softmax回归

有了AI，普通人就能写代码？为什么现实却很少人真的做到？

然而，回归现实，我们却发现：真正利用AI成功构建应用的普通人仍然寥寥无几。这背后到底发生了什么？本文将从认知偏差、技术门槛、协同障碍和教育缺陷四个维度展开分析，揭示这一“幻想落地难”的真相。
·2025-06-19 01:12

pytorch都有哪些神经网络，都哪些情况使用这些神经网络

适用场景：用于分类和回归问题，适合结构化数据或特征明显的数据集。卷积神经网络（ConvolutionalNeuralNetwork,CNN）结构：包含卷积层和池化层，通过卷
zhiSiBuYu0517·2025-06-18 16:47

【Python】机器学习：Scikit-learn、Statsmodels

**回归算法**4.**聚类算法**5.**模型选择**6.**Pipeline**2.**Statsmodels****主要功能***
·2025-06-18 11:36

UiAutomator：Android UI自动化测试框架详解

它对执行功能测试、性能测试和回归测试尤为有用。压缩包中的文件包括了与UiAutomator相关的库文件，如用于构建和自动化任务的
·2025-06-18 07:39

最小二乘法

具体来说，它可以用于线性回归分析，即找到一条最佳拟合直线（或更一般的曲线或面），使得实际观察数据点到这条直线（或曲线/面）的垂直距离（也就是误差）的平方和达到最小。
superdont·2025-06-18 01:33

最小二乘法算法（个人总结版）

最小二乘法（LeastSquaresMethod）是一种通过最小化误差平方和来拟合数据的回归分析方法。它被广泛应用于线性回归、多元回归以及其他数据拟合问题中。
爱吃辣椒的年糕·2025-06-18 01:02

生成对抗网络(GAN)与深度生成模型实战

1.生成模型基础与GAN原理1.1生成模型概览生成模型是深度学习中的重要分支，主要分为以下几类：变分自编码器(VAE)：基于概率图模型的生成方法生成对抗网络(GAN)：通过对抗训练学习数据分布自回归模型
软考和人工智能学堂·2025-06-17 23:21

YOLO进化史：从v1到v12的注意力革命 —— 实时检测的“快”与“准”如何兼得？

⚙️一、初代奠基：打破两阶段检测的垄断（2016-2018）YOLOv1（2016）：首次提出“单次检测”范式，将目标检测转化为回归问题。
摘取一颗天上星️·2025-06-17 23:49

多元二次方程 python_python中的多元二次回归（如matlab中的fitlm函数）

我想在python中创建5个输入变量的“二次”回归，并获得一个回归二次方程。在在matlab中我可以使用函数fitlm(ds,'quadratic')ds是一个nx5阵列。
三更寒天·2025-06-17 19:56

WWDC 2025：回归务实的一年 | 肘子的 Swift 周报 #089

WWDC2025：回归务实的一年WWDC2025已经落下帷幕。在过去一周中，苹果推出了众多全新框架和API，并展示了在未来几年将产生深远影响的LiquidGlass视觉风格。相信不少开发者在看
Fatbobman(东坡肘子)·2025-06-17 19:52

LLM输出优化秘籍：Dify参数调节技巧大揭秘！

一、核心参数详解1.温度（Temperature）作用机制：通过softmax函数调整预测分布调节范围：0-1效果对比：温度值生成质量多样
AI大模型-大飞·2025-06-17 17:08

【华为Pura 80 Ultra影像真的有点东西】

本文引用地址：https://www.eepw.com.cn/article/202506/471290.htm移动影像引领者的全面回归2022年，华为整合技术优势，正式发布自有影像品牌华为影像XMAGE
EEPW电子产品世界·2025-06-17 08:36

web性能优化

性能优化步骤：确定性能指标使用专业工具测量性能表现找到表现不佳的改进点技术改造，性能回归测试性能指标——基于用户体验的性能指标FirstContentfulPaint（FCP）：首个内容加载时间LargestContentfulPaint
·2025-06-17 07:01

