python实现lasso回归第29页

Python----线性回归（基于sklearn共享单车租赁线性回归预测）

线性回归是一种用于建模和分析关系的线性方法。在简单线性回归中，我们考虑一个自变量和一个因变量之间的关系，用一条直线进行建模。

蹦蹦跳跳真可爱589·2025-04-10 04:14

python实现一个简单的项目_用Python做一个简单的机票价格爬取（二）

0x01.回顾上一篇，简单写了下抓信息的单线路玩法，经过简单update代码之后，就可以爬出一下的结果：为了做到format数据的效果，在format内增加如下代码，且重新简化了查询需要的参数：defformatFlightInfo(d):#Parseflightinfoforiind:#baseinfoiscontainedinluggageVisaKey#outFlight=d['flight

weixin_39976733·2025-04-10 04:13

Python和PyTorch深入实现线性回归模型：一篇文章全面掌握基础机器学习技术

1.简介1.1线性回归模型概述线性回归是一种统计学中的预测分析，该方法用于建立两种或两种以上变量间的关系模型。

代码很孬写·2025-04-10 04:40

230516-pytorch-线性回归模型-GPU

importtorchimporttorch.nnasnnimportnumpyasnpclassLinearRegressionModel(nn.Module):def__init__(self,input_dim,output_dim):super(LinearRegressionModel,self).__init__()self.linear=nn.Linear(input_dim,out

dearr__·2025-04-10 04:40

分类算法：随机森林算法原理与应用

它通过构建多个决策树并综合它们的预测结果来提高分类或回归的准确性。随机森林中的每棵树都是独立训练的，且在训练过程中，随机选择样本和特征，这使得模型具有很高的多样性和鲁棒性。

kkchenjj·2025-04-10 03:04

Python机器学习实战：随机森林算法集成学习的力量

Python机器学习实战：随机森林算法-集成学习的力量作者：禅与计算机程序设计艺术/ZenandtheArtofComputerProgramming关键词：Python，机器学习，随机森林，集成学习，分类，回归

AGI大模型与大数据研究院·2025-04-10 02:01

这5种炫酷的动态图，都是用Python实现的！

数据可以帮助我们描述这个世界、阐释自己的想法和展示自己的成果，但如果只有单调乏味的文本和数字，我们却往往能难抓住观众的眼球。而很多时候，一张漂亮的可视化图表就足以胜过千言万语。本文将介绍5种基于Plotly的可视化方法，你会发现，原来可视化不仅可用直方图和箱形图，还能做得如此动态好看甚至可交互。对数据科学家来说，讲故事是一个至关重要的技能。为了表达我们的思想并且说服别人，我们需要有效的沟通。而漂漂

快乐星球没有乐·2025-04-09 23:11

手写数字识别项目

2.定义损失函数定义损失函数可以通过自定义方法或使用PvIorch内署的损失函数，如回归使用的l

晚椰子树·2025-04-09 20:17

【回归任务】新冠感染人数预测

数据来源：ML2021Spring-hw1|Kaggle1.数据预处理类#数据集中“州”以"独热编码"形式呈现importmatplotlib.pyplotaspltimporttorchimportnumpyasnpimportcsvimportpandasaspdfromtorch.utils.dataimportDataLoader,Dataset#Dataset类，需要提供file;提供的

槑辉_·2025-04-09 20:47

软件反模式全解手册（26种核心模式详解）

代码呈现无序耦合状态经典案例：电商系统中订单模块包含用户管理、支付计算、日志记录等混杂逻辑解决方案：采用六边形架构划分核心域与适配器实施绞杀者模式逐步重构//新架构示例@DomainServicepublicclassOrderService

北漂老男孩·2025-04-09 20:45

【机器学习】1.基本概念：监督学习非监督学习半监督学习

【机器学习】1.基本概念：监督学习非监督学习半监督学习机器学习基本概念特征与标签监督学习回归与分类非监督学习半监督学习机器学习基本概念特征与标签标签是我么要预测的事物，即线性回归中的y变量。

Wangziv_hahaha·2025-04-09 18:35

ROS基础教程

文章目录1.简介1.1.系统架构1.2.文件系统1.3.计算图1.4.Source1.5.helloworld1.5.1.C++实现1.5.2.Python实现2.通信2.1.话题通信2.1.1.简介2.1.2

