广义加性模型(GAM)：灵活的非线性建模框架一、引言1.1问题背景现实世界中的非线性关系普遍存在传统线性模型和GLM的局限性需要在可解释性和灵活性之间取得平衡多维特征的非线性效应难以建模1.2算法概述GAM是GLM的自然扩展将线性项替换为平滑函数保持可加性结构基本形式

基于深度学习神经网络YOLOv3目标检测的x光安检违禁品检查系统，其能识别的违禁品有5种（刀、枪、扳手、钳子、剪刀），见如下：第一步：YOLOv3介绍yoloV3以V1，V2为基础进行的改进，主要有：利用多尺度特征进行目标检测；先验框更丰富；调整了网络结构；对象分类使用logistic代替了softmax,更适用于