You Only Look Once Unified, Real-Time Object Detection论文笔记

文章结构统一检测框架(UnifiledDetection)核心思想YOLO将目标检测视为一个端到端的回归问题，输入的图像经过SingleForwardPass，直接输出物体的信息（边界框的位置、边界框的置信度
__Lo__·2025-06-17 07:01

【GitHub开源项目实战】Nexus-Gen 多模态统一模型架构深度解析：All-to-All 表示学习与图像生成融合路径

Nexus-Gen多模态统一模型架构深度解析：All-to-All表示学习与图像生成融合路径关键词Nexus-Gen、多模态生成、All-to-All、图像生成、扩散模型、MLLM、图像编辑、预填充自回归
观熵·2025-06-17 01:16

海马优化算法优化支持向量回归（SVR）模型项目

海马优化算法优化支持向量回归（SVR）模型项目一、项目概述本项目将实现海马优化算法（SeahorseOptimizationAlgorithm,SOA）优化支持向量回归（SVR）模型的全过程。
神经网络15044·2025-06-16 20:12

MSE做多分类任务如何

输出：配合softmax激活函数，输出每个类别的概率（和为1）。判卷逻辑：看「预测概率是否接近真实类别」，比
·2025-06-16 15:14

软件测试进阶第五天：Selenium Web自动化测试实战

一、自动化测试核心概念与适用场景自动化测试通过脚本替代人工执行测试用例，核心优势在于：1.提升效率：重复测试场景（如回归测试）执行速度提升90%
study软测·2025-06-16 13:57

YOLOv3 正负样本划分详解

它决定了哪些预测框参与位置回归、分类损失和置信度损失。
要努力啊啊啊·2025-06-16 12:54

PyTorch张量操作中dim参数的核心原理与应用技巧：

今天在搭建神经网络模型中重写forward函数时，对输出结果在最后一个维度上应用Softmax函数，将输出转化为概率分布。但对于dim的概念不是很熟悉，经过查阅后整理了一下内容。
AI扶我青云志·2025-06-16 11:12

基于哈里斯鹰算法优化的正则化极限学习机(RELM)的回归预测

基于哈里斯鹰算法优化的正则化极限学习机(RELM)的回归预测文章目录基于哈里斯鹰算法优化的正则化极限学习机(RELM)的回归预测1.RELM原理2.预测问题求解3.基于哈里斯鹰算法优化的RELM4.实验结果
智能算法研学社（Jack旭）·2025-06-16 09:30

线性回归讲解L1和L2正则化

假设我们有一个线性回归问题：用房屋的面积（size）和房龄（age）两个特征来预测房价（price）。
XiaoQiong.Zhang·2025-06-16 09:59

【深度学习】嘿马深度学习笔记第1篇：深度学习基本概要【附代码文档】

：深度学习介绍1.1深度学习与机器学习的区别TensorFlow介绍2.4张量2.4.1张量(Tensor)2.4.1.1张量的类型TensorFlow介绍1.2神经网络基础1.2.1Logistic回归
某miao·2025-06-16 06:39

逻辑回归中的损失函数：交叉熵损失详解与推导

逻辑回归中的损失函数：交叉熵损失详解与推导关键词：逻辑回归、交叉熵损失、损失函数、二分类、多分类、极大似然估计、梯度下降摘要：本文深入解析逻辑回归中核心的交叉熵损失函数，从信息论基础出发，逐步推导二分类与多分类场景下的损失函数形式
AI天才研究院·2025-06-16 00:34

26 - UFO模块

论文《UFO-ViT:HighPerformanceLinearVisionTransformerwithoutSoftmax》1、作用UFO-ViT旨在解决传统Transformer在视觉任务中所面临的主要挑战之一
Leo Chaw·2025-06-15 22:46

L1-078 吉老师的回归

L1-078吉老师的回归L1-078吉老师的回归-团体程序设计天梯赛-练习集(pintia.cn)代码#includeusingnamespacestd;intmain(){intn,m;cin>>n>
晨晴小杰·2025-06-15 20:39

