【机器学习】9种回归算法及实例总结，建议学习收藏
我相信很多人跟我一样，学习机器学习和数据科学的第一个算法是线性回归，它简单易懂。由于其功能有限，它不太可能成为工作中的最佳选择。大多数情况下，线性回归被用作基线模型来评估和比较研究中的新方法。在处理实际问题时，你应该了解并尝试许多其他回归算法。一方面可以系统学习回归算法，另外一方面在面试中也常用到这
CoCo数据集下载
文章目录1.介绍2.下载2.1 官网2.2 百度网盘2.3 下载到linux服务器1.介绍MS COCO的全称是Microsoft Common Objects in Context，起源于微软2014年的Microsoft COCO数据集COCO is a large-scale object d
联邦学习（FL）+差分隐私（DP）
联邦学习+差分隐私（FL+DP）
论文阅读笔记：ShuffleNet
背景由于深度学习模型结构越来越复杂，参数量也越来越大，需要大量的算力去做模型的训练和推理。然而随着移动设备的普及，将深度学习模型部署于计算资源有限基于ARM的移动设备成为了研究的热点。ShuffleNet[1]是一种专门为计算资源有限的设备设计的神经网络结构，主要采用了pointwise group
特征融合的分类和方法
1、特征融合的定义特征融合方法是模式识别领域的一种重要的方法，计算机视觉领域的图像识别问题作为一种特殊的模式分类问题，仍然存在很多的挑战，特征融合方法能够综合利用多种图像特征，实现多特征的优势互补，获得更加鲁棒和准确性的识别结果。2、特征融合的分类按照融合和预测的先后顺序，分类为早融合和晚融合（Ea
时间序列模型-ARIMA
主要介绍了ARIMA模型的基本概念和建模流程。
基于时序模式注意力机制（TPA）的长短时记忆（LSTM）网络TPA-LSTM的多变量输入风电功率预测
0 前言1、TPA理论注意力机制（Attention mechanism）通常结合神经网络模型用于序列预测，使得模型更加关注历史信息与当前输入信息的相关部分。时序模式注意力机制（Temporal Pattern Attention mechanism, TPA）由 Shun-Yao Shih 等提出
【Attention机制】YOLOX模型改进之(SE模块、ECA模块、CBAM模块)的添加
YOLOX模型改进论文地址：https://arxiv.org/pdf/1709.01507.pdf官方代码地址：https://github.com/hujie-frank/SENetPytorch代码地址：https://github.com/moskomule/senet.pytorchSE模
人工智能练习题 + 知识点汇总（期末复习版）
认识智能的观点包括：思维理论、知识阈值理论、进化理论思维方式包括：抽象思维、形象思维、灵感思维人工智能研究的领域包括：符号智能、计算智能、机器学习、机器感知智能包含的能力包括：感知能力、记忆和思维能力、学习和自适应能力、行为能力图灵测试是图灵在1950年在论文中《计算机与智能》中提出的机器学习包括监
智能优化算法学习总结
智能优化算法学习总结一.概述优化问题是指在满足一定条件下，，在众多或参数中寻找最优化方案或参数值，以是的某个或多个功能指标达到最优，或使系统的某些性能指标达到最大值或最小值。智能优化算法又称为现代启发式算法，是一种具有全局优化性能、通用性强且适合与并行处理的算法。一般具有严密的理论依据，而不是简单的
机器学习及其MATLAB实现——BP神经网络
本文章为学习MATLAB机器学习时所整理的内容，本篇文章是该系列第一篇，介绍了BP神经网络的基本原理及其MATLAB实现所需的代码，并且增加了一些个人理解的内容。人工神经网络概述什么是人工神经网络？In machine learning and cognitive science, artifici
【pytorch】Vision Transformer实现图像分类+可视化+训练数据保存
一、Vision Transformer介绍Transformer的核心是 “自注意力” 机制。论文地址：https://arxiv.org/pdf/2010.11929.pdf自注意力（self-attention）相比 卷积神经网络 和 循环神经网络 同时具有并行计算和最短的最大路径⻓度这两个优
常用归一化/正则化层：InstanceNorm1d、InstanceNorm2d、
批量归一化与实例归一化的最大区别在于计算均值及方差的依据不同，实例归一化是对每个样本沿着通道方向独立对各个通道进行计算，而批量归一化则是对所有样本沿着batch的方向对各个通道分别进行计算。比如：输入特征图形状为：(2,3,256,512)，表示有两个256×512的特征图，特征图通道数为3，假设为
4、nerf（pytorch）
nerf-pytorch
深度学习论文精读[7]：nnUNet
相较于常规的自然图像，以UNet为代表的编解码网络在医学图像分割中应用更为广泛。常见的各类医学成像方式，包括计算机断层扫描（Computed Tomography, CT）、核磁共振成像（Magnetic Resonance Imaging, MRI）、超声成像（Ultrasound Imaging
2022年第二届长三角高校数学建模竞赛B题经验、论文、代码展示
2022年第二届长三角高校数学建模竞赛B题经验、论文、代码展示1、题目要求其中数据附件一数据（截图部分）：附件二数据（部分截图）：在这里插入代码片问题一到问题四的思路：针对问题一，对附件 1 中的 5 个表单的四个传感器数据进行分析，提取相关特征。研究发现 VMD 方法在可以避免模态混叠问题。VMD
1、MPC 算法（模型预测控制算法（MPC算法）轨迹跟踪控制）
MPC 跟踪圆形轨迹/直线轨迹 MPC 跟踪双移线轨迹 MPC 进行局部路径规划+轨迹跟踪 MPC跟踪直线轨迹 N MPC 对直线轨迹进行跟踪 MPC 算法跟踪五次多项式曲线以上为目录推荐学习的软件：matlab （2019a）+carsim（2016）无人驾驶知识架构：第一层：全局路径规划 二 环
AI艺术的背后：详解文本生成图像模型【基于 Diffusion Model】
GLIDE 使用了文本作为条件，来实现文本引导的扩散模型，在文本引导上面，文中主要使用了两种策略，Classifier-Free Diffusion Guidence 以及 CLIP 来作为条件监督，同时使用了更大的模型，在数据量上，和DALL-E 相似。实际上，扩散模型做的事情本质上是一样的，不同
数字图像处理总结（冈萨雷斯版）
数字图像处理（冈萨雷斯版本）课程复习
CUDA升级和版本切换方法
输出:/usr/local/cuda-11.1/bin:/usr/local/cuda-10.1/bin:…哪个在前面哪个就是你的CUDA版本如果你的电脑里有多个CUDA，哪个路径在你的系统默认路径，哪个就是你当前在使用的版本如果你遇到提示没有nvcc或版本明显不对（可能执行了/usr/bin/nv
