学习排序算法，除了学习它的算法原理和代码实现之外，更重要的是要学会如何评价、分析排序算法。其实，排序算法主要是从执行效率、内存消耗、稳定性三个方面进行分析。
分析方法执行效率对于排序算法执行效率的分析，不仅仅只是简简单单的一个时间复杂度。还需要从以下方面进行分析：最好情况、最坏情况、平均情况时间复杂度。对于排序算法来说，有序度不同的数据，对于排序的执行时
一、如何学习回归分析？1.学习回归分析之前，我们需要先明白什么是回归分析? 为什么要学习回归分析？简单线性回归初中时期，我们都学习过简单的线性方程。例如，一元一次方程、一元二次方程等。这些简单的线性方程就是回归分析中线性回归的一种体现，通过线性回归方程，我们可以输入一个自变量得到一个预测的因变量。简单线性回归的自变量和因变量也被称为特征和标签。因为线性回归具有预测功能，所以线性回归时常运用到生活当
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2023-11-21 19:09:23
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本来想发在知乎专栏的，但是文章死活提交不了，我也是醉了，于是乎我就干脆提交到CNBLOGS了。前言前段时间我们介绍了Logistic的数学原理和C语言实现，而我呢？其实还是习惯使用Matlab进行计算的，而且是不带C的Matlab。（主要我们都用Windows） 那为什么要用SQL实现呢?（准确的说是PL/SQL） 因为我发现数据一次性加载进内存里面太大了，直接在SELECT的时候OutOfMem
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2024-04-12 05:34:45
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一.线性回归算法简介 线性回归(Linear Regression)是利用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一元线性回归，多于一个自变量情况的叫做多元线性回归。对于参数的求解，需要对函数进行评估以检测是否为最优。一般这个函数被称为损失函数(loss function)
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2024-07-31 23:52:43
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说到回归，大家第一个想起的肯定是线性回归，但也有其它的回归，就像说到旺旺大家总觉得是旺仔牛奶或者旺旺仙贝，但是没想到它还自己开了一家医院。我们略过第三章的线性回归部分：它从简单线性回归讲起，介绍了
统计量，接着是多元（multiple，没有用矩阵表示）线性回归，当然还有哑变量与交互项的使用与参数解释，然后自然引出了线性回归可能存在的问题——数据本身非线性、误差项非独立、异方差、异常值
导语如我们在第二章中提到的，有监督学习主要分为回归问题和分类问题。之前的章节我们已经介绍过一元线性回归问题，多元线性回归问题，从本章开始我们将进入另一个方向——分类问题 (Classification)。1. 什么是分类问题？分类问题主要针对“是不是”和“有没有”的问题，大致分为：二分类问题：比如猫狗识别，判断一张图片中是猫还是狗（是不是）多分类问题：比如阿拉伯数字识别，判断一张图片中的数字是几（
细节图单个head： X(sentence) —> [*]WQ(WK/WV) —> [f( )]Q(K/V) —> Zi 注：[ ]内变换方法多个head： Z1... Zn —> *WO —> Z 这里的add操作就是将self-attention这个layer的输出 Z+ self-atten
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2024-08-28 13:23:36
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1. 从Fast R-CNN到Fast R-CNN 由图可见，Faster-RCNN引入了RPN网络（region proposal network）来代替selective-search，这使得整个网络实现了端到端，即在统一的架构处理所有问题。这也是比Fast更快的原因，避免了selective-search的过程，而全替换为CNN网络。2. 细节 很多相似的步骤在上一节Fast R
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2024-03-27 16:15:08
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逻辑回归前言一、逻辑回归简介二、逻辑回归推导1、问题2、Sigmoid函数3、目标函数3.1 让步比3.2 极大似然估计3.3 推导4、代价函数5、最大化似然函数三、逻辑回归实现结果展示 前言第二次实验开始了，内容是逻辑回归，听起来像是线性回归的兄弟，然而仔细查阅后发现逻辑回归其实是一种分类算法；我们知道回归算法的结果建立在连续的数据上，分类算法的结果建立在离散的数据上；因此逻辑回归本质上是一种
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2024-06-07 07:30:30
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大家好，线性回归是确定两种或两种以上变量之间互相依赖的定量关系的一种统计分析方法。根据自变量的个数，可以将线性回归分为一元线性回归和多元线性回归分析。一元线性回归：就是只包含一个自变量，且该自变量与因变量之间的关系是线性关系。例如通过广告费这一个自变量来预测销量，就属于一元线性回归分析。多元线性回归：如果回归分析包含两个或以上的自变量，且每个因变量与自变量之间都是线性关系，，则成为多元线性回归分析
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2023-07-10 15:15:09
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机器学习的应用示例分析生产线上的产品图像来对产品进行自动分类
图像分类问题，使用卷积神经网络CNN通过脑部扫描发现肿瘤
