softmax回归

KV Cache：大模型推理加速的核心机制

标准的self-attention计算公式大家都很熟悉：Attention(Q,K,V)=softmax
非常大模型·2025-06-04 04:54

决策树-机器学习

它主要用于分类和回归任务，通过递归地分裂数据集构建树状结构。
ma_ant·2025-06-03 20:35

【R语言编程绘图-mlbench】

该库包含多个知名数据集，涵盖分类、回归、聚类等任务。包含的主要数据集BostonHousing波士顿房价数据集，包含506条记录和14个特征，用于回归任务。目标变量为房屋中位数价格。
南瓜胖胖·2025-06-03 18:13

机器学习实战---书中谬误讨论

5.2.3节首先要把5.2.2节内容做了，不然得不到回归系数weights值。
奔跑的石头_·2025-06-03 17:04

python logistic回归因子权重_Python与量化多因子——基于回归的归因

1.前言一般来说，不管是我们自己管理的组合，或者公募的量化产品，我们都需要对其过往的业绩进行分析，它涨的原因是为什么，亏又亏在哪里？是风格的漂移带来的，还是行业带来的，还是Alpha带来的。都需要进行归因总结，做到知其然，更要知其所以然。不仅如此，对于自己管理的组合，借助归因的方法，可以对自己各项因子，风格，Alpha暴露等进行监测，为投资决策提供一定的参考。而对股票型基金的归因分析一般分为两种，
weixin_39849254·2025-06-03 16:58

逻辑回归损失函数推导

那么我们该选择哪一个模型，或者可以尝试已经学过的线性回归？但是很遗憾的是，如果我们要利用线性回归，我们收集到的资料中应当包含病人3个月后病危的概率。
denghong637573·2025-06-03 07:30

python打卡day34

GPU训练及类的call方法知识点回归：CPU性能的查看：看架构代际、核心数、线程数GPU性能的查看：看显存、看级别、看架构代际GPU训练的方法：数据和模型移动到GPUdevice上类的call方法：为什么定义前向传播时可以直接写作
(・Д・)ノ·2025-06-03 07:27

Python中的机器学习：从线性回归到随机森林的实现

Python中的机器学习：从线性回归到随机森林的实现机器学习是现代科技的核心驱动力之一，它通过让计算机从数据中学习，从而实现自主决策和预测。
司铭鸿·2025-06-02 22:51

方差分析表和回归分析表的那些浆糊糊

个水平组均值与总体均值离差的平方和；反映了控制变量不同水平对观测变量的影响SSE(组内离差平方和)是：每个观测数据与本水平组均值离差的平方和；反映了抽样误差的大小SST(总离差平方和)是：SSA+SSE1.2回归分析表直观来
Angel Q.·2025-06-02 15:00

从经济的角度理解MSR,MSE和F统计值

以下说法均基于线性回归：MSR=SSR/P-1表示放在回归里的自变量，平均对因变量解释了多少MSE=SSE/n-p表示可以放但是没有放在回归里的自变量，平均对因变量解释多少（因为最多能放n-1个自变量，
Angel Q.·2025-06-02 15:30

人工智能与大模型技术：从理论到实践的黄金指南

其核心公式可表示为：Attention(Q,K,V)=softmax(QKTdk)VAttention(Q,K,V)=softmax(dkQKT)V其中QQ（Query）、KK（Key）、V
NIHILISM DAMN·2025-06-02 12:41

人工智能与大模型技术：从理论到实践的黄金指南

其核心公式可表示为：Attention(Q,K,V)=softmax(QKTdk)VAttention(Q,K,V)=softmax(dkQKT)V其中QQ（Query）、KK（Key）、V
NIHILISM DAMN·2025-06-02 12:40

支持向量机（SVM）：解锁数据分类与回归的强大工具

在机器学习的世界中，支持向量机（SupportVectorMachine，简称SVM）一直以其强大的分类和回归能力而备受关注。本文将深入探讨SVM的核心功能，以及它如何在各种实际问题中发挥作用。
从零开始学习人工智能·2025-06-02 11:05

什么时候开始学习深度学习？

你可以这么理解：机器学习是一个大圈子，里面包括了各种方法，比如线性回归、决策树、支持向量机等等。而深度学习，它是基于神经网络的一类方法，尤其适合处理图像、语音、自然语言这些复杂的、非结构化的数据。
机器学习算法·2025-06-02 08:43

