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原创
2022-09-23 13:54:52
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eShopDashboardML是一个使用ML.NET 进行（每个产品和每个地区）销售预测的Web应用程序
原创
2021-08-04 13:41:20
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在这个介绍性示例中，您将看到如何使用ML.NET预测出租车费。在机器学习领域，这种类型的预测被称为回归
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2021-08-05 13:45:18
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AutoML（TPOT）实现回归模型一、TPOT原理TPOT是一种AutoML的工具，借助遗传算法来生成Pipeline代码。基于Python，建立在scikit-learn的基础上。**主要原理：**遗传算法进行特征、模型选择 目的：实现对特征、模型、超参的优化，并生成主体代码只需要给定结构化的数据，自动的进行多模型比较调优，经过一定次数的迭代，会得到一个最优模型，框架会保留模型参数来构建一个p
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2024-05-15 11:05:14
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面试准备不论是校招还是社招都避免不了各种面试、笔试，如何去准备这些东西就显得格外重要。 运筹帷幄之后，决胜千里之外！不打毫无准备的仗，我觉得大家可以先从下面几个方面来准备面试：1. 自我介绍。（介绍自己的项目经历以及一些特长而不是简单自我介绍喜好等）2. 自己面试中可能涉及哪些知识点、那些知识点是重点。3. 面试中哪些问题会被经常问到、面试中自己该如何回答。4. 自己的简历该如何写。“80%的off
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2024-10-11 07:08:13
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# Java ML 时间序列预测实现流程
## 引言
在本文中，我将向你介绍如何使用Java进行时间序列预测的机器学习实现。时间序列预测是一项重要的任务，它可以帮助我们根据过去的数据来预测未来的趋势和模式。通过使用机器学习算法，我们可以建立一个模型来预测未来的数值。在本文中，我们将使用Java中的一些常见的机器学习库和算法来实现这个任务。
## 实现流程
在下面的表格中，我将展示整个实现流程
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2024-01-19 12:32:34
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一、概述 一元形式： 多元形式： 最小二乘的目标函数
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2017-10-27 11:20:00
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1.算法简介1.1 什么是回归分析回归分析是一种预测性的建模技术，它研究的是因变量（目标）和自变量（预测
原创
2022-05-26 01:01:46
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在统计学中，线性回归(Linear Regression)是利用称为线性回归方程的最小平方函数对一个或多个自变量和因变量之间关系进行建模的一种回归分析。这种函数是一个或多个称为回归系数的模型参数的线性组合。只有一个自变量的情况称为简单回归,大于一个自变量情况的叫做多元回归。模型一元回归 以房价预测为例，假设存在这样的训练集：m2Price12322500008618500007612800001...
原创
2021-06-07 17:04:23
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在正常的机器学习问题中，我们通过观察值来进行预测，预测与时间因素无关。在某些情况下，机器学习也可以预测未来的结果，但这将同等对待所有过去的观察结果。然而，时间序列数据集是完全不同的。时间序列任务增加了一个“时间维度”，并且在观察之间也有一个明确的依赖顺序。简单地说:时间序列是按时间顺序进行的一系列观察。时间序列数据的组成部分平均水平(level)：序列的基线值。趋势(Trend)：该序列
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2023-10-08 19:09:14
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# iOS ML 数字预测实现指南
随着机器学习技术的进步，越来越多的 iOS 应用开始集成 ML 功能。在这篇文章中，我将指导初学者如何在 iOS 中实现简单的数字预测功能。我们将使用 Apple 的 Core ML 框架来构建一个简单的数字识别应用。接下来，我会详细介绍实现的流程和每一步所需的代码。
## 整个流程
以下是实现“iOS ML 数字预测”的主要步骤：
| 步骤 | 描述
原创
2024-10-05 03:43:59
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相关类：MapOutputTrackerMessage，GetMapOutputStatuses extends MapPutputTrackerMessage，StopMapOutputTracker extends MapOutputTrackerMessage，MapOutputTrackerMasterActor，MapOutputTrackerMaster。 &nb
Linear Regression（线性回归）回归的核心思想—连续函数下进行预测线性模型的形式：（是权重向量）线性模型中的“线性”其实就是一系列一次特征的线性组合，在二维空间中是一条直线，在三维空间中是一个平面，推广到 n 维空间…应用：股票市场预测、自动驾驶技术、商品推荐系统…比如，预测住房价格： 它的工作方式是这样的 因而，要解决房价预测问题，我们实际上 是要将训练集“喂”给我们的学习算法，进
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2023-11-29 17:16:31
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KNN最近邻法实现回归预测的基本思想：****根据前3个特征属性，寻找最近的k个邻居，然后再根据k个邻居的第4个特征属性，去预测当前样本的第4个特征属性（花瓣宽度）import numpy as np
import pandas as pd
data = pd.read_csv('Iris.csv',header = 0)
data.drop(['Id','Species'],axis = 1,
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2024-03-29 13:31:05
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Logistic Regression虽然名字里带“回归”，但是它实际上是一种分类方法，“逻辑”是Logistic的音译，和真正的逻辑没有任何关系。模型线性模型 由
原创
2022-01-16 17:36:21
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在统计学中，线性回归(Linear Regression)是利用称为线性回归方程的最小平方函数对一个或多个自变量和因变量之间关系进行建模的一种回归分析。这
原创
2022-01-16 17:38:18
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Logistic Regression虽然名字里带“回归”，但是它实际上是一种分类方法，“逻辑”是Logistic的音译，和真正的逻辑没有任何关系。模型线性模型 由于逻辑回归是一种分类方法，所以我么仍然以最简的二分类为例。与感知机不同，对于逻辑回归的分类结果，y ∈ {0, 1}，我们需要找到最佳的hθ(x)拟合数据。 这里容易联想到线性回归。线性回归也可以用于分类，但是很多时候，尤其是二...
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2021-06-07 17:04:20
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2 关于推荐系统的技术架构示意图：3 Begin1 对图1-4架构示意图的理解数据部分：原始数据的出口分为三个方面生成模型训练所需的特征以及评价模型的特征由原始特征根据模型需要生成衍生特征生成的衍生特征可以作为统计型数据2 离线训练与在线训练的优缺点：离线因为可以利用全量的样本和特征可以是模型逼近全局最优点在线更新可以准实时的提取新样本的信息，更快反应新数据的变化趋势，满足模型的实时性
GBDT（Gradient Boost Decision Tree）
GBDT，全称Gradient Boosting Decision Tree，叫法比较多，如Treelink、 GBRT(Gradient Boost Regression Tree)、Tree Net、MART(Multiple Additive Regression Tree)等。GBDT是决策树中的回归树，决策树
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2024-03-10 08:45:14
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文章目录分类算法之逻辑回归逻辑回归属性特点分析案例----乳腺癌分类第一步：导入需要的各种包第二步：设置显示中文字体和正常显示符号第三步：拦截异常第四步：读取数据第五步：异常数据处理第六步：数据提取以及数据分割第七步：数据分割第八步：数据归一化第九步：模型训练第十步：模型评估第十一步：数据预测第十二步：画图 分类算法之逻辑回归逻辑回归（Logistic Regression），简称LR。它的特点
