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机器学习中，线性回归是一种预测连续值的算法，例如房价、销售额等。线性回归模型试图找到一条直线（在多维空间中则是一个平面或超平面），这条直线能够尽可能准确地表示输入变量（特征）和输出变量（目标值）之间的关系。模型的损失（Loss）和优化（Optimization）是建立有效线性回归模型的两个关键方面。

参考文档：

在探索三维重建技术的过程中，从传统的多视图几何到现代深度学习方法，神经辐射场(NeRF)技术凭借其简洁而高效的特性脱颖而出。本文旨在提供一个全面的NeRF实现指南，基于PyTorch框架从基础原理到完整实现进行详细阐述。

本文将系统性地引导读者使用PyTorch构建完整的神经辐射场(NeRF)处理流程。从图像加载到高质量三维场景渲染，文章将详细讨论实现过程中的关键技术点和优化策略。

NeRF技术的核心优势在于其能够仅利用稀疏的二维图像集合，在无需额外几何数据的情况下重建具有精细细节的三维场景。这一特性使其在增强现实(AR)、虚拟现实(VR)以及游戏图形渲染等领域具有广泛的应用前景。

简介： 提到ALS相信大家应该都不会觉得陌生（不陌生你点进来干嘛），它是协同过滤的一种，并被集成到Spark的Mllib库中。本文就ALS的基本原理进行讲解，并手把手、肩并肩地带您实现这一算法。 原理篇 我们用人话而不是大段的数学公式来讲讲ALS是怎么一回事。

1. 手写线性回归：

使用 PyTorch 实现房价预测

一、数据预处理与特征工程

基于网页数据，提取以下核心特征（动态衰减加权系数α=0.8，近期比赛权重更高）：

论文题目

文 | 文史充电站

编辑 |文史充电站

该研究调查了锂离子电池的老化行为和健康状态（SOH）指标，开发了基于数据的SOH估计器，为了获取必要的数据，研究进行了电池充电和放电实验。