MultiPatchFormer改进|爆改模型|涨点|使用TiDE中的MLP结构替换半自动回归的线性层（附代码+修改教程）

一、本文介绍MultiPatchFormer是一种的基于Transformer的模型，用于多元时间序列预测使用多尺度时间嵌入来捕捉不同尺度的时间相关性，包括一个通道编码器来建模输入序列之间的关系并捕捉交互作用。MultiPatchFormer采用了一种简单但有效的方法来避免过拟合的问题，即通过线性层在连续的步骤中解码提取的信息，而不是使用单一的线性层将模型维度映射到预测窗口。这种方法被称为"半自回
ThePPP_FTS·2025-06-01 23:12

Spark MLlib模型—决策树系列算法

基于线性回归模型，我们对比了不同特征处理方法下的模型效果。一般来说，线性模型的模型容量比较有限，它仅
猫猫姐·2025-06-01 21:52

Spark MLlib模型训练—分类算法 Decision tree classifier

SparkMLlib模型训练—分类算法Decisiontreeclassifier决策树（DecisionTree）是一种经典的机器学习算法，广泛应用于分类和回归问题。
猫猫姐·2025-06-01 21:52

机器学习：线性回归、损失函数、导数、偏导

本文目录：一、线性回归二、损失函数三、导数与偏导（一）导数1.基本概念2.常用导数3.求导的常用运算法则（二）偏导一、线性回归线性回归：利用回归方程(函数)对一个或多个自变量(特征值)和因变量(目标值)
苏苏susuus·2025-06-01 19:10

OpenAI重磅回归开源！首发推理模型不限商用，直面DeepSeek挑战

一夜之间，OpenAI更新三大动向，开源、融资、用户暴增。第一，将开源一个具备推理能力的大语言模型，包含参数权重那种。上一次这样开源还是6年前推出GPT-2。这几乎就是冲着DeepSeek-R1来的。奥特曼表示，这个模型非常强。为了让它更强，现在先招募开发者来收集反馈。而且每个人都能使用。（为了阴阳Llama，奥特曼甚至“铁树开花了”）第二，OpenAI完成最新400亿美元融资，投后估值3000亿
奋斗的java小伙·2025-06-01 11:14

简述相关与回归分析的关系_相关分析与回归分析的联系与区别

相关分析与回归分析都是统计上研究变量之间关系的常用办法。他们都可以断定两组变量具有统计相关性。相关分析中两组变量的地位是平等的，而回归分析两个变量位置一般不能互换。
白尼桑塔纳·2025-06-01 08:21

python笔面试题汇总

1.如何利用SciKit包训练一个简单的线性回归模型利用linear_model.LinearRegression()函数#Createlinearregressionobjectregr=linear_model.LinearRegression
IT-博通哥·2025-06-01 00:54

App视频拍摄功能全维度测试用例

App视频拍摄功能全维度测试用例目录一、功能测试二、兼容性测试三、性能测试四、异常场景测试五、安全与隐私测试六、用户体验测试七、本地化与无障碍测试八、升级与回归测试九、自动化测试（示例）一、功能测试1.
派大星的大摇裤·2025-05-31 21:27

本地化AI编程革命：在效率洪流中重掌创造主权

引言当代码生成从云端回归本地，我们正在开启一场超越技术层面的范式转移——这不仅是工具升级，更是一场关于开发者尊严、创新本质与技术伦理的深度觉醒。
熊猫钓鱼>_>·2025-05-31 19:18

机器学习西瓜书笔记——机器学习基本术语，模型性能指标【一】

在二分类任务中有两个标签（label）一个是正类，一个是反类2、回归任务：若模型的预测值是连续的，如“西瓜的成熟度是0.99“那么这
Code思铮·2025-05-31 19:45

机器学习与深度学习04-逻辑回归02

目录前文回顾6.正则化在逻辑回归中的作用7.特征工程是什么8.逻辑回归的预测结果如何9.什么是ROC曲线和AUC值10.如何处理类不平衡问题11.什么是交叉验证前文回顾上一篇文章地址：链接6.正则化在逻辑回归中的作用逻辑回归中
my_q·2025-05-31 18:45

