人工智能transformer回归_51CTO博客
通过生成人工数据集合,基于TensorFlow实现y=3.1234*x+2.98线性回归。通过上传附件方式提交 notebook文件(.ipynb) 评分标准:1、生成 x_data,值为 [0, 100]之间500个等差数列数据集合作为样本特征,根据目标线性方程 y=3.1234*x+2.98,生成相应的标签集合 y_data,1分;(思路:通过线性变换将[0,100]之间的数转换为区间[-1,
人工智能的概述人工智能的概念:人工智能就是要让机器的行为看起来就像是人所表现出的智能行为一样。图灵测试即一个人在不接触对方的情况下,通过一种特殊的方式,和对方进行一系列的问答,如果在相当长时间内,它无法根据这些问题判断对方是人还是计算机,那么,就可以认为这个计算机有同人相当的智力,即这台计算机是能思维的。人工智能(Artificial Intelligence),简称AI。将利用机器(含计算机程序
文章目录1.逻辑回归的介绍1.1 简介1.2 逻辑回归的应用场景1.3逻辑回归的原理1.4 输入1.5 激活函数2.损失与优化2.1 损失2.2 优化3.逻辑回归api介绍4. 案例:癌症分类预测-良/恶性乳腺癌肿瘤预测5.分类评估方法5.1 精确率与召回率5.1.1 混淆矩阵5.1.2 精确率(Precision)与召回率(Recall)5.2 F1-score5.3 分类评估报告api5.4
本系列文章将梳理人工智能中广泛用到的若干算法。通过这些介绍,读者可以更清晰地理解诸多人工智能框架,帮助大家更准确地选择人工智能框架,更有效地开发出自己期望的人工智能应用。逻辑回归 Logistic Regression介绍顾名思义,Logistic Regression是一种回归算法,但是也可以用作归类算法。其实Logistic Regression (又被称作Logit Regression)
来源:mush博客虽然人工智能和机器学习为企业改善运营和最大化收入提供了充足的可能性,但没有“免费午餐”。在  “没有免费的午餐”问题是古老的“没有一个放之四海而皆准的所有”问题的AI / ML行业适应。企业面临的一系列问题是巨大的,用于解决这些问题的ML模型的种类非常广泛,因为有些算法在处理某些类型的问题方面比其他算法更好。如上所述,人们需要清楚地了解每种类型的ML模型的优点
1 概述1.1 定义人工智能(AI)模型评估是一个关键的过程,用于确定模型在特定任务上的性能和有效性。这个过程涉及使用各种技术和指标来衡量模型的准确度、可靠性、泛化能力以及其他重要特性。在不同的应用场景中,模型评估的具体细节和重点可能会有所不同,但总体目标是确保模型能够满足预定的标准和实际需求。1.2 重要性模型评估在机器学习和人工智能领域扮演着至关重要的角色。模型评估是确保机器学习模型在实际应用
文章目录1.人工智能、机器学习、深度学习的关系1.1 **机器学习**1.2 **深度学习**:是机器学习的其中一种方法,主要原理是**神经网络**1.3 **人工智能与机器学习、深度学习之间的区别**2.机器学习基本概念3.线性回归3.1 线性回归模型3.1.1 一元线性回归(单个特征)3.1.2 多元线性模型(多个特征)3.2 损失函数3.3 求解方式3.3.1 最小二乘法(least squ
反演问题是由结果及某些原理出发去确定表征问题特征的参数。目前的人工智能也是有大量数据及假设的模型,通过各种优化算法确定模型的参数,基于反演出的模型进行预测,因此,人工智能就是反演问题。基于大量数据,人工智能可以反推出这是什么(静态对象),这是在干什么(动态过程)等。反演问题是地球物理、建筑等领域的常用的称呼,这种问题普遍存在。涉及到演绎和观测问题。在数学和物理学领域,反演问题称为反问题;在统计学中
1、scikit-learn:可以做的事情  (1)分类(Classification)  (2)回归(Regression)预测一个连续的值 例: 股票价值预测  (3)无监督机器学习 聚类(Clustering) 根据集合相似性自动分组 例: 客户分隔  (4)降维(Dimensionality Reduction)减少考虑因素,增加计算效率 例:特征选择,矩阵分解  (5)模型选择(Mode...
