全文共13000余字，预计阅读时间约30~60分钟 | 满满干货，建议收藏！一、前言逻辑回归（Logistic Regression）是一种常用的分类方法，在机器学习和统计学中被广泛使用。尽管名字中包含“回归”，但实际上它是一种分类方法，主要用于二分类问题，同时也推广到了解决多分类问题。它通过拟合一个逻辑函数（或称为Sigmoid函数），将自变量和因变量之间的线性关系转换为概率。逻辑回归模型的输出
3.1.2 linear regressionxiaoyao 《动手学深度学习》tensorflow2.1.0实现3.1 线性回归线性回归输出是一个连续值，因此适用于回归问题。回归问题在实际中很常见，如预测房屋价格、气温、销售额等连续值的问题。与回归问题不同，分类问题中模型的最终输出是一个离散值。我们所说的图像分类、垃圾邮件识别、疾病检测等输出为离散值的问题都属于分类问题的范畴。softmax回归
ROS通信架构是ROS的灵魂，ROS进程最小单位是节点Node，节点管理器是Master，launch文件是ROS的发动机，ROS通信方式有四种：主题，服务，参数和动作rosrun [--prefix cmd] [--debug] pkg_name node_name [ARGS]
rosrun --prefix 'gdb -ex run --args' pkg_name node_nameros
地物分类：基于Unet的建筑物轮廓识别Unet模型Unet语义分割模型在kaggle竞赛中的一些图像识别任务比较火，比如data-science-bowl-2018，airbus-ship-detection。另外它在医学图像上表现也非常好。它简单，高效，易懂，容易构建，而且训练所需的数据集数量也无需特别多。Unet论文中的网络结构长成如下图所示。这个结构比较简单，左边相当于一个Encoder，右
标签： 机器学习线性回归模型线性，即关于参数的线性函数；回归，表示需要预测的量是连续的。建模后可以对任意未知的变量求出目标量，或者是目标的概率分布以表示结果的不确定性。线性基函数模型 y(x⃗ ,w⃗ )=w0+∑wjϕj(x⃗ )其中
ϕj(x⃗ )为 基函数，参数w中有
w0为 偏置参数。一般目标式关于x都不是线性的，除非令
ϕj(xi)=
任意四边形四个顶点坐标的回归可以理解成四个关键点检测，这四个关键点就是物体的四个顶点。（卡式证件的四个顶点）最近项目需要用到caffe来做关键点的回归，即通过caffe来训练一个网络，输出的结果不是简单地类别，而是一些坐标（浮点数）。 下面的这篇博文对caffe做回归有一个比较好的介绍： 这篇博文使用的是HDF5+python的方式。而我采用的是直接修改caffe的.cpp文件，并重新编译的方式，
论文作者单位：美团，阿德莱德大学Arxiv: http://arxiv.org/abs/2104.13840
Github: https://github.com/Meituan-AutoML/Twins （分类、分割代码及模型均已开源）———————————————声明CSDN：越来越胖的GuanRunwei知乎：无名之辈 / IDPT集萃感知皆为本人———————
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2024-10-31 07:05:25
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多类别逻辑回归介绍基本介绍 在统计学里，多类别逻辑回归是一个将逻辑回归一般化成多类别问题得到的分类方法。用更加专业的话来说，它就是一个用来预测一个具有类别分布的因变量不同可能结果的概率的模型。 另外，多类别逻辑回归也有很多其它的名字，包括polytomous LR，multiclass LR，softmax regression，multinomial logit，maximum en
前面的自己设计的模型出现了过拟合现象，训练集准确度高达95%，但是测试集准确度惨不忍睹63%左右。 使用交叉熵作为loss，模型采用resnet50，使用预训练模型，我在调试的过程中，使用预训练模型可以快速得到收敛好的模型，使用预训练模型将pretrained设置为True即可。更改最后一层
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2023-12-15 10:44:53
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在这篇博文中，我们将深入探讨“python 读取unet 模型预测”的过程。UNet是一种常用于医学图像分割的深度学习模型，而python则是实现UNet预测的关键工具。我们会从一系列技术背景展开，涵盖如何进行数据抓包以及最终预测模型。这个过程不仅会有理论知识，还有实际的代码实现和示例，这样大家就能更清晰地理解每一个环节。
首先，让我们打开这段旅程的帷幕，从协议背景开始。
