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02:11 PM · Nov 18 ,2025
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u_15675241 頭像

螳螂觀察 - 打破租車行業信任困局 攜程“新無憂租”一站式升級自駕方案

1月6日，聚焦旅遊產業鏈協同與智能化升級的“2026攜程旅遊全球合作伙伴大會” 在貴陽舉行。超2400家旅遊商家共同探討了在“十五五”推進旅遊業高質量發展、深化文旅融合的背景下，如何通過技術賦能、服務創新與生態共建，推動旅遊業邁向高質量發展。隨着AI技術深入應用、入境旅遊市場高速增長，以及租車行業走向標準化，旅遊產業正迎來一場從“流量驅動”到“體驗驅動”的深刻變革。

擬合 , 推薦系統 , Css , 前端開發 , go , HTML

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u_13416 頭像

detailtoo - bp算法matlab線性迴歸結果分析

斯坦福大學公開課 ：機器學習課程[第2集]監督學習應用.梯度下降 http://v.163.com/movie/2008/1/B/O/M6SGF6VB4_M6SGHJ9BO.html Matlab實現線性迴歸和邏輯迴歸: Linear Regression Logistic Regression octave

機器學習 , 線性迴歸 , 擬合 , bp算法matlab線性迴歸結果分析 , 人工智能 , 迭代

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u_16099188 頭像

互聯網小思悟 - 機器學習 損失率 範圍 機器翻譯的損失函數

1、損失函數（代價函數） 損失函數（loss function）是用來估量模型的預測值f(x)與真實值Y的不一致程度，它是一個非負實值函數,通常使用L(Y, f(x))來表示，損失函數越小，模型的魯棒性就越好。損失函數和代價函數是同一個東西，目標函數是一個與它們相關但更廣的概念。 上面三個圖的函數依次為 , ,

機器學習 損失率 範圍 , 機器學習 , 擬合 , 損失函數 , 人工智能 , 歷史數據

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hesheng17 頭像

和晟儀器 - 相變-輻射製冷耦合材料的製備及其熱管理性能研究

HS-DR-5瞬態平面熱源法熱導熱係數測試儀的核心部件就是超薄膜式探頭，探頭的材料是由刻蝕後的電熱金屬鎳絲，其結構是由多圈雙螺旋構成，同時做為加熱和傳感器，探頭用聚酰亞胺薄膜封裝，一方面可以防止電熱鎳絲被腐蝕，另一方面可以防壓保護探頭不會變形。在實驗時，探頭被緊密夾在二塊被測樣品之間，測量電路是由探頭和標準電阻串聯，給該電路提供恆定電壓，使探頭產生熱量，温度升高引起探頭的電阻變化

擬合 , 封裝 , 辦公效率

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u_16099304 頭像

藍夢之翼 - LDA降維分析的軟件

1、PCA降維 降維有什麼作用呢？ 數據在低維下更容易處理、更容易使用； 相關特徵，特別是重要特徵更能在數據中明確的顯示出來；如果只有兩維或者三維的話，更便於可視化展示； 去除數據噪聲 降低算法開銷 常見的降維算法有主成分分析（principal component analysis,PCA）、因

機器學習 , 擬合 , 數據 , 人工智能 , LDA降維分析的軟件 , 過擬合

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u_17578007 頭像

wx690f565d7bc78 - 非線性最小二乘參數估算 python

好的，我們來探討一下如何用 Python 進行非線性最小二乘參數估算。 非線性最小二乘是一種非常強大的參數估計方法，當你建立的模型方程與參數之間呈現非線性關係時，它就派上用場了。其核心目標是找到一組參數，使得模型預測值與實際觀測值之間的殘差平方和最小。 在 Python 中，最常用的工具是 scipy.optimize 模塊中的 curve_fit 函數。它使用的是L

最小二乘 , 擬合 , 數據 , MySQL , 數據庫

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網絡安全守衞 - Labview點查詢框自動二維數組自動索引設置步驟

1、二維插值之插值節點為網格節點 已知m x n個節點：（xi，yj，zij）(i=1…m,j=1…n)，且xi,yi遞增。求（x，y）處的插值z。 Matlab可以直接調用interp2(x0,y0,z0,x,y,`method`) m維和n維向量，表示節點， z0 為n×m維矩陣，表示節點值， x,y 為一維數組，表示插值點， x 與 y