【python机器学习】——线性回归算法

线性回归线性回归基本概念线性回归是一种预测模型，它用于分析两个或多个变量之间的关系。在简单的线性回归中，我们通常有一个目标变量（称为响应变量或因变量）和一个或多个预测变量（称为解释变量或自变量）。
爱读书的无业游民·2025-06-15 10:03

机器学习中的数据预处理：清洗、转换与标准化

数据预处理的常用方法（一）数据清洗（二）特征选择（三）特征转换（四）数据标准化四、数据预处理的代码示例（一）环境准备（二）数据加载与清洗（三）特征标准化（四）特征选择五、数据预处理的应用场景（一）分类任务（二）回归任务
CarlowZJ·2025-06-15 05:30

基于全球顶尖研究机构（智源研究院、斯坦福HAI、微软研究院、Gartner、DeepL等）2025年最新预测报告，结合产业落地矛盾与突破路径，系统分析未来十年AI技术颠覆性演进方向及社会变革

技术颠覆性演进方向及社会变革影响：一、基础层重构：从“暴力Scaling”到“智能涌现”的范式迁移1.1原生多模态统一架构技术突破：多模态输入输出从“拼接式”转向“原生融合”，智源Emu3实现视频-图像-文本的端到端自回归建模
AI编程员·2025-06-14 22:06

为什么传统 Bug 追踪系统正在被抛弃？

从早年的Bugzilla、Mantis，到后来的Jira、禅道，这些工具一度支撑起从测试提单、开发修复到回归验证的完整缺陷闭环。
不念霉运·2025-06-14 21:02

基于GRNN+SHAP可解释性分析的回归预测 Matlab代码

一、原理概述1.GRNN回归模型GRNN是一种基于概率密度的径向基神经网络，由DonaldF.Specht于1991年提出。其核心特点包括：结构简单：仅需设置光滑因子（Spread）σ，无需迭代训练。
前程算法屋·2025-06-14 20:53

从0开始学习R语言--Day20-ARIMA与格兰杰因果检验

ARIMAARIMA模型的核心就藏在其名字里，AR（自回归）代表了要预测的数据可能跟历史数据有关系，I（差分）代表了历史数据点之间的差异，MA（移动平均）代表了在预测历史数据点产生的误差可以在预测未来数据时修正
Chef_Chen·2025-06-14 14:08

通过 Excel 对数据进行曲线拟合(附示例文件)

Excel中曲线拟合的多种方法，包括基础工具（如趋势线）和高级技术（如非线性回归）。此外，还扩展了6种常见数学模型及其应用场景，帮助用户更全面地理解曲线拟合的原理与实践。
纸上笔下·2025-06-14 13:37

speculative decoding: SpecInfer

speculativedecoding学习笔记：speculativedecodinglookhead机制一、SpecInfer提出前的一些问题串行依赖：传统自回归解码必须逐token生成，GPU利用率不足
Jay Kay·2025-06-14 12:29

2024年3月20日_GTC 2024大会黄仁勋演讲解读

今天我们来讲GTC2024美国圣何塞3月18日13点北京19日凌晨4点，时隔5年全球顶尖的AI计算技术盛会、年度NVIDIAGTC大会重磅回归线下在这场大会上英伟达展现出堪称恐怖的行业号召力将AI圈的顶尖技术大牛和行业精英汇聚在一起现场盛况空前
codelyq·2025-06-14 07:29

机器学习与深度学习07-随机森林01

.随机森林的定义2.随机森林中的过拟合3.随机森林VS单一决策树4.随机森林的随机性前文回顾上一篇文章链接：地址1.随机森林的定义随机森林（RandomForest）是一种集成学习算法，用于解决分类和回归问题
my_q·2025-06-14 03:08

老板不懂、产品乱提、开发很累？其实是你们协作方式不对

你们考虑过回归成本吗？”一个看似普通的项目里，每个角色都在做事，但事情却越做越复杂、越做越混乱。这并不是哪
nbsaas-boot·2025-06-14 03:05

