人工智能：机器学习、对环境的感知、实现动作机器学习
学习：2.机器学习三要素：数据、算法、模型
机器学习研究的是从数据中通过选取合适的算法，自动的归纳逻辑或规则，并根据这个归纳的结果(模型)与新数据来进行预测。
3.深度学习是在机器学习的基础上实现的，得益于机器性能的提升。神经网络则是深度学习的基础结构
4.从数据清洗，特征提取，到模型选择
四个基本概念
1监督学习（学习方式）:
监督学习的数据比
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2024-07-26 00:52:48
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线性回归 1、单一属性线性回归单一属性的线性回归目标： 最小二乘法 2、 多元线性回归线性模型的一般形式 最小二乘法 3、 线性模型的特点形式简单、易于建模，可解释性强，是非线性模型的基础。对异常点鲁棒性差。线性并不指对输入变量的线
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2024-04-30 12:53:30
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LinearRegression 是拟合一个带有回归系数的， 使得数据的实际观测值和线性近似预测的预测值之间的残差平方和最小的一个线性模型。 LinearRegression将采用它的 fit 方法去拟合数组x，y，并将线性模型的回归系数存储在它的coef_中：>>> from sklearn import linear_mod
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2024-04-26 11:31:13
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1.2.4 指数
考虑一下计算一个数的指数的问题，我们要有一个程序，
参数是一个底数Ｂ，和一个正整数的指数Ｎ，并且计算Ｂ的Ｎ次幂．
根据递归的定义，实现的一种方式如下：b^n=b*b^(n-1)
b^0=1它能被翻译成程序如下：(define (expt b n)
(if (= n 0)
1常见模型1.1指数模型估计指数模型数学表达式：两边取对数，化为线性形式：%%非线性回归，指数模型
x=[0.5,1.5,2.5,3.5,4.5,5.5,6.5,7.5,8.5,9.5,10.5,11.5,12.5,13.5,14.5,15.5];
y=[26300,25100,19900,15500,11500,9800,5200,4600,3200,2300,1700,1200,900,700
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2024-01-08 14:15:23
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深入单例模式单例模式可以说只要是一个合格的开发都会写，但是如果要深究，小小的单例模式可以牵扯到喝多东西，比如 多线程是否安全，是否懒加载，性能等等。还有你知道几种单例模式的写法？如何防止反射或坏单例模式？今天 我们来探究单例模式。1、饿汉式public class Hungey {
private Hungey() {
}
private final static Hun
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2024-06-19 20:04:03
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# 指数模型预测人口：探索科学的奥秘
在当今快速发展的世界中，人类面临着诸多挑战，其中之一便是经济、社会和环境的可持续发展。而人口预测是解决这一问题的关键，因为它直接影响着政策制定、资源配置和未来规划。本文将介绍如何利用指数模型在Python中进行人口预测，并结合状态图与旅行图加深理解。
## 什么是指数模型？
指数模型是一种用于表示某些现象随时间增长的数学模型。人口增长通常可以用指数形式表
1 单指数模型 (conventional mono-exponential model )：是Ｔ2加权的信号强度（或者是b=0sec/mm2），b代表弥散敏感因子，D代表弥散系数，其中b大小又等于单指数模型的参数图为：ADC2 双指数模型IVIM (intro-voxel incoherent movement ) 其中 f表示由于微循环导致的弥散系数改变占总的弥散系数的分数
目录NLP必学线性模型和对数线性模型 文章目录目录前言一、线性模型二、线性模型用于词性标注总结 前言一、线性模型二、线性模型用于词性标注回到词性标注问题上来 相信通过前面的介绍，你已经对线性模型有了基本的认识，下面我们回到词性标注任务上，简单地介绍一下如何基于多元分类的思想使用线性回归模型进行词性标注。基本思路 在我们之前的介绍中，你可能会发现，线性模型主要是用于解决机器学习中的回归（regres
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2024-04-09 10:30:44
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前言在学习机器学习的过程中，我们最开始通常会接触各种类型的回归模型。例如线性回归用来模拟一条线性函数满足函数周围的数据到达该直线的误差最小；逻辑回归用来确定以某条线性函数为基础，其两边的数据可以分为两种类型。我们往往只知道模型可以处理什么样的逻辑，做什么样的事情，却对为什么是这个模型了解甚少。本文通过参考多种资料，通过对广义线性回归的理解出发，来阐述其他回归模型的生成原理。所写纯属个人理解，如果错
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2024-04-03 11:04:52
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本文的重点在于模型的可决系数（判定系数）。
根据我们之前的讨论，任意给定一组\((X,Y)\)的观测值，都可以计算回归。但是否回归都是有效的？直观说来，我们会将回归方程直接绘制在图像上，看样本点围绕回归方程的偏差程度大不大。但是绘图、看图说话总要动脑，直接给一个指标告诉大家好还是不好就能省掉许多的工作，这篇文章首先来探究这样的指标，再讨论回归方程的使用。
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2023-12-24 10:46:33
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朴素贝叶斯是解决分类任务的好起点，线性回归是解决回归任务的好起点。简单线性回归将数据拟合成一条直线。y = ax + b , a 是斜率， b是直线截距原始数据如下：使用LinearRegression评估器来拟合数据除了简单的直线拟合，还可以处理多维度的线性回归模型。基函数回归使用基函数 对原始数据进行变换，从而将变量间的线性回归模型 转换为非线性回归模型。
一维的输入变量x 转换成了 三维变
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2023-12-15 13:27:46
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数学建模:人口增长模型模型目标: 通过给定的一组人口增长数据,预测后续的人口增长情况.一、指数增长模型假设增长率不变:若已知人口年增长率为r,今年人口为 ,预测k年后的人口可以用简单的公式得到: *以美国人口为例,数据点取下表: 用matlab输入好数据:p = [3.9 5.3 7.2 9.6 12.9 17.1 23.2 31.4 38.6 50.2 62.9 76 92 105.7 122.
