python实现lasso回归

10个基于Python的计算机视觉实战项目

的计算机视觉实战项目，涵盖多个领域和应用场景，每个项目均附有GitHub地址、概述、解决的问题及应用场景：1.PCV图像处理与计算机视觉库GitHub地址:jesolem/PCV概述:提供计算机视觉基础算法的Python
云博士的AI课堂·2025-06-28 03:06

MATLAB实现WOA-BP鲸鱼优化算法优化BP神经网络多输入单输出回归预测（含模型描述及示例代码）

目录MATLAB实现WOA-BP鲸鱼优化算法优化BP神经网络多输入单输出回归预测（多指标，多图）1项目背景介绍...1项目目标与意义...2项目挑战...3项目特点与创新...5<
nantangyuxi·2025-06-28 02:00

深度学习详解：通过案例了解机器学习基础

1.1机器学习案例学习1.1.1回归问题与分类问题在机器学习中，根据所要解决的问题类型，任务
beist·2025-06-28 00:46

Python实现图像处理的快速傅里叶变换（FFT）或离散余弦变换（DCT）

目录Python实现图像处理的快速傅里叶变换（FFT）或离散余弦变换（DCT）一、引言1.1图像处理简介1.2快速傅里叶变换与离散余弦变换简介1.3本文目标与结构二、理论背景与数学原理2.1快速傅里叶变换
闲人编程·2025-06-27 19:39

数据结构与算法--Python栈 栈实现综合计算器和逆波兰计算器 前缀表达式 中缀表达式 后缀表达式 逆波兰表达式

阅读目录栈实现综合计算器思路及Python实现思路Python实现模拟逆波兰计算器思路及Python实现思路Python实现正则表达式实现计算器栈实现综合计算器思路及Python实现思路先建立一个“数栈
storyfull·2025-06-27 15:13

前端替换打包后文件中的内容方案（可用于渗透测试后将问题版本号清空临时解决方案）

然而，直接升级依赖库可能导致以下问题：升级成本高，需要全面回归测试可能引入新的兼容性问题项目稳定性风险增加开发周期延长本文介绍一种在构建过程中优化版本信息的技术方案，适用于紧急情况下的临时处理方案。
Anarkh_Lee·2025-06-27 13:32

（线性代数最小二乘问题）Normal Equation（正规方程）

它通过直接求解一个线性方程组，找到线性回归模型的最优参数（如权重或系数）。
音程·2025-06-27 12:27

【机器学习第二期（Python）】优化梯度提升决策树 XGBoost

优化梯度提升决策树XGBoost一、XGBoost简介二、原理详解2.1基础思想：改进版GBDT2.2目标函数2.3二阶泰勒展开优化2.4树结构优化三、XGBoost实现步骤（Python）可调参数推荐完整案例代码（回归任务
WW、forever·2025-06-27 10:10

AI人工智能领域回归：实现技术与服务的深度融合

AI人工智能领域回归：实现技术与服务的深度融合关键词：AI人工智能、技术与服务融合、回归、实现路径、应用场景摘要：本文聚焦于AI人工智能领域中技术与服务深度融合的回归趋势。
AI学长带你学AI·2025-06-27 06:41

算法竞赛备考冲刺必刷题（Python） | 汇总

欢迎大家订阅我的专栏：算法题解：C++与Python实现！【排序】中等：蓝桥云课301实现基数排序-CSDN博客中等：蓝桥云课1264排个序-CSDN博客中等：蓝桥云
热爱编程的通信人·2025-06-27 05:03

Python实现快速傅里叶变换（FFT）

importnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotasplt#采样点选择1400个，因为设置的信号频率分量最高为600赫兹，根据采样定理知采样频率要大于信号频率2倍，所以这里设置采#样频率为1400赫兹（即一秒内有1400个采样点，一样意思的）x=np.linspace(0,1,1400)#设置需要采样的信号，频率分量有180，390和600y=7np.sin(2np.p
haodawei123·2025-06-27 04:29

深入Python：实现FFT与DFT

本课程深入介绍FFT与DFT的原理及Python实现，涵盖从基本概念到使用numpy库进行信号处理的实战应用。
weixin_42668301·2025-06-27 04:57

【Python】openpyxl的使用方法

openpyxl是一个纯Python实现
宅男很神经·2025-06-26 22:46

python实现文件管理系统_Python - 文件管理系统

一、概述前段时间帮公司写了一个资产管理的网站，(https://www.cnblogs.com/ddzj01/p/11316837.html)，系统运行的比较稳定，小白的第一个项目得到了领导的肯定。果不其然，第二个需求就来了，需要帮公司再写一个文件管理的系统。二、过程1.由于公司属于跟钱有关的行业，监管严格。所以公司的所有电脑U盘，网盘全都被限制了。不要说把公司的文件拷走，就连从外网把文件拷贝到公
weixin_39998906·2025-06-26 22:45

