2025-02-28 12:37

AI加速回归测试：如何用大模型预测哪些模块最容易出问题

随着软件系统变得日益复杂，传统的回归测试面临着显著的挑战：测试覆盖面广、执行周期长、资源消耗大，而测试人员又常常无法准确预测哪些模块会出现问题。

测试者家园·2025-02-28 09:46

阿里巴巴DIN模型原理与Python实现

阿里巴巴的DeepInterestNetwork(DIN)是一种用于点击率预测（CTR）的深度学习模型，特别针对电商场景中用户兴趣多样化和动态变化的特性设计。

eso1983·2025-02-28 09:08

主成分回归（PCR）与特征值因子筛选：从理论到MATLAB实战

内容摘要：本文深入解析主成分回归（PCR）的原理与MATLAB实现，结合Hald水泥数据案例对比PCR与普通回归的性能差异。详细讲解特征值筛选策略（累积贡献率、交叉验证），并提供单参数估计优化方法。

青橘MATLAB学习·2025-02-28 08:35

电竞赛事数据分析：LNG vs BLG的胜利背后

本文将通过Python进行数据处理与分析，结合机器学习算法预测比赛结果，并使用数据可视化工具展示关键指标。通过对这场比赛的数据深入挖掘，揭示LNG获胜的关键因素。

烧瓶里的西瓜皮·2025-02-28 08:02

神经网络中的Adam

Adam（AdaptiveMomentEstimation）是一种广泛使用的优化算法，结合了RMSprop和动量（Momentum）的优点。它通过计算梯度的一阶矩估计（mean）和二阶矩估计（uncenteredvariance），为每个参数提供自适应学习率。Adam由DiederikP.Kingma和JimmyBa在2014年的论文《Adam:AMethodforStochasticOptimi

化作星辰·2025-02-28 08:01

神经网络中的Nesterov Momentum

NesterovAcceleratedGradient(NAG)，也称为NesterovMomentum，是一种改进版的动量优化算法，旨在加速梯度下降过程中的收敛速度，并提高对最优解的逼近效率。它由YuriiNesterov在1983年提出，是对传统动量方法的一种增强。###传统动量法回顾在传统的动量方法中，更新规则不仅考虑当前的梯度，还包含了之前所有梯度的方向和大小的累积（即“动量”），以帮助克

化作星辰·2025-02-28 08:31

Houdini：Houdini程序化建模与VEX脚本_2024-07-16_01-51-39.Tex

Houdini：Houdini程序化建模与VEX脚本Houdini基础Houdini界面介绍Houdini是一款由SideEffectsSoftware开发的高级3D动画软件，以其强大的程序化建模和视觉特效能力而闻名

chenjj4003·2025-02-28 07:25

电竞实时比赛数据：揭秘赛场背后的数字魔法

通过分析这些数据，我们可以更深入地了解比赛情况，评估选手实力，以及预测比赛结果。2、在电竞领域，实时比赛数据具有极高的商业价值。赞助商、广告商和

Jiyan_xiaobai·2025-02-28 07:24

神经网络中的Adagrad

Adagrad（AdaptiveGradient）是一种自适应学习率的优化算法，专门设计用于在训练过程中自动调整每个参数的学习率。这种方法对于处理稀疏数据特别有效，并且非常适合那些需要频繁更新但很少使用的参数的学习任务。###Adagrad的核心思想Adagrad通过累积过去所有梯度平方的和来调整每个权重的学习率。具体来说，它为网络中的每个参数维护一个历史梯度平方和，然后用这个累积值来缩放当前的学

化作星辰·2025-02-28 07:53

多线程3：MFC中用户界面线程的相关操作

文章目录前言一、工作线程与界面线程的区别1.在子线程中创建模态对话框2.在子线程中创建非模态对话框二、界面线程1.界面线程的创建总结前言多线程3：MFC中用户界面线程的相关操作。

