机器学习中的支持向量机(SVM)是一个非常强大的工具，可用于线性和非线性数据集的分类，回归和异常检测。在这篇文章中，我将讨论SVM算法如何执行分类和回归。在这里，我们拟合了一条直线，它不仅将这两个类分开，而且与最近的点保持最大距离。支持向量就是位于边缘的实例。需要注意的一件重要事情是SVM对scaling很敏感。因此在应用SVM之前需要进行scaling以获得更好的结果。 硬间隔和软间
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2024-10-13 19:30:51
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[NeurIPS 2021] Twins ：更高效的 Transformer 主干网，完美适配下游检测、分割任务单位：美团、阿德莱德大学Arxiv: http://arxiv.org/abs/2104.13840Github: https://github.com/Meituan-AutoML/Twins刚刚，美团和阿德莱德大学合作论文 Twins 被 NuerIPS 2021 接收，全部代码及模
近年来，使用美国营养健康（NHANES）数据的文章中，有一类统计学方法异军突起，我称之为回归三板斧，即在统计学设计上同时建立广义线性回归，加权位数和回归以及贝叶斯核机回归三种模型，对比结果比较优劣，再进行综合的分析讨论，得出较为严谨详实的结果。本次我们将结合文章对这种方法进行学习。2019年2月，一篇题为：Association between exposure to a mixture of p
def getlittleLabel() :
'''
得到小类的所有标签
:return:
'''
with open(data_path.train_questions, encoding='utf-8') as fin :
read_results = [line.split("\t") for line in fin.readlines
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2024-11-01 15:12:06
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线性回归从零开始问题解读这里要先详细解读一下我们前文提到的问题，如何实现我们的梯度下降的迭代？我们自然是使用最最常用的BP神经网络了。它是一种按照误差逆向传播算法训练的多层前馈神经网络，是应用最广泛的神经网络模型之一 。看起来很复杂是吧，那我们简而言之就是：前向传播，计算预测值，反向传播更新权重，不断迭代知道达到要求。这里具体过程我就不推导了，其实很简单，大家甚至可以手算一下，可以看这个UP主的视
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2024-08-21 09:49:27
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文章目录1. Title2. Summary3. Problem Statement4. Method(s)4.1 Overall Architecture（1）Patch Partition（2）StagesPatch MergingSwin Transformer Block4.2 Shifted Window based Self-Attention（1）Self-Attention in
文章目录线性回归代码过程准备数据设计模型设计构造函数与优化器训练过程训练代码和结果pytorch中的Linear层的底层原理（个人喜欢，不用看）普通矩阵乘法实现Linear层实现回调机制逻辑斯蒂回归模型损失函数代码和结果在这里插入图片描述多分类问题mnist数据集训练 线性回归代码过程训练过程：准备数据集设计模型（用来计算 ）构造损失函数和优化器（API）训练周期（前馈、反馈、更新）准备数据这里
1 介绍主流的序列转换模型是基于复杂的循环或卷积神经网络，它们包括一个encoder和一个decoder。表现最好的模型也是用attention 机制连接encoder和decoder。我们提出了一个新的简单网络模型，即Transformer，该模型仅仅依靠attention机制，不用循环或卷积网络。实验结果显示该模型不仅质量很好，而且可以并行，需要较少的时间训练。循环网络模型主要是输入和输出序列
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2024-10-09 14:19:11
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机器学习算法及代码实现–回归算法1 线性回归线性回归假设特征和结果满足线性关系。其实线性关系的表达能力非常强大，每个特征对结果的影响强弱可以由前面的参数体现，而且每个特征变量可以首先映射到一个函数，然后再参与线性计算。这样就可以表达特征与结果之间的非线性关系。
假设有一个房屋销售的数据如下： 我们可以做出一个图，x轴是房屋的面积。y轴是房屋的售价，如下： 我们用X1，X2..Xn 去描述fea
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2024-03-28 09:42:48
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线性回归模型在统计学中，线性回归（英语：linear regression）是利用称为线性回归方程的最小二乘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。在线性回归中，数据使用线性预测函数来建模，并且未知的模型参数也是通过数据来估计。这些模型被叫做
