python实现lasso回归第27页

生成随机数的常见方法及其算法原理

Python实现：

NurDroid·2025-04-17 11:14

数据库领域DBA的数据库数据负载均衡性能优化

文章从基础概念出发，详细解析负载均衡的原理架构，提供多种优化算法的Python实现，建立数学模型分析性能指标，并通过实际案例展示优化效果。同时涵盖主流工具推荐、应用场景分析和未来

数据库管理艺术·2025-04-17 09:28

深度学习基础原理知识整理

深度学习基础原理知识整理线性回归模型线性回归模型定义假设给定数据集(D={(x1,y1),(x2,y2),…,(xm,ym)})，其中xi=(xi1;xi2;…;xid)，xi∈Rx~i~\in\mathbb

MayByte·2025-04-17 08:53

京东硬核挑战潜规则，外卖算法要变天？

刘强东这次回归后的动作，真是越来越有看头了！最近那段内部讲话视频爆出来，直接扔了个重磅炸弹：京东外卖，净利润率永远不许超过5%，谁敢超标就得挨处分！这话一出，整个外卖圈估计都得抖三抖。

一只会飞的旺旺·2025-04-17 00:36

机器学习KNN算法

K-最近邻算法(KNN)——机器学习基础K-最近邻算法（K-NearestNeighbors,KNN）是一种简单而强大的监督学习算法，可用于分类和回归任务。

zhglhy·2025-04-16 22:16

【CNN-GRU-Attention】基于卷积神经网络和门控循环单元网络结合注意力机制的多变量回归预测研究（Matlab代码实现）

欢迎来到本博客❤️❤️博主优势：博客内容尽量做到思维缜密，逻辑清晰，为了方便读者。⛳️座右铭：行百里者，半于九十。本文目录如下：目录1概述2运行结果2.1真实值和预测值比较2.2卷积层所提的特征可视化2.3数据3参考文献4Matlab代码实现1概述近年来，深度学习在多个领域取得了显著的成果，其中卷积神经网络（CNN）和门控循环单元网络（GRU）是两种常用的神经网络结构。同时，注意力机制作为一种重要

创新优化代码学习·2025-04-16 21:43

使用python实现简版区块链-持久化和命令行接口

使用python实现简版区块链-持久化和命令行接口目录基本原型工作量证明持久化和命令行接口交易（1）地址交易（2）网络说明本文根据https://github.com/liuchengxu/blockchain-tutorial

晓彬_·2025-04-16 19:31

Spring Boot 要怎么学？要学哪些东西？要不要先学 SSM？松哥说说看法

SpringBoot的出现让Java开发又回归简单，因为确确实实解决了开发中的痛点，因此这个技术得到了非常广泛的使用，

2301_76238237·2025-04-16 18:56

用Cursor AI编程工具完成case客户续保预测

文章目录实验过程1.数据分析2.EDA3.修改EDA图表4.设计预测方案5.根据建议，完成特征工程与逻辑回归逻辑回归模型分析报告1.模型性能2.特征重要性分析2.1正向影响因素（更可能续保的特征）2.2

alpha xu·2025-04-16 18:52

python进行数据归一化

下面是两种常用的归一化方法以及它们的Python实现：最小-最大归一化（Min-MaxNormalization）:将数据缩放到0到1的范围内，使用公式(x−min)/(max−min)进行转换。

魔云连洲·2025-04-16 15:06

Spring Boot循环依赖全场景解析与终极解决方案

构造器注入死锁（无解场景）实例化BeanA需要BeanB实例化BeanB需要BeanA特征：启动直接报BeanCurrentlyInCreationException代码示例：@ServicepublicclassOrderService

寒冰碧海·2025-04-16 14:00

【编程之路】面试必刷TOP101：堆、栈、队列（42-49，Python实现）

【面试必刷TOP101】系列包含：面试必刷TOP101：链表（01-05，Python实现）面试必刷TOP101：链表（06-10，Python实现）面试必刷TOP101：链表（11-16，Python

G皮T·2025-04-16 14:55

Day02:数字图像处理--灰度图与二值化（一）

本篇文章将带您了解如何使用Python实现彩色图像的灰度化和二值化，并给出相关的实现代码，帮助大家更好地理解图像处理的基本原理。1.图像灰度化灰度化是将彩色图像转化为灰度图像的过程。

