对于连续型数据，如果我们要用它来做预测的话，通常的方就是回归，这一节主要讲解线性回归，局部加权线性回归，以及lasso回归。 回归一词的来历：这里有两个例子可以很好的用来说明回归，一，达尔文根据上一代豌豆的尺寸来预测下一代豌豆尺寸的大小。二，Galton发现，如果双亲的身高比平均高度高，那么他们的子女也倾向于比平均身高高，但尚不及双亲，这里，孩子
Libtorch
原创
2022-08-13 01:08:29
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本博客记录本人在使用Libtorch（C++版本的Pytorch）实现语义分割的训练以及推理时碰到的坑点。一、语义分割标签图resize问题1.背景一般对较大尺寸的图像时，会指定大小对原图进行resize，与之对应的标签图也要resize，比如将大小为（1024，1280）的原图指定到（512，640）。2.问题点描述但是要注意如果使用OpenCV自带的resize函数时对标签图会带来个问题： 每
下面这段摘自百度百科： K-means算法是硬聚类算法，是典型的基于原型的目标函数聚类方法的代表，它是数据点到原型的某种距离作为优化的目标函数，利用函数求极值的方法得到迭代运算的调整规则。代码里面并没有把K的值直接设为10，而是设为25.然后把这25簇分为10类（对应10个数字）。相当于K均值之后用最近邻再次分类，思路很赞，调整K的值可以无限逼近拟合现实。K值用来调整计算粒度。K与训练样本相同，
概要本部分介绍 CART，是一种非常重要的机器学习算法。
基本原理
CART 全称为 Classification And Regression Trees，即分类回归树。顾名思义，该算法既可以用于分类还可以用于回归。克服了 ID3 算法只能处理离散型数据的缺点，CART 可以使用二元切分来处理连续型变量。二元切分法，即每次把数据集切分成两份，具体地处理方法是：如果特征值大
Boost Adaboost(adaptive boosting)是一种集成学习算法，基于boosting的框架，因此首先简单说一下boosting算法。boosting算法主要的目的是将“弱分类器”提升为“强分类器”。其工作机制如下：在原始训练数据上训练出一个基分类器；for t=2,3,…,T： 根据前一个分类器的分类结果调整样本的分布，使得被分错的样本受到更多的关注； 从调整后的训练样本训
# 用SparkSession实现线性回归的步骤
作为一名经验丰富的开发者，我很高兴能帮助你学习如何使用SparkSession实现线性回归。线性回归是一种常见的统计方法，用于预测连续值变量之间的关系。以下是使用SparkSession实现线性回归的步骤和代码示例。
## 流程图
首先，让我们通过一个流程图来概述整个过程：
```mermaid
flowchart TD
A[开始]
# 如何实现 "libtorch android"
## 概述
在本文中，我将向你介绍如何在 Android 平台上使用 libtorch 进行深度学习模型的推理。libtorch 是一个用于 PyTorch 的 C++ 本机库，它提供了在移动设备上执行深度学习模型的功能。
在开始之前，你应该已经具备一些基本的 Android 开发知识，并且对 C++ 语言和深度学习模型有一定的了解。
##
原创
2023-07-21 15:33:03
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# 实现"java libtorch"教程
## 流程表格：
| 步骤 | 描述 |
| ---- | ---- |
| 1 | 下载libtorch库 |
| 2 | 配置Java项目 |
| 3 | 使用JNI连接Java和libtorch |
| 4 | 实现Java调用libtorch功能 |
## 具体步骤：
### 步骤1：下载libtorch库
首先，你需要下载libtorc
与前两个问题不同，这个问题是预测连续的数据，属于回归问题。每个数据包含13个特征值，包括犯罪率、当地房产税率等等。#导入数据集
from keras.datasets import boston_housing
(train_data,train_targets),(test_data,test_targets)=boston_housing.load_data()
#数据标准化：
一、前言相比协同过滤模型仅利用用户与物品的相互行为信息进行推荐，逻辑回归模型能够综合利用用户、物品、上下文等多种不同的特征，生成较为“全面”的推荐结果。逻辑回归模型已经将推荐问题转换成了一个点击率预测的问题，另外，逻辑回归的另一种表现形式“感知机”作为神经网络中最基础的单一神经元，是深度学习的基础性结构。因此，能够进行多特征融合的逻辑回归模型成了独立于协同过滤的推荐模型发展的另一个主要方向。二、G
模型表示这是我们第一个学习的算法，线性回归算法。这节我们就介绍一下这个算法的概况，以便于我们更加了解监督学习过程完整的流程。让我们先通过一个例子开始： 这个例子是预测住房价格，我们要使用一个数据集，数据集包括某一个市的住房价格。在这里，我们要根据不同房屋尺寸所售出的价格，画出我们的数据集。比如如果你的朋友的房子是1250平方尺大小，你要告诉他们这房子能卖多少钱。那么，你可以做的一件事就是构建一个模
vs2015编译错误解决：/jit/pickler.h(34): error C2059: 语法错误:“常量” ；error C3805: “常量”: 意外标记，应输入“}”或者“,libtorch环境搭建、生成库文件、测试利用Pytorch的C++前端(libtorch)读取预训练权重并进行预测tensorFromBlob”: 不是“at::DeprecatedTypeProperties”的成
一.下载libtorch到官网pytorch官网下载libtorch,选择适合自己版本pytorch官网.下方有相应的下载链接,一个debug版本,一个release版本目前我是使用的pytorch也是1.4版本,之前网上查阅资料时,有人说下载的libtorch版本要跟pytorch版本一致,不一致的情况我也没试.CUDA我选了None，因为公司业务原因，客户处是不会用到GPU的。 本人环境: 系
libtorch
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2021-01-19 21:22:00
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2评论
libtorchprim ops是什么for (const auto &node : graph->nodes()) { const auto& kind = node->kind(); bool isOutputNode = false; for (const auto output : node->outputs())
原创
2022-01-02 10:17:37
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# 教你实现Java SparkML线性回归例子
## 1. 整体流程
```mermaid
flowchart TD
A(准备数据) --> B(创建Spark Session)
B --> C(加载数据)
C --> D(数据预处理)
D --> E(创建线性回归模型)
E --> F(训练模型)
F --> G(模型评估)
```
##
LibTorch是PyTorch在windows系统下进行C++环境部署不可或缺的API，但是随着PyTorch的不断升级，LibTorch在官
李沐机器学习第四节——线性回归以房价预测问题为例问题描述一个简化模型一般的线性模型拟合程度的度量（损失函数）训练数据最小化损失来学习参数直接计算最优解没有解析解的优化方法梯度下降梯度下降变体——小批量随机梯度下降算法步骤超参数——学习率和批量大小的选取 回归——指一类为一个或多个自变量与因变量之间关系建模的方法。在机器学习领域中的大多数预测任务都会涉及到回归问题。但有些预测问题是分类任务。线性回
本节将对比线性回归，说明逻辑回归的原理。1、原理注：逻辑回归，属于二分类问题，是分类算法，预测的是离散值；不是回归算法2、实现代码：# 逻辑回归python实现
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
# sigmoid函数(逻辑函数),也即假设函数
def sigmoid(z):
return 1 / (1 + np.ex
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2023-07-03 22:49:51
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