Java语言中一个显著的特点就是引入了垃圾回收机制，使c++程序员头疼的内存管理的问题迎刃而解，它使得Java程序员在编写程序的时候不再需要考虑内存管理。那么Java中垃圾回收算法有哪些呢?今天华清Java学院小编就为大家整理一份Java垃圾回收算法汇总。Java垃圾回收算法1：标记-清除算法算法分为“标记”和“清除”两个阶段：首先标记出所有需要回收的对象，在标记完成后统一回收所有被标记的对象。缺
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2023-12-24 14:20:50
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参考资料：多项式回归处理非线性问题多项式回归是一种通过增加自变量上的次数，而将数据映射到高维空间的方法，从而提高模型拟合复杂数据的效果。线性模型中的升维工具----多项式变化。是一种通过增加自变量上的次数，而将数据映射到高维空间的方法，在sklearn中的PolynomialFeatures 设定一个自变量上的次数(大于1)，相应地获得数据投影在高次方的空间中的结果。语法：sklearn.prep
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2024-03-12 00:14:18
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文章目录线性回归1. 简单介绍一下线性回归。2. 线性回归的假设函数是什么形式？3. 线性回归的代价(损失)函数是什么形式？4. 简述岭回归与Lasso回归以及使用场景。5. 线性回归要求因变量服从正态分布吗？逻辑回归1. 简单介绍一下逻辑回归2. 简单介绍一下Sigmoid函数3. 逻辑回归的损失函数是什么4.可以进行多分类吗？5.逻辑回归的优缺点6. 逻辑斯特回归为什么要对特征进行离散化。7
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2024-04-30 23:07:35
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简单来说，回归分析就是利用样本（已知数据），产生拟合方程，从而（对未知数据）进行预测。主要包括线性回归和非线性回归。线性回归中又包括：一元线性、多元线性以及广义线性（代表为逻辑回归，下一节讲）在应用中，我们往往不知道是否能用线性回归。因此我们可以使用相关系数去衡量线性相关性的强弱。使用平方误差和衡量预测值不真实值的差距：我们希望平方误差越小越好，这代表拟合程度越高。求取最小值，可以使用两种方法。分
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2024-04-19 05:54:34
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1.线性回归(Linear Regression)1.1什么是线性回归我们首先用弄清楚什么是线性，什么是非线性。（1）线性：两个变量之间的关系是一次函数关系的——图象是直线，叫做线性。 注意：题目的线性是指广义的线性，也就是数据与数据之间的关系。（2）非线性：两个变量之间的关系不是一次函数关系的——图象不是直线，叫做非线性。 相信通过以上两个概念大家已经很清楚了，其次我们经常说的回归回归到底是什么
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2024-03-17 23:15:20
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import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from torch import nn,optim
from torch.autograd import Variable
import torch
x_data = np.linspace(-2,2,200)[:,np.newaxis]
noise = np.random.normal(
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2023-05-31 13:38:07
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线性回归：Liner Regression 主要是回忆一下最小二乘和梯度下降 文章目录什么是线性回归线性回归能做什么线性回归一般表达式如何计算（学习）参数w，b求解损失函数最小化L时w和b值的方法：最小二乘法代码实现求解损失函数最小化L时w和b值的方法：梯度下降法代码实现多项式的回归代码实现过拟合、欠拟合、正则化 什么是线性回归线性：两个变量之间的关系是一次函数关系的图象是直线，叫做线性。非线性：
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2024-07-21 07:20:39
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一、线性回归的定义1.回归指研究一组随机变量(Y1 ，Y2 ，…，Yi)和另一组(X1，X2，…，Xk)变量之间关系的统计分析方法2.线性两个变量之间存在一次方函数关系，就称它们之间存在线性关系3.线性回归（Linear Regression）结合以上两个名词，顾名思义就是研究存在着一次函数关系的两组随机变量之间定量关系的统计分析方法举个例子具体来说什么是线性回归给定一组房间尺寸和对应房价的数据，
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2024-06-25 10:38:59
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文章目录一、从最简单的logistic回归说起二、为什么需要激活功能三、常见激活函数特点：3.1 ReLU激活函数3.2 sigmoid激活函数3.3 tanh激活函数3.4 softmax激活函数3.5 其他激活函数四、常见问题4.1 RNN能否使用ReLU作为激活函数Reference 一、从最简单的logistic回归说起线性分类模型一般是一个广义线性函数，即一个或多个【线性判别函数】加上
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2024-04-10 20:26:06
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非线性回归在数据科学和机器学习中的应用越来越广泛，尤其在处理复杂的非线性关系时。本文将详细介绍如何在 Java 中实现非线性回归的过程，包括环境准备、集成步骤、配置详解、实战应用、性能优化和生态扩展。
