华为LAB实验室-1.线性回归

最新推荐文章于 2025-12-03 08:43:36 发布
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#线性回归 #华为云 #人工智能

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步骤1引入相关依赖的包

步骤2构建房价数据集并可视化

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HCIA-AI V3.5华为认证人工智能工程师在线课程章节测试题+结课测试题汇总
gaogao0305的博客
11-25 2万+
本文为HCIA-AI V3.5 华为认证人工智能工程师在线课程中所有章节测试以及结课测试习题和答案，这些习题能够加深对于人工智能概述、机器学习和深度学习、AI开发框架以及华为的全栈全场景AI战略所包含的Atlas计算平台，华为AI终端平台，华为云EI平台等相关知识。
华为LAB实验室3-机器学习实验：（线性回归）美国King County房价预测训练赛
网络攻城狮小李
02-28 696
华为LAB实验室3-机器学习实验：（线性回归）美国King County房价预测训练赛
《HCIA-AI》实验1 回归算法的实现
lzhlzhlzh_lzh的博客
04-28 1238
SVR(),
HCIA-AI V3.5 华为认证人工智能工程师在线课程笔记
kentturing的博客
01-17 308
负梯度方向是函数下降最快的方向，那我们可以从某个点开始，沿着梯度的负方向一路前行，最终可以找到损失函数的极小值。在训练深度学习网络，首先将目标分类的错误参数化，这就是损失函数，反应了感知器目标输出和实际输出之间的误差。损失函数的目的：让损失函数沿着负梯度的方向进行搜索，不断更新迭代参数W，最终使得损失函数最小化。学习率是个系数，根据误差梯度调整权重数值的系数,调整梯度下降的步伐，防止跳过损失函数的极小值。梯度向量的方向是函数增长最快的方向，负梯度方向是函数下降最快的方向。深度学习中常用的损失函数。
华为 HCIA AI V3.5
10-30
通过现场直播录屏，把与学员的答疑互动过程完整的呈现在课程中，有利于学员跟上教学思路，快速掌握核心知识点。
HCIA-AI V3.0 实验手册.pdf
07-24
HCIA-AI V3.0预计于2020年4月13日正式中国区发布。主要面向使用华为产品的用户、合作伙伴工程师、内部工程师、高校学生以及ICT从业人员等。请参考产品清单中的《HCIA-AI V3.0 设备清单》及《HCIA-AI V3.0实验环境搭建指南》进行设备准备及实验环境搭建。
51c大模型~合集125
whaosoft~aiotの开发板商城
05-08 3282
整个过程在与环境的互动中完成，环境负责验证任务的合理性和解答的正确性，并为模型提供奖励反馈。在这一范式下，研究团队训练了新的模型 Absolute Zero Reasoner（AZR），以代码执行器作为真实环境，自动生成并解决三类代码推理任务，涵盖归纳、演绎与溯因推理，依赖环境可验证的反馈实现稳定训练。在最核心的比较中，AZR-Coder-7B 在多个代码与数学推理基准上取得了当前同规模模型中的最优结果，不仅在总体平均分上领先，更在代码任务平均得分上超越了多个依赖人工任务训练的模型。他的导师是黄高教授。
强化学习与自动驾驶研究内容
hooksten的博客
08-29 4035
https://www.nuscenes.org/2021.7，《华为数据中心自动驾驶网络白皮书》，27页，华为，https://www.chenxiaofang.site/wp-content/uploads/2021/07/%E5%8D%8E%E4%B8%BA%E6%95%B0%E6%8D%AE%E4%B8%AD%E5%BF%83%E8%87%AA%E5%8A%A8%E9%A9%BE%E9%A9%B6%E7%BD%91%E7%BB%9C%E7%99%BD%E7%9A%AE%E4%B9%A6.pdf。
51c大模型~合集143
whaosoft~aiotの开发板商城
06-22 2138
最近，我们撰写并发布了第一篇系统性的 SAE 综述文章，对该领域的技术、演化和未来挑战做了全面梳理，供关注大模型透明性、可控性和解释性的研究者参考。本周三，该模型官宣上线。在官方发布的视频里，Minimax 给大家展示了新模型的生成的各项「杂技」，并表示，「艺术家们发现类似体操这种高度复杂的场景，Hailuo 02 是目前全球唯一一个可以做到的模型。在 ChatGPT 等大语言模型（LLMs）席卷全球的今天，越来越多的研究者意识到：我们需要的不只是 “会说话” 的 LLM，更是 “能解释” 的 LLM。