Mechanotrooper·2025-04-16 13:17

依赖注入(DI)与自动装配：本质就是“赋值“吗？

1.1普通赋值vsDI赋值普通赋值：//普通赋值方式publicclassOrderService{privateOrderRepositoryrepository;publicOrderService

暮乘白帝过重山·2025-04-16 09:25

基于逻辑回归进行THUCNews文本分类

项目背景基于逻辑回归（LogisticRegression）进行THUCNews文本分类的项目背景通常包括以下几个方面：1.数据集背景THUCNews数据集：THUCNews（TsinghuaNewsCorpus

Dr.Petrichor·2025-04-16 08:50

YOLOv3实践教程：使用预训练模型进行目标检测

与传统的目标检测方法相比，YOLO将目标检测视为单一的回归问题，直接从完整图像预测边界框及其类别概率，使其成为速度和准确性之间平衡的优秀选择。本教程

LIUDAN'S WORLD·2025-04-16 05:00

四种参考文献格式（AMA、APA、MLA、NLM）简介及使用方法

李升伟整理以下是四种常见参考文献格式（AMA、APA、MLA、NLM）的简介及使用方法：1.AMA格式(AmericanMedicalAssociation)用途：主要用于医学、生物科学领域，常见于医学期刊

lisw05·2025-04-16 05:56

机器学习中监督学习、无监督学习、强化学习的区别

应用：分类（如垃圾邮件检测）、回归

、我是男生。·2025-04-16 03:13

【py】python实现矩阵的加、减、点乘、乘法

好的，我将使用Python语言来解决这个问题。我们将使用NumPy库来创建数组和进行矩阵运算。以下是完整的代码：importnumpyasnp#(1)创建一个3x4的二维数组test1,数据值要求从0~1之间test1=np.random.rand(3,4)#(2)创建12个服从均匀分布的随机数，尺寸为3x4的二维数组test2test2=np.random.uniform(0,1,(3,4))#

西贝爱学习·2025-04-16 02:11

探索K-近邻算法（KNN）：原理、实践应用与文本分类实战

强调KNN的重要地位，可以从以下几个方面展开：适应性强：KNN不依赖于数据的具体分布形式，适用于各种线性和非线性关系的数据分类和回归问

成都怡乐轩科技·2025-04-16 02:09

KNN算法实战：从原理到代码的全面解析

KNN算法实战：从原理到代码的全面解析本文深入浅出地解析KNN（K最近邻）算法的核心思想，围绕“距离计算、k值选择、分类与回归”三大步骤展开讲解。

EtherWanderer·2025-04-16 02:39

SpringBoot之OriginTrackedPropertiesLoader类源码学习

*/publicclassOriginTrackedPropertiesLoader{privatefinalResourceresource;/***Createanew{@linkOriginTrackedPrope

沉默的环海·2025-04-16 01:03

MATLAB 函数 `BLSTM2.m` 实现了一个基于 LSTM（长短期记忆网络）的回归预测模型，并通过白头鹰优化算法自动调整关键超参数以提高预测性能

function[T_sim2]=BLSTM2(cleaned_data)%%%%%清空环境变量%%%%warningoff%关闭报警信息%%%%closeall%关闭开启的图窗%%%%clear%清空变量%%%%clc%清空命令行%%%%%%%data1=load('data.mat');%%%%data2=struct2cell(data1);%%%%data3=cell2mat(data2)

神经网络697344·2025-04-15 22:10

在CSDN上撰写一篇高质量的博客并有效提升原力值

细分领域：避免泛泛而谈，聚焦具体问题（如“用Python实现人脸识别的5种优化方法”）。内容结构设计清晰标题：标题需包含关键词（如

Ma_si·2025-04-15 20:28

python实现并发编程

1、概念并发:在一段时间内交替去执行任务。并行:对于多核cpu处理多任务，操作系统会给cpu的每个内核安排一个执行的软件，多个内核是真正的一起执行软件。这里需要注意多核cpu是并行的执行多任务，始终有多个软件一起执行。进程：一个正在运行的程序或者软件就是一个进程，它是操作系统进行资源分配的基本单位，也就是说每启动一个进程，操作系统都会给其分配一定的运行资源(内存资源)保证进程的运行。线程：是进程中

lTimej·2025-04-15 19:53

当 AI 邂逅自动化，从测试到智能，代码里的狂飙时代

自动化测试概述2.2AI在自动化测试中的优势2.3基于AI的自动化测试2.4测试说明三、AI在算法学习中的应用3.1算法学习的基本概念3.2机器学习算法在算法学习中的应用3.2.1监督学习示例：简单的线性回归

