一.线性回归 线性回归是利用数理统计中回归分析，来确定两种或两种以上变量间相互依赖的定量关系的一种统计分析方法，运用十分广泛。其表达形式为y = w’x+e，e为误差服从均值为0的正态分布。回归分析中，只包括一个自变量和一个因变量，且二者的关系可用一条直线近似表示，这种回归分析称为一元线性回归分析。如果回归分析中包括两个或两个以上的自变量，且因变量和自变量之间是线性关系，则称
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2023-08-19 18:24:15
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前言在面试中，Java 序列化被问到的几率还是挺高的。所以搜集了 Java 序列化常见的问题，由浅入深的帮助大家进一步学习和理解。 序列化基础知识什么是序列化？Java 序列化是 JDK 1.1 中引入的特性之一。总的来说，序列化讲一个 Java 对象所描述的所有内容以文件 IO 的方式 存储 或 传输 的过程。核心作用是对象状态的保存和重建。在这里有两个比较重要的概念：序列化：把 Java 对象
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2024-06-16 10:30:58
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什么是归一化？归一化的概念在人工智能领域会普通看到， 比如使用TensorFlow框架编码时，就会出现数据归一化的步骤或函数。简单来说， 归一化就是对一组数据进行转换，使这组数据具备相同的格式或特性。举例来说： 一组任意的整数数组：1，2，400，5000， 如果每个数都除以这组元素中的最大值的话(这里是5000)，则这个数组元素的值位于0-1之间，满足数学上概率的值的区间。在AI中，对培训数据进
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2024-06-24 13:42:52
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归一化方法的两个问题讨论Microstrong0305 机器学习算法那些事 昨天前几天有网友咨询我关于归一化的两个问题：(1) 归一化是否能够提高最优模型的收敛速度。(2) 标准化归一化和线性归一化的应用场景是什么。 本文通过图形的方式解释了为什么归一化能够提高最优模型的收敛速度，以及通过方差的角度去理解标准化归一化和线性归一化的应用场景问题。目录1. 背景2. 目的
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2024-08-13 10:58:37
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# 实现合一算法的Java学习指南
在这篇文章中，我们将会逐步学习如何在Java中实现“合一算法”。对于刚入行的小白来说，理解整个过程至关重要。在进行具体代码实现之前，我们将首先展示一个高层次的流程图，以帮助你全面理解该算法的工作流程。
## 合一算法实现流程
以下是我们将要遵循的步骤：
| 步骤 | 描述 |
|------|------|
| 1 | 理解合一算法的基本概念 |
# 合一算法的简介与实现
合一算法（Union-Find，或称为并查集）是一种经典的数据结构，用于处理一些不交集合的合并与查询问题。它支持高效执行合并和查找操作，是网络连接、图的连通性等问题的重要工具。在本文中，我们将介绍合一算法的基本原理，并通过Java代码示例来实践这一算法。
## 合一算法的基本概念
合一算法的核心思想是利用树结构来表示集合，并通过路径压缩和按秩合并等技术来优化操作。其
# 合一算法的Java实现指南
合一算法是一种重要的算法，它可以用于数据处理、特征选择等许多方面。本文将为你提供一个详细的指南，帮助你使用Java实现合一算法。我们将分步骤进行说明，确保你可以顺利完成这一任务。
## 流程概述
在实现合一算法之前，首先需要了解整个流程。下面是我们要遵循的步骤：
| 步骤序号 | 步骤描述 | 具体操作
# Java 随机唯一算法详解
随着互联网和软件开发的不断演进，随机性和唯一性在数据生成、用户标识和系统架构中愈发重要。在Java中，我们常常需要生成一些唯一的随机标识符。本文将介绍Java中的随机唯一算法，通过一些代码示例帮助读者理解，并用可视化的关系图和甘特图来展示概念。
## 随机唯一标识的需求
在许多应用场景中，例如数据库主键、用户ID或会话ID，随机而唯一的标识符非常重要。它可以防
原创
2024-08-23 05:53:04
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小的时候，并且交换数据相对于比较数据更加耗时的情况下，可以应用选择排序。 3.单大多
原创
2021-12-15 11:38:40
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# 人工合一算法的 Java 实现指南
在这篇文章中，我将指导你如何在 Java 中实现“人工合一算法”。我们将通过一个清晰的流程来分解这个任务，并帮助你逐步实现代码。你将会看到每一步的代码实现，并了解它们的功能。