UnusualDeepLearning-task1
yxyibb
11-15 3528
UnusualDeepLearning-task1 绪论与深度学习概述、数学基础 (Datawhale31期组队学习) 文章目录UnusualDeepLearning-task1基础点知识点1 人工智能、机器学习与深度学习1.1 人工智能1.2 机器学习2 深度学习的定义和主要应用2.1 定义2.2 应用3 数学基础3.1 矩阵论3.2 概率统计3.4 最优化估计参考 基础点 人工智能、机器学习与深度学习 起源与发展 重要的研究机构和著名科学家 深度学习的定义和主要应用 定义、理论和方法 主要应用
智能计算与数据挖掘实验室招生资料-2019021
08-04
实验室对新招生的学生有明确的要求，申请者需发送包含初试分数、本科成绩单、获奖情况和编程经历的个人简历，以及研究陈述的邮件，以"报考ICDM-Lab+姓名+学或专硕"为主题进行报名。同时，还设有QQ招生群，方便潜在...
机器学习(Machine Learning)&深度学习(Deep Learning)资料(Chapter 1)
GarfieldEr007的专栏
02-27 3036
机器学习(Machine Learning)&深度学习(Deep Learning)资料(Chapter 1) 注:机器学习资料篇目一共500条,篇目二开始更新 希望转载的朋友，你可以不用联系我．但是一定要保留原文链接，因为这个项目还在继续也在不定期更新．希望看到文章的朋友能够学到更多．此外:某些资料在中国访问需要梯子. 《Brief History of Mac
全实验室最perfect计算机视觉深度学习路线解析୧₍˄·͈༝·͈˄₎୨
DJX_FAJ的博客
07-25 1042
本文系统梳理了计算机视觉领域从基础到前沿的知识体系与实战框架。首先对比CNN与Transformer的核心原理，分析其互补特性及融合趋势；随后详解OpenMMLab开源工具链的模块化设计及多任务应用；重点剖析六大核心模型（OpenPose、SlowFast、YOLOv8、DeepSORT、U-Net）的技术创新与适用场景；最后聚焦自动驾驶领域的多模态BEV技术，解析其视角转换、时序融合等关键技术及前沿动态。全文构建了理论-工具-模型-应用的完整学习路径，为CV从业者提供从入门到进阶的完美路线。
华为云 IoT × Pulsar：构建高可靠订阅推送服务
Apache Pulsar
11-28 916
基于 Pulsar 的 Function 和 Pulsar I/O 组件来构建订阅推送功能，初始方案是利用 Pulsar Function 实现规则引擎的过滤逻辑，通过 Pulsar I/O Sink 完成消息的最终推送（Action 执行）。在生产环境实践中，针对出现的挑战迭代形成了优化方案。为适应大模型技术的发展，平台对物联网数据进行了分类处理：结构化的物模型数据存入知识图谱，行业文档等非结构化数据进入向量数据库，时序数据则通过 MCP 方式供给大模型使用，实现了物联网数据与大模型的高效协同。
TensorRT笔记（5）：研究timingCache
ouliten的博客
12-02 660
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。
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
最新发布
minhuan的专栏
12-03 721
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。
向量嵌入：RAG系统背后的语义引擎
uncle_ll的博客
11-29 1452
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。
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 1655
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 1446
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
华为HCIE-DC LAB实验配置详解与感谢
华为数据中心认证HCIE-DC LAB实验考试配置1-v2是一份针对华为数据中心专业认证的实战演练文档，主要关注于HCIE-DC（Huawei Certified Information and Communications Engineer - Data Center）实验室考试中的实际...
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