说明这个主题既抽象又具体，是一个基本的假设要素。先把想法写下来，怕忘了。内容二值分类（如逻辑回归）的应用很广泛，但是也有一些思维陷阱。1 抽象的方面在传统的业务中，例如信贷或者营销，其收益（利息）或者损失（人力成本）是基本锁定的。所以只要关注是否有响应（0，1）即可。收益确定的情况下，损失当然越少越好。这就是逻辑回归做的事：排除掉最容易损失的人群。成本确定的情况下，收益当然越多越好。找到最容易买单
机器学习基础篇（一）——线性回归数据之间可以有很多种不同的相互关系，因此，如果我们可以缩小选项的范围，并且编写更少的代码去分析这些数据，这将会对我们寻找的过程有所帮助。其中有一种关系是线性相关关系，如果我们发现数据中有这种关系存在，我们就可以使用线性回归的方法来分析他们。一、概述线性回归是一种用来分析一个或多个自变量与一个因变量之间的线性关系的技术。它意味着数据中的点集中在一条直线周围。而简单的线
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2024-03-18 21:58:51
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1.二维数组的定义：数据类型 数组名[行号][列号]（一维数组是把数据排成一排通过编号去找（单方向），二维数组是把数据排成一个矩阵通过行号和列号去找（两个方向），一维数组在线上一个点一个点的找数据所以是一维，二维数组在面上通过两个方向锁定一个点所以是二维。）例：int arr[3][4]2.二维数组的初始化整体赋值只能在定义时刻进行，否则只能通过元素的填充进行逐一的赋值。如下：在定义时赋值如下两图
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2024-04-22 23:02:21
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机器学习算法中的统计非线性方法线性图和非线性图我们从线性回归模型转换为非线性回归模型的原因是由于输出特征变量。上周研究线性回归时，我得到了一个因变量具有类别的数据集。在本文中，我们将讨论有关逻辑回归的基本概念，并了解如何处理最大似然估计和log（odds）。良好的理解非常重要，它可以节省很多时间已跪！终于有人把Python线性回归全面解释清楚了首先，我们需要知道为什么线性回归不适用于数据类别。从下
（一）引入—梯度下降算法1. 线性假设：2. 方差代价函数： 3. 梯度下降： 4. : learning rate（用来控制我们在梯度下降时迈出多大的步子，值较大，梯度下降就很迅速）值过大易造成无法收敛到minimum（每一步迈更大）值较小且适宜的情况下，步子越来越小直到收敛（导数项为零） 不再改变。 （注：每一次梯度下降，需完成多个的同步更新）右侧计算后立即更新是
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2023-08-23 14:43:32
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一、SVD奇异值分解（主要用于图像处理） SVD是一种重要的矩阵分解方法。SVD 是线代中对于实数矩阵和复数矩阵的分解，将特征分解从 半正定矩阵 推广到任意 m×n矩阵SVD原理代码实现：#!/usr/bin/python
# -*- coding:utf-8 -*-
from PIL import Image
可以从一个基本的例子对其进行解释。比如，我们可以在卷积神经网络（CNN）的最终卷积（conv）特征图上添加一个回归头。回归头可以是具有四个输出（x，y，w，h）的浅层全连接神经网络（NN）。一般来说，回归头可以使用基于梯度的算法进行优化，达到获取待检测对象位置的目的。 但是使用回归头有一个极大的限制，就是当图像中只有一个对象时才管用。如果场景中有两个或多个对象，则可能会干扰边界框的回归，因为每个对
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2024-05-07 09:42:11
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目录1.1线性模型1.1.1.普通最小二乘1.1.1.1.非负最小二乘法1.1.1.2.普通最小二乘复杂度1.1.2.岭回归和分类1.1.2.1.回归1.1.2.2. 分类 1.1线性模型以下是一组用于回归的方法，其中目标值预计是特征的线性组合。在数学符号中，如果是预测值。在整个模块中，我们将向量指定为 coef_ 和intercept_。要使用广义线性模型执行分类，请参阅逻辑回归。1.1.1.