### 环境准备
开始之前，我们需要搭建一个合适的开发环境，并确保所需的库和依赖能够正确安装。下面是依赖安装指南和版本兼容性矩阵。
#### 依赖安装指南
- 确保安装 Java Develo
在现实生活中普遍存在着变量之间的关系，有确定的和非确定的。确定关系指的是变量之间可以使用函数关系式表示，还有一种是属于非确定的（相关），比如人的身高和体重，一样的身高体重是不一样的。 线性回归： 1： 函数模型（Model）：
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2024-06-03 13:20:36
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手写算法-python代码实现非线性逻辑回归非线性逻辑回归分析用python代码写的逻辑回归类画决策边界 & 用sklearn里面的逻辑回归库画决策边界多项式逻辑回归代码展示 & sklearn展示总结 非线性逻辑回归分析上一篇文章，我们介绍了逻辑回归，详情请看这里：链接: 手写算法-python代码实现逻辑回归（带L1、L2正则项）其实这是线性逻辑回归，决策边界是线性的，那么当
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2023-10-25 22:24:14
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本文会讲到： (1)线性回归的定义(2)单变量线性回归
(3)
cost function：评价线性回归是否拟合训练集的方法
(4)
梯度下降：解决线性回归的方法之一
(5)
feature scaling：加快梯度下降执行速度的方法 (6)多变量线性回归 Linear Regression
注意一句话：多变量线性回归之前必须要Featu
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2024-03-12 21:51:00
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前言：大概两三周没动这块了，最近要抓紧时间复习并写博客记录，此次为利用sklearn库来解决非线性逻辑回归问题正文：import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from sklearn import linear_model
#make_gaussian_quantiles函数
#这个函数可以用来生成数据，不需要自己进行数据写入
from
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2024-02-25 05:09:35
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基于spss的非线性回归（non-linear regression）一、简介1、非线性回归2、非线性回归模型二、基于spss的操作1、分析步骤（1）做散点图（2）估计初始值（3）参数设置（4）损失函数设置（5）参数约束设置（6）保存设置（7）算法设置2、结果解释参考文章 一、简介1、非线性回归 非线性关系可以分为本质是线性关系的非线性关系和完全非线性关系，有点拗口。在曲线回归总已经介绍，可以通
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2023-08-20 21:01:11
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一、理论 1.1 多重共线性 所谓多重共线性（Multicollinearity）是指线性回归模型中的解释变量之间由于存在精确相关关系或高度相关关系而使模型估计失真或难以估计准确。一般来说，由于经济数据的限制使得模型设计不当，导致设计矩阵中解释变量间存在普遍的相关关系。 完全共线性的情况并不多见，一般出现的是在一定程度上的共线性，即近似共线性。 1.2 T检验 T检验，亦称s
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2024-05-02 22:22:49
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本系列是2022年12月DataWhale组队学习中sklearn机器学习实战的学习任务，一共分为八个任务章节，开源的在线学习地址在这里，下面我们就开始本次学习之旅了！线性回归线性：两个变量之间的关系是一次函数关系的——图象是直线，叫做线性。非线性：两个变量之间的关系不是一次函数关系的——图象不是直线，叫做非线性。回归：人们在测量事物的时候因为客观条件所限，求得的都是测量值，而不是事物真实的值，为
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2024-05-28 22:17:01
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我们在做问卷分析时，由于因变量多为连续的线性变量，多半会采用线性回归分析来研究变量之间的关系。此时，一般资料或者人口学变量中，就会含有很多分组或分类的变量，比如性别，学历等等。 如果因变量在这些人口学变量上存在显著的差异，那么做回归分析时候，就需要将这些存在显著差异的人口学变量作为控制变量纳入线性回归分析。 但多分类变量在线性回归中不能直接作为自变量进行运算，这就需要
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2023-10-27 19:06:52
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1、matlab回归(多元拟合)教程前言 1、学三条命令 polyfit(x,y,n)-拟合成一元幂函数(一元多次) regress(y,x)-可以多元， nlinfit(x,y,fun,beta0) (可用于任何类型的函数，任意多元函数，应用范围最主，最万能的) 2、同一个问题，这三条命令都可以使用，但结果肯定是不同的，因为拟合的近似结果，没有唯一的标准的答案。相当于咨询多个专家。 3、回归的操
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2023-09-28 13:59:37
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