sklearn的逻辑回归算法逻辑回归（Logistic Regression）是一种广义线性模型（Generalized Linear Model），经常用于二分类问题的建模和预测，也可以扩展到多分类问题。逻辑回归的原理是基于逻辑函数（logistic function）或称为sigmoid函数，将线性回归模型的输出转换为概率值。逻辑函数的公式为：g(z)=1/(1+e^(-z))其中，z是线性函...

backtracking算法实现正则表达式 python -回复正则表达式是一种强大而灵活的文本匹配工具，它可以用于比较和匹配字符串。在正则表达式中，通过使用不同的字符和符号，我们可以定义一个模式，然后将这个模式应用于我们希望匹配的字符串，以判断是否符合预期的格式。backtracking（回溯）算法是一种在搜索和遍历问题中常用的方法。它是一种深度优先算法，通过在问题的解空间中尝试不同的可能性，并...

MATLAB分类与预测算法函数1、glmfit()  功能：构建⼀个⼴义线性回归模型。  使⽤格式：b=glmfit（X，y，distr），根据属性数据X以及每个记录对应的类别数据y构建⼀个线性回归模型，distr可取值为：binomial、gamma、inverse gaussian、normal（默认值）和poisson，分别代表不同类型的回归模型。2、patternnet...

J o u r n a l o f C o m p u t e r A p p l i c a t i o n s计算机应用，2019, 39( 1): 227 -231I S S N1001-9081C ODE N J Y I I D U2019-01-10http: //w w w. joca. c n文章编号：1001-9081(2019)01-0227-05D O I：10.11772/j...

第47卷第1期Vol.47No.1计算机工程Computer Engineering2021年1月January 2021基于BERT 模型的中文短文本分类算法段丹丹1，唐加山1，温勇1，袁克海1，2（1.南京邮电大学理学院，南京210023；2.圣母大学心理学系，美国南本德46556）摘要：针对现有中文短文本分类算法通常存在特征稀疏、用词不规范和数据海量等问题，提出一种基于Transformer...

人工智能深度学习技术练习(习题卷12)说明：答案和解析在试卷最后第1部分：单项选择题，共47题，每题只有一个正确答案，多选或少选均不得分。1.[单选题]独热编码描述错误的是A)可以对特征使用B)可以对标签使用C)二分类必须做独热D)独热长度和类别数量一致2.[单选题]（）是正则化的一种形式，它在训练中起着重要作用，因此需要适当设定A)学习率B)动量C)权重衰减D)批量大小3.[单选题]废纸属于什么...

基于双注意力CrossViT的微表情识别方法作者：冉瑞生　石凯　江小鹏　王宁来源：《南京信息工程大学学报》2023年第05期        摘要 微表情是人们试图隐藏自己真实情绪时不由自主泄露出来的面部表情，是近年来情感计算领域的热点研究领域．微表情是一种细微的面部运动，难以捕捉其细微变化的特征．本文基于交叉注意力多尺度ViT（CrossViT）在图像分类领...

　２０２０年１２月第５５卷　第６期　＊山东省青岛市长江西路６６号中国石油大学（华东）地球科学与技术学院，２６６５８０。Ｅｍａｉｌ：ｔａｎｇｊｉｅ＠ｕｐｃ．ｅｄｕ．ｃｎ本文于２０２０年４月２７日收到，最终修改稿于同年９月７日收到。本项研究受国家自然科学基金项目“基于微地震数据的致密油气储层裂纹演化分形特征研究”（４１５０４０９７）及“深度偏移地震数据特征剖析与深度域直接反演方法研究”（４１８７４１５...

稀疏自编码器l1正则项原理    稀疏自编码器是一种无监督学习的神经网络模型，用于学习数据的一种紧凑表示。它的目标是通过学习输入数据的稀疏表示来捕捉数据的重要特征。在稀疏自编码器中，L1正则项被用来促使编码器产生稀疏的编码表示。现在让我来解释一下L1正则项的原理。    L1正则项是指在损失函数中加入对权重的L1范数惩罚。在稀疏自编码器中，L1正则项的加入可...

作品名称： 基于稀疏正则化的多特征多源图像融合方法及其系统实现大类：  发明制作B类正则化可以产生稀疏权值小类： 信息技术简介： 随着大数据时代的到来，各类技术所获得的信息也更为丰富。人脸识别、图像检索等技术在特征提取方面，存在如何有效利用多源信息的难题。若将各类特征简单叠加会使信息冗余，影响存储容量和运算速度。针对以上问题，本作品提出一类多特征多源图像融合模型。利用该类模型融合多类特...