模型相关文章列表 - 风君子博客

GLM模型详解(广义线性模型)

一、GLM模型是什么广义线性模型（Generalized Linear Models，缩写为GLM）是传统线性模型的扩展，广泛用于解决不同种类的数据分析问题。它通过将响应变量和预测变量之间的关系转化 … Continue reading GLM模型详解(广义线性模型)

一、GRU算法概述 GRU算法是一种循环神经网络模型，经常用于自然语言处理任务，如机器翻译、语音识别、文本生成等。GRU是循环神经网络的变体，它克服了传统的RNN算法中的长时间依赖问题，消除了梯度消失 … Continue reading GRU算法：一种流行的循环神经网络模型(一种更简化的循环神经网络架构)

一、简介广义线性混合模型是一种统计模型，在许多实际问题中都有广泛的应用。该模型的主要特点是可以同时处理连续型变量、二元型变量、计数型变量以及其他类型的变量。同时，广义线性混合模型还考虑了来自不同来源 … Continue reading 广义线性混合模型(和广义线性混合模型)

一、概述 Variational Autoencoder（VAE）是一种生成模型，广泛应用于图像与文本生成等领域。它可以将数据映射到一个潜在空间中，并通过解码器从这个潜在空间重新生成出输入数据。相较 … Continue reading VAE模型详解(无监督学习之VAE)

一、SBM模型概述随机块模型（Stochastic Block Model，简称SBM）是描述社交网络、互联网、生物信息的经典模型，是图论、网络科学领域内的重要研究课题之一。SBM通过将网络中的节点 … Continue reading SBM模型的全面解析(数据包络分析–SBM模型)

一、LR模型简介逻辑回归(Logistic Regression)是一种广义线性模型，主要用于建模和预测因变量的二元关系。该模型的主要思想是通过对自变量进行线性组合，再通过一个Sigmoid函数（ … Continue reading LR模型用法介绍(逻辑回归LR模型简介)

一、原理介绍 Latent Dirichlet Allocation（LDA）是一种无监督的文本主题建模技术，它可以根据语料库中的词汇以及它们在文档中出现的频率来生成主题，将文本数据降维并抽象成主题分 … Continue reading 详解lda模型python(Python)

广义加性模型（Generalized Additive Model，GAM）是一种在统计学领域中常用的回归分析方法。在GAM中，我们不需要对变量进行线性假设，而可以通过非线性的方式建立变量之间的关系。 … Continue reading 广义加性模型Python(及其Python实现)

一、SHAP模型介绍 SHAP（SHapley Additive exPlanations）模型是一种用来解释任何模型如何得出预测结果的方法。它可以用于解释机器学习模型的特征重要性，为数据科学家、机器 … Continue reading SHAP模型用法介绍(手把手教你使用SHAP)

一、HSV颜色模型的定义 HSV颜色模型是一种常用的颜色空间模型，由英国的色彩学家 Albert Munsell 在20世纪中期发明。HSV 代表色相、饱和度、明度三个英文单词的缩写。这个模型描述了人 … Continue reading HSV颜色模型的介绍(hsv颜色模型)