人工智能
R语言 Logistic回归~模型构建
线性回归模型是研究连续型变量与一组自变量之间的关系。也就是说线性回归模型的因变量是连续型变量。如果因变量是分类变量，则是非线性的，此时需要用Logistic回归，对其发生概率进行线性回归。
Logistic回归预测模型思路：
1.模型构建
2.模型评价
3.模型验证
模型构建~~二元Logistic回归
二元Logistic模型构建应用条件
1.足够的样本量（样本量一般为变量的10~20
自编码器 AE（AutoEncoder）程序
原文链接
1.程序讲解
（1）香草编码器
在这种自编码器的最简单结构中，只有三个网络层，即只有一个隐藏层的神经网络。它的输入和输出是相同的，可通过使用Adam优化器和均方误差损失函数，来学习如何重构输入。
在这里，如果隐含层维数（64）小于输入维数（784），则称这个编码器是有损的。通过这个约束，来迫使神经网络来学习数据的压缩表征。
input_size = 784
hidden_size = 6
除了DeepSeek之外，Kimi、文思、豆包等9款你必须知道的国产AI工具
人工智能现在发展得特别快，在不知不觉中其实AI工具已经渗透在我们生活的方方面面，正在改变我们的工作生活。像近期大热的国产模型DeepSeek这种知名AI工具，热度一直居高不下，但用的人太多，官网老是卡。其实，咱们国内也有不少好用的AI工具，今天就来聊聊除了DeepSeek之外，还有哪些国
创建自定义的 Angular 管道
我们在上一篇文章中，了解了什么是 Angular 管道，以及如何使用 Angular 提供的一些常用管道。本文将进一步深入探讨如何创建一个 Angular 管道，实现对数据的自定义转换。
创建管道
我们可以使用 Angular CLI 的 generate 命令，创建一个管道：
ng generate pipe sort
输出结果：
CREATE src/app/sort.pipe.spec.
【R实战 高级方法】十四、主成分和因子分析
这里是佳奥！R实战部分的学习进入后期，我们继续高级方法的学习。
主成分分析（PCA）是一种数据降维技巧，它能将大量相关变量转化为一组很少的不相关变量，这些无关变量称为主成分。
探索性因子分析（EFA）是一系列用来发现一组变量的潜在结构的方法。它通过寻找一组更小的、潜在的或隐藏的结构来解释已观测到的、显式的变量间的关系。
首先，我们将回顾R中可用来做PCA或EFA的函数，并简略看一看相关分析流程。
【中秋节+AI】三款AI产品让我的中秋节不再无趣
前言：欢迎各位光临本博客，这里小编带你直接手撕**，文章并不复杂，愿诸君**耐其心性，忘却杂尘，道有所长！！！！
IF’Maxue：个人主页
🔥 个人专栏: 《C语言》 《C++深度学习》 《Li
群体行为（不要碰到对方）
书名：代码本色：用编程模拟自然系统
作者：Daniel Shiffman
译者：周晗彬
ISBN：978-7-115-36947-5
第6章目录
6.11 群/体行为（不要碰到对方）
1、ArrayList
在粒子系统类中，我们用ArrayList存放粒子的列表。我们会在本例中做同样的事情：把一组Vehicle对象存放到ArrayList中。
ArrayList<Vehicle>
优化算法matlab实现（八）人工蜂群算法matlab实现
注意：此代码实现的是求目标函数最大值，求最小值可将适应度函数乘以-1（框架代码已实现）。
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注意：此代码实现的是求目标函数最大值，求最小值可将适应度函数乘以-1（框架代码已实现）。
1.代码实现
不了解人工蜂群算法可以先看看优化算法笔记（八）人工蜂群算法
实现代码前需要先完成优化算法matlab实现（二）框架编