多項式 , 擬合 , 大數據 , 數據倉庫 , 插值

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u_12947 頭像

lazihuman - MATLAB曲線曲面擬合——Curve Fitting Toolbox

CurveFit是一款強大的曲線擬合軟件，內置40+常用擬合模型，使用精心編寫的擬合算法，無需複雜的配置和指定初值，擬合效果和成功率超過大部分同類軟件（包括MATLAB、Origin等）。 優勢： 操作簡單，無需學習成本，小白也可快速上手 支持大量開箱即用的擬合模型，無需複雜配置和指定初值，擬合精度和成功率超過大部分同類軟件 支持自定

擬合 , 自定義 , 前端開發 , 初值 , Javascript

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代碼天地 - 突破隨機森林，結合ARIMA時間序列預測 ！！

一般來説，時間序列像一條由兩部分組成的河流：一部分是“平穩、能用直線或簡單公式描述”的水流（線性成分），另一部分是“突然的涌動、彎曲和複雜模式”（非線性成分）。 ARIMA 擅長抓住那部分可以用線性自迴歸/移動平均解釋的“規矩”水流；隨機森林擅長從複雜、非線性的關係裏找模式。 把兩者“融合”起來，就是先用 ARIMA 把序列裏能用線性解釋的部分拿掉（得到殘差），再讓

隨機森林 , 擬合 , 服務器 , 方差 , 分佈式

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全棧技術開發者 - 如何解釋「線性迴歸」的含義？在實際數據中，異常值對迴歸係數估計有何影響？誤差項有異方差時，最小二乘估計的標準誤差如何調整才合理？

在現代科學研究與數據分析領域，理解變量之間的關係是一項核心任務。無論是在經濟預測、工程實驗還是生物統計分析中，研究者都面臨着大量複雜數據的挑戰。這些數據不僅維度多、噪聲強，而且變量之間的相互依賴往往難以直觀判斷。線性迴歸作為一種基礎而系統的量化工具，為這一問題提供了嚴謹的方法框架。通過數學模型，它將因變量與一個或多個自變量之間的關係形式化為線性函數，使研究者能夠定量評估自變量對因

機器學習 , 線性迴歸 , 擬合 , yyds乾貨盤點 , 數據 , 人工智能 , 線性代數

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未聞花名AI - 構建AI智能體：十四、從“計算”到“洞察”：AI大模型如何讓時間序列數據“開口説話”

一、我需要學習“時間序列”嗎 今天主題是“時間序列模型”，在開始之前我們先討論一下學習大模型需要了解時間序列嗎，首先要看我們的目標，學習大模型也必須也要有自己的目標。 應用型工程師： 如果想成為一名應用大模型的專業工程師，比如構建一個智能聊天客服機器人、開發一個文檔總結工具、創建一個代碼生成助手，那麼，不需要深入研究時間序列模型，此時你的核心技能應該是：

擬合 , yyds乾貨盤點 , 數據 , NLP , 人工智能 , 時間序列

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未聞花名AI - 構建AI智能體：四十四、線性迴歸遇見大模型：從數學原理到智能實戰

一、什麼是線性迴歸 結合我們生活中例子，如果你是一個水果店老闆，你想知道“草莓的重量”和“它的價格”之間有什麼關係。憑經驗你知道，越重的草莓肯定越貴。線性迴歸就是幫你把這種模糊的經驗，變成一個精確的數學公式。 核心思想：找到一個線性方程（一條直線），來最好地描述自變量 (X)（比如：重量）和因變量 (Y)（比如：價格）之間的關係。 公式：Y = wX +

擬合 , yyds乾貨盤點 , 數據 , 最小二乘法 , 人工智能 , 數據結構與算法

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技術領航舵手 - 【雕爺學編程】Arduino動手做（79）---MQ135空氣檢測模塊

GD32F407VE天空星開發板的MQ135的空氣質量檢測 一、MQ135傳感器深度解析 1.1 傳感器概述與應用場景 MQ135是一款高性能的半導體氣體傳感器，專門設計用於檢測空氣中的多種污染氣體。這款傳感器採用二氧化錫(SnO₂)作為核心氣敏材料，在清潔空氣中具有較低的電導率，而當環境中存在污染氣體時，其電導率會隨着氣體濃度的增加而顯著增大。 典型應用

擬合 , include , 後端開發 , define , Python

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