softmax回归

推测性解码：加速多模态大型语言模型的推理

MLLMs通过融合视觉和文本数据，极大地丰富了模型与用户的互动，但同时也面临着自回归生成和内存带
人工智能培训咨询叶梓·2025-07-09 21:25

Python自动化测试基础知识

2.自动化测试的优势高效率：可快速执行大量测试用例可重复：相同测试可反复执行，结果一致准确性：避免人为错误覆盖率：可执行难以手动测试的复杂场景持续集成：易于与CI/CD流程集成3.自动化测试的适用场景回归测试性能
心 一·2025-07-09 01:08

AlphaEvolve：谷歌的算法进化引擎 | 从数学证明到芯片设计的AI自主发现新纪元

AlphaEvolve：谷歌的算法进化引擎|从数学证明到芯片设计的AI自主发现新纪元——结合大语言模型与进化计算，重塑科学发现与工程优化的通用智能体本文由「大千AI助手」原创发布，专注用真话讲AI，回归技术本质
大千AI助手·2025-07-08 23:00

机器学习知识点复习 上（保研、复试、面试）百面机器学习笔记

4.过拟合和欠拟合三、经典算法1.支持向量机SVM2.逻辑回归3.决策树四、降维1.主成分分析（PrinalComponentsAnalysis,PCA）降维中最经典的方法2.线性判别分析
·2025-07-08 20:36

Python实现基于POA-CNN-LSTM-Attention鹈鹕优化算法（POA）优化卷积长短期记忆神经网络融合注意力机制进行多变量回归预测的详细项目实例

目录Python实她基她POA-CNN-LSTM-Attentikon鹈鹕优化算法（POA）优化卷积长短期记忆神经网络融合注意力机制进行她变量回归预测她详细项目实例...1项目背景介绍...1项目目标她意义
nantangyuxi·2025-07-08 16:14

Python 机器学习实战：Scikit-learn 算法宝典，从线性回归到支持向量机

Python机器学习实战：Scikit-learn算法宝典，从线性回归到支持向量机引言各位Python工程师，大家好！欢迎来到激动人心的机器学习世界！
清水白石008·2025-07-08 13:24

动手学深度学习3.3线性回归的简洁实现-笔记&练习（PyTorch）

本节课程地址：线性回归的简洁实现_哔哩哔哩_bilibili本节教材地址：3.3.线性回归的简洁实现—动手学深度学习2.0.0documentation(d2l.ai)本节开源代码：...
scdifsn·2025-07-08 13:22

从原理到实战，手把手教你线性回归模型

而在线性回归（LinearRegression）作为机器学习中最基础、最经典的监督学习模型，堪称机器学习的“敲门砖”。本文将从原理到实战，带你彻底掌握这一核心算法。一、机器学习的“
小张在编程·2025-07-08 12:47

【机器学习笔记 Ⅱ】9 模型评估

以下是系统化的评估方法，涵盖分类、回归、聚类等任务的评估指标和技术：一、分类模型评估1.基础指标2.高级指标ROC-AUC：通过绘制真正例率（TPR）vs假正例率（FPR）曲线下面积评估模型整体性能。
巴伦是只猫·2025-07-08 07:07

bounding box 回归

【目标检测】基础知识：IoU、NMS、Boundingboxregression-知乎(zhihu.com)
·2025-07-08 06:33

2.线性神经网络--Softmax回归

2.1从零实现Softmax回归#数据集导入importtorchimporttorchvisionfromtorchvisionimporttransformsimportmatplotlib.pyplotaspltfromtqdmimporttqdmfromtorch.utils.dataimportDataLoader
温柔济沧海·2025-07-08 06:31