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2023-10-10 10:22:17
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# Python 人口增长指数模型
人口学是研究人类人口变动规律及其相关因素的一门学科，而人口增长指数模型是这一领域中最基础的模型之一。它以一种简化的方式描述了在没有资源限制的情况下，一个种群的数量如何随时间指数增长。本文将通过 Python 代码示例来阐述这一模型，并探讨其在现实世界中的应用。
## 人口增长的数学模型
指数人口增长模型的基本公式为：
\[ P(t) = P_0 \tim
文章目录线性模型基本介绍基本线性回归模型单元线性回归多元线性回归对数几率回归广义线性模型介绍对数几率回归模型线性判别分析建立模型构造性能度量参数估计补充 广义瑞利商参数估计的求解多分类学习问题 线性模型基本介绍线性模型（linear model）是通过学习一个属性的线性组合来进行预测的函数。线性模型形式简单，可解释性高，蕴含着机器学习中的重要思想，所以将线性模型列为机器学习的第一个模型。线性模型
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2024-09-11 11:39:12
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前两天看到Ubuntu要改用Gnome的消息，我就发了评论说Unity早该退休了。虽然Unity的界面并不差，但是比起Gnome的效率和可定制性，还差远了。先上一张我桌面的图（没错这是Gnome加了几个插件而已）： 说说我自己吧。我是一名两年多的Linux用户。两年前第一次开始装Ubuntu双系统（虽然Ubuntu当时那个wubi安装器把我坑得不少，差点砖了一台电脑），然后发现Linu
由模型可以得到预测值，而预测值和真实值之间是存在差异的。接下来，我们需要回答以下问题：
当可用的模型有多个时，应该选哪一个？ 最优秀的那个模型。
那问题来了，
模型的优秀程度具体指什么？
预测准确程度，亦称为泛化能力(generalization ability)。也就是，在给定数据集上，真实值和预测值之间的差异越小，模型越
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2024-05-13 16:10:27
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在训练神经网络时，需要设置学习率（leaming rate）来控制参数更新的速度，学习率决定了参数每次更新的幅度，如果幅度过大，那么可能导致参数在极优值的两侧来回移动，如果幅度过小，虽然能保证收敛性，但是这会大大降低优化速度。为了解决设定学习率的问题，TensorFlow 提供了一种更加灵活的学习率设置方法——指数衰减法，通过指数衰减的学习率既可以让模型在训练的前期快速接近较优解，又可以保证模型在
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2024-08-23 19:21:58
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基本形式 f(x)=ω1x1+ω2x2+...+ωdxd+b 写成向量模式： f(x)=ωTx+b线性回归均方误差最小化，可以求出解析解。在引入多变量时，特征矩阵X往往不是满秩矩阵，这时可以有多组参数解，选择那个解作为输出，有学习算法的归纳偏好决定，常见方法时引入正则项。衍生物1：对数线性回归 ln(y)=ωTx+by=eωT+b 衍生物2：对数几率回归 ln(y1−y)=ωTx+by=11
过拟合&欠拟合我们使用测试集上的误差来近似泛化误差。所以不能在测试数据上调整参数，这样会造成完全的过拟合。 k折交叉验证会轮流留出一部分进行调参。 造成这些现象的有模型复杂度和训练数据集大小等因素。 欠拟合可能是由于模型复杂度不高。 一般有两种方法来应对过拟合：权重衰减（L2范数正则化）Dropout（以一定概率丢弃隐藏单元）、 丢弃法中，隐藏单元有概率p会被丢弃，1-p概率被拉伸。丢弃发
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2023-11-21 07:19:48
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