智能与优化·2025-02-28 07:52

如何用staruml画包图_StarUML的9种图

(一)、用例图1、定义:由参与者(Actor)、用例(UseCase)以及它们之间的关系构成的用于描述系统功能的动态视图称为用例图.2、简要介绍:用例图主要用于为系统的功能需求建模，它主要描述系统功能，

weixin_39935777·2025-02-28 07:19

UML各种图的定义及组成元素（期末复习用）

相同点：两者都是面向对象建模工具，对象是类的实例。两

难啊楠·2025-02-28 06:47

【python 机器学习】sklearn ROC曲线与AUC指标

通俗介绍：学术解释：2.在`sklearn`中绘制ROC曲线与计算AUC2.1导入库和数据2.2加载数据集2.3训练模型2.4预测概率2.5计算FPR、TPR和AUC2.6绘制ROC曲线3.解析ROC曲线和

人才程序员·2025-02-28 06:11

使用内置命令查看笔记本电池健康状态

如何使用powercfg/batteryreport命令查看笔记本电池健康状态在Windows系统中，了解笔记本电池的健康状态对于维护电脑性能和预测电池寿命至关重要。

jay丿·2025-02-28 04:32

大模型专栏博文汇总和索引

Donvink·2025-02-28 03:53

四、数据湖应用平台架构

数据应用：基于数据湖构建的各种数据分析、挖掘和应用服务，例如：数据图表线路商业智能预测分析1.要素组成一个典型的数据湖应用平台架构通常包括以下几个核心组件：数据采集层：从各种数据

moton2017·2025-02-28 03:51

阿里重磅模型深夜开源；DeepSeek宣布开源DeepGEMM；微软开源多模态AI Agent基础模型Magma...|网易数智日报

据阿里云官方介绍，14B版本万相模型在指令遵循、复杂运动生成、物理建模、文字视频生成等方面表现突出，在权威评测集Vbench中，万相

网易数智·2025-02-28 03:16

金融风控与医疗影像算法创新前沿

联邦学习算法通过分布式数据协作机制，在保证隐私安全的前提下，显著提升金融风险预测模型的泛化能力。

智能计算研究中心·2025-02-28 02:44

【教程4＞第1章＞第4节】FPGA时序图制作小工具

欢迎订阅《★教程1:matlab入门100例》《★教程2:fpga入门100例》《★教程3:simulink入门60例》《★教程4:FPGA/MATLAB/Simulink联合应用开发入门与进阶X例》教程

fpga和matlab·2025-02-28 01:10

LES10A260 Technical Computing Software

LES10A260TechnicalComputingSoftware,Exercise06/2024TaskRecallweeklyMATLABexercise3-1:Usingelement-wiseoperations.WriteareportonthisproblemusingLaTeXinIMRADformat

·2025-02-28 01:02

智能路径规划：从数学建模到算法优化的理论与实践

智能路径规划：从数学建模到算法优化的理论与实践一、引言在机器人学、自动驾驶、物流调度等领域，路径规划是实现自主导航的核心技术。

木子算法·2025-02-28 00:59

使用 Python 爬虫抓取电商平台特定商品库存与销售数据的完整指南

对于电商平台而言，实时获取商品库存、销量以及价格等信息，能够帮助商家及时调整策略、优化存货管理、做出销售预测。因此，抓取这些电商平台上的商品数据变得至关重要。

Python爬虫项目·2025-02-28 00:24

AI探索笔记：浅谈人工智能算法分类

这张图片通过三个同心圆展示了人工智能、机器学习和深度学习之间的包含关系，其中人工智能是最广泛的范畴，机器学习是其子集，专注于数据驱动的算法改进，而深度学习则是机器学习中利用多层神经网络进行学习的特定方法

安意诚Matrix·2025-02-28 00:52

pytorch阶段性总结2

nn神经网络functional当中卷积的使用importtorchimporttorch.nn.functionalasF#数据input=torch.tensor([[1,2,0,3,1],[0,1,2,3,1

Colinnian·2025-02-27 23:41

AI探索笔记：线性回归

下面分别用传统方法（sklearn）和神经网络（pytorch）来解决线性回归问题。

安意诚Matrix·2025-02-27 22:37

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