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大佬 ，有没有人会这个，这个是根据数据集，画图的但是我不会搞，有没有大佬会的

本科生导师前段时间让我学习机器学习，之前没接触过相关领域，麻烦问下大佬们要从什么方面开始啊，在B站搜到的资料每一篇都不大一样，一直没看明白

为啥求解的皮尔逊相关性热图有两行是空白的没有值，真诚发问#机器学习##回归预测##皮尔逊相关性#

深度学习，机器学习，强化学习，985在读博士，r语言 Python时间序列预测 分析 python编程 深度学习算法 自然语言处理 Python Matlab C++ Opencv Nlp Pytorch TensorFlow，Matlab 代码，机器学习预测，bp神经网络，lstm 粒子群等多种方法，手搓代码，远程代编均可，算法创新，模型训练，模型优化， 计算机视觉深度学习 机器学习 github 环境，复现， 关联 ：pytorch tensorflow，paddle 另外深度，机器学习项目等 目标检测、分类、分割、蒸馏、剪枝、等等 1.数据处理、数据分

给大家分享一套课程——【20章全】AI最火Agent实战(打造你代理)

问题是以下方程的求解，大学生第一次学机器学习懵逼了怎么可以敲出两个答案

我己窥探部分灵魂，你也能理解，因人人多有个大脑 人工灵魂其实很简单，因人人多有个大脑，人人多可以研究产生行为及认知背后的机制 - 对灵魂的一点见解 - - 意识的本质就是时时好坏感知，然后趋利避害 人判断好坏的依据就是感受。如：好的感受，就像打了鸡血，人很爽。坏的感受，就像累，苦，饿，的感受。感受好，那趋利避害。感受就是系统释放的好坏信号加告知好坏的因果。有时不理智分析，系统告知好坏因果，你会认为自己判断的没

本人能动大三本科生，目前在进行材料学和机器学习的交叉学科项目研究，现在用的MacBook 写代码，后面做毕设什么的肯定得用到windows ，所以想入手一台笔记本电脑，同时我的M1 Mac 在用python 跑模型的时候感觉很慢，也想用windows 来跑机器学习模型，本人也有中度游戏需求，目前看好一款电脑，可惜该款电脑i9-14900HX的价格始终稳定在一万，预算实在是有些捉襟见肘，所以来这里求助各位大佬i7的配置是否已经满足我的需求，并且如果后面继续攻读研究

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大佬们对于一个样本不平衡的数据，在0值附近的值很多，值越大数据越少，应该选择什么模型好。 目前用了Lgb模型，预测出的结果总是集中在0值附近。

求助 多种因子影响结果怎么进行预测

这里出现的安装失败是因为python版本的问题吗？ 我电脑上python的版本是3.12.5 这个问题又该怎么解决呢？ 在csdn上看到3.9以上的python版本要用：conda install nb_conda_kernels 但是还是失败了

本人刚接触这块，底下是关于预测线性回归的代码。为什么我每次提高迭代次数就会报底下那个错误，我看网上说是因为分母为0，可是我分母是固定数值不可能是0。而且我预测值与真实值的差距没有随着梯度变化发生下降，有没有人可以帮我解答一下，谢谢!

通过pycharm新建的虚拟环境，相关的包都安装好了。 结果导入torch报错，按照下面的提示下载了Microsoft Visual C++ Redistributable 2015-2029（电脑上原本是2015-2022） 结果还是报错，说我没有安装，可是明明安装了。多次重启、再次卸载安装都没有用。 黔驴技穷了，各位大佬救救孩子

最近在做bpnn预测数值模型，但精度提不高！！该如何解决？本人是想做双隐藏层，该如何编？

我在做预测分析，用了很多种模型效果都不很好，数据很多而且数值很小且差不多的大小，有没有老哥能帮我一下，下图为一部分数据

大佬们，我训练完后数据集loss和val loss图形变成这样是怎么回事，蓝线是val

小的最近在学用streamlit部署应用，最近在打算加入pygwalker模块的时候发现了一个问题。我可以在我的电脑中查阅到pygwalker.api.streamlit中的StreamlitRenderer的类，pygwalker版本与我在streamlit cloud部署的版本一致。 但是在云端的时候就会显示找不到StreamlitRenderer的类，这是什么原因？

有个几个问题想问问大佬 1. KAN好像只能输入多个list作为input，但是如果我想处理股票这种截面加时序的数据好像没辙？主要我不想直接扔个panel data进去感觉太奇怪了 2. KAN的symbolic library里都是unary function、那如果我想得到corr(x1,x2)这种东西，除了叠多几层还有别的方法吗

谁懂KAN模型！？？

不觉得西瓜书要看懂很难吗

如题，机器学习小白，想知道因果推断能不能用于二分类变量的分类问题

一共有21种可能的结果，通过大量的数据训练让模型能够根据上一个结果来预测下一次的结果是21种结果中的哪一种

已经按照教程安装好了cuda,pytorch.但是我导入torch时总报错啊，整了大半天了，提示Microsoft Visual C++ Redistributable is not installed, this may lead to the DLL load failure.但是我都安装了呀

我在做yolov5的检测，检测整体都搞好了，现在有个问题，我的摄像头是1280*720的，视野太宽不符合我的要求，我想把视野变成720*720的，把多余宽度的部分裁剪掉，不是单纯压缩。网上找了很久都没找到好的方案，来求助万能的8u

