最近，观看了危夷晨大佬关于《不确定性学习在视觉识别中的应用》的报告，认为不确定性学习在用武之地，所以特意对相关论文进行了总结。 什么是不确定性估计以人脸识别为例，输入一张人脸图像，得到一个特征向量embedding，将此特征向量与底库中的特征向量计算相似度，从而根据此相似度来判断两张人脸图像是否属于同一个ID。假设相似度很高（95%），则认为这两张人脸图像属于同一个人。这种将
用线性回归找到最佳拟合直线求解回归系数的过程就是回归，，回归系数乘以输入值再讲结果加起来就得到预测值。假定回归系数存放在矩阵X中，而回归系数存放在向量w中，则预测值Y1=x1Tw给出，平方误差为(yi-xiTw)从1到m之和，用矩阵表示为（y-xw）T（y-xw）,对w求导得XT(Y-Xw),欲求最值只须导数为零，所以w=(XTX)-1XTy,需要保证逆矩阵存在。def loadDataSet(f
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2023-11-13 20:33:56
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在实际应用深度学习进行回归预测时，常遇到一个问题：高值的预测结果被低估。这一问题不仅影响模型的预测精度，还可能导致不必要的损失。为了解决这一问题，我将详细记录解决方案的过程，涵盖环境配置、编译过程、参数调优、定制开发、调试技巧以及安全加固等方面。
```mermaid
flowchart TD
A[环境配置] --> B[编译过程]
B --> C[参数调优]
C -->
冒号的后面表示是对前面的限制 聚类特征 邻域 竖线 q 代表满足后面的条件的元素 竖线后面表条件 默认是列向量 加上T就是列向量了 &nbs
8. 1 用线性回归找到最佳拟合直线线性回归 优点：结果易于理解，计算上不复杂。 缺点：对非线性的数据拟合不好。 适用数据类型：数值型和标称型数据。回归的目的是预测数值型的目标值。最直接的办法是依据输人写出一个目标值的计算公式。 假如你想要预测姐姐男友汽车的功率大小，可能会这么计算： HorsePower = 0.0015* annualSalary - 0.99* hoursListe
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2024-05-11 06:39:28
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写在前面分类问题的目标是预测输入数据点所对应的单一离散的标签。另一种常见的机器学习问题是回归问题，它预测一个连续值而不是离散的标签，例如，根据气象数据 预测明天的气温，或者根据软件说明书预测完成软件项目所需要的时间。不要将回归问题与 logistic 回归算法混为一谈。令人困惑的是，logistic 回归不是回归算法， 而是分类算法。波士顿房价数据集本文将要预测20 世纪70 年代中期波士顿郊区房
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2023-11-19 18:27:31
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文章目录前言一、线性回归的概念二、线性回归中常用的符号三、线性回归的算法流程四、线性回归的最小二乘法(LSM)五、 总结 前言一、线性回归的概念线性回归（Linear Regression）：是一种通过属性的线性组合来进行预测的线性模型，其目的是找到一条直线或者一个平面或者更高维的超平面，使得预测值与真实值之间的误差最小化。如下图所示，在一堆看似毫无规则的数据中去找到一条直线来拟合（表示）这些数
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2024-02-14 15:01:41
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线性回归可以用以下式子进行描述：线性回归即连续值的预测问题，即根据给定的x以及模型参数θ的计算下，使得该方程的相应能够无限逼近真实值y。下面来举一个连续值预测的简单例子：y = w * x + b当知道两组参数时，即可通过消元法求得参数w与b，即可得到该方程的精确解。即w = 1.477， b = 0.0891.567 = w * 1 + b3.043 = w * 2 + b但是现实生
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2024-02-04 07:18:20
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迁移学习 有两种方式,一是卷积网络作为固定的特征提取器.拿到一个预训练好的卷积网络,去掉全连接层,吧其余的部分作为一个特征提取器.alex网络会计算一个4096D的特征向量,称之为cnn codes.有了这些特征很容易训练一个线性分类器. 另外一种方式是fine-tuning卷积网络,是本文主要介绍的内容.该方法中不仅替换掉了顶层的全连接层,而且会改变预训练网络中的权值数据.这里既可
Deep Ordinal Regression Network for Monocular Depth Estimation作者：Huan Fu、 Mingming Gong 、Chaohui Wang 、Kayhan Batmanghelich 、Dacheng Tao摘要：单目景深估计是一个不适定问题，在理解三维场景几何中起着至关重要的作用。近年来，通过从深卷积神经网络（DCNNs）中挖掘图像
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2024-01-21 23:30:50
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回归分析一元线性回归一元线性回归是分析只有一个自变量（自变量x和因变量y）线性相关关系的方法。一个经济指标的数值往往受许多因素影响，若其中只有一个因素是主要的，起决定性作用，则可用一元线性回归进行预测分析。回归分析是研究某一变量（因变量）与另一个或多个变量（解释变量、自变量）之间的依存关系，用解释变量的已知值或固定值来估计或预测因变量的总体平均值。一元线性回归分析预测法，是根据自变量x和因变量Y的