水文学模型学习笔记：马斯京根（Muskingum）河道汇流算法

本文将从马斯京根法的基础理论出发，推导其演算方程，并重点解析一种更稳定和精确的改进方法——分段连续马斯京根法，最后提供并解读一个完整、鲁棒的Python实现
Lunar*·2025-06-26 21:06

Boosting：从理论到实践——集成学习中的偏差征服者

本文由「大千AI助手」原创发布，专注用真话讲AI，回归技术本质。拒绝神话或妖魔化。搜索「大千AI助手」关注我，一起撕掉过度包装，学习真实的AI技术！
大千AI助手·2025-06-26 20:29

C4.5算法深度解析：决策树进化的里程碑

本文由「大千AI助手」原创发布，专注用真话讲AI，回归技术本质。拒绝神话或妖魔化。搜索「大千AI助手」关注我，一起撕掉过度包装，学习真实的AI技术！往期文章推荐:20.用Mermaid代码画E
大千AI助手·2025-06-26 20:27

XGBoost算法原理及Python实现

一、概述  XGBoost是一种基于梯度提升框架的机器学习算法，它通过迭代地训练一系列决策树来构建模型。核心思想是通过不断地在已有模型的基础上，拟合负梯度方向的残差（真实值与预测值的差）来构建新的弱学习器，达到逐步优化模型的目的。  XGBoost在构建决策树时，利用了二阶导数信息。在损失函数的优化过程中，不仅考虑了一阶导数（梯度），还引入了二阶导数（海森矩阵），这使得算法能够更精确地找到损失函数
法号清水·2025-06-26 19:50

高级网络中间人攻击与加密防护机制

一、ARP欺骗攻击实战Python实现中间人攻击：fromscapy.allimport*importosdefarp_spoof(target_ip,gateway_ip):target_mac=getmacbyip
群联云防护小杜·2025-06-26 18:17

深度学习在人脸识别中的应用及Python实现

本文将介绍深度学习在人脸识别中的应用，并提供Python实现的源代码。深度学习模型通常基于卷积神经网络（ConvolutionalNeuralNetwork，CNN）进行人脸识别。
loop_syntax648·2025-06-26 18:43

人脸识别python实现源码（功能丰富）

人脸识别python实现源码（功能丰富）去发现同类优质开源项目:https://gitcode.com/此仓库提供了一组基于Python的人脸识别源码，利用dlib库的先进面部识别功能构建而成，并具备深度学习特性
张沙姗·2025-06-26 18:42

10个最佳 Python 脚本，助您在 AWS 中自动化日常任务系列

使用Python实现自动化可以简化重复的AWS任务，帮助您高效安全地管理资源。本文将介绍10个用于自动执行日常AWS任务的最佳Python脚本。这使您能够专注于战略计划，同时保持较低的成本
云攀登者-望正茂·2025-06-26 06:58

python实现面部特效_【AI美颜算法】300行Python实现基于人脸特征的美颜算法

先上效果图：AI美颜人类一直是一个看脸的物种，人人都希望可以变得更美是无可争议的，而美颜类应用的出现拯救了所有人，从此人类进入了美(照)颜(骗)时代。。。。。每次写技术blog都要写一堆废话引言，现在懒得写，大概就是美颜很重要，美女主播靠它活，没了它大部分妹子不敢发朋友圈blabla。美颜算法的基础是人脸识别技术，市面上的美颜应用普遍使用了CV科技类公司的人脸识别（特征点提取）接口：MeituKi
·2025-06-26 02:00

用python实现词频分析与可视化

目标:通过统计文本中各个词汇的出现频率，找出文本中的关键词，帮助我们了解文本的核心内容。方案:统计词频:计算每个词汇在文本中的出现次数。常用方法有TF(词频)和TF-IDF(词频-逆文档频率)。TF:词汇在文档中的出现频率。TF-IDF:不仅统计词频，还会考虑词汇在其他文档中的出现情况，减少常见词汇的影响。可视化:使用词云图或柱状图可视化高频词，帮助直观展示文本中的关键词。词云图:显示频率较高的词
qianqianaao·2025-06-26 01:28