【ASR】基础端到端语音识别工具包：FunASR

该工具包的旗舰模型Paraformer是一种非自回归端到端语音识别模型，已在包含60,000小时语音的手动注释普通话语音识别数据集上进行训练。为了提高Para
木亦汐丫·2025-05-31 15:20

Kaggle-Binary Prediction with a Rainfall Dataset-(回归+特征工程+xgb)

BinaryPredictionwithaRainfallDataset题意：给你每天的天气信息，让你预测降雨量。数据处理：1.根据特征值构造天气降雨量的新特征值2.根据时间构造月和季节特征3.处理缺失值建立模型：1.建立lightgbm模型2.建立xgboost模型，并进行网格搜索最佳参数模型3.进行模型融合代码：importosimportsysimportwarningsimportnump
美少女zss·2025-05-31 12:00

目标检测领域最新突破：2025年你必须掌握的5大创新方向！附教程！

损失函数：分类损失（Cross-Entropy）、回归损失（SmoothL1、GIoU）。必学经典模型：Two-Stage
学算法的程霖·2025-05-31 12:26

国产大模型在体育竞技中的深度应用：赛事预测与运动表现分析实战路径

国产大模型在体育竞技中的深度应用：赛事预测与运动表现分析实战路径关键词国产大模型、体育赛事预测、运动员表现分析、时间序列建模、DeepSeek、千问、多模态融合、回归与分类任务、竞技优化系统摘要在数字体育时代
观熵·2025-05-30 23:29

【电池健康状态预测】matlab基于PSO⁃BP神经网络模型电池健康状态预测

电池健康状态预测容量和内阻是评估锂离子电池健康状态和预测其剩余寿命的重要指标，然而电池容量和内阻难以直接在线测量.通过分析锂离子电池充电过程中电流和电压的变化特征后提取出两种健康因子，并且证明所提因子与电池容量高度相关，进一步建立了用于锂电池容量估计的两因子线性回归模型
前程算法屋·2025-05-30 20:07

科研经验贴：AI领域的研究方向总结

一、数据集（Dataset）定义：用于训练、验证和测试模型的样本集合，通常包含输入特征（如图像、文本）和对应标签（如类别、回归值）。关键作用：数据划分：训练集：用于模型参数学习。
勤劳的进取家·2025-05-30 18:19

2025了，如何回答“为什么现在的大模型都是decoder-only的架构？”

强势颠覆openai在该领域的霸主地位，更多开源大模型也不甘示弱，更新速度好像坐了火箭，最近面试又再次被问到了这个问题，于是，我重新整理了一下这个面试题的回答：2024-2025年几乎所有主流LLM都回归或延伸自
大模型入门教程·2025-05-30 15:58

triton学习笔记2: 循环优化术

Puzzles8:Longsoftmaxpuzzles8是计算batch的softmax，题目如下：Softmaxofabatchoflogits.Usesoneprogramblockaxis.BlocksizeB0representsthebatchofxoflengthN0
·2025-05-30 13:16

机器学习-随机森林算法预测房租模型

属于机器学习监督学习中的回归问题。数据集数据集来源https://www.datacastle.cn/taskIndex.html?id=2
花菜回锅肉·2025-05-30 10:13

MATLAB 实现 INFO-ELM（向量加权算法优化极限学习机）进行多输入单输出回归预测

以下是一个关于使用MASLAB实现UNFO-ELM（向量加权算法优化极限学习机）进行多输入单输出回归预测的详细设计项目示例。
nantangyuxi·2025-05-30 04:59

那些年我们一起隐藏的bug

当进行生产回归的时候发现了存在问题。如何避免此类问题继续产生？很难，必须有人为此负责，给他
叶常落·2025-05-30 03:20

[论文阅读]Bottom-Up Human Pose Estimation Via Disentangled Keypoint Regression

该论文发表于CVPR2021Background背景该论文关注的是的是自底向上的关键点回归人体姿态估计，作者认为回归关键点坐标的特征必须集中注意到关键点周围的区域，才能够精确回归出关键点坐标。
qian9905·2025-05-29 16:33