## 整体流程
首先，让我们明确实现“人工合一算法”的整体流程。以下是我们的步骤清单：
| 步骤编号 | 步骤名称 | 描述
小的元素 min[k]，将min[k]位置 和 第一个元素的位置 互换，此时第
原创
2021-12-15 11:39:02
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处理的记录插入到其之前的有序序列中，直到最后一个记录插到有序序列中为止。 二、思路 1.在要排序的一组数
原创
2021-12-15 11:38:51
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# Python比值归一实现流程
## 1. 了解比值归一化的概念
比值归一是一种常用的数据预处理方法，用于将具有不同量纲的特征值映射到同一量纲下。这样做的目的是避免不同量纲带来的问题，例如某些算法对数值范围敏感。比值归一化可以提高数据处理的效果，更好地发现特征之间的关系。
## 2. 比值归一化的步骤
| 步骤 | 操作 | 代码 |
| --- | --- | --- |
| 1 | 导
原创
2024-02-10 07:07:26
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在这篇博文中，我将为大家带来一个有趣的 Python 奇偶归一问题的解析。这个问题不仅对于算法和数据结构的学习者有帮助，也是面试中常见的考点之一。通过详细的背景描述、技术原理、架构解析、源码分析、应用场景以及案例分析，我们将纽带每个部分的思路展开，让大家对这个问题有更深的理解。
### 背景描述
在2023年的春季，我的一个朋友向我提出了一个挑战性的问题：给定一个整数数组，如何将其转换为“奇偶
今天这篇还是讲特征工程那一堆事，准确点说是数据预处理范畴内的，在做PCA降维时，我发现利用方差过滤出的主成分和利用PCA降维得到的主成分对应位置的方差有些不同:VarianceThreshold:[90370.21684180899, 55277.04960170764, 51395.858083599174]
PCA:[176251.93379431,74196.4827
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2024-09-27 08:47:39
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在数据科学和机器学习的实践中，归一化是一个重要的步骤，它可以加速模型的收敛，提高预测精度，使用 Python 的 NumPy 库进行数据归一化是一种非常高效的方法。下面我们将详细探讨如何使用 Python 和 NumPy 来实现归一化，包括环境准备、分步指南、配置详解、验证测试、优化技巧和扩展应用。
## 环境准备
在开始之前，你需要确保你的开发环境符合要求。以下是软硬件要求的详细表格：
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# 线性回归在Python中的实现
线性回归是一种常见的统计学方法，用于预测连续型变量。在机器学习领域，线性回归是许多算法的基础。本文将介绍如何在Python中实现线性回归，并展示其基本流程。
## 线性回归简介
线性回归模型试图找到数据中的最佳拟合直线，该直线能够尽可能地预测目标变量。其基本形式为：
\[ y = \beta_0 + \beta_1x_1 + \beta_2x_2 + .
原创
2024-07-15 20:37:50
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我们看这样一个数组：array={12,23,9,24,15,3,18}如何按从小到大顺序用选择排序算法实现？？我们用插入排序算法的思维先选择排序的过程：先从数组中依次选出一个假定最小数，然后依次和后面的数比较大小，记录下实际最小数的下标，并在一趟比较完之后，将假定最小数和实际最小数调换位子！我们注意到在比较过程中，我们要先选定“假定最小数”，再拿这个假定的比较数和后面没有排序的数比较，得出实际最小数！注意这里：第一趟：我们先选“假定最小数”，选完后依次比较--------这里就涉及到会有几趟，每趟会比较几次的问题；我们将问题用实际例子画个流程图出来：拿数组array：我们先定义每趟的假定最小
原创
2021-09-04 17:53:26
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动态规划算法（Dynamic Programming）是一种常用的算法思想，用于解决一些具有重叠子问题和最优子结构性质的问题。它通过将问题分解为相互重叠的子问题，并通过解决子问题来构建问题的解。动态规划算法可以显著提高算法的时间复杂度，是算法设计中的重要工具。
本文将介绍动态规划算法的基本原理、应用场景以及使用Java语言实现动态规划算法的示例代码。
## 动态规划算法原理
动态规划算法的核
原创
2023-12-08 05:30:10
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