矩阵运算作为数值分析和算法设计的核心基础，广泛应用于工程计算（电路分析、结构力学）、机器学习（线性回归、PCA）、图形学等领域。《算法导论》第 ...

    数理统计是人工智能中数据处理和分析的核心工具，它通过收集、分析数据来推断总体特征和规律。本文将系统介绍数理统计的基本概念和方法，并结合 Python 实...

作者：HOS(安全风信子) 日期：2026-01-09 来源平台：GitHub 摘要： 本文深入探讨线性回归在机器学习安全领域的基础作用，揭示其作为所有复...

采用多元线性回归量化四类干旱特征的贡献，分别包括土壤湿度下降速率、干旱频率、干旱强度和持续时间，通过标准化系数计算各因子贡献率。

近年来，公共自行车因绿色环保、便捷经济的特点在城市中广泛推广。然而，随着使用量的增加，如何科学地分析借用量数据并进行合理预测，成为城市公共服务优化的重要课题。本...

但MICE的学习曲线优点陡峭，迭代机制和模型依赖特性也让不少人望而却步，所以本文会通过PMM（Predictive Mean Matching）和线性回归等具体...

如果我们假设存在一个真实的底层函数 f(x)，它描述了 xₖ 与 yₖ 之间的关系，那么问题就可以表述为一个函数逼近问题： “我们如何在参数化函数族中找到与 f...

以下是一个简单的例子，使用Python和Flask框架来创建一个Web应用程序，部署一个线性回归机器学习模型：

非线性回归是一种统计方法，用于建立因变量与一个或多个自变量之间的非线性关系模型。与线性回归不同，非线性回归允许模型以更灵活的方式拟合数据，适用于变量间存在复杂关...

选择模型-根据问题的性质和数据的特点，选择合适的预测模型，如线性回归、时间序列分析、神经网络、机器学习算法等

这里说明一下接下来运行ex5的效果。因为我们把特征扩张到了8次方（本例中），所以最后一个特征的数值特别特别大，所以我们这里需要特征归一化。

m = 训练样本的数量 x = 输入变量/特征 y = 输出变量/目标变量 (x,y) = 训练样本

本文是机器学习分类算法基石，通过医疗诊断、金融风控等真实案例，零基础掌握逻辑回归的核心思想、数学原理和实战技巧。无需复杂数学背景，高中知识就能轻松理解！

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线性回归显示，年龄、BMI 和性别校正后, HbA1c水平与β 细胞比例之间存在显著的负相关。?

机器学习（Machine Learning）是人工智能的一个分支，它的核心思想是：

定义具有学习参数（或权重）的神经网络 迭代输入数据集 根据神经网络对输入数据集进行运算 计算损失（输出与真实结果的距离，损失越小说明模型越准确） 将梯度...