目录 第一篇 线性回归模型 第二篇 其他回归模型 ...
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2021-10-24 10:53:00
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在写论文的过程中，被老师批评过描述不清模型与算法。后来通过查找资料，才发现模型（Model）与算法（Algorithm）是两码事。通俗来讲，模型指代的是目标函数（最终要建立的函数），算法则是求解该目标函数的方法。模型=目标函数，算法=求解该目标函数的方法。比如很多人没搞清楚，到底Decision Tree里什么是模型什么是算法。Decision Tree里，其模型是二叉树模型（暂不讨论多叉树情况）
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2024-01-31 03:54:58
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一元线性回归模型与多远线性回归模型 一元线性回归模型: 公式: y=ax+b 多元线性回归模型: 公式: y=ax+ax1+ax2+...+b 区别就在于有不同的函数 常用数学符号以及读法: 散点图: 计算公式: 因变量与自变量的概念: 在函数关系式中，某个量会随一个（或几个）变动的量的变动而变动， ...
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2021-10-21 22:28:00
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贝叶斯模型: 通过已知类别的训练数据集，计算样本的先验概率，然后利⽤⻉叶斯 概率公式测算未知类别样本属于某个类别的后验概率 最终以最⼤后验概率所对应的类别作为样本的预测值 贝叶斯模型三大分类: 1.高斯贝叶斯分类器 适用于自变量为连续数值类型的情况 案例: 解题思路: 步骤一: 步骤二: 与计算出来 ...
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2021-10-26 01:06:00
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算法模型算法模型算法模型算法模型有哪些属性：1.算法模型代码的的github网址2.相关代码3.谁写的算法模型4.算法模型讲解视频的网址
原创
2021-08-02 14:15:58
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建模分析的步骤 1 确定需求，提取数据 2 数据预处理（异常值，缺失值） 3 特征选择 4 对离散数据编码(哑变量，虚拟变量） 3 拆分训练集，测试集 4 选择并训练模型(多个备选模型) 5 模型评估 6 保存模型 7 投入生产数据预处理 1 异常值 离散型(定性): value_counts(),unique() 方法： 改为缺失 连续型(定量): 箱型图原则(1.5IQR),3西格玛（3倍标准
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2024-01-25 17:12:24
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一、隐含马尔可夫模型（Hidden Markov Model）1、简介 隐含马尔可夫模型并不是俄罗斯数学家马尔可夫发明的，而是美国数学家鲍姆提出的，隐含马尔可夫模型的训练方法（鲍姆-韦尔奇算法）也是以他名字命名的。隐含马尔可夫模型一直被认为是解决大多数自然语言处理问题最为快速、有效的方法。2、马尔可夫假设 随机过程中各个状态St的概率分布，只与它的前一个状态St-1有关，即P(St|S1,S2
1.什么是数据迁移数据迁移指的是将一批数据从同构存储系统（如MySQLA到MySQLB）或异构存储系统（如MySQL-MongoDB）间搬运迁移。最简单的数据迁移方式是通过脚本或定时任务将数据进行搬运，亦或是通过类似canal之类的工具进行数据同步。这种最简单方案在数据量小且系统对数据一致性要求低的情况下可以良好生效，但是对于大数据量的实时在线系统来讲，需要在数据迁移的过程中做好以下三个保障：在线
规则学习（独立而治之）决策树会给任务带来一组特定的偏差，而规则学习可通过直接识别规则而避免偏差。规则学习通常应用于以名义特征为主或全部是名义特征的问题，规则学习擅长识别偶发事件，即使偶发事件只是因为特征之间非常特殊的相互作用才发生的决策树必须从上至下的应用，而规则是单独存在的事实。根据相同数据建立的模型，规则学习的结果往往比决策树的结果更加简洁、直观、容易理解。规则学习算法数据的利用基于先到先得思
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2023-09-27 17:28:50
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# Java算法模型入门教程
## 引言
欢迎来到Java编程的世界！本文将带领一位刚入行的小白通过一个简单的“Java 算法 模型”实现过程，从而帮助你深入理解Java编程和算法的基本概念。我们不仅会通过代码展示每一部分的实现，还会解释每一步的背景。让我们开始吧！
