【Python机器学习】1.6. 逻辑回归理论(基础)：逻辑函数、逻辑回归的原理、分类任务基本框架、通过线性回归求解分类问题
喜欢的话别忘了点赞、收藏加关注哦（关注即可查看全文），对接下来的教程有兴趣的可以关注专栏。谢谢喵！(==) 1.6.1. 如何求解分类问题？ 举个简单的例子：根据余额，判断小明是否会去看电影。 从这幅图中我们可以看到： y = 0代表不看电影、y = 1代表去看电影余额为1、2、3、4、5时，去看电影（正样本）余额为-1、-2、-3、-4、-5时，不看电影（负样本） 1.6.2. 分类任务基本框架 那么...
基于机器学习的农作物产量预测与可视化分析系统
【机器学习】基于机器学习的农作物产量预测与可视化分析系统（完整系统源码+开发笔记+详细部署教程）✅ 目录 一、项目简介二、项目界面展示三、项目视频展示 一、项目简介 该系统以Flask框架为核心，集成了多种先进技术与工具。通过ECharts实现数据可视化，使用Scikit-learn、Pandas、NumPy构建机器学习模型，对农作物产量进行预测，通过Flask、PyMySQL、Layui实现用户登录和...
机器学习实战(9)：神经网络基础——从感知机到多层感知机
机器学习中的神经网络部分是大模型LLM训练的基础之基础，熟练掌握这一部分的知识和基础技能对后续理解大模型原理至关重要！ 第9集：神经网络基础——从感知机到多层感知机 在机器学习中，神经网络（Neural Networks） 是一种强大的工具，能够解决复杂的分类和回归问题。从简单的感知机到复杂的多层感知机（MLP），神经网络已经成为深度学习的核心技术之一。今天我们将深入探讨神经网络的基本结构，并通过实践部...
【核心算法篇十四】《深度解密DeepSeek量子机器学习：VQE算法加速的黑科技与工程实践》
的化学分子模拟问题，用量子计算机可能只需几分钟——这就是DeepSeek团队在VQE（Variational Quantum Eigensolver）算法加速实践中创造的奇迹。根据，VQE作为当前量子机器学习领域的明星算法，正推动着药物发现、材料设计等领域的革命。而DeepSeek的创新，让这个本就强大的算法在NISQ（含噪声中型量子）时代实现了3-5倍的实际加速。 一、量子机器学习基础：从薛定谔的猫到量...
【第15章：量子深度学习与未来趋势—15.1 量子计算基础与量子机器学习的发展背景】
想象一下，你正在用ChatGPT生成一篇小说，突然它卡在"主角穿越虫洞"的情节上——这不是因为想象力枯竭，而是传统计算机的晶体管已经烧到冒烟。当前AI大模型的参数规模每4个月翻一番，但摩尔定律的终结让经典计算机的算力增长首次跟不上AI的进化速度。这时候，量子计算带着它的"超能力"登场了：1台50量子位的量子计算机，处理某些问题的速度可达超级计算机的1亿倍。这场算力革命，正在改写深度学习的游戏规则。 一、...
机器学习实战(4)：逻辑回归——分类问题的基础
第4集：逻辑回归——分类问题的基础 在机器学习中，逻辑回归（Logistic Regression） 是解决分类问题的经典算法之一。尽管名字中有“回归”，但它实际上是一种分类模型，广泛应用于二分类任务（如垃圾邮件检测、疾病诊断等）。今天我们将深入探讨逻辑回归的数学原理，并通过实践部分使用 Iris 数据集 进行二分类任务。 逻辑回归的数学原理 什么是逻辑回归？ 逻辑回归的核心思想是将线性回归的输出映射到...
机器学习实战(5)：决策树与随机森林——直观的分类与回归方法
第5集：决策树与随机森林——直观的分类与回归方法 在机器学习中，决策树（Decision Tree） 和 随机森林（Random Forest） 是两种直观且强大的算法，广泛应用于分类和回归任务。决策树通过一系列规则对数据进行划分，而随机森林则是由多棵决策树组成的集成模型，能够显著提升预测性能。今天我们将深入探讨这两种算法的原理，并通过实践部分使用 Wine Quality 数据集 进行分类预测。 决策...
机器学习实战(6)：支持向量机（SVM）——强大的非线性分类器
第6集：支持向量机（SVM）——强大的非线性分类器 支持向量机（Support Vector Machine, SVM） 是一种功能强大的机器学习算法，广泛应用于分类和回归任务。它通过寻找一个最优的超平面来划分数据，并借助核函数实现非线性分类。今天我们将深入探讨 SVM 的基本原理，并通过实践部分使用 手写数字数据集（Digits） 进行分类任务。 SVM的基本思想 什么是支持向量机？ SVM 的目标是...
机器学习实战(1): 入门——什么是机器学习
机器学习入门——什么是机器学习？ 欢迎来到“机器学习实战”系列的第一篇博文！在这一集中，我们将带你了解机器学习的基本概念、主要类型以及它在现实生活中的应用。无论你是初学者还是有一定经验的开发者，这篇文章都会为你打下坚实的基础。 目录 什么是机器学习？监督学习、无监督学习与强化学习常见的机器学习应用场景Python环境搭建与工具介绍实践：加载并探索一个简单的数据集 1. 什么是机器学习？ 机器学习（Mac...
智能鞋利用机器学习和深度学习技术进行患者监测和步态分析的演变与挑战
在手腕和脚踝上的设备也适用于远程人体活动识别。 此外，压力和惯性传感器通常用于 HAR，惯性传感器对动态活动更有效，而压力传感器对静态活动更有效。因此，建议结合使用这两种传感器，以获得最有效的结果。 机器学习（ML）和深度学习（DL）也用于处理传感器数据和识别活动，从而进行高级分析。 **监测糖尿病患者：**糖尿病是一种影响心脏、血管、眼睛、肾脏和神经的慢性疾病，全球估计有 4.22 亿人患有这种疾病。糖...