Orange3实战教程：教育---梯度下降

最新推荐文章于 2025-12-03 20:31:34 发布
最新推荐文章于 2025-12-03 20:31:34 发布
阅读量448 收藏
点赞数 14
CC 4.0 BY-SA版权
分类专栏： Orange3 实战教程 文章标签： 神经网络 数据挖掘 人工智能 深度学习 机器学习 自然语言处理 orange3中文版
版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。
本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/err2008/article/details/149796968

梯度下降

教育小部件，展示逻辑回归或线性回归中的梯度下降算法。

输入

  • 数据：输入数据集

输出

  • 数据：包含小部件中选定列的数据
  • 分类器：算法当前步骤生成的模型
  • 系数：算法当前步骤的系数值

描述

该小部件逐步展示逻辑回归或线性回归的梯度下降算法步骤。梯度下降在用户选定的两个属性上进行演示。

如果数据集中的类别是离散的，则执行逻辑回归的梯度下降；如果类别是连续的，则执行线性回归的梯度下降。

在这里插入图片描述

  1. 选择两个属性（x 和 y），梯度下降算法将在这些属性上执行。选择目标类别，即与其他所有类别进行分类的类别。
  2. 学习率是梯度下降中的步长。勾选随机复选框可选择是否使用
了解本专栏 订阅专栏 解锁全文 超级会员免费看
Orange3 实战教程 目录
err2008的专栏
03-28 562
Orange3 是一款以 可视化编程 为核心的数据挖掘和机器学习工具，其界面设计直观且模块化，用户通过拖放组件（Widgets）构建数据分析流程。通过平台上的工作流，自己训练和评估模型。
Orange3 实战教程 总目录
err2008的专栏
03-28 1248
Orange3 是一款以 可视化编程 为核心的数据挖掘和机器学习工具，其界面设计直观且模块化，用户通过拖放组件（Widgets）构建数据分析流程。通过平台上的工作流，自己训练、评估和使用模型。
CSS3实现橙色火焰燃烧动画特效实战
weixin_42515340的博客
10-07 300
keyframes用于描述动画过程中元素样式的阶段性变化，支持使用百分比（0%到100%）或关键词from（等价于0%）、to（等价于100%）来标记时间点：0% {opacity: 0;该示例实现了元素从上方淡入并下落至原始位置的效果。浏览器会自动补间中间帧（tweening），形成平滑过渡。外焰是火焰最外围的区域，特点是高温但低密度，视觉上表现为淡黄色至无色的渐变光晕。其实现关键在于：使用极低透明度的渐变背景；
机器学习-线性回归与逻辑回归
小庄同学的博客
07-05 1599
机器学习被很多新手认为非常的神秘，经常会为学到了几个新鲜的名词而自我陶醉。那今天 就来唠一唠这回归分析。回归分析包含着线性回归与逻辑回归。先从基本概念入手。理论加 实战才能学的深刻。下面的一些图片来源于贪心学院训练营和网络。 回归算法是一种通过最小化预测值与实际结果值之间的差距，而得到输入特征之间的最佳组合 方式的一类算法。对于连续值预测有线性回归等，而对于离散值/类别预测，我们也可以把...
这份「零基础」机器学习实战课程，帮你彻底搞懂AI不再迷茫！——深度解析ML-For-Beginners
wylee的博客
06-12 1159
不仅仅是一份课程，它更是一扇通往未来智能世界的大门，一个帮助你系统掌握机器学习核心技能的“秘密武器”。微软官方出品、GitHub超30000星推荐、项目驱动、内容全面、免费开源——这些亮点共同构成了这份课程无与伦比的价值。无论你是一名学生、在职工程师，还是对AI充满好奇的零基础小白，都将为你提供一条清晰、高效、充满乐趣的学习路径。构建扎实的机器学习知识体系。掌握核心算法的实际应用能力。学会如何解决真实世界中的AI问题。为未来深入学习深度学习、AI工程化打下坚实基础。
机器学习入门指南（十）：总结与远征——完整项目实战与未来学习方向
AladdinEdu，你的AI学习实践工作坊。让想法落地，让研究加速。助力高校AI人才成长，点亮创新未来。
09-25 860
本文总结了机器学习系列教程的最终章，通过一个完整的电影票房预测项目实战，展示了从数据收集、特征工程到模型训练与部署的全流程。文章还回顾了整个系列的核心知识点，并提供了未来深度学习方向的学习建议。项目采用随机森林回归模型，详细演示了数据可视化、特征重要性分析和模型评估方法，最后将训练好的模型保存为可部署的文件。这是对机器学习基础知识的全面总结，也是进阶学习的起点。
