机器学习：回归确定选用模型的类别如果对于需要探究的问题，只有一个影响因素（又叫特征），则可以采用一元线性模型如果有多个影响因素（多个特征），则考虑多元线性模型。评判模型的好坏损失函数（Loss function）：求原始数据标签值与模型预测值的差，来判定模型的好坏。损失函数越小，模型的预测值与真实值的吻合程度越高。筛选最优模型的方法为了获得最小的损失函数，我们可以使用梯度下降的方法。首先在损失函数
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2024-09-13 19:59:56
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逻辑回归的整体步骤：step1 ：function set（即model）step2: goodness of function： 即评判function好坏的标准（也就是这组w,b好坏的标准）就是这组参数能否使似然函数最大。用y_hat表示类别： 把原始问题转化成对偶问题： （ps: (1-f(x3)）的原因是x3对应的类别是C2） 那么我们的评判标准就转化成：使这个交叉熵越小越好的一组参数，即
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2024-05-01 15:08:25
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MLlib支持多种方法用来处理二分分类，多类分类以及回归分析，下表列出了问题及对应的处理方法： 问题类型 支持的方法 二分分类 现行SVM，逻辑回归，决策树，贝叶斯 多类分类 决策树，贝叶斯 回归 线性最小二乘法，套索，岭回归 下面是对这些方法更详细的描述： 线性方法 数学表达式 许多标准的机器学习方法可以表达为凸的优化问题，例如，找到凸函数 f 的极小值取决于变向量 w ，该变向
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2024-08-30 14:02:33
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1 什么是线性回归线性回归是另一个传统的有监督机器学习算法。在这个问题中,每个实体与一个实数值的标签 (而不是一个像在二元分类的0,1标签),和我们想要预测标签尽可能给出数值代表实体特征。MLlib支持线性回归以及L2(ridge)和L1（lasso）正则化参数调整。Mllib还有一个回归算法,原始梯度下降(在下面描述),和上面描述的有相同的参数二元分类算法。可用线性回归算法:LinearRegr
选择回归测试策略应兼顾效率和有效性。
1、测试用例库的维护；
○ 删除过时的测试用例
○ 改进不受控制的测试用例（一些对输入或运行状态十分敏感的测试用例，其测试不易重复且结果难以控制，影响回归测试的效率，需要进行改进，使其达到可重复和控制的要求）
○ 删除冗余的测试用例
○ 增添新的测试用例
2、回归测试包
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2024-09-26 16:08:53
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文章目录一、回归模型1.1 回归模型定义1.2 回归模型分析方法二、回归分析2.1 线性回归和多项式回归2.1.1 线性回归定义2.2.2 代码实现分析：2.2 逻辑回归2.2.1 逻辑回归定义2.2.2 代码说明2.3 多项式回归2.3.1 多项式回归定义2.4 岭回归2.4.1 岭回归定义2.4.2 岭回归函数三、回归模型的评价3.1 均方误差（mean squared error,mse）
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2024-03-17 13:47:32
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论文概要LIMELIME (Local Interpretable Model-agnostic Explanations)：一种新颖的解释技术，通过在预测周围局部学习一个可解释模型，以一种可解释的和可信赖的方法来解释任何分类器的预测。主要贡献总结如下：LIME：一种通过用可解释性模型对预测进行局部近似，以一种可信赖的方式对于任何分类器或回归器预测进行解释的算法。SP-LIME：该方法通过子模块优
研究自变量X与因变量Y的影响关系研究时，我们都知道最常用的就是构建回归模型，但是回归模型的种类很多，SPSSAU提供的回归模型就有20多种，应该如何确定自己需要做什么模型呢？回归模型结果又该如何分析呢？下面将相关知识进行汇总整理。一、回归模型汇总回归模型是研究分析自变量X与因变量Y之间的影响关系，通过构造回归模型，可以基于自变量X的值预测因变量Y的值，理解自变量如何影响因变量，以及各个自变量对因变
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2024-07-05 08:06:25
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一元回归模型回归分析和相关分析之间的差别相关分析研究的是变量之间的线性相关性，而回归分析要研究的是解释变量和被解释变量之间的平均关系。相关分析中，变量都是随机变量；而回归分析中，解释变量是确定的，被解释变量是随机变量。1.简单的一元线性回归模型其中 代表我们的因变量，表示我们的解释变量，表示随机扰动项其中是我们设定的解释的变量，还有一部分没有解释的信息在随机扰动项当中，但是我们是无法测得的，这也
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2024-03-18 18:00:57