Flower_For_Algernon·2025-04-09 18:00

内部类（基于b站提莫说java）

/顶级类//同一个java文件，只能有一个顶级类被声明为public//被public修饰的类，跟我们的java类同名publicclassOuterclass{//在类里定义的类是内部类（4种）//1

憧憬成为java高手的小白·2025-04-09 18:00

Apriori算法，python实现

首先看一下数据集结构，用excel建立一个数据集。一行代表一个事务。假如有五个购买清单，一行代表一个单子。代码如下：importnumpyasnpimportpandasaspd#测试数据集，用于debugdefloadDataSet():df=pd.read_excel('D:\\Document_Exercitation\\关联规则apriori-python\\数据.xls',keep_de

JeJe同学·2025-04-09 16:49

Python实现Apriori算法

Apriori算法1.代码实现流程整体流程如下图所示：如上图所示，整个代码分为以下几个模块:1)createC1(dataset)说明：该函数根据输入的数据集dataset来生成候选1项集。2）get_LK(dataset,CK,min_sup)说明：该函数根据候选项集CK，从数据集中搜索，判断CK中每个项集在数据集中的支持度（这里用出现次数表示）是否>=min_sup。min_sup为手动指定的

Sword丶·2025-04-09 16:48

AI驱动测试实现的价值、流程图及核心挑战分析

减少人工编写时间（效率提升50%+）-并行化测试执行，缩短测试周期质量增强-通过机器学习预测高风险代码，提高缺陷发现率（提升20%-30%）-智能优化测试覆盖率成本优化-减少人工测试依赖，降低人力成本-精准回归测试

小赖同学啊·2025-04-09 14:09

ragflow通过python实现

文章目录1、创建APIKEY2、python脚本ragflow搭建参考文章Win10系统Docker+DeepSeek+ragflow搭建本地知识1、创建APIKEY2、python脚本importrequestsimportjsonimporttime#创建知识库defcreate_dataset(api_key,name,embedding_model,permission="team",ch

GIS从业者·2025-04-09 12:58

xESMF 开源项目安装与使用指南

xESMFUniversalRegridderforGeospatialData项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/xe/xESMF1.项目目录结构及介绍xESMF是一个强大的地球科学数据重网格化工具，基于Python

滕璇萱Russell·2025-04-09 11:48

软件测试面试中关于线上bug,软件测试面试BUG相关考题

一条Bug记录最基本应包含：编号、Bug所属模块、Bug描述、Bug级别、发现日期、发现人、修改日期、修改人、修改方法、回归结果等等要有效的发现Bug需参考需求以及详细设计等前期文档设计出高效的测试用例

书童小二·2025-04-09 11:16

机器学习（概述）

1.说明有监督学习和无监督学习的各自的特点及区别-监督学习-有标签-分类：标签值离散-回归：标签值连续-无监督学习-无标签，按照样本的相似性进行聚合-半监督学习-部分有标签，部分无标签-强化学习2.说明下机器学习的建模流程

羡江007·2025-04-09 10:42

AP聚类算法的Python实现

AP聚类算法的Python实现AP（AffinityPropagation）聚类算法是一种无监督学习算法，用于将数据集划分为不同的聚类簇。

BitSlinger·2025-04-09 06:47

八皇后问题-用Python实现

八皇后问题-用Python实现回溯算法代码实现（我的--）特定条件的八皇后问题代码实现（百科上的）收获回溯算法简述一下基本实现方法：1.从第一行开始，放置第一个皇后2.下一行，从第一列开始，依次判断这个位置和已有的皇后位置是否冲突

weixin_45793720·2025-04-09 04:05

预测分析（三）：基于机器学习的分类预测

文章目录基于机器学习的分类预测分类任务逻辑回归分类树分类树的工作原理随机森林多元分类朴素贝叶斯分类器贝叶斯公式回到分类问题**1.算法原理****2.主要类型****(1)高斯朴素贝叶斯****(2)多项式朴素贝叶斯

^ω^宇博·2025-04-08 22:29

深入理解矩阵乘积的导数：以线性回归损失函数为例

深入理解矩阵乘积的导数：以线性回归损失函数为例在机器学习和数据分析领域，矩阵微积分扮演着至关重要的角色。特别是当我们涉及到优化问题，如最小化损失函数时，对矩阵表达式求导变得必不可少。