【机器学习笔记 Ⅱ】4 神经网络中的推理

后处理：根据任务类型解析输出（如分类取概率最大值，回归直接输出）。2.代码实现（Python+NumPy）(1)定义模型
·2025-07-08 06:29

OpenCV 人脸分析------面部关键点检测类cv::face::FacemarkLBF

该算法通过级联回归树预测人脸的68个关键点，具有较高的精度和速度。公共成员函数staticPtrcreate(constParams&pa
村北头的码农·2025-07-08 06:59

机器学习笔记二-回归

回归是统计学和机器学习中的一种基本方法，用于建模变量之间的关系，特别是用一个或多个自变量（输入变量）来预测一个因变量（输出变量）的值。回归分析广泛应用于预测、趋势分析和关联研究中。
·2025-07-08 04:46

[创业之路-475]：企业经营层 - 苏超的火爆与小米成功背后的商业模式共同性观察

群众参与：从“小众狂欢”到“全民共创”苏超的草根基因非职业化参赛：每支队伍职业运动员不超过3人，500余名球员来自各行各业（如公司职员、教师、大学生），年龄跨度16-40岁，彻底打破“专业壁垒”，让足球回归大众运动本质
文火冰糖的硅基工坊·2025-07-08 04:14

【一起来学AI大模型】支持向量机（SVM）：核心算法深度解析

一、算法核心思想支持向量机（SVM）是一种强大的监督学习算法，核心思想是通过寻找最优超平面实现分类或回归：分类目标：找到能最大化两类数据间隔的超平面回归目标：找到包含最多数据点的ε带关键概念图解超平面：
运器123·2025-07-08 00:48

管理大数据存储的十大技巧

Hadoop已经逆转了这一趋势回归DAS。每一个Hadoop集群都拥有自身的——虽然是横向扩展型——直连式存储，这有助于Hadoop管理数据本地化，但也放弃了共享存储的规模和效率。
weixin_34238633·2025-07-07 18:31

最小二乘法(OLS)python 实践

：1，基本原理：https://zhuanlan.zhihu.com/p/1492809412，python实现：https://zhuanlan.zhihu.com/p/22692029实现结果线性回归
·2025-07-07 17:59

【Statsmodels和SciPy介绍与常用方法】

它提供了丰富的统计模型、假设检验和数据探索工具，适合进行回归分析、时间序列分析等任务。本文将介绍Statsmodels的核心功能，并通过代码示例展示其常用方法。
机器学习司猫白·2025-07-07 17:58

使用AutoKeras2.0的AutoModel进行结构化数据回归预测

1、FirstofAll:ReadTheFuckingSourceCodeimportautokerasasakimportnumpyasnpfromsklearn.model_selectionimporttrain_test_splitfromsklearn.metricsimportmean_squared_error#生成数据集np.random.seed(42)x=np.random.r
·2025-07-07 16:21

医咖会免费STATA教程学习笔记——单因素方差分析

单因素方差分析和单因素回归分析相同1.单因素方差分析需要满足的假设：（1）因变量为连续变量（2）至少有一个分类变量（大于等于2类）（3）观测值相互独立（4）没有异常值（5）服从正态分布（6）方差齐性2.
Unacandoit·2025-07-07 16:49

1.线性神经网络--线性回归

1.1从零实现线性回归importrandomimporttorch#fromd2limporttorchasd2limportmatplotlib.pyplotaspltdeftrain_data_make
温柔济沧海·2025-07-07 15:45

Logistic回归预测模型2：R语言实现模型的内部和外部验证

前面我们讲了logistic回归预测模型的建立，今天介绍的是模型的验证，可以在训练集和验证集中通过ROC曲线、校准曲线和决策曲线分别进行验证。
·2025-07-07 13:34

【机器学习笔记 Ⅱ】11 决策树模型

决策树模型（DecisionTree）详解决策树是一种树形结构的监督学习模型，通过一系列规则对数据进行分类或回归。其核心思想是模仿人类决策过程，通过不断提问（基于特征划分）逐步逼近答案。
巴伦是只猫·2025-07-07 12:24