语义分割，图像中的每个像素都需要被分类，也是用CNN自动分类新闻、恶意评论标记、长文总结
自然语言处理（NLP），更具体的是文本分类，可以使用循环神经网络（RNN）、CNN或者Transformer基于很多性能指标预测来年收入
回归问题，需要回归模型进行处
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2024-05-08 17:08:44
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原始数据输入spass：View Code 0.25 1200.000.30 1000.000.35 900.000.40 800.000.45 700.000.50 600.000.55 550.000.60 500.000.65 450.000.70 400.000.75 350.000.80 300.000.85 250.000.90 200.000.95 150.001.00 100.00然后进行回归分析：把自变量和因变量拖进相关行，点击确定：双击自动产生的回归图：双击曲线，就出现属性窗口，最后就看到拟合方程了：ok！就是这样！
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2011-08-12 15:30:00
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2评论
目录1、回归的定义2、回归的例子3、建模步骤1）模型假设，选择模型框架（线性模型）2）模型评估，如何判断众多模型的好坏（损失函数）3）模型优化，如何筛选最优的模型（梯度下降）4、步骤优化1）向量化Vectorization2）引入更多参数，更多input3）优化：引入正则化Regularization1、回归的定义回归官方定义：指研究一组随机变量(Y1 ，Y2 ，…，Yi)和另一组(X1，X2，…
废话不多说，直接上代码吧！
"""
# 利用 diabetes数据集来学习线性回归
# diabetes 是一个关于糖尿病的数据集， 该数据集包括442个病人的生理数据及一年以后的病情发展情况。
# 数据集中的特征值总共10项, 如下:
# 年龄
# 性别
#体质指数
#血压
#s1,s2,s3,s4,s4,s6 (六种血清的化验数据)
#但请注意，以上的数据是经过特殊处理， 10个数据中的每个都
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2024-08-29 14:25:42
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1.背景介绍人工智能(Artificial Intelligence, AI)和机器学习(Machine Learning)已经成为当今最热门的技术领域之一。在这些领域中，概率论和统计学起着至关重要的作用。它们为机器学习算法提供了理论基础和方法论，使得人工智能系统能够从大量数据中学习出有用的模式和知识。本文将介绍概率论与统计学在人工智能中的重要性，探讨其核心概念和算法原理，并通过具体的Python
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2024-08-26 20:55:54
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在数据分析和机器学习中，处理既有分类变量又有连续变量的回归分析成为了一个常见的需求。尤其是在商业分析、市场预测等场景中，理解这种混合数据特征对决策的影响至关重要。
### 背景定位
当我们试图通过回归分析预测某个目标变量（如销售额）时，可能会面临既有分类变量（如客户类型、地区）又有连续变量（如价格、广告支出）的情况。这种混合数据特征的存在，让我们需要设计一个合适的模型来充分利用所有信息。
为
1摘要 验证和回归是神经网络中用于预测的两种通用方法。每种方法都有其各自的优势：验证更容易准确推断，回归更有效并且适用于连续目标变量。因此，仔细地组合它们以利用它们的好处通常是有益的。
在本文中，我们采用了这种理念来改进最新的对象检测，特别是通过RepPoints。尽管RepPoints提供了高性能，但我们发现它严重依赖于回归来进行目标定位，因此还有改进的余地。我们将验证任务引入R
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2024-01-03 12:56:18
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# 使用哑变量进行回归分析的Python指南
在数据分析和机器学习中，处理分类数据时，我们通常会用到“哑变量”（Dummy Variables）。哑变量回归分析是将分类变量转换为数值格式的方法，今天我们就来学习如何在Python中实现这个过程。
## 整体流程
在进行哑变量回归分析时，可以遵循以下步骤：
| 步骤 | 描述 |
|------|------|
| 1 | 导入必要的库
一元线形回归模型：有变量x,y。假设有关系y=c+bx+e,其中c+bx 是y随x变化的部分，e是随机误差。 可以很容易的用函数lm()求出回归参数b,c并作相应的假设检验，如： x<-c(0.10, 0.11, 0.12, 0.13, 0.14, 0.15,0.16, 0.17, 0.18,
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2024-03-19 07:01:36
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本文参考了博乐在线的这篇文章，在其基础上加了一些自己的理解。其原文是一篇英文的博客，讲的通俗易懂。本文通过一个简单的例子：预测房价，来探讨怎么用python做一元线性回归分析。1. 预测一下房价房价是一个很火的话题，现在我们拿到一组数据，是房子的大小(平方英尺)和房价(美元)之间的对应关系，见下表(csv数据文件)：从中可以大致看出，房价和房子大小之间是有相关关系的，且可以大致看出来是线性相关关系
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2024-05-23 09:51:20
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