从零开始学习人工智能·2025-04-08 22:28

决策树与随机森林：深入解析两者的差异

它们在数据挖掘、分类和回归等任务中发挥着关键作用。然而，它们之间存在着诸多明显的区别，这些区别也决定了它们在不同场景下的适用性。一、模型结构决策树决策树是一种基于树形结构的模型。

CodeJourney.·2025-04-08 18:33

分布式微服务系统架构第99集：缓存系统的实战级优化案例

xiaoda0423仓库地址：https://webvueblog.github.io/JavaPlusDoc/https://1024bat.cn/频繁创建短生命周期对象（如JSON对象、临时列表等）publicclassObjectReuseDemo

掘金-我是哪吒·2025-04-08 16:19

Selenium自动化测试全攻略:从入门到精通

Selenium作为一种强大而灵活的自动化测试工具,广泛应用于Web应用的功能测试和回归测试。本文将深入探讨Selenium的核心概念和实用技巧,帮助您掌握这一强大工具的使用方法。

行家说竞赛·2025-04-08 16:15

第二十九节课：Python实现科赫雪花分形绘制与打包

Python实现科赫雪花分形绘制与打包一、科赫曲线原理1.1分形几何特性自相似性：局部与整体具有相似结构迭代生成：通过简单规则反复迭代分数维度：维度值介于1-2之间1.2科赫曲线生成规则将线段三等分替换中间段为等边三角形两边对每个新线段重复上述操作二

monday_CN·2025-04-08 15:44

Python实现链接KS3，并将文件数据上传到KS3

而本文，笔者将针对通过Python实现批量上传数据文件到KS3中，结合实战代码案例进行详细介绍。废话不多说，下面跟着笔者直

写python的鑫哥·2025-04-08 12:17

软件测试技术之何时执行回归测试？

每个涉及生产代码更改的场景都需要进行回归测试。以下所有场景都有此测试的需求。·向应用程序添加新功能：具有登录功能的网站。用户只能通过电子邮件使用此功能。一项新功能是使用Facebook凭据执行登录。

程序员勋勋·2025-04-08 11:42

请你回答一下单元测试、集成测试、系统测试、验收测试、回归测试这几步中最重要的是哪一步？

在软件测试的不同阶段中，每个环节都有其不可替代的价值，但若从工程效率和缺陷防控的全局视角来看，单元测试（UnitTesting）是质量金字塔的基石，其重要性最为关键。以下是分层解析：一、从缺陷修复成本看优先级美国国家标准与技术研究院（NIST）研究显示：单元测试阶段发现的缺陷，修复成本约为10美元/个系统测试阶段发现的缺陷，修复成本飙升至1,500美元/个上线后发现的缺陷，修复成本最高可达10,0

海姐软件测试·2025-04-08 11:12

历年蓝桥杯青少组省赛国赛Python中/高级组真题解析 | 2022年4月（省赛第二场）选择题（1-5）

欢迎大家订阅我的专栏：算法题解：C++与Python实现！本专栏旨在帮助大家从基础到进阶，逐步提升编程能力，助力信息学竞赛备战！

热爱编程的通信人·2025-04-08 03:19

像素到数据：智能解析系统的架构优化与代码实现

像素到数据：轻量级智能解析系统的Python实现与架构优化在上一篇文章像素到数据：Selenium，OpenCV，Tesseract，Python构建的智能解析系统中，我们介绍了基于Selenium、OpenCV

赛卡·2025-04-07 22:49

【JCR一区级】非洲秃鹫算法AVOA-Transformer-GRU负荷数据回归预测【含Matlab源码 6313期】

Matlab武动乾坤博客之家

Matlab武动乾坤·2025-04-07 13:23

from fastmcp import FastMCP和from mcp.server.fastmcp import FastMCP的区别是什么？

文章目录困惑以方式一开启一个mcpserver，并用cline进行调用mcpinstallserver.py修改配置文件以方式二开启MCPserver困惑一直比较困惑的是，好像用python实现mcpserver

几道之旅·2025-04-07 13:22

MLP/CNN/RNN/Transformer主流深度学习模型的区别

用途：适用于简单的分类和回归任务。限制：不适用于处理序列数据或图像数据，因为它不具备处理输入之间时间或空间关系的能力。

鬼马行天·2025-04-07 07:49

《CIO必读：软件私有化部署业务的5大核心价值》

私有化部署，这一曾经被视为“重模式”的技术方案，正以全新的姿态回归企业视野。它不仅是数据安全的保障，更是企业构建专属数字化能力的基石。私有化部署的本质：你的数据，你做主私有化部