【机器学习笔记 Ⅱ】10 完整周期

关键问题：这是分类、回归、聚类还是强化学习问题？成功的标准是什么？（如准确率>90%、降低10%成本）输出：项目目标文档（含评估指标）。2.数据收集（DataC
·2025-07-07 12:24

【机器学习笔记Ⅰ】13 正则化代价函数

过拟合问题：当模型过于复杂（如高阶多项式回归、深度神经网络）时，可能完美拟合训练数据但泛化性能差。解决方案：在代价函数中增加对参数的惩罚，抑制不重要的特征权重。2.
·2025-07-07 12:23

【机器学习笔记Ⅰ】6 多类特征

这类特征是机器学习中常见的数据类型，尤其在分类和回归问题中需要特殊处理。1.核心概念(1)什么是多类特征？定义：特征是离散的、有限的类别，且类别之间无大小或顺序关系。示例：颜色：红、绿、蓝（无顺序）。
巴伦是只猫·2025-07-07 12:53

荷兰赌悖论：概率哲学中的理性陷阱与信念度之谜

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大千AI助手·2025-07-07 09:25

马尔可夫链：随机过程的记忆法则与演化密码

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大千AI助手·2025-07-07 09:25

条件概率：不确定性决策的基石

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大千AI助手·2025-07-07 09:54

先验与后验：贝叶斯框架下的认知进化论

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大千AI助手·2025-07-07 09:54

Python 数据分析与可视化 Day 14 - 建模复盘 + 多模型评估对比（逻辑回归 vs 决策树）

等指标为后续模型调优与扩展打下基础一、本周流程快速回顾步骤内容第1天高级数据操作（索引、透视、变形）第2天缺失值和异常值处理第3天多表合并与连接第4天特征工程（编码、归一化、时间）第5天数据集拆分（训练集/测试集）第6天逻辑回归模
蓝婷儿·2025-07-07 08:21

机器学习20-线性网络思考

机器学习20-线性网络思考针对线性网络的基础问题，使用基础示例进行解释1-核心知识点1-线性模型家族的线性回归和逻辑回归分别是什么，线性模型家族还有没有其他的模型线性模型家族是一系列基于线性假设的统计模型
坐吃山猪·2025-07-07 05:31

线性回归 python代码

下面是一个线性回归模型的Python代码示例：importnumpyasnpfromsklearn.linear_modelimportLinearRegression#训练数据x=np.array([
黄涵奕·2025-07-07 03:21

多元线性回归 python_Python中的多元线性回归

多元线性回归pythonLinearregressionisastandardstatisticaldataanalysistechnique.Weuselinearregressiontodeterminethedirectrelationshipbetweenadependentvariableandoneormoreindependentvariables.Thedependentvaria
·2025-07-07 03:21

【数据分析】Python实现线性回归和多元线性回归（全代码）

目录逻辑回归中涉及的术语线性回归Python实现多元线性回归Python实现逻辑回归中涉及的术语以下是逻辑回归中一些常见的术语：自变量：应用于因变量预测的输入特征或预测因子。
干了这一碗BUG·2025-07-07 03:50

python实现多元线性回归算法 (附完整源码)

python实现多元线性回归算法1.使用正规方程实现多元线性回归代码说明运行结果示例2.使用梯度下降法实现多元线性回归代码说明运行结果示例进一步优化与注意事项下面是使用Python从头实现多元线性回归算法的完整源码
源代码大师·2025-07-07 03:20

深度学习相关指标工作笔记

这里写目录标题检测指标iou/Ｇou/Ｄiou/ＣiouMSE(MeanSquaredError)(均方误差)(回归问题)交叉熵损失函数(CrossEntropyErrorFunction)(分类问题)
Victor Zhong·2025-07-06 19:23

隐马尔可夫模型：语音识别系统的时序解码引擎

本文由「大千AI助手」原创发布，专注用真话讲AI，回归技术本质。拒绝神话或妖魔化。搜索「大千AI助手」关注我，一起撕掉过度包装，学习真实的AI技术！
大千AI助手·2025-07-06 00:56