GBDT：梯度提升决策树——集成学习中的预测利器

本文由「大千AI助手」原创发布，专注用真话讲AI，回归技术本质。拒绝神话或妖魔化。搜索「大千AI助手」关注我，一起撕掉过度包装，学习真实的AI技术！一、GBDT是什么？
大千AI助手·2025-06-25 23:42

Python 逻辑回归：开启分类问题的智慧之门

一、逻辑回归的魅力之源在机器学习的璀璨星空中，逻辑回归宛如一颗耀眼的明星，照亮了分类问题的求解之路。它之所以备受青睐，是因为其独特的理论架构和广泛的适用性。
海燕李·2025-06-25 21:53

机器学习算法-逻辑回归模型在交通领域的应用

提示：文章写完后，目录可以自动生成，如何生成可参考右边的帮助文档逻辑回归模型在交通领域的应用：车流数量和平均速度之间的关系前言结果分析代码分析逻辑回归可视化：交通拥堵预测的动态建模过程一、交通数据生成与预处理二
是一个Bug·2025-06-25 21:52

机器学习之常用的回归预测模型

本文全面整理了各种回归预测模型，旨在帮助读者更好地学习回归预测模型。
曼城周杰伦·2025-06-25 19:40

GRU门控循环单元回归+SHAP分析，Matlab代码实现，通过SHAP方法量化特征贡献，构建可解释的回归模型，引入SHAP方法打破黑箱限制，提供全局及局部双重解释视角，作者：机器学习之心！

GRU门控循环单元回归+SHAP分析，Matlab代码实现，通过SHAP方法量化特征贡献，构建可解释的回归模型，引入SHAP方法打破黑箱限制，提供全局及局部双重解释视角，作者：机器学习之心！
机器学习之心·2025-06-25 19:38

什么是回归模型，什么是自回归模型？

在统计学和机器学习中，回归模型和自回归模型都是用来预测或建模变量之间关系的工具，但它们在数据类型和变量依赖关系上有着关键的区别。
杰瑞学AI·2025-06-25 18:34

python实现关键字驱动从excel读写数据

思路1.将常见操作：点击按钮，获取元素值，输入值，等待时间，打开浏览器，输入地址，元素定位等封装成方法，方便后续调用2.准备好excel，将需要读取的数据事先填写好3.写一个方法，循环读取excel中的数据4.根据关键词去判断此数据类型，然后进行下一步的操作5.根据关键词调用不同的方法，执行自动化操作6.并断言操作后的值是否与预期一致，一致则输入pass，否则输入fail代码示例定义方法类#-*-
米雪唲2·2025-06-25 16:20

Python邮件自动化完全指南：从基础到高级应用

本文将全面介绍如何使用Python实现邮件发送功能，涵盖多种场景和高级应用。
2501_91537435·2025-06-25 13:56

[KO机器学习] Day2 特征工程：数据预处理：序号编码、独热编码、二进制编码

类别型特征原始输入通常是字符串形式，除了决策树等少数模型能直接处理字符串形式的输入，对于逻辑回归、支持向量机等模型来说，类别型特征必须经过处理转换成数值型特征才能正确工作。
码农男孩·2025-06-25 11:40

Python实现大模型流式调用

本文将介绍如何使用Python实现大模型的流式调用，按照Token流式返回。什么是流式调用？流式调用(Streaming)是指服务器在处理请求时，可以逐步返回部分结果，而不需要等待整个处理完成。
QGQi·2025-06-25 10:36

【2024最新】Process Lasso使用与安装教学

ProcessLasso介绍ProcessLasso是一款专为Windows系统设计的高级进程管理工具，旨在优化系统性能和响应速度。
码码哈哈0.0·2025-06-24 21:31

（二十一）YOLO 全解析：从实时目标检测到多任务视觉智能

1YOLO的发展脉络与技术定位1.1发展脉络YOLOv1（2015年）：将目标检测重新定义为单一回归问题，把输入图像划分为S×S网格，每个网格单元负责预测固定数量的边界框及对应的类别概率，直接从像素回归预测物体的边界框坐标和类别概率
只有左边一个小酒窝·2025-06-24 17:25

机器学习数据预处理：L2正则化(岭回归）

一、L2正则化介绍L2正则化，也称为岭回归（RidgeRegression），是一种常用的正则化方法。它在线性回归模型中通过在损失函数中添加L2范数的平方来惩罚模型的复杂度，从而防止过拟合。
数字化与智能化·2025-06-24 12:21