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2024-08-05 18:19:55
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思路： 1、计算y_hat 2、计算损失loss 3、梯度清零，反向传播backward 4、更新Update简化：前馈、反馈、更新课上示例示例程序源代码+注释（根据个人理解）import torch
# 一、准备数据集
x_data = torch.Tensor([[1.0], [2.0], [3.0]]) # 使用PyTorch中的Tensor类型构造数据集
y_data =
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2024-05-02 23:32:25
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# 使用PyTorch实现Transformer回归预测
在机器学习领域，Transformer模型因其在序列数据上表现出色，逐渐被应用于许多任务，包括回归预测。本文将介绍如何使用PyTorch实现一个简单的Transformer回归预测模型，并通过实例演示如何训练和评估模型。
## Transformer模型简介
Transformer模型最初在自然语言处理任务中得到了广泛应用，它擅长处理
三次指数平滑回归问题Xgboost 随机森林 神经网络 svr滞后阶 自回归 加 协变量离散值 定性变量 虚拟数据短时间内线性差值 前一天后一天 二次曲线插值附近几天数据插值离散 近邻替换节假日 换成虚拟变量 促销 虚拟变量 重要程度 天气 消费指数 定性变量 定序变量贾俊平 统计学异常值 有些值，可以人为加阈值 比如工资档次 大于一万全部设为一万 标准化会有问题 还会影响整
transformers的近期工作成果综述基于 transformer 的双向编码器表示(BERT)和微软的图灵自然语言生成(T-NLG)等模型已经在机器学习世界中广泛的用于自然语言处理(NLP)任务，如机器翻译、文本摘要、问题回答、蛋白质折叠预测，甚至图像处理任务。在本文中，对基于transformer 的工作成果做了一个简单的总结，将最新的transformer 研究成果(特别是在2021年和
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2024-04-15 15:20:40
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Transformers预测未来：关注下一帧和时间序列预测关注人工智能学术前沿 回复 ：ts355秒免费获取论文pdf文档，及项目源码摘要直到最近，递归神经网络还是捕获时序相关性的最佳方法之一。然而，随着Transformer的引入，已经证明了只有注意机制而没有任何RNN的体系结构可以改进各种序列处理任务(例如NLP)的结果。此后的多项研究表明，类似的方法可以应用于图像、点云、视频、音频或时间序列
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2024-05-19 18:27:55
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B站大佬：霹雳吧啦Wz视频：12.2 使用Pytorch搭建Swin-Transformer网络 讲解链接：https://www.bilibili.com/video/BV1yg411K7Yc?spm_id_from=333.999.0.0 swin_transformer用于做图像分类的任务链接： https://github.com/Ydjiao/deep-learning-for-imag
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2024-06-03 16:29:11
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目录实验目的实验内容与要求实验程序与结果实验结果分析实验问题解答与体会实验目的1.学习非线性回归模型的基本原理和假设。2.使用Python中的Scikit-Learn库来实现非线性回归模型。3.使用非线性回归模型来进行预测。实验内容与要求与房价密切相关的除了单位的房价，还有房屋的尺寸。我们可以根据已知的房屋成交价和房屋的尺寸进行线性回归，继而可以对已知房屋尺寸，而未知房屋成交价格的实例进行成交价格
/1 Pre-Trained Image Processing Transformer随着现代硬件的计算能力不断增强，在大规模数据集上学习的预训练的深度学习模型(例如Transformer的BERT， GPT-3)已经显示出它们比传统方法的有效性。这一重大进展主要归功于Transformer及其变体体系结构的表示能力的提高。本文研究了低层次的计算机视觉任务(如去噪、超分辨率和去噪)，提出
1) Model representation(模型表示)2) Cost function(代价函数，成本函数)3) Cost function intuition I(直观解释1)4) Cost function intuition II(直观解释2)5) Gradient descent(梯度下降)6) Gradient descent intuition(梯度下降直观解释)7)
论文链接：https://arxiv.org/abs/2112.04491图像恢复任务，是指将受损（如带噪声/模糊）的图像恢复为清晰图像。这在日常生活中广泛出现，如手机拍摄的照片通常需要经过图像恢复算法对其进行去噪/去模糊等一系列处理之后，再显示给用户。随着人工智能的崛起，深度学习也占领了图像恢复领域的高地：近年的模型如HINet[1], MPRNet[2], Restormer[3] 等等均在该