羑悻的小杀马特.·2025-04-15 19:20

【ML】基于机器学习的心脏病预测研究(附代码和数据集，随机森林模型)

专栏订阅用户订阅专栏后免费提供数据集，代码贴在博文中，超级VIP用户不在服务范围之内，不想订阅专栏的兄弟们可以私信我详聊）之前创作过心脏病预测研究文章如下：【ML】基于机器学习的心脏病预测研究(附代码和数据集，逻辑回归模型

机器不学习我学习·2025-04-15 18:17

Python实现的自动化文件同步工具

功能说明：这个Python程序是一个自动化文件同步工具，能够将一个源文件夹的文件实时同步到目标文件夹，保持两个文件夹中的文件一致。它支持递归复制子文件夹，并且能够自动检测文件的变化（如文件的新增、修改或删除），并做出相应的同步操作。该工具适用于需要保持文件夹之间数据一致性的场景，例如备份文件夹、开发环境同步等。程序功能的亮点包括：实时监控源文件夹的变化。自动将源文件夹的变化同步到目标文件夹。支持递

·2025-04-15 17:17

关于python与c++效率的对比实战

于是我用python实现出来，速度依然不行。于是又用c++写了一遍。结

鸿雁拉着我飞·2025-04-15 13:15

【AI论文】GigaTok：将视觉标记器扩展到30亿参数以实现自回归图像生成

摘要：在自回归（AR）图像生成中，视觉标记器将图像压缩成紧凑的离散潜在标记，通过下一个标记预测，实现对下游自回归模型的有效训练，以进行视觉生成。

东临碣石82·2025-04-15 13:44

吴恩达深度学习（17）独热编码|回归树简介

独热编码（One-HotEncoding）简介在之前看到的示例中，每个特征只能取一个或两个可能的值，比如耳朵形状只有尖或，胡须只有有或无。但如果特征可以有两个以上的取值该需要特殊处理。以宠物收养中心应用程序的新训练集为例，除了耳朵形状特征外，其他数据都相同。此时耳朵形状不再只有尖和松软两种，还可以是椭圆形，即耳朵形状（ESHI）特征仍是分类值特征，但从有两个可能值变为有三个可能值。当基于这个特征进

wgc2k·2025-04-15 12:41

MLP-SVM回归预测(matlab代码)

数据为Excel股票预测数据。数据集划分为训练集、验证集、测试集,比例为8：1：1模块化结构:代码将整个流程模块化，使得代码更易于理解和维护。不同功能的代码块被组织成函数或者独立的模块，使得代码逻辑清晰，结构化程度高。可视化结果:代码中包含了对训练过程和预测结果的可视化，真实标签与预测标签的对比等，有助于直观地评估模型的性能和结果的准确性。同时输出多个评价指标：平均绝对误差（MAE）平均相对误差（

九亿AI算法优化工作室&·2025-04-15 11:36

TensorFlow深度学习实战（7）——分类任务详解

TensorFlow深度学习实战（7）——分类任务详解0.前言1.分类任务1.1分类任务简介1.2分类与回归的区别2.逻辑回归3.使用TensorFlow实现逻辑回归小结系列链接0.前言分类任务(ClassificationTask

盼小辉丶·2025-04-15 11:03

时间序列预测 | Python实现ARIMA时间序列数据预测

时间序列预测|Python实现ARIMA时间序列数据预测目录时间序列预测|Python实现ARIMA时间序列数据预测基本介绍程序设计ARMAARMAARIMASARIMA参考资料致谢基本介绍时间序列预测是机器学习中一个经常被忽视的重要领域

前程算法屋·2025-04-15 10:25

Python中的Transformer算法详解

1.2Transformer的架构1.3自注意力机制二、Transformer的Python实现2.1导入必要的库2.2创建Transformer模型2.3编码器和解码器的实现2.3.1编码器实现2.3.2