DeepSeek这一波喧嚣过后回归于技术的冷静思考与深度求索

历经甲辰年末再到乙巳年‌初，由于DeepSeekV3/R1-zero/R1等模型的“出圈”似乎又让我们这些在AI领域不断“深度求索”的AIer小伙伴们过上了一个看似不那么平静的“年”，这种“年味儿”的感觉不亚于甚至更甚于去年甲辰年横空出世的“Sora”。然而不同的是，上次是来自国外带给我们视觉领域下的“diffusion“冲击，而这次则是国内所刮起的这股东方“求索”与“开放”精神。然而，在经历了大
吕小明么·2025-06-24 11:50

无监督学习概览

与其他学习范式的区别：监督学习：依赖标签（如分类、回归任务），学习从输入到输出的映射关系强化学习：通过与环境交互获得奖励信号
MzKyle·2025-06-24 10:09

第3章_Python进阶（三）

)`33.孤儿进程与僵尸进程34.守护进程35.并行和并发36.并发编程29.元类首先，类也是一种对象1，其具有以下特点：赋值给一个变量可以作为参数进行传递可以动态增加它的属性可以拷贝代码示例如下：classObjectClass
·2025-06-23 22:22

python实现简易购物系统

python实现简易购物系统使用python实现简易购物车前言随着科技的发展以及近年来新冠疫情出现，激发了消费者对公共卫生安全的需求，细化到零售行业，更多消费者追求无接触和更高效的购物。
Little White Hat·2025-06-23 21:16

【python实用小脚本-105】Python定时提醒工具：优雅实现声音警报与交互控制

今天我将分享一个使用Python实现的简单但实用的定时提醒工具，它能够在设定的时间间隔后播放声音提醒，并允许用户通过输入来关闭提醒。
Kyln.Wu·2025-06-23 18:27

C#架构可维护性评估：如何用代码“解剖”百万行代码的长寿基因

1000行代码的类，修改一处引发10个BUG依赖关系网如蜘蛛网，无法拆分模块单元测试覆盖率1%，重构如同走钢丝但今天，我们将用C#的“解剖刀”，揭开：//错误示例：可维护性杀手（反模式）publicclassOrderProcessor
墨夶·2025-06-23 18:26

引入kotlin运行报错e: Supertypes of the following classes

>Couldnotinitializeclassorg.jetbrains.kotlin.gradle.plugin.sources.DefaSupertypesofthefollowingclassescannotberesolved.Pleasemakesureyouhavetherequireddependenciesintheclasspath
chezabo6116·2025-06-23 16:15

【Androidstudio】kotlin class org.greenrobot.greendao.test.DbTest, unresolved supertypes: android.test

Supertypesofthefollowingclassescannotberesolved.Pleasemakesureyouhavetherequireddependenciesintheclasspath:classorg.greenrobot.greendao.test.DbTest
来了就未晚·2025-06-23 16:15

Python实现QQ域名封禁状态检测工具

一、工具介绍在QQ生态中，域名状态直接影响链接的访问与业务的正常运行。本文将介绍如何使用Python开发一个QQ域名封禁状态检测工具，通过调用指定接口（https://api.wxapi.work/qq/api.php）获取域名在QQ内的状态信息。接口返回数据中，status=1表示域名正常，status=0表示域名被封。该工具可帮助开发者快速排查域名状态，及时处理异常情况。二、Python检测代
·2025-06-23 10:02

【人工智能-练习】三个案例搞明白机器学习中的三大任务：分类、回归、聚类

文章目录一、分类任务结果代码解释导入必要的库配置字体生成模拟数据集拆分数据集数据标准化逻辑回归分类器预测并计算准确率绘制分类效果定义决策边界绘制函数绘制训练集和测试集的分类效果二、回归结果代码解释1.导入库
若北辰·2025-06-23 09:29

基于沙猫群算法优化的正则化极限学习机(RELM)的回归预测

基于沙猫群算法优化的正则化极限学习机(RELM)的回归预测文章目录基于沙猫群算法优化的正则化极限学习机(RELM)的回归预测1.RELM原理2.预测问题求解3.基于沙猫群算法优化的RELM4.实验结果5
智能算法研学社（Jack旭）·2025-06-23 09:27

基于战争策略算法优化的正则化极限学习机(RELM)的回归预测

基于战争策略算法优化的正则化极限学习机(RELM)的回归预测文章目录基于战争策略算法优化的正则化极限学习机(RELM)的回归预测1.RELM原理2.预测问题求解3.基于战争策略算法优化的RELM4.实验结果
·2025-06-23 09:27

LLaDA：用扩散模型改变语言生成的范式

然而，这些模型大多基于自回归模型（ARMs），通过逐词预测生成文本，存在计算效率低、难以处理逆向推理任务等问题。
Jay Kay·2025-06-23 08:22
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