一、概述二维数据的表示CSV数据存储格式二维数据的存储二维数据的处理二、二维数据的表示2.1 使用列表类型列表类型可以表达二维数据使用二维列表[[3.1398, 3.1349, 3.1376], [3.1413, 3.1404, 3.1401]]使用两层for循环遍历每个元素外层列表中每个元素可以对应一行，也可以对应一列2.2 一二维数据的Python表示数据维度是数据的组织形式一维数据：列表和集
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2023-08-13 00:08:03
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今日学习Java数组过程中，碰到如何给一个二维数组赋值和找到该行该列中最大元素的问题。向大家分享一些我的学习经验。数组的初始化： 数组的初始化有两种方法：静态初始化和动态初始化。静态初始化：格式一：
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2024-06-23 13:12:19
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# 如何实现二维线性回归模型Python
## 简介
作为一名经验丰富的开发者，你需要教会一位刚入行的小白如何实现二维线性回归模型Python。在本文中，我们将详细介绍整个流程，并提供每一步所需的代码和解释。
## 流程步骤
下面是实现二维线性回归模型Python的流程步骤：
| 步骤 | 描述 |
|------|------|
| 1. | 数据准备：准备包含两个特征和一个目标变量的
原创
2024-04-01 05:29:17
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来解决一下二进制卷积相关。以下均假设序列长度为 \(2\)我觉得以后我行内 \(\LaTeX\)快速沃尔什变换（Fast Walsh Transform，FWT）这个是拿来在 \(O(n\log n)\)重申一遍卷积：两个序列 \(f,g\)\[h_i=\sum_{i=j\oplus k}f_jg_k
\]当中间的二元运算是三种位运算中的一种的时候，就变成了位运算卷积。我们一个一个讨论。或运算我们
机器学习可以解决很多问题，其中最为重要的两个是 回归与分类。 这两个问题怎么解决， 它们之间又有什么区别呢？ 以下举几个简单的例子，以给大家一个概念1. 线性回归回归分析常用于分析两个变量X和Y 之间的关系。 比如 X＝房子大小 和 Y＝房价 之间的关系， X=(公园人流量，公园门票票价） 与 Y=(公园收入) 之间的关系等等。那么你的数据点在图上可以这么看现在你想找到 房子大小和房价的关系， 也
目录数据的几种类型数据的操作周期一维数据一维数据的表示一维数据的存储一维数据的处理一维数据的读入处理一维数据的写入处理二维数据二维数据的表示 CSV格式二维数据的存储二维数据的处理数据的几种类型一维数据 由对等关系的有序或无序数据构成，采用线性方式组织 -对应列表、数组和集合等概念二维数据 由多个一维数据构成，是一维数据的组合形式 -表格是典型的二维数据 -其中，表头可以作为二维数据的一
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2023-08-29 11:07:51
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1，logistic函数其实logistic函数也就是经常说的sigmoid函数，它的几何形状也就是一条sigmoid曲线。logistic函数的公式形式如下： 其中，x0表示了函数曲线的中心（sigmoid midpoint），k是曲线的坡度，表示f(x)在x0的导数。对应的几何形状： logistic函数本身在众多领域中都有很多应用，我们只谈统计学和机器学习领域。logistic函数在统计学和
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2024-03-19 10:32:40
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在JAVA程序中，性能问题的大部分原因并不在于JAVA语言，而是程序本身。养成良好的编码习惯非常重要，能够显著地提升程序性能。1. 尽量在合适的场合使用单例使用单例可以减轻加载的负担，缩短加载的时间，提高加载的效率，但并不是所有地方都适用于单例，简单来说，单例主要适用于以下三个方面：控制资源的使用，通过线程同步来控制资源的并发访问；控制实例的产生，以达到节约资源的目的；控制数据共享，
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2023-08-24 10:36:21
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数组，占据一块连续内存并按照顺序存储数据的一种最简单的数据结构。数组的空间效率不好，经常会有空闲的区域没有得到充分利用。数组的时间效率较好，可以根据下标在O（1）时间读写任何元素。可以利用数组来实现简单哈希表O（1）查找：以数组下标作为哈希表的键值key，以数组中的每一个数字作为哈希表的值（value).值得注意的是，当数组作为函数的参数进行传递时，数组会自动退化为同类型的指针。题目：
在一个二维
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2024-07-04 06:17:53
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二维数组可以理解为数组的数组。二维数组组织为矩阵，可以表示为行和列的集合。但是，创建二维数组以实现关系数据库外观相似的数据结构。它提供了一次容纳大量数据的便利性，可以在任何需要的地方传递给任意数量的功能。1. 如何声明二维数组声明二维数组的语法与一维数组的语法非常相似，如下所示 -int arr[max_rows][max_columns];C它产生的数据结构如下所示 -上图显示了二维数组，元素以
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2024-06-11 06:19:46
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文章目录二维数组二维数组定义二维数组的创建二维数组的应用矩阵加法矩阵乘法 二维数组二维数组定义二维数组本质上是以数组作为数组元素的数组，即数组的数组。二维数组就是一个有行和列的矩阵，每一行代表一个数组，即数组的数组；每一行数组内元素所在的位置可以用行和列号来表示二维数组的创建动态二维数组
动态二维数组图示 elements是动态二维数组变量，其是指向包含两个整型元素数组的指针（即指向二维
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2024-01-11 09:04:08
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前言： 线性回归是机器学习中最基础的一个算法。虽然线性回归是最简单的机器学习算法之一，但是其包含了几乎所有的机器学习算法中需要的步骤：数据预处理，假设函数，代价函数，优化方法，模型测试。也可谓是麻雀虽小，五脏俱全。
算法的由来， 都求过一元一次方程，y=ax+b，求这个方程只需要
两个点即可。问题往往不会那么简单！如果给了
三个点怎么办？
简单
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2024-04-24 13:32:13
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