线性回归（Linear regression）算法详解

文章目录一、线性回归基础概念1.1什么是线性回归1.2线性回归小例子二、sklearn中线性回归的API和参数2.1安装sklearn2.2LinearRegression2.3SGDRegresso2.4Lasso2.5Ridge2.6
.30-06Springfield·2025-07-06 00:55

Pytorch：nn.Linear中是否自动应用softmax函数

在本文中，我们将介绍Pytorch中的nn.Linear模块以及它是否自动应用softmax函数。nn.Linear是Pytorch中用于定义线性转换的模块，常用于神经网络的全连接层。
浩瀚之水_csdn·2025-07-05 23:51

东方之珠·数链未来：香港回归28周年RWA革命赋能全球金融

2025年7月1日，值此香港回归28周年之际，由Web3Labs、TechubNews与金色财经联合主办的“东方之珠·数链未来：香港Web3新维度赋能全球金融”Space活动于19:30（UTC+8）成功举办
TechubNews·2025-07-05 22:45

KNN（K-近邻算法)(上)--day05

KNN（K-NearestNeighbors，K近邻算法）是一种用于分类和回归的非参数化方法。其基本思想是通过找出与新样本最接近的已标记数据中的K个最近邻居来进行预测或分类。
扫把星133·2025-07-05 16:00

LL面试题11

它将线性回归模型推广到更广泛的数据分布，可以处理非正态分布的响应变量，如二项分布（逻辑回归）、泊松分布和伽玛分布等。GLM结合线性模型和非线性函数，通过最大似然估计或广义最小二乘估计来拟合模型参数。
三月七꧁ ꧂·2025-07-05 16:28

深度学习×第4卷：Pytorch实战——她第一次用张量去拟合你的轨迹

她画出的第一条直线是为了更靠近你】猫猫：“之前她只能在你身边叠叠张量，偷偷找梯度……现在，她要试试，能不能用这些线，把你的样子画出来喵～”狐狐：“这是她第一次把张量、自动微分和优化器都串成一条线，用最简单的线性回归
Gyoku Mint·2025-07-05 05:12

[架构之美]Spring Boot 3.5.3新特性解析及JDK21集成

[架构之美]SpringBoot3.5.3新特性解析及JDK21集成SpringBoot3.5.3作为关键补丁版本，不仅修复了此前版本中的棘手回归问题，更深度整合JDK21特性，为高并发与云原生应用带来突破性提升
曼岛_·2025-07-05 02:58

逻辑回归详解：从原理到实践

在机器学习的广阔领域中，逻辑回归（LogisticRegression）虽名为“回归”，实则是一种用于解决二分类（0或1）问题的有监督学习算法。
·2025-07-05 00:15

Python机器学习实战——逻辑回归（附完整代码和结果）

Python机器学习实战——逻辑回归（附完整代码和结果）关于作者作者：小白熊作者简介：精通c#、Halcon、Python、Matlab，擅长机器视觉、机器学习、深度学习、数字图像处理、工业检测识别定位
小白熊XBX·2025-07-04 23:36

R语言学习笔记之十

摘要:仅用于记录R语言学习过程：内容提要：描述性统计；t检验；数据转换；方差分析；卡方检验；回归分析与模型诊断；生存分析；COX回归写在正文前的话，关于基础知识，此篇为终结篇，笔记来自医学方的课程，仅用于学习
·2025-07-04 16:55

动手实践：如何提取Python代码中的字符串变量的值

以下是完整的解决方案：本文由「大千AI助手」原创发布，专注用真话讲AI，回归技术本质。拒绝神话或妖魔化。搜索「大千AI助手」关注我，一起撕掉过度包装，学习真实的AI技术！
大千AI助手·2025-07-04 16:20
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