有没有老哥知道为什么显示不出来图，graphviz也没问题啊

可以深度学习 添加创新点 ①在现有模型上添加自己的创新点 ②或者混合多个模型等等 ③提供创新点 添加各种注意力机制，各种模型block。 机器学习，目标检测，目标识别，语义分割，GAN，CNN等（只要是深度学习均可） 编程语言限于Python，pytorch擅长各种opencv图像处理、图像分类模型 (vgg、resnetmobilenet、efficientnet等) 、人脸检测、烟雾检测、人脸识别、表情识别、各种目标检测算法(yolo系列、rcnn系列等) 、各种图像分割算法deeplab、maskrcnn等) 、遥感影像

我在跑单模态后期的时候，cuda的占用率才百分之二十五左右，但是前几个epoch可以达到百分之九十以上。这就使得我的运行在后期会变慢，有什么方法可以解决吗

为啥我用python的sklearn中DecisionTreeClassifier训练出来的决策树只有一种分类啊，每个叶节点都是Class1没有Class0。我该咋调参或者优化这个模型？ 图一代码，图二是可视化之后的树 文字输出结果：可以见到没有class0的叶子 Accuracy of the tree in test dataset is : 0.7917030567685589Structure of the tree shown below..........|--- feature_2 <= 19.86| |--- feature_3 <= 722.50| | |--- feature_1 <= 60410.00| | | |--- feature_3 <= 667.50| | | | |--- class: 1| | | |--- feature_3 > 667.50| | | | |--- class: 1| | |--- featur

它为啥训练集那么烂，验证集测试集这么好而且我记得我过采样了啊😭为什么预测的标签全一样啊

225个数据能做出准确的预测吗

老哥们好，请问下我做二分类训练时同一个batch_size里的预测值全部相同，这种一般可能是什么问题，

各位大佬，本人当前使用机器学习模型主要是进行回归分析，主要是尝试解释各个特征对目标的贡献。 问题1：我只是想要知道各个特征度目标的贡献的话？我使用SHAP解释训练集理应是合适的吧？ 问题2：通常我们使用R2来评价模拟结果好坏，但是我查阅我们的相关领域的论文，他们好像将训练集的的模拟值结果（实际上应该就是目标值）也纳为模型的模拟结果了，所以他们的R2就非常高。。。这样是否合理？理论上评价一个模型的好坏，不应该使用测

分类与回归区别是什么？ - 陶韬的回答 - 知乎https://www.zhihu.com/question/21329754/answer/204957456 变量按其数值表现是否连续，分为连续变量和离散变量。离散变量指变量值可以按一定顺序一一列举，通常以整数位取值的变量。如职工人数、工厂数、机器台数等。有些性质上属于连续变量的现象也按整数取值，即可以把它们当做离散变量来看待。例如年龄、评定成绩等虽属连续变量，但一般按整数计算，按离散变量来处理。离散变量的数值用计数的方法取得。

大佬们好，我是一个研究生方向是目标识别，我打算做yolo的方向 不知道如何选笔记本 因为预算有限 现在看到 4070（8g）的笔记本和二手的3080（16g）的差不多 请问选哪个更合适呢

有没有佬知道TinyML, 大概要什么背景或者什么程序可以找到实习？

纯小白，在安装一个模型的时候要用这个框架，然后运行的时候就出现了这个问题，实在不知道怎么解决了，求求大佬能救救我[lbk]图片[rbk]

一个csv表格，只有一列数字，有2w行，每个数字都是1-10之间的整数，唯一的规律就是每个元素的和都在2000左右，如何通过19990的数据，来预测最后的十个数字，成功率要50%就行

请问各位，我这个环境是anconda的虚拟环境，我在环境里的library里能找到这个文件，如图，但是他还是报错，请问是什么问题

留V

目前从特征可解释性和建模方法的可解释性入手，来个大佬帮帮忙，（数据较少）

求大佬帮忙分析分析

我的任务是通过图像回归m参数，这是m参数的分布情况，然后我用torch提供的resnet34预训练模型进行回归预测，得到的结果极差。这种情况应该如何做呢

小样本医院数据，一共训练集一共140个第一个中心，第二个中心数据80个。就用了svm模型。训练集效果auc有0.77。外部验证集和外部测试集效果很差。（0.5，0.6）不知道怎么搞了。

大佬们，想问一下，我在使用xgboost进行回归预测时，当我改变特征顺序时会极大影响模型精度，并且特征重要性只会显示第一个特征很高（我把a放第一个就a高，b放第一个就b高），其他的都很低，我想问一下这样的问题是为什么，该怎么解决啊

数据如图 每一列都是以1-10的整数 共十列 如果以列单位 挑个好的区间 在500数据以内 也许能有一些规律 主要是整体分布太随机了 局部分布有可能有不错的规律 预测未来的数据 为什么要在500以内 我们研究过 一旦超过500 数据就没有规律了 各个值的占比都会在10%左右 求大佬帮忙 必有重谢 价格美丽 数据下载地址： 链接：https://pan.baidu.com/s/1pKuxJahwI0N7PyB_5xwqyw?pwd=qazx 提取码：qazx

我的action是10×5的矩阵，但是一直没变化，而且有负数。我明明设置了动作空间的上限下限分别为0和10。有没有大佬救救我