·2025-04-07 02:41

《Linux内存管理：实验驱动的深度探索》【附录】【实验环境搭建 3】【Qemu 运行低版本linux内核注意事项】

有些问题解决不了，最终还是回归到gcc版本不对导致的。所以gcc版本选择是重点。1.1Linux内核编译所需的GCC版本Linu

奔跑吧 android·2025-04-07 00:34

使用 Python 编写自动化脚本：从任务解放双手到全场景优化

本篇文章将为您详细介绍如何使用Python实现常见的自动化任务，帮助您一步步掌握自动化脚本编写技巧。1.开篇引入在现代工作中，重复性的任务是不可避免的。繁琐的手工

清水白石008·2025-04-06 17:47

常见的encoder decoder架构有哪些

BART(BidirectionalandAuto-RegressiveTransformers)：结合了自回归和双向编码的优点，适用于文本生成和理解任务。Seq2Seq：经典的序列到序列

强化学习曾小健·2025-04-06 14:02

Stable Diffusion 中 Cross Attention 实现原理解析（含代码讲解）

在StableDiffusion的U-Net中，CrossAttention是将文本提示与图像特征对齐融合的关键模块，本文将结合一段Python实现代码，逐行解释其原理。

AIGC_增益·2025-04-06 13:50

Python 实战：生成二维码并集成到图片添加自动换行中文文字

本文将详细介绍如何使用Python实现生成二维码，将其贴到空白图上，并在二维码下方添加自动换行且居中的中文文字，同时解决可能出现的中文乱码和textsize方法弃用问题，最后提供一个可直接运行的实际操作案例

爱搬砖的程序猿.·2025-04-06 07:08

从零开始学AI——3

还是欢迎各位大佬指正第三章本章主要说明了什么是线性模型以及在回归、分类任务中如何应用线性模型。3.1线性模型线性模型是机器学习中最基础且应用最广泛的模型之一。

·2025-04-06 02:28

最小二乘法多元线性回归_数学基础2：线性回归&最小二乘法

喂书长大的孩子·2025-04-06 00:55

【多元线性回归的核心算法：深入解析最小二乘法原理】

多元线性回归的核心算法：深入解析最小二乘法原理前言一、定义二、多元线性回归中最小二乘法参数计算原理1.最小二乘法2.最小二乘法矩阵运算总结前言在一元线性回归模型中，我们针对仅含单一自变量XXX与因变量

LeoBoML·2025-04-06 00:23

学习记录-软件测试基础

软件测试分类1.按阶段：单元测试（一般开发自测）、集成测试、系统测试、验收测试2.按代码可见度测试：黑盒测试、灰盒测试、白盒测试3.其他：冒烟测试(冒烟测试主要是在开发提测后进行，主要是测试主流程是否跑通)、回归测试

深夜情感老师·2025-04-05 22:11

python加载训练好的模型并进行叶片实例分割预测

要基于“GMT:GuidedMaskTransformerforLeafInstanceSegmentation”进行代码复现，可按照以下步骤利用Python实现：环境配置克隆仓库：在终端中使用gitclonehttps

pk_xz123456·2025-04-05 21:01

lasso模型交替方向matlab_TCGA系列学习笔记（7）建模及模型评价

问题或建议，请公众号留言;TCGA系列学习笔记(7)建模及模型评价内容目录前言1.背景知识1.1Cox前提假设的验证1.2lasso和ridge回归1.3C-index1.3.1如何计算1.3.2关于C-index

weixin_39782752·2025-04-05 17:10

r语言怎样得到用glmnet来进行group lasso处理后选择的自变量有哪些，写出具体代码

在R中使用glmnet包进行grouplasso处理，可以使用函数glmnet()来拟合模型，并使用参数family="mgaussian"和group.idx进行分组。

基鑫阁·2025-04-05 17:09

R语言中使用LASSO进行特征筛选

R语言中使用LASSO进行特征筛选在机器学习和统计分析中，特征选择是一项关键任务，用于从给定的特征集中选择最具预测能力的特征子集。

幻想之境的探索·2025-04-05 17:07

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