## 文章结构
- **步骤流程介绍**
- **每一步详细解释**
- **结束语**
## 一、步骤流程介绍
以下是
一提到spring技术，随之而来的必然就是这样3个名词：控制反转IOC，依赖注入DI、面向切面编程AOP。但是这3个词语何其晦涩，根本无法“顾名思义”，只有理解其本质才有可能准确get到这3个词语的精确含义。一、控制反转IOC（Inversion of Control） IOC技术本质上就是对象创建技术，更具体点，就是将类实例化为对象的技术。 但是，在java里面的对象创建技术不是通过new来
过拟合：为了追求模型的准确率，导致模型的复杂度增加正则化：是模型结构风险最小化策略的实现，在经验风险上添加一个正则化的项或者惩罚项泛化能力：通过泛化误差来进行表现决策树（decision Tree）优点：一. 对于决策树，数据的准备往往是简单或者是不必要的.其他的技术往往要求先把数据一般化，比如去掉多余的或者空白的属性。二. 决策树是一个白盒模型。如果给定一个观察的模型，那么根据所产生的决策树很容
在行业设备大数据平台建设中，势必要用到大数据技术，而大数据技术中，机器学习与数据挖掘算法是重要的一环，我们通过这些算法与模型对设备的故障进行监控与预测，对设备技改需求进行预测，对设备采购需求进行预测以及创建各种模型与算法设备标签。下面我们对一些常用的算法与模型进行简要介绍。 在进行数据挖掘时，首先要进行商业理解，即我们需要达到什么目的，解决什么问题；其次需要进行数据理解，我们需要哪些数据
目录1 TPU-MLIR简介2 开发环境搭建2.1 下载镜像2.2 下载SDK2.3 创建容器2.4 加载tpu-mlir3 准备工作目录4 onnx转mlir文件5 mlir转INT8 模型5.1 生成校准表5.2 便以为INT8对称量化模型6 混精度6.1 .1 加载tpu-mlir6.1.2准备工作目录6.1.3 验证原始模型6.1.4 转成INT8对称量化模型6.1.4.1 第一
目录 贝叶斯模型 SVM模型 K均值聚类 DBSCAN聚类 GBDT模型 贝叶斯模型 通过已知类别的训练数据集，计算样本的先验概率 然后利⽤⻉叶斯概率公式测算未知类别样本属于某个类别的后验概率 最终以最⼤后验概率所对应的类别作为样本的预测值 内部三大分类器 1.高斯贝叶斯分类器 适用于自变量为连续的 ...
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2021-10-25 22:00:00
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# 如何实现 Java 算法模型
在软件开发的过程中，算法模型是非常重要的一部分。它们帮助我们解决各种问题，例如搜索、优化和数据处理等。本篇文章将指导一位刚入行的小白开发一个简单的 Java 算法模型，并带领他理解每一步的实现过程。
## 流程概述
以下是实现 Java 算法模型的基本流程：
| 步骤 | 任务 |
| ---------
机器学习评价指标1、几个概念精确率：Precision——”正确被检索的item(TP)”占所有”实际被检索到的(TP+FP)”的比例召回率：Recall——“正确被检索的item(TP)”占所有”应该检索到的item(TP+FN)”的比例F-measure= 正确率 * 召回率 * 2 / (正确率 + 召回率) （F 值即为正确率和召回率的调和平均值）准确率：Accuracy—–正确分类的样本
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2023-08-25 23:47:12
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# Java算法模型
## 1. 引言
Java是一种常用的编程语言，广泛应用于各种领域的软件开发。在Java中，算法是一种解决问题的方法和步骤的描述，它可以用来解决各种实际问题。
本文将介绍Java中常用的算法模型，并给出相应的代码示例。通过学习这些算法模型，您将能够更好地理解Java编程中的算法设计和实现。
## 2. 算法模型
在Java中，常用的算法模型包括搜索算法、排序算法、图
原创
2023-08-28 09:17:55
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## Java模型算法简介
在现代计算机科学领域中，算法是解决问题的关键。Java作为一种广泛应用的编程语言，提供了丰富的模型算法库，可以帮助开发者快速实现各种复杂的算法。本文将介绍Java模型算法的基本概念，并通过代码示例展示其用法。
### 什么是模型算法
模型算法是指通过建立数学或逻辑模型，对问题进行抽象和分析，并基于模型进行计算的算法。Java模型算法库为开发者提供了一系列常用的模型
原创
2023-12-07 15:57:28
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算法评估如何评估如何评估一个算法, 是摆在算法研究首位的问题.如果我们没有统一的, 可行的标准, 去衡量一个算法, 那么对于算法本身的研究, 是意义不大的.有这样几个方面可以用来评估一个算法:正确性即能够处理 一般情况/特殊情况的数据, 能够正确处理大规模的数据, 也能够对任意合法输入做出相应的处理.健壮性程序的健壮性, 我们常常会提到, 可以对任意输入, 无论是合法的 或是 非法的做出相应的处理
