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NHANES挖掘培训班来啦，就在4.20-21！郑老师团队2024年NHANES公共数据库挖掘培训班，由浅入深，零基础可学，欢迎报名！近年来，使用美国营养健康（NHANES）数据的文章中，有一类统计学方法异军突起，我称之为回归三板斧，即在统计学设计上同时建立广义线性回归，加权位数和回归以及贝叶斯核机回归三种模型，对比结果比较优劣，再进行综合的分析讨论，得出较为严谨详实的结果。回归三板斧 | 三种回
通过本篇文章，我们成功地构建并训练了一个回归模型，预测全球各国的预期寿命。我们展示了从数据预处理、特征选择到模型训练和评估的完整过程，最后还分析了特征的重要性。这个项目不仅展示了回归算法在实际问题中的应用，还为未来的AI项目开发提供了很好的参考。期待您继续关注本系列的后续文章！欢迎关注我的后续博文，我将分享更多关于人工智能、自然语言处理和计算机视觉的精彩内容。
目标检测作为计算机视觉领域的核心技术之一，其精确度的提升一直是研究者们追求的目标。边界框回归作为目标检测中的关键步骤，其性能直接影响到检测的准确性。本文将详细介绍一种新型的边界框回归损失函数——GHM（Generalized Histogram Loss），包括其背景、计算方法、使用场景、代码实现及总结。在目标检测任务中，边界框的精确度对于检测性能至关重要。传统的边界框回归损失函数，如Smooth
有监督学习、无监督学习
文献来源：摘要：随着物联网（IoT）的快速发展，大量数据由边缘网络上的无线传感器和连接设备产生。传统的云计算存在严重的通信延迟、带宽成本和数据隐私问题。为了解决这些问题，边缘计算被引入作为一种新的范式，允许计算和分析在与数据源紧密接近的地方进行。本文研究了在训练样本保持私密的源设备上进行回归分析的方法。具体来说，我们考虑了基于传感器收集的信息广泛采用的套索回归模型，用于预测和预测。
Transformer模型最初是为了解决自然语言处理（NLP）任务而设计的，但其独特的结构和机制使其也非常适用于处理时序数据。我们将详细介绍Transformer在时序数据回归预测中的应用步骤、存在的挑战以及一些可能的改进方法。Transformer模型基于自注意力机制（self-attention mechanism），能够捕捉序列内的长距离依赖关系。与传统的循环神经网络（RNN）或长短期记忆网
鲸鱼优化算法 (Whale optimization Algorithm, WOA)是 2016 年由 Mirjalili 等提出的一种新型启发式搜索算法,该算法通过模仿座头鲸在海洋中的捕食行为, 对鲸鱼群体搜索、包围和攻击过程模拟实现来寻找最优解. 与传统的元启发式优化算法相比, 鲸鱼优化算法具有操作简单, 需要设置的参数少, 寻优能力强等优点 . 目前 WOA 已应用在特征规划、光伏发电短期预
机器学习常用评价指标，分类问题：准确率（Accuracy）、精确率（Precision）、召回率（Recall）、F1-score、ROC 曲线和 AUC 值、Log 损失（Log Loss），回归问题：均方误差（MSE，Mean Squared Error）、均方根误差（RMSE，Root Mean Squared Error）、平均绝对误差（MAE，Mean Absolute Error）、决
它是一种贪心算法，信息增益表示按某特征划分数据集前后信息熵的变化量，变化量越大，表示使用该特征划分的效果越好。：这个实现是为了教学目的而简化的，实际应用中通常会使用更高级的库和算法，如 scikit-learn 中的 DecisionTreeClassifier。C4.5是ID3的改进版，使用信息增益比替代信息增益作为特征选择标准，从而克服了ID3倾向于选择多值特征的缺点。
决策树通过树状图的形式模拟决策过程，每个内部节点代表一个属性上的判断，每个分支代表判断的结果，每个叶节点代表一种决策结果。
多层感知机MLP算法解决分类和回归问题
非线性回归是指因变量和自变量之间存在非线性关系的模型。该模型比线性模型更准确、更灵活，可以获取两个或多个变量之间复杂关系的各种曲线。
因子分解机算法解决分类和回归问题
SFT中文释义为：一种通过监督学习进行模型微调的方法。``RLHF的释义为：一种利用人类反馈进行强化学习的方法，该方法通过收集人类对模型输出的反馈；然后使用这些反馈来优化模型的行为。说白了，不论是SFT还是RLHF的目的只有一个，那就是让模型变得更好。SFT——监督微调_监督微调的原理很简单，就类似于学生上学，不论题目做的是对是错，老是都会告诉你一个正确的结果，也就是答案。监
Logistic回归在用线性模型进行回归训练时，有时需要根据这个线性模型进行分类，则要找到一个单调可微的用于分类的函数将线性回归模型的预测值关联起来。这时就要用到逻辑回归，之前看吴军博士的《数学之美》中说腾讯和谷歌广告都有使用logistics回归算法。如下图，可以清晰看到线性回归和逻辑回归的关系，一个线性方程被逻辑方程归一化后就成了逻辑回归。.Logistic模型对于二分类，输出y∈{0,1}y
import tensorflow as tfimport numpy as npimport matplotlib.pyplot as plt#制造数据，加上随机噪声x_data = np.linspace(-0.5, 0.5, 200)[:,np.newaxis]noise = np.random.normal(0, 0.02, x_data.shape)y_data=np.squ...
TensorFlow保存、加载模型参数 | 原理描述及踩坑经验总结写在前面我之前使用的LSTM计算单元是根据其前向传播的计算公式手动实现的，这两天想要和TensorFlow自带的tf.nn.rnn_cell.BasicLSTMCell()比较一下，看看哪个训练速度快一些。在使用tf.nn.rnn_cell.BasicLSTMCell()进行建模的时候，遇到了模型保存、加载的问题。查找了一些博主的经
它是 Google 开发的预训练语言模型，于 2018 年 10 月推出。，一站式AI工具、资料、课程资源学习平台，每日持续更新。通过分享最新AI工具、AI资源等，帮助更多人了解使用AI，提升工作和学习效率。它指的是 OpenAI 创建的大型语言模型 (LLM) 系列，以。图片来源：Radford、Narasimhan、Salimans 和 Sutskever，2016 年。它们经过预先训练，并在
Transformer设计之初要，很多人都开启了学习机器学习，本文就介绍了机器学习的基础内容。顶顶顶顶顶顶顶long-range interactions (长程长时间相互作用)
回归
——回归
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