GCN实战｜从原理到PyTorch代码：用社交网络数据搞定节点分类（GNN图神经网络丨深度学习）
2501_91798322的博客
09-12 697
我们用PyG内置的GCNConv第一层（GCNConv）：输入维度1433（Cora的特征维度），输出维度16（隐藏层），激活函数ReLU；第二层（GCNConv）：输入维度16，输出维度7（Cora的类别数），无激活函数（因为后续要接交叉熵损失，PyTorch的CrossEntropyLoss会自动加Softmax）。# 第一层GCN：输入特征数 → 隐藏层维度# 第二层GCN：隐藏层维度 → 类别数# data.x：节点特征矩阵 [2708, 1433]
EDA-2020-2：探索性数据分析实战项目完整版
weixin_31597759的博客
11-05 940
探索性数据分析（EDA）是数据科学流程中的奠基阶段，旨在通过可视化、统计摘要和逻辑推理等手段，深入理解数据的结构、分布特征及潜在关系。其核心目标并非直接建模，而是构建对数据的“直觉”，识别异常、缺失、偏差等问题，进而指导后续的数据清洗与特征工程。与传统验证性分析不同，EDA强调开放性思维——不预设模型，而是让数据“说话”，支持假设生成而非仅检验假设。# 示例：加载数据并进行初步审查print(df.shape) # 查看数据规模print(df.dtypes) # 观察变量类型。
连续血糖监测数据分析实战
weixin_42372837的博客
08-14 859
连续血糖监测（CGM）技术自上世纪末引入以来，已经对糖尿病患者的血糖管理带来了革命性的变化。不同于传统的指尖血糖测试，CGM能够实时记录患者的血糖水平变化，提供了更为连续和全面的数据，为个性化的血糖管理提供了有力支持。
LVQ神经网络在人脸朝向识别中的应用实战
2504_94292266的博客
12-01 253
通过这次实战，我对LVQ网络有了更深的理解。相比传统的SVM方法，LVQ网络在保持高准确率的同时，具有更强的可解释性。数据预处理：光照、表情等因素的处理特征提取：尝试更先进的特征描述子参数调整：学习率、网络结构等超参数的优化不过这只是初步探索，未来可以尝试将深度学习的思路和传统神经网络结合起来，或许能取得更好的效果。希望这篇博文对你有所帮助，咱们下期见！
基于Transformer的量子神经网络：理论、进展与展望
andeyeluguo的博客
11-29 141
例如，在自回归采样中，我们可以依次确定每个自旋的状态（上或下），前一个自旋的状态会影响后一个自旋的概率分布。这与Transformer处理文本序列（每个词受上下文影响）或图像块序列（每个块受全局图像内容影响）的方式高度相似。因此，将Transformer作为QNNs的拟设，能够利用其强大的序列建模能力来更精确地捕捉量子态中的复杂关联[8]。
基于深度信念神经网络DBN的负荷预测
abc991835105的博客
12-03 28
本文介绍了深度信念网络(DBN)在电力负荷预测中的应用。DBN是一种深度学习神经网络，通过受限玻尔兹曼机(RBM)堆叠构成，具有特征提取和非监督学习能力。文章详细阐述了DBN的基本原理、网络结构和训练过程，包括RBM的能量函数和激活概率计算。通过MATLAB实现了一个三隐含层的DBN模型，采用2600组数据进行训练，结果显示DBN能有效处理大输入数据并自动降维。最后指出DBN的优点是能处理大数据并自动降维，但拟合能力较弱，建议与极限学习机等网络结合以提升性能。
企业数据挖掘平台怎么选择，有哪些应用场景？
tipdm0301的博客
12-02 727
数据挖掘平台是一种用于从大量数据中提取有价值信息的工具或系统，主要功能包括数据预处理、数据分析、模式识别、预测分析、可视化等。这些平台通过集成多种数据挖掘技术和算法，帮助企业和组织从其数据中发现潜在的模式和关系，从而支持决策制定、业务优化和创新。
TensorRT笔记（5）：研究timingCache
ouliten的博客
12-02 677
在里出现了大量的timingCache，但是当时没有取研究这是干啥的，本文就来解析一下。样例都基于上面的文章。
向量嵌入：RAG系统背后的语义引擎
uncle_ll的博客
11-29 1467
向量嵌入技术将高维语义信息压缩为低维向量，使相似概念在向量空间中聚集。作为RAG系统的核心，嵌入质量直接影响语义检索效果。从静态词嵌入到动态上下文嵌入，技术不断演进，解决了多义词等难题。现代嵌入模型基于Transformer架构，通过对比学习优化检索性能。选型需考虑MTEB排名、语言支持等维度，并结合业务测试。未来趋势包括多模态融合、知识图谱增强和轻量化部署。嵌入技术已成为NLP领域的关键支柱，其优化对提升RAG系统性能至关重要。
