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十大经典机器学习方法
在监督学习中，我们有一组带有标签的数据，其中包含了输入和输出的对应关系。我们的目标是通过训练模型，使其能够根据输入预测正确的输出。常见的监督学习算法包括线性回归、逻辑回归和支持向量机(SVM)等。
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Tensorflow如何安装?tensorflow如何实现线性回归操作?
本文将带来tensorflow的安装教程，并对tensorflow实现简单线性回归的具体做法予以探讨。
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如何通过幂律法则对比特币的价格进行建模
随着加密货币的日益普及，它的未来价格一直是投机的主题。一些经济学家如Nouriel Roubini预测比特币价格未来五年内归零，而 John McAfee则预测2020年底每个比特币价格将达到1
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你了解机器学习中的线性回归吗
机器学习中的线性回归是一种来源于经典统计学的有监督学习技术。然而，随着机器学习和深度学习的迅速兴起，因为线性（多层感知器）层的神经网络执行回归，线性回归的使用也日益激增。 这种回归通常是
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机器学习需要具备哪一些数学基础
今天我们分享的内容，主要是关于机器学习中的基础数学。 一、机器学习会用到哪些数学基础 第一部分，我们先来看一看机器学习需要哪些数学的基础。我们可以先引用一个专家的定义。这个专家是
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机器学习可以准确的预测股市？
自从股市诞生，人们就一直在与这套系统博弈，并试图战胜市场。 多年来，人们尝试了数千项理论和实验，但没有一项能够长久地在股票市场奏效。 这些理论考虑了许多因素，如公司基本
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一种提高DSP的ADC精度的方法
本文此提出一种采用最小二乘法和线性回归校正DSP的ADC模块的方法，实验证明此方法可以大大提高转化精度，有效弥补了DSP中AD转化精度不高的缺陷。此方法硬件电路简单，成本代价较低，具有很高的推广和利用价值。
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微阵列加速度传感器的设计理论
建立引信系统环境识别(如多向加速度)与参数估计的多维信息处理理论产生新的引信原理是当前重要的研究方向。如对硬目标的侵彻或贯穿装甲所使用的巡航导弹、激光制导炸弹等，都存在多向加速度的探测问题。因此大量程的
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如何提高DSP的ADC精度
摘要：数字信号处理器TMS320F2812的片上ADC模块的转化结果往往存在较大误差,最大误差甚至会高达9%,如果这样直接在实际工程中应用ADC,必然造成控制精度降低。对此提出了一种改进的校正方法,即用最小二乘和一元线性
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如何提高DSP的ADC精度
如何提高DSP的ADC精度
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一种提高DSP的ADC精度的方法
数字信号处理器TMS320F2812的片上ADC模块的转化结果往往存在较大误差，最大误差甚至会高达9％，如果这样直接在实际工程中应用ADC，必然造成控制精度降低。对此提出了一种改进的校正方法，即用最小二乘和一元线性回归的思想，精确拟合出ADC的输入／输出特性曲线，并以此作为校正的基准在DSP上进行了验证，实验表明，此方法可以将误差提高到1％以内，适合于对控制要求较高的场合。
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分析师预计2011年全球芯片成长率仅2.3%
半导体产业分析师MikeCowan近日表示，根据他采用线性回归分析统计模型(linearregressionanalysisstatisticalmodel)所做的最新预测，2011年全球芯片市场成长率仅有2.3%，是众家预测数据中最低的一个；而最高的2011年半
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