第七周 统计机器学习算法应用回归与分类的区别:线性回归难以刻画数据的复杂分布,所以有了非线性回归模型——逻辑斯蒂模型logistic回归和分类的统一:是否能用回归模型完成分类任务逻辑回归模型=回归模型+sigmoid函数sigmoid函数性质良好概率输出,值域[0,1]数据特征加权累加非线性变化yx为正例的概率1-yx为负例的概率p/(1-p)几率(x作为正例的相对可能性)log(p/(1-p))
文章目录1.线性回归的简介1.1 定义1.2 线性回归的应用场景1.3 线性模型理解使用线性回归的API解决上边的期末成绩案例线性回归API解决的数据代码实现2.线性回归的损失与优化2.1 损失函数2.2 优化方法3.scikit里边的线性回归api具体介绍4. 案例:波士顿放假预测4.1 分析4.2 回归性能评估4.3 代码1.使用标准的线性回归方法预测2.使用梯度下降法来预测5.欠拟合和过拟
在《大家的人工智能——学习路线总览》中,相信大家已经对人工智能领域已经有了一个初步的了解,现在我们从其中一个小方面入门机器学习,今天我们将要讲述的是机器学习中的一种线性模型——线性回归。什么是线性回归让我们把思绪先倒回到初中数学课堂上(如果你已经上过初中),来回顾一个知识点:一元一次方程,给出如下坐标点(1,1.5),(2,2),(3,2.5),要求计算出当x=4时,y的值。相信大家都会首先求出一
人工智能(AI)已经成为当今科技领域的热门话题,其应用领域涵盖了各个行业。线性回归作为人工智能中的一种关键统计学方法,被广泛应用于预测和决策支持系统中。本文将为您详细介绍线性回归人工智能中的应用原理与方法,帮助您更好地理解这一重要技术。 一、什么是线性回归? 线性回归是一种统计学和机器学习领域中常用的预测和分类方法。它通过建立输入变量(自变量)与输出变量(因变量)之间的线性关系,来预测或分类数据
原创 2023-12-19 10:27:56
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@EnzoReventon 《人工智能基础》《人工智能基础》——线性回归算法推导前面我们通过讲线性回归相信大家已经理解了回归任务是做什么的,但是还不知道具体怎么做,就是说怎么求出最优解,为了透彻理解我们必须再补充一些概念,只有有了这些概念我们后面才能推导出线性回归所需要的损失函数,进而去进一步理解最优解该如何去求。首先,先了解一下一些概念。中心极限定理高尔顿钉板 中心极限定理(central li
人工智能-线性回归1–损失函数、正规方程、梯度下降法人工智能-线性回归2–房价预测、欠拟合过拟合、正则化、模型保存加载1,线性回归简介线性回归分类:线性关系,非线性关系2,线性回归API初步使用from sklearn.linear_model import LinearRegression #1,获取数据 x = [[80,86], [70,86], [85,86], [80,66], [80,
本文将涉及以下知识点(1)线性关系(2)线性回归(3)假设函数(4)代价函数(5)学习速率(6)梯度下降(7)特征向量相关的线性代数或微积分知识,可参照另两篇博文我的人工智能之旅----线性代数基础知识我的人工智能之旅----微积分基础知识线性关系解释线性回归之前,先来看一下线性关系。什么是线性关系?如果自变量与因变量存在一次方函数关系,那...
原创 2021-09-28 17:32:11
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归结推理思考题归结演绎推理谓词公式的范式前束型范式Skolem范式(斯克林范式)谓词公式 G 化为 Skolem 标准型的步骤子句与子句集谓词公式分别化成子句集归结推理方法命题逻辑中的归结原理归结原理谓词逻辑的归结原理归结原理利用归结原理进行定理证明“ 快乐学生 ” 问题利用归结原理进行定理证明应用归结原理进行问题求解归结原理的特点 思考题问题:设 A,B,C 三人中有人从不说真话,也有人从不说
目录1 概述1.1 线性回归1.2 岭回归1.3 过拟合2sklearn中的岭回归3 案例3.1 数据介绍:3.2 实验目的:3.3 数据特征如下...
原创 2022-08-16 01:22:40
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上期回顾应用场景--->向量化--->模型-->结果 人工智能主要围绕模型展开,模型可以理解为公式模型之一:线性回归模型是直线,让直线拟合这些点,所以叫线性回归 需求:给出一组数据x,y,给出点的分布情况(给出一个公式),类似于y=ax+b 也就是说,通过调整a,b的值,让直线拟合这些点 (调整w,b的值就是机器在学习的过程,要知道,不管怎么调整,都是由误差的,
1 浅谈人工智能1.1 人工智能的概述人工智能(Artificial Intelligence),英文缩写为AI。它是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学人工智能是计算机科学的一个分支,它企图了解智能的实质,并生产出一种新的能以人类智能相似的方式做出反应的智能机器,该领域的研究包括机器人、语言识别、图像识别、自然语言处理和专家系统等。人工智能从...
原创 2021-08-18 09:42:25
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