小高~的博客

人工智能（AI）从一个概念的萌芽发展为现代科技革命的核心力量，横跨多个领域，从规则系统到深度学习，各种技术栈和方法构建了一个多层次的智能体系。本篇文章结合《图解人工智能》的框架，全面探讨人工智能的过去、现在和未来，为读者呈现AI发展的完整脉络与技术细节，使读者更快速了解什么是人工智能（AI）。深度学习（Deep Learning）是人工智能的核心分支，利用多层神经网络提取复杂数据特征，在语音识别、图像处理和自然语言理解等领域取得了革命性突破。权重的调整和优化算法是人工智能模型性能提升的核心环节。

神经网络在分类任务中的应用越来越广泛，尤其是在图像识别、自然语言处理等领域。本文将介绍如何使用PyTorch构建一个简单的神经网络来处理多分类问题。我们将通过一个实战案例，展示数据构造、模型训练、模型保存与加载、以及评估结果的整个过程。

卡方检验是分析分类变量之间关系的重要工具，能够有效地检验观察数据与期望数据之间的差异。在Python中，库为我们提供了便捷的工具来进行卡方检验和相关分析。希望通过本文的介绍，小伙伴们能对卡方检验有更深入的理解，并能够在实际数据分析中熟练应用。码字艰辛，本篇内容就分享至此，如果渴望深入了解更多Python机器学习方面的应用，别忘了点击关注博主，引导你从零开始探索Python在统计分析上的奥秘。同时，对于在数据分析与机器学习《Python之机器学习》，让我们一起努力坚强学习，共同进步吧~

LR类继承自nn.Module，其中self.linear定义了一个线性层，输入和输出特征均为1。神经网络通过层叠多个非线性变换，能够学习到复杂的模式和特征。在实际应用中，通过选择合适的架构、激活函数和优化算法，可以实现高效的模型训练和预测。随着深度学习技术的不断发展，神经网络将在更广泛的领域发挥作用。码字艰辛，本篇内容就分享至此，如果渴望深入了解更多Python机器学习方面的应用，别忘了点击关注博主，引导你从零开始探索Python在统计分析上的奥秘。《Python之机器学习》

在多元线性回归中，了解特征变量之间的相关性非常重要。通过计算特征之间的相关性，我们可以分析哪些特征与目标变量具有较强的线性关系，以及特征之间是否存在多重共线性问题。我们使用 皮尔逊相关系数（Pearson Correlation Coefficient）来衡量变量之间的相关性。

本文介绍了如何使用 Python 进行线性回归，包括使用 scikit-learn 的 LinearRegression 进行建模和梯度下降法的优化。我们通过批量梯度下降法实现了参数的优化，验证了其在测试集上的表现。最后，还展示了如何通过 SGDRegressor 使用随机梯度下降法进行线性回归。通过这些步骤，读者可以深入理解线性回归的原理和优化算法的应用。

交叉验证是一种常用的模型验证方法，将数据集分为训练集、验证集和测试集。通过多次训练和验证，交叉验证可以有效避免模型对特定数据划分的依赖。网格搜索通过遍历预设的参数组合，自动寻找最优超参数。在sklearn中，GridSearchCV可以结合交叉验证来进行网格搜索。KNN算法是一种简单但有效的分类和回归工具，尤其在小规模数据集上有很好的表现。本文介绍了KNN算法的基本原理，探讨了距离计算方式、特征标准化等技术细节，并通过鸢尾花分类和手写数字识别的实战演示了如何使用KNN解决实际问题。