闲人编程·2025-04-15 08:44

[特殊字符] 第十七讲 | 随机森林：变量重要性识别与建模实战

关键词：随机森林、变量重要性、建模、分类、回归、R语言、可解释性一、随机森林到底是什么？

Chh0715·2025-04-15 08:10

Python实现链接KS3，并批量下载KS3文件数据到本地

在本专栏的上篇文章《Python实现链接KS3，并将文件数据批量上传到KS3》中，笔者有详细介绍基于Python，实现链接KS3并将文件数据批量上传。

写python的鑫哥·2025-04-15 07:06

DeepSeek BLEU和ROUGE（Recall）的计算

BLEUScore(BilingualEvaluationUnderstudy)和ROUGEScore(Recall-OrientedUnderstudyforGistingEvaluation)的原生Python

taoqick·2025-04-15 05:50

Python实现网络爬虫

原文出处：http://kcclub.kingsoft.com/home.php?mod=space&uid=93&do=blog&id=890首先对原作者感谢，这个程序学习了不少东西！===========================================================================================================

aaronchan1028·2025-04-15 05:18

使用Python实现矢量路径的压缩、解压与可视化

引言在图形设计和Web开发中，矢量路径数据的高效存储与传输至关重要。本文将通过一个Python示例，展示如何将复杂的矢量路径命令序列压缩为JSON格式，再将其解压还原，并通过matplotlib进行可视化。这一过程可应用于字体设计、矢量图形编辑或Web应用中的路径数据传输。核心功能概述1.路径命令解析输入：包含moveTo、lineTo、qCurveTo（二次贝塞尔曲线）、closePath命令的

东方佑·2025-04-15 02:32

【李宏毅深度学习——回归模型的PyTorch架构】Homework 1：COVID-19 Cases Prediction (Regression)

目录1、显示NVIDIAGPU的状态信息2、数据集的两种不同的下载方式3、导入相关库4、三个工具函数5、定义自己的数据集类6、定义神经网络模型7、定义选择特征的函数8、训练过程9、超参数字典config10、准备和加载数据11、创建并训练模型12、加载并启动TensorBoard13、使用训练好的模型进行预测14、下载文件到本地1、显示NVIDIAGPU的状态信息#checkgputype!nvi

AI的Learner·2025-04-14 22:35

Python实现八大排序算法（二：O(nlogn)高级排序篇--归并、快排、堆排）

将数组不断二分直到单个元素稳定排序：合并时相等元素保持原顺序空间换时间：需要O(n)额外空间4.3.算法步骤递归将数组对半拆分当子数组长度为1时停止拆分合并两个已排序的子数组重复合并直到完整有序4.4.Python

dudly·2025-04-14 20:23

07、Java学习-类与对象（面向对象初级）：

我们先来看一段代码：publicclassObject01{publicstaticvoidmain(String[]args){//单独用变量解决问题：=>不利于数据的管理，因为我们把猫的信息拆解了。

江弦凤歌·2025-04-14 17:03

自回归概率模型（Autoregressive Probabilistic Models）

自回归概率模型（AutoregressiveProbabilisticModels）是大型语言模型（LLMs）如GPT系列的核心组成部分。

爱看烟花的码农·2025-04-14 17:27

Jinja2使用

Jinja2使用Jinja：是Python实现的模板语言。模板语言：是一种被设计出来自动生成文档的简单文本格式。

luobosibing_2·2025-04-14 15:48

为什么不同的损失函数可以提升模型性能？

1.不同任务需要不同的优化目标不同的任务（如分类、回归、生成等）对模型的要求不同，因此需要设计适合任务特点的损失函数。-分类任务：交叉熵损失（Cross-En

RoyKing_·2025-04-14 14:14

使用Python解决构造回文字符串问题

目录问题定义算法选择Python实现1.定义问题2.动态规划状态定义3.状态转移方程4.初始化5.填充顺序6.Python代码实现7.调用算法并输出结果算法优化1.空间优化2.滚动数组优化3.中心扩展法总结回文字符串是指正读和反读都相同的字符串

傻啦嘿哟·2025-04-14 14:40

【机器学习300问】61、逻辑回归与线性回归的异同？

本文讲述两个经典机器学习逻辑回归（LogisticRegression）和线性回归（LinearRegression）算法的异同，有助于我们在面对实际问题时更好的进行模型选择。

小oo呆·2025-04-14 13:34

深入探索 PyTorch：回归与分类模型的全方位解析

深入探索PyTorch：回归与分类模型的全方位解析在当今数据驱动的时代，机器学习与深度学习技术正广泛应用于各个领域，助力我们从海量数据中挖掘有价值的信息。

扉间798·2025-04-14 12:00

机器学习中的回归与分类模型：线性回归、逻辑回归与多分类

在机器学习领域，回归和分类是两类重要的任务，它们各自有着不同的应用场景和模型构建方式。

扉间798·2025-04-14 12:29

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