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忘梓.·2025-06-11 14:29

WWDC2012：Objective-C的新特性

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MIRAGE086·2025-06-11 14:24

iOS杂谈3—ios6 Objective-C的新特性

乔布斯回归苹果，NextStep成了MaxOSX的基础，Obj

Akihicc·2025-06-11 14:54

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2301_82117638·2025-06-11 13:53

昇思25天学习打卡营第17天|K近邻算法实现红酒聚类

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shen-727·2025-06-11 13:51

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神奇的布欧·2025-06-11 13:50

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无声旅者·2025-06-11 12:07

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MYH516·2025-06-11 11:05

YashanDB数据库自动化测试方案

有效的自动化测试不仅能提前发现潜在缺陷，降低回归风险，还能大幅提升软件交付的质量和效率。本文旨在基于YashanDB的技术特点，系统地分析其自动化测试方案的设计原则、

·2025-06-11 07:07

机器学习专栏（36）：逻辑回归与Softmax回归全解析（附完整代码与可视化）

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Sonal_Lynn·2025-06-11 04:46

激活函数介绍

适用于回归问题，但在深层网络中会导致网络退化为单层网络（因为多层线性变换仍然是

东皇太星·2025-06-11 01:20

数据挖掘是什么？数据挖掘技术有哪些？

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Leo.yuan·2025-06-10 16:42

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吴恩达机器学习Week1学习资源及工具机器学习分类专业术语（Terminology）线性回归模型(Linearregression)代价函数（costfunction）学习资源及工具1、课程资源：B站大学

冒冒喵·2025-06-10 14:58

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简述「使用逻辑回归暴力预测金融欺诈，并不断增加特征维度持续测试」的做法，体现了一种逐步建模与迭代验证的实验思路，在金融欺诈检测中非常有价值，本文作为一篇回顾性记录了早年间公司给某行做反欺诈预测用到的技术和思路

CHEN_RUI_2200·2025-06-10 09:57

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python游乐园·2025-06-10 07:44

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在机器学习领域，逻辑回归（LogisticRegression）虽名为“回归”，实则是解决分类问题的经典算法。

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利用Python构建随机森林模型及其性能优化

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缑宇澄·2025-06-10 06:09

端午六一假期回顾：传统与童真的交织

宸津-代码粉碎机·2025-06-10 06:37

神经网络隐藏层

适用场景：简单任务（如线性回归、小规模分类）。数据量有限或特征维度低。示例代码（使用PyTorch）：python运行import

MYH516·2025-06-10 02:04

【OpenCV】cv::exp函数详解

cv::exp是OpenCV中用于对矩阵中的每个元素进行自然指数运算（即ex）的函数，常用于图像增强、概率计算或机器学习中的激活函数（如Softmax）。

浩瀚之水_csdn·2025-06-09 23:16

【Maven-plugin】有多少官方插件？

之前疏理了容器底层原理，现在回归主题,在阅读next-public时发现parent将从多基础插件集成到parent仓库中单独维护，数量众多，故在此将所有插件分类整理。以达观其全貌，心中有数。

旷野说·2025-06-09 21:34

空气质量预测 | Python实现基于线性回归、Lasso回归、岭回归、决策树回归的空气质量预测模型

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天天酷科研·2025-06-09 19:52

机器学习算法种类繁多以下是主要算法的详细描述、使用场景、经典案例、开源框架，以及学习和应用到实际场景的建议

1.1线性回归（LinearRegression）描

zhxup606·2025-06-09 19:21

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django中如何解析content-type=application/json的请求本文由「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。

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python60天打卡训练营第十四天

确定分类问题和回归问题的数据如何才能满足尺寸，分类采取信贷数据集，回归采取单车数据集。importpandasaspdimportpandasaspd#用于数据处理和分析，可处理表格数据。

whyeekkk·2025-06-09 17:04

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从华尔街精英的实验室玩具，到萨尔瓦多农民的储蓄工具，比特币用16年时间证明了：在代码构建的平行世界中，财富的分配权不再由银行柜台高度决定，而是回归到每个个体对技术逻辑的认知与信仰。

L星际节点指挥官·2025-06-09 15:21

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1线性回归线性回归是一种基本的预测模型，用于根据输入特征预测连续的输出值。它是机器学习和深度学习中最简单的模型之一，但却是理解更复杂模型的基础。

只有左边一个小酒窝·2025-06-09 13:09

第二十七课：手搓梯度提升树

准备工具包fromsklearn.ensembleimportGradientBoostingRegressor#回归问题用fromsklearn.ensembleimportGradient

顽强卖力·2025-06-09 11:54

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CS229的视频和讲义均为互联网公开资源Lecture2这一节主要讲的是三个部分的内容：·LinearRegression（线性回归）·GradientDescent（梯度下降）·NormalEquations

Teeyohuang·2025-06-09 06:24

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官网明确其核心定位为：“让复杂设计回归逻辑，用数据驱动效率革命”。以下为官网核心内容提炼：一、核心功能：参数化驱动的设计全流

安意诚Matrix·2025-06-09 02:47

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Python×CATIA工业智造·2025-06-08 23:26

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在统计建模和机器学习中，回归分析是一项基础而重要的技术。我们经常使用线性回归模型来探索变量之间的关系、预测未知数据。

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鱼弦·2025-06-07 13:40

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MYH516·2025-06-07 05:09

机器学习的数学基础：决策树

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爱数学的小理·2025-06-06 15:36

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------B站《刘二大人》1.Classification经典的分类数据集：MNIST（0-9）导入数据集：（路径，训练集/测试集，是否下载）importtorchvisiontrain_set=torchvision.datasets.MINIST(root='../dataset/mnist',train=True,download=True)test_set=torchvision.dat

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输出层：产生最终预测结果（如分类标签、回归值）。特点：层间全连接（每个神经元连接到下一层的所有神经元）。每个神经元包含一个

jerwey·2025-06-06 09:55

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