大模型应用：大模型 MapReduce 全解析：核心概念、中文语料示例实现.12
minhuan的专栏
12-03 722
本文介绍了MapReduce编程模型及其在大模型训练中的应用。MapReduce通过"分治-并行-聚合"思想处理大规模数据，传统Hadoop MapReduce侧重结构化数据计算，而大模型MapReduce则针对自然语言处理任务。文章详细对比了两者在架构、处理对象和核心算力等方面的差异，并提供了中文词频统计的Python实现示例，包括单机版和分布式版本。分布式实现利用多进程模拟集群计算，展示了数据分片、Map、Shuffle和Reduce的完整流程。
07_Spring AI 干货笔记之提示词
在科技的浪潮中，我们寻找着创新的火种，在代码的海洋里，我们编织着智慧的网。腾飞开源，就是这样一个由技术精英汇聚而成的博客平台，我们致力于分享在Java、Python、IoT和人工智能等领域的最新研究成果和实战经验。 在腾飞开源的博客上，你会看到紧跟技术前
11-30 1674
本文详细介绍了Spring AI中的提示词核心概念与API设计。提示词作为引导AI模型生成特定输出的关键输入，其结构从简单字符串演进为包含多角色消息的复杂形式。Spring AI通过Prompt和Message接口提供结构化提示词管理，支持系统、用户、助手等角色分配。PromptTemplate类实现动态内容渲染，并支持自定义模板引擎。文章还涵盖提示词工程的最佳实践与令牌机制，为开发者提供完整的提示词设计解决方案。
【LLM】DeepSeekMath-V2模型
发现问题，并解决问题，批判性思维
11-29 1474
研究问题：这篇文章要解决的问题是如何在大型语言模型（LLMs）中进行自我验证的数学推理。具体来说，现有的基于最终答案奖励的强化学习方法在数学推理中存在根本局限性，因为正确答案并不能保证推理的正确性，特别是在定理证明任务中。 研究难点：该问题的研究难点包括：如何在不依赖最终答案的情况下验证推理的正确性；如何在生成和验证之间建立有效的迭代改进循环；如何在没有已知解决方案的开放问题上扩展测试时计算。 相关工作：该问题的研究相关工作有：OpenAI的推理模型在定量推理竞赛中取得了显著进展；DeepMind的Deep
【AI是否能替代IT从业者？】
最新发布
博文致力于人工智能算法的探索研究；前后端分离项目的技术分享交流；专升本计算机基础课程内容讲解；各种中间件技术分享
12-03 554
2025年IT行业面临AI深度重构：基础开发、测试、运维岗位替代率超60%，但AI相关新兴岗位激增380%。人类在复杂系统设计、伦理决策和跨界融合领域仍具不可替代性。微软等企业实践显示，人机协作可使效率提升40%。从业者需转型高价值领域（如Agent开发、大模型工程），掌握"技术+领域"双轨能力。AI本质是职业生态重构器，持续学习者的薪资溢价可达150%。建议立即评估岗位AI暴露指数，优先学习分布式架构优化、多智能体开发等技能。
Python库教程：orange-canvas-core-0.1.0b2安装与使用
资源摘要信息:"Python库 | orange-canvas-core-0.1.0b2.tar.gz" 该资源是一个以tar.gz格式压缩的Python库压缩包，其全名为"orange-canvas-core-0.1.0b2.tar.gz"，体现了以下几个知识点： 1. Python库：Python库指...
评论
成就一亿技术人!
拼手气红包6.0元
还能输入1000个字符
 
红包 添加红包
表情包 插入表情
表情包 代码片
 条评论被折叠 查看
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付：10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包

打赏作者

err2008

你的鼓励将是我创作的最大动力

¥1 ¥2 ¥4 ¥6 ¥10 ¥20
扫码支付：¥1
获取中
扫码支付

您的余额不足，请更换扫码支付或充值

打赏作者

实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明：

1.余额是钱包充值的虚拟货币，按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载，可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值