预测型数据分析：线性回归回归：预测数值型变量 分类：预测样本所属类别 聚类：在未知样本类别的情况下，根据样本之间的相似性把样本分成不同的类别适用：用于股价、房价、空气质量等数值型变量的预测 数学模型：分析两组变量之间的关系 x：自变量（Independent variable） y：应变量（Dependent variable） 如图是一个线性回归的示意图通过x来预测y，函数：f(x) = y，例
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2024-03-29 09:13:06
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一、线性回归1一元线性回归“线性回归” (linear regression) 试图学得一个线性模型以尽可能准确地预测实值输出标记.举一个二维函数的例子y=1.5x+0.2,根据这个函数生成一些离散的数据点，对每个数据点加一点波动，也就是噪声，最后看看我们算法的拟合或者说回归效果。1.1.数据生成import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
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2024-06-17 19:21:07
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# 如何在Redis中存储图片的完整指南
存储和管理图片在现代应用中变得非常重要，尤其是在处理大量用户上传或生成的媒体内容时。Redis 是一个高性能的键值数据库，它可以用于缓存和存储临时数据, 也能存储图片等二进制数据。在这篇文章中，我们将探讨如何将图片存储在 Redis 中，并用简单易懂的步骤向你展示实现的具体过程。
## 流程概述
为了方便理解和实现，我们先来看看存储图片的总体流程，以
为了使问题更加标准，通常还会添加一个二次惩罚项，以确保收敛性和数值稳定性。通过这些步骤，可以逐步逼近Lasso回归
新建一个Logging类：我希望我的业务类的Java代码
原创
2022-04-14 11:30:27
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例子： 监控agent端服务器的user数量是否大于40。大于则触发邮件报警。1.添加agent的配置文件，这样可以添加自定义监控条目UnsafeUserParameters=1
UserParameter=count.line.passwd,wc -l /etc/passwd|awk '{print $1}'2.创建 Templates
原创
精选
2015-05-11 11:45:40
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新建一个Logging类：我希望我的业务类的Java代码的方法，在执行前，执行后，返回方法后，以及抛出异常后，能够执行一些hook代码。这些hook代码就写
原创
2021-07-14 10:04:55
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二、耦合：1、内容耦合： 一个模块直接修改或操作另一个模块的数据,或者直接转入另一个模块。例：c++中的友元类，类A是类B的友元类，那么A则可随意的修改类B的数据。2、公共耦合： 两个以上的模块共同引用一个全局数据项。例：类A和类B公用类C的数据成员，并通过类C的数据成员进行沟通。3、控制耦合：一个模块在界面上传递一个信号控制另一个模块，接收信号的模块的动作根据信号值进行调整。例：模块A
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2023-06-12 10:08:54
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?♂️ 个人主页：@艾派森的个人主页✍?作者简介：Python学习者 ? 希望大家多多支持，我们一起进步！? 如果文章对你有帮助的话， 欢迎评论 ?点赞?? 收藏 ?加关注+目录回归分析概述线性回归曲线估计二元logistic回归分析多元logistic回归分析 回归分析概述 相关分析与回归分析相关分析只表明变量间相关关系的性质和程度，回归分析是要确定变量间相关的具体数学形式回
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2023-09-07 10:02:24
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# 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]
原创
2024-07-22 10:03:25
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简单线性回归 1、研究一个自变量(X)和一个因变量（y）的关系 简单线性回归模型定义：y=β0+β1x+ε 简单线性回归方程：E(y)=β0+β1x 其中： β0为回归线的截距 β1为回归线的斜率 实际编程时，主要是根据已知训练数据，估
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2019-03-27 21:32:00
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学习阶段：大学计算机，人工智能。前置知识：多元微积分、线性代数、编程基础。从简单的情况开始，渐渐地了解机器学习。1. 单变量线性回归单变量线性回归，简而言之，就是提供一堆数据点 作为训练集，要机器拟合出一条线性函数 . 对于新提供的横坐标，机器就能预测其对应的纵坐标。 拟合效果大致如下图所示： 单变量线性回归的效果 1.1 单变量线
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2024-04-21 09:48:07
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前面的文章主要介绍了回归的一些关键词，比如回归系数、样本和总体回归方程、预测值和残差等，今天我们结合一个案例来看看如何做完整的回归分析，准确而言，是多重线性回归（Multiple Linear Regreesion）。回顾：多重线性回归多重线性回归，一般是指有多个自变量X，只有一个因变量Y。前面我们主要是以简单线性回归为例在介绍，两者的差距主要在于自变量X的数量，在只有一个X时，就称简单线性回归。
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2024-05-07 19:20:49
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# 计算机视觉的利弊思考：具体例子解析
计算机视觉（Computer Vision）是人工智能领域的重要分支，它使计算机能够"看"和理解图像及视频内容。在我们的日常生活中，计算机视觉技术的应用场景非常广泛，从自动驾驶、安防监控到医疗影像分析等都有其身影。在这篇文章中，我们将探讨计算机视觉的利与弊，并为初学者提供一个具体的实现流程，展示如何运用 Python 及 OpenCV 库来进行基本的图像处
练习pytorch，记录自己的理解，好记性不如烂笔头！第一步：生成数据集：num_inputs = 2
num_examples = 1000
true_w = [2, -3.4]
true_b = 4.2
features = torch.tensor(np.random.normal(0, 1, (num_examples, num_inputs)), dtype=torch.floa
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2024-09-10 16:57:00
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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
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2024-05-30 01:50:05
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一、线性方程 Θ1，Θ2，。。。为参数，Θ0为偏置，x1,x2,...xn为特征 若在二维平面中，一个特征，找出一条最合适的直线去拟合我们的数据 所在三维平面中，两个特征，找出一个最合适的平面去拟合我们的数据。 二、误差 真实值和预测值之间肯定存在差异 对每个样本来说： （1） 误差ε符合：独立，同
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2021-07-21 14:54:56
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目录 一元线性回归模型与多元线性回归模型 训练集与测试集 哑变量 自定义哑变量 常用数学符号 网站:http://fhdq.net/sx/14.html 因变量 函数关系式中，某些特定的数会随另一个（或另几个）会变动的数的变动而变动，就称为因变量 自变量 在数学等式中能够影响其他变量的一个变量叫做自 ...
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2021-10-21 21:47:00
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目录1 线性回归概述2 求解方法2.1 普通最小二乘法（Ordinary Least Square，OLS）2.1.1 一元线性回归的最小二乘2.1.2 多元线性回归的最小二乘2.1.3 最小二乘法的局限2.2 梯度下降（Gradient Dec
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2023-08-04 21:58:22
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常见的广义线性模型有：probit模型、poisson模型、对数线性模型等等。对数线性模型里有：logistic regression、Maxinum entropy。 在二分类问题中，为什么弃用传统的线性回归模型，改用逻辑斯蒂回归？线性回归用于二分类时，首先想到下面这种形式，p是属于类别的概率：但是这时存在的问题是：1、等式两边的取值范围不同，右边是负无穷到正无穷，左边是[0,1]2、
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2024-04-03 07:02:17
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