数据脱敏后的测试方法

**满足测试需求**-支持功能测试、性能测试、回归
workflower·2025-05-29 11:05

机器学习回归预测中预处理的特征工程

1.项目目标和数据分析2.数据预处理3.特征构造与生成4.特征选择5.时间序列回归预测-——引用风速预测案列简单说明  在机器学习回归预测中，特征工程是至关重要的环节，它能显著提升模型的性能和预测准确性
Studying 开龙wu·2025-05-29 10:30

线性回归中标准方程法求逆失败的解法：正则化

线性回归中标准方程法求逆失败的解法：正则化在机器学习的线性回归任务中，标准方程法是求解最优参数的常用方法。
思绪漂移·2025-05-29 10:59

回归任务损失函数对比曲线

回归任务损失函数曲线可视化对比本节将可视化对比均方误差（MSE）、平均绝对误差（MAE）、Huber损失函数三种常见回归任务损失函数的曲线，帮助理解它们在不同误差区间的表现差异。
Steve lu·2025-05-29 08:10

PyTorch之线性回归模型实现与函数介绍

一、完整代码今天我们来记录一下如何用pytorch构建线性回归模型以及其中相关的用法。
摆烂牛杂·2025-05-28 21:51

【深度学习入门篇 ②】Pytorch完成线性回归！

嗨，大家好，我是小森(﹡ˆoˆ﹡)！易编橙·终身成长社群创始团队嘉宾，橙似锦计划领衔成员、阿里云专家博主、腾讯云内容共创官、CSDN人工智能领域优质创作者。易编橙：一个帮助编程小伙伴少走弯路的终身成长社群！上一部分我们自己通过torch的方法完成反向传播和参数更新，在Pytorch中预设了一些更加灵活简单的对象，让我们来构造模型、定义损失，优化损失等；那么接下来，我们一起来了解一下其中常用的API
小森( ﹡ˆoˆ﹡ )·2025-05-28 21:18

pytorch 实现线性回归

importtorchfrommatplotlibimportpyplotaspltimportnumpyasnpimportrandom"""生成数据集"""num_inputs=2num_examples=1000true_w=[2,-2.3]true_b=4.8features=torch.randn(num_examples,num_inputs,dtype=torch.float32)l
一壶浊酒..·2025-05-28 21:17

【机器学习基础】机器学习入门核心算法：K-近邻算法（K-Nearest Neighbors, KNN）

机器学习入门核心算法：K-近邻算法（K-NearestNeighbors,KNN）一、算法逻辑1.1基本概念1.2关键要素距离度量K值选择二、算法原理与数学推导2.1分类任务2.2回归任务2.3时间复杂度分析三
白熊188·2025-05-28 11:09

头歌教学平台python与机器学习-PCA

第1关：维数灾难与降维下列说法正确的是B、降维能够缓解维数灾难的负面影响C、使用原始数据训练出的回归器已经过拟合，可试试降维来提升性能下列说法错误的是C、维数灾难不会引起过拟第2关：PCA算法流程在begin-end
学习只是用户态·2025-05-28 01:53

论文阅读笔记——Nexus-Gen: A Unified Model for Image Understanding, Generation, and Editing

Nexus-Gen论文Nexus-Gen采用预测图像嵌入作为中间条件，链接自回归模型和扩散模型，通过预填充自回归避免嵌入误差传播，突破传统外界LLM因条件压缩导致信息丢失，提高理解生成模型在理解任务和生成任务上的性能表现
寻丶幽风·2025-05-27 23:16

机器学习多分类逻辑回归和二分类神经网络实践

1、2-17实现多分类逻辑回归代码#2-17实现多分类逻辑回归importpandasaspdimportnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotasplt#参数设置iterations
木尘152132·2025-05-27 12:26

支持向量机SVM：从数学原理到实际应用

一、引言背景支持向量机（SVM,SupportVectorMachines）是一种广泛应用于分类、回归、甚至是异常检测的监督学习算法。自从Vapnik和Chervonenkis在1995年首
代码很孬写·2025-05-27 11:22

AI量化策略视角：黄金3347美元震荡背后的多因子博弈与3500美元目标价解构

根据高频交易数据回测，昨日盘中触及3328.6美元支撑位后，触发算法交易系统的均值回归策略，多头头寸累积量环比增长27%。
金融小师妹·2025-05-27 10:47
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