### 协议背景
Transformer采用自注意力机制，与一般注意力机制计算分配值的方法基本相同，原理可参考 只是！Query的来源不同，一般AM中的query来源于目标语句，而self-AM的query来源于源语句本身。Encoder模块中自注意力机制计算步骤如下：把输入单词转换为带时序信息的嵌入向量 x（源单词的词嵌入 + 对应的Position Encoding）；根据嵌入向量 x 生成 q、k、v 三个
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2024-03-17 14:04:01
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利用UNet进行回归任务
分析from matplotlib import pyplot as pltimport cv2import numpy as nptest_img = cv2.imread(r"D:\workplace\python\UNet2LP\data\imgi\1.png", 0)predicted_img= np.loadtxt(r"D:\workplace\python\
原创
2022-03-25 10:43:02
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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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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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小洛写在前面：很多同学目前所做的业务分析工作，徒手分析即可cover业务需求，较少用到一些高阶的统计模型和机器学习上面的东西。渐渐的便会产生一种感觉，即数据分析满足业务需求即可，不需要会机器学习。但我认为 1、目前的工作不需要，不代表之后的工作不需要，我们应该着眼于我们整个数据分析生涯 ；2、掌握一些模型可以高效做一些定量分析，较徒手分析效率更高，更准 ；3、我们觉得
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2024-05-11 13:58:32
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以前一直知道金字塔，一层一层的，但是不知道具体应用是干嘛的，今天突然看到算法应用才知道，哦哦，原来大家说的图像分割，图像拼接用的就是这货啊。好吧，那就看看这货是怎么回事吧。1，高斯金字塔： 这货呢，有高斯在就跑不掉高斯滤波（低通滤波器啊）了，所以啊，就是这货就是对原图进行高斯滤波然后把偶数行偶数列（也就是下采样）得到了原图被滤波裁剪之后的结果。opencv里
1. 自回归机制 在基于Transformer和其他许多序列到序列学习架构的神经机器翻译系统（其他任务具有类似的规律）中，解码器采用自回归机制来逐词生成目标语言句子。具体来说，对于每个时间步t，解码器会利用以下两部分信息来预测第t个目标词：先前生成的单词：解码器会把到目前为止生成的所有目标语言单词作为输入，但每次预测时只使用
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2024-09-30 20:31:41
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本文基于tensorflow官网教程（https://tensorflow.google.cn/tutorials/keras/basic_regression）
机器环境：ubuntu14.04+tensorflow1.8.0
1.回归问题简介
回归（Regression）问题不同于分类问题，分类问题的输出域是离散的标签，而回归问题的输出
域是连
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2024-05-14 21:47:33
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一、回归预测简介现在我们知道的回归一词最早是由达尔文的表兄弟Francis Galton发明的。Galton在根据上一年的豌豆种子的尺寸预测下一代豌豆种子的尺寸时首次使用了回归预测。他在大量的对象上应用了回归分析，包括人的身高。他注意到，如果双亲的高度比平均高度高的话，则他们的子女也倾向于比平均身高高，但尚不及双亲。孩子的身高向着平均高度回退（回归）。Galton在多项研究上都注意到这个现象，所以
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2024-05-06 08:51:37
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✅作者简介：热爱科研的Matlab仿真开发者，修心和技术同步精进，代码获取、论文复现及科研仿真合作可私信。?个人主页：Matlab科研工作室?个人信条：格物致知。更多Matlab完整代码及仿真定制内容点击智能优化算法 神经网络预测 雷达通信