多分类与多标签分类的损失函数

使用神经网络处理多分类任务时，一般采用softmax作为输出层的激活函数，使用categorical_crossentropy（多类别交叉熵损失函数）作为损失函数，输出层包含k个神经元对应k个类别。
麦格芬230·2025-06-13 21:24

零基础神经网络第六课零代码Excel表手搓回归任务价格预测神经网络AI模型

零基础神经网络第六课零代码Excel表手搓回归任务价格预测神经网络AI模型神经网络可以简单理解为一个“会自己学规律的智能计算器”，它的核心原理和人类学习的过程很像：通过不断试错来调整自己的判断逻辑，最后学会从输入信息中找出规律并做出准确预测
，哎什么名·2025-06-13 19:43

机器学习——numpy逻辑回归（手写数字识别）

二分类——识别1、7importnumpyasnpimportstructimportmatplotlib.pyplotaspltimportosfromPILimportImagefromsklearn.utilsimportgen_batchesnp.random.seed(2022)train_image_file='./案例/05-手写数字识别/train-images-idx3-ubyt
非零因子·2025-06-13 15:08

缩放点积模型：如何巧妙化解Softmax梯度消失难题？

在Transformer模型中，缩放点积注意力（ScaledDot-ProductAttention）通过一个看似简单的操作——除以维度的平方根——解决了Softmax梯度消失的核心问题。
摘取一颗天上星️·2025-06-13 14:05

8.25 常见机器学习模型的介绍

1.线性回归（LinearRegression）首先，让我们从最简单的模型开始——线性回归。想象一下，你有一个数据集，里面包含了房子的大小和价格。
云策量化·2025-06-13 09:02

SAS实验04 ——回归分析

实验04回归分析一、实验目的通过实验进行对回归分析的学习，并有效掌握回归分析数据样本的解读和整理并从SAS输出结果中得到相关结论二、实验内容①我近些日子复习英语单词的个数和每天的单词学习时间之间的关系做一元线性回归分析
jingmingx1·2025-06-12 20:24

实测DeepSeek分词机制：你的输入如何变成计费Token？

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！往期文章推荐:11.英语分词进化论：B
大千AI助手·2025-06-12 11:23

YOLOv1 技术详解：正负样本划分与置信度设计

YOLOv1技术详解：正负样本划分与置信度设计一、前言YOLOv1是目标检测领域中具有划时代意义的算法之一，它将检测任务统一为一个回归问题，实现了“YouOnlyLookOnce”的端到端实时检测。
要努力啊啊啊·2025-06-12 08:30

00后与95后，信用卡的使用习惯-分析报告

随着经济环境变化和消费理念回归理性，年轻人对信用卡的态度趋于谨慎。数据显示，即使是银行工作的95后、00后一代，也很少办理或使用信用卡。信用卡发卡量连续四个季度下降，贷款规模也呈下滑趋势。
AIGC_Jelly·2025-06-12 08:58

YOLOv1 技术详解：目标检测的实时革命

直到2016年，JosephRedmon等人提出YOLO（YouOnlyLookOnce）算法，将目标检测问题转化为一个统一的回归任务，实现了端到端的单阶段实时检测，成为目标检测领域的里程碑之作。
要努力啊啊啊·2025-06-12 08:57

non-autoregressive sequence generation

非自回归non-autoregressive传统rnn是autoregressive,而且encode和decode都是根据上一个input/output,这样花费的时间就和句子长度成正比transformer
D11PMINDER·2025-06-11 22:54

【Web3.0与云架构】去中心化存储与计算

从中心化到边缘协同三、关键技术细节解析1.区块链共识机制2.隐私计算技术3.网络拓扑优化四、典型应用场景五、未来发展趋势六、挑战与应对一、技术背景与发展脉络Web3.0作为互联网的第三次范式革命，以去中心化、数据主权回归用户为核心目标
沐风—云端行者·2025-06-11 21:19

2024DCIC-光伏发电出力预测

比赛的最终结果也不太好但好歹当个记录叭（A榜：0.8793）赛题是一个回归任务，预测发电的出力功率，感兴趣可以去看看！
Y1nhl·2025-06-11 21:48
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