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Lime text是一个开源的文本编辑器，它在Linux操作系统上得到了广泛的应用。作为一款轻量级的编辑器，Lime text在Linux平台上具有高度的灵活性和扩展性，让用户可以根据自己的需求定制编辑环境。
在Linux用户中，Lime text的受欢迎程度源于它的简洁易用和高效性能。通过使用Lime text，用户可以快速地打开和编辑各种类型的文件，包括代码文件、配置文件等。该编辑器支持多种
原创
2024-04-19 10:50:53
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我又傻了……竟然忘了区别大根堆和小根堆的性质，以至于一个符号打错，debug了半天……（我真是太菜了……）题目描述Once in a forest, there lived N aggressive monkeys. At the beginning, they each does things in its own way and none of them knows each other. B
LIME（Local Interpretable Model-agnostic Explanations）是一种模型解释工具，旨在为任何机器学习模型提供局部解释。它可以帮助用户理解模型在特定预测上的决策依据。LIME的目标是提供一个可解释的模型，这个模型在局部区域与原始复杂模型的行为相似，但本身是可解释的。
以下是LIME的工作原理和关键特点：工作原理：代理模型：LIME为原始模型创建一个可解释的
动机 弱光图像增强是计算机视觉领域中的一项底层视觉任务，近年来也获得了广泛的关注，其目的是通过图像处理手段调整弱光或暗光图像的像素分布，使其拥有正常的光照视觉效果。目前基于深度学习的方法通过数据驱动的方式从大量数据中学习到弱光图像和正常曝光图像之间的逐像素映射关系，已经可以获得不错的增强效果，下图展示了本文方法与目前其他SOTA方法的增强效果对比，图（a）为输入
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2024-07-11 18:07:30
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空域滤波增强一、空域滤波增强1、原理介绍2、代码实现二、平滑滤波1、滤波器特点2、代码实现3、效果展示三、锐化滤波1、滤波器特点2、代码实现3、效果展示四、中值滤波1、滤波器特点2、代码实现3、效果展示结语 一、空域滤波增强1、原理介绍空域滤波，即在空间上对图像进行滤波处理，其目的往往在于消除图像噪声，锐化突出边缘部分等，总之使得处理后的图像在某些方面比原图像更适合当前应用。 相比于频域滤波，空
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2024-10-29 16:50:36
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我们已经介绍过很多解析机器学习模型的方法，例如如pdp、LIME和SHAP，但是这些
原创
2024-05-15 11:24:12
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Project Lemon - 一款由国内神犇Jia zhi peng（这啥名字反正我也不知道是哪几个字 就挂张图好了）开发维护的开源OI评测机 - 兼容性比Cena更好，更快，更稳定----------资源:Google Code:https://code.google.com/archive/p/project-lemon/GitHub:https://github.com/Sojiv/Pro
基于matlab的指纹图像增强方法课程设计报告设计题目：指纹图像的增强学院：电子工程学院专业：电子信息工程班级：学号：姓名：电子邮件：日期： 2013 年 9 月成绩：指导教师：设计概述课程设计题目：指纹图像的增强方法基本要求：读取初始指纹图像，设计程序，实现指纹图像的增强，使指纹的纹理更加清晰，便于识别。指纹图像增强的意义：指纹是人类手指末端指腹上由凹凸的皮肤所形成的纹路。指纹能使手在接触物件时
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2024-09-19 16:01:23
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数码摄影技巧拍摄的基本概念 摄影是充满了创造和灵感的艺术，而数码相机由于本身原理和构造的特殊性，往往拍摄出来的图片画面黯淡，欠缺感染力、噪点多、景深浅缺乏层次、偏色（对紫色的还原很差）等，当然这些缺点并不能够掩埋数码相机强大的潜力，它依然能够成为我们心灵和光线交流的桥梁。 数码技巧拍摄就是结合传统相机的摄影原理和数码相机的特殊操作性，在特殊环境、场合或者为了获得特殊效果进行的摄影创作过程。&
lime库是机器学习领域中，一种局部的、与模型无关的解释方法
原创
2022-07-23 00:53:51
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# 使用Python中的LIME库进行模型解释
LIME（Local Interpretable Model-agnostic Explanations）是一种解释复杂模型（如深度学习模型和集成模型）预测的方法。本文将指导你如何使用LIME库。我们将通过以下步骤进行：
| 步骤 | 描述 |
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原创
2024-10-25 04:15:44
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