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2024-02-12 21:55:38
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一、目的和要求1、理解监督学习和回归预测的基本概念。2、掌握回归预测五种算法的算法流程。3、学会编写回归预测五种算法的Python编程方法。4、会使用回归预测评价方法测评不同的算法性能二、设备或环境个人电脑、Anaconda2、Python2.7.10和网络三、实验步骤 1、设计算法步骤和流程2、根据算法编写Python程序3、运行机器学习算法程序并调试四、内容针对美国波士顿
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2024-03-02 09:53:26
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# 技术黑板报 # 第十一期推荐阅读时长：15min前言时间序列建模历来是学术和工业界的关键领域，比如用于气候建模、生物科学和医学等主题应用，零售业的商业决策和金融等。虽然传统的统计方法侧重于从领域专业知识层面提供参数模型，比如自回归 (AR) 、指数平滑或结构时间序列模型，但现代机器学习方法提供了一种以纯数据驱动的方式对时间序列进行动态分析学习的方法。随着近年来数据可用性和计算能力的不断提高，机
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2023-09-06 17:02:20
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引言用线性回归拟合实例分析局部加权线性回归实例分析实例：预测鲍鱼的年龄代码参考文献 引言前面所学习的基本都是分类问题，分类问题的目标变量是标称型数据，或者离散型数据。而回归的目标变量为连续型，也即是回归对连续型变量做出预测，最直接的办法是依据输入写出一个目标值的计算公式，这样，对于给定的输入，利用该公式可以计算出相应的预测输出。这个公式称为回归方程，而求回归方程显然就是求该方程的回归系数，而一旦
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2024-01-04 05:50:45
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@回归回归(Regression)这一概念最早由英国生物统计学家高尔顿和他的学生皮尔逊在研究父母亲和子女的身高遗传特性时提出“子女的身高趋向于高于父母的身高的平均值，但一般不会超过父母的身高。”-- 《遗传的身高向平均数方向的回归》 如今，我们做回归分析时所讨论的“回归”和这种趋中效应已经没有任何瓜葛了，它只是指源于高尔顿工作的那样——用一个或多个自变量来预测因变量的数学方法。 在一个回归模型中，
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2024-05-14 16:47:10
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1.1什么是回归问题?线性:两个变量之间的关系是一次函数关系(直线)非线性:两个变量之间的关系不是一次函数关系回归:根据两个或者多个数据之间的关系,找到他们之间的一条线,我们把这条线叫做这些变量之间的回归线,通过这条回归线,我们便可以预测出已知变量对应的未知数值.1.2回归分析解决什么样的问题?寻找到数据与数据之间的规律所在，从而就可以模拟出结果,也就是对结果进行预测。解决的就是通过已知的数据得到
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2023-09-17 18:54:03
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# 深度学习模型回归预测
随着人工智能的快速发展，深度学习在许多领域中得到了广泛应用，其中一个重要的应用场景就是回归预测任务。回归预测是一种通过已知数据来预测连续值的技术。在本文中，我们将讨论深度学习如何用于回归预测，并提供一个简单的代码示例来演示基本的实现过程。
## 回归预测的概念
回归分析是一种统计方法，可以用于预测一个变量（因变量）与另一个或多个变量（自变量）之间的关系。深度学习模型
原创
2024-09-25 08:01:21
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论文解读：《Developing a Multi-Layer Deep Learning Based Predictive Model to Identify DNA N4-Methylcytosine Modifications》1.文章概括2.前言3.数据4.方法4.1 序列特征4.2 深度学习模型框架4.2.1 残差神经网络（[ResNet]()）4.2.2 长短时记忆网络（[LSTM](
深度学习是一种强大的机器学习方法，不仅可以用于分类问题，也可以用于回归预测。本文将深入探讨如何利用深度学习技术实现回归预测，过程将根据环境配置、编译过程、参数调优、定制开发、部署方案以及进阶指南的结构进行详细描述。
### 环境配置
首先，我们需要配置深度学习的开发环境。以下是推荐的环境和工具配置步骤：
1. 安装Python（推荐版本3.8及以上）。
2. 安装虚拟环境工具。
3. 安装深
目录 时间序列深度学习：seq2seq 模型预测太阳黑子学习路线商业中的时间序列深度学习商业中应用时间序列深度学习深度学习时间序列预测：使用 keras递归神经网络设置、预处理与探索所用的包数据探索性数据分析回测：时间序列交叉验证LSTM 模型数据准备用 recipe调整数据形状构建 LSTM 模型在所有分割上回测模型 时间序列深度学习：seq2seq 模型预测太阳黑子本文翻译自《Time
