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双曲线matlab函数拟合
06-机器学习-数据预处理
数据清洗的核心任务问题类型表现示例影响缺失值数值型字段为空(NaN)模型无法处理缺失值,导致训练中断或偏差异常值年龄=200岁,房价=-100万扭曲统计指标(如均值),降低模型泛化性重复数据两行记录完全相同导致模型过
拟合
不会打代码呜呜呜呜
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2025-01-28 08:47
机器学习
机器学习
人工智能
从零推导线性回归:最小二乘法与梯度下降的数学原理
它的核心思想是找到一条直线(或者一个平面),让这条直线尽可能地“
拟合
”已有的数据点,通过这条直线,我们可以预测新的数据。eg:假设你想预测房价,你知道房子的大小(面积)
Echo-Nie
·
2025-01-28 07:14
机器学习
机器学习
线性回归
人工智能
梯度下降
数学推导
自定义数据集使用scikit-learn中的包实现线性回归方法对其进行
拟合
一、导入必要的库importpandasaspdfromsklearn.model_selectionimporttrain_test_splitfromsklearn.linear_modelimportLinearRegressionfromsklearn.metricsimportmean_squared_error,r2_score二、加载自定义数据集#创建自定义数据集#假设我们有一个简单
灵封~
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2025-01-28 06:07
scikit-learn
线性回归
python
自定义数据集使用框架的线性回归方法对其进行
拟合
代码:#导入必要的库importtorchimportnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotasplt#定义数据集:二维数据,其中第一列是特征x,第二列是目标值ydata=[[-0.5,7.7],[1.8,98.5],[0.9,57.8],[0.4,39.2],[-1.4,-15.7],[-1.4,-37.3],[-1.8,-49.1],[1.5,75.6],[0.4,3
〖是♂我〗
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2025-01-28 02:00
线性回归
算法
回归
二、机器学习模型评估与选择
机器学习模型评估与选择学习笔记一、核心概念1.1经验误差与过
拟合
误差相关定义错误率与精度:分类错误样本数占样本总数比例为错误率E=a/mE=a/mE=a/m,精度=1-错误率。
没见过西瓜嘛
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2025-01-27 15:43
机器学习学习笔记
机器学习
人工智能
数据分析
深度学习——模型过
拟合
和欠
拟合
的原因及解决方法
一、定义1.过
拟合
(Overfitting)过
拟合
是指模型在训练数据上表现非常好,但在测试数据或新的数据上表现很差的现象。模型过度地学习了训练数据中的细节和噪声,以至于它无法很好地泛化到未见过的数据。
发呆小天才O.o
·
2025-01-27 14:11
深度学习
深度学习
人工智能
机器学习day3
自定义数据集使用框架的线性回归方法对其进行
拟合
importmatplotlib.pyplotaspltimporttorchimportnumpyasnp#1.散点输入#1、散点输入#定义输入数据data
ኈ ቼ ዽ
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2025-01-26 12:39
机器学习
人工智能
论文阅读:DeepFake-Adapter: Dual-Level Adapter for DeepFake Detection(Deepfake模型快速调参)
作者团队:项目主页:https://github.com/rshaojimmy/DeepFake-Adapter(代码暂未开源)二、动机与创新动机:目前的deepfake检测模型泛化能力差,将其归因于过
拟合
于低级的伪造模式
海拉鲁的小厨娘
·
2025-01-25 16:52
读论文
论文阅读
2025-1-21-sklearn学习(43) 使用 scikit-learn 介绍机器学习 楼上阑干横斗柄,寒露人远鸡相应。
scikit-learn介绍机器学习43.1机器学习:问题设置43.2加载示例数据集43.3学习和预测43.4模型持久化43.4规定43.4.1类型转换43.4.2再次训练和更新参数43.4.3多分类与多标签
拟合
汤姆和佩琦
·
2025-01-25 15:18
sklearn
机器学习
sklearn
学习
python
人工智能
scikit-learn
origin软件有python好用吗_Origin 2021大大改进了与Python的交互
这些改进主要包括:新的originpro程序包,可使用Python语言轻松访问Origin对象和数据Python代码编辑器IDE现支持自动补完和调试功能可通过脚本或图形用户界面来安装和管理Python包设置列值,
拟合
函数和文本对象中使用
weixin_39922534
·
2025-01-25 09:02
线性回归——最小二乘法代数详细计算过程
Reference:动手实战人工智能AIByDoing关于矩阵方法的求解可参考:最小二乘法矩阵详细计算过程基本定义:通过找到一条直线去
拟合
数据点的分布趋势的过程,就是线性回归的过程。
在天愿作比翼鸟在地愿为连理枝
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2025-01-25 06:41
机器学习和人工智能学习概述
线性回归
最小二乘法
机器学习
机器学习、基础算法、python常见面试题必知必答系列大全:(面试问题持续更新)
基础算法常见面试篇1.1过
拟合
和欠
拟合
常见面试篇一、过
拟合
和欠
拟合
是什么?二、过
拟合
/高方差(overfiting/highvariance)篇2.1过
拟合
是什么及检验方法?
·
2025-01-22 20:09
promptllm人工智能
3d高斯泼溅学习
椭球集就是一堆3d高斯椭球集之位置与形状:协方差矩阵(包括旋转矩阵和缩放矩阵),要大多数都能表达实体的位置,实体的位置和形状要落在大概率范围内椭球集之球谐函数:代表球面上不同位置的值基函数,
拟合
颜色和形状
便携与感知组,研ing
·
2025-01-22 05:14
3d
大模型介绍
由于具有更多的参数,大模型能够更好地
拟合
复杂的数据和模式,从而提供更准确的预测和更好的性能。大模型的参数量通常远远超过常规模型,可以达到数百万甚至数十亿个参数。
詹姆斯爱研究Java
·
2025-01-21 01:39
spring
自适应神经网络架构:原理解析与代码示例
固定的网络结构和参数对于动态变化的环境和多样化的数据往往难以适应,导致了过
拟合
或欠
拟合
的问题。
chian-ocean
·
2025-01-20 19:51
机器学习
神经网络
人工智能
深度学习
【分类】【损失函数】处理类别不平衡:CEFL 和 CEFL2 损失函数的实现与应用
面对这种情况,普通的交叉熵损失函数容易导致模型过
拟合
到大类样本,忽略少数类样本。
丶2136
·
2025-01-20 14:54
AI
分类
人工智能
损失函数
Kaggle欺诈检测:使用生成对抗网络(GAN)解决正负样本极度不平衡问题
传统的分类算法在面对这种不平衡数据时,往往会导致模型对多数类(正常交易)过
拟合
,而对少数类(欺诈交易)的识别能力较差。为了解决这个问题,生成对抗网络(GAN)提供了一种有效的手
Loving_enjoy
·
2025-01-19 22:46
论文
深度学习
计算机视觉
人工智能
通俗易懂之样条函数的原理、计算、案例、python实现
样条函数通过分段多项式的形式,在不同区间内灵活地
拟合
数据,从而捕捉复杂的非线性关系。本文将更为详细地讲解样条函数的原理、具体示例以及在Python中的实现方法。
智识小站
·
2025-01-19 17:31
可解释机器学习
python
算法
python 特征选择方法_【来点干货】机器学习中常用的特征选择方法及非常详细的Python实例...
它有以下几个优点:减少过
拟合
:冗余数据常常
Blair Long
·
2025-01-19 15:14
python
特征选择方法
详解深度学习中的Dropout
这有助于增加模型的泛化能力,防止过
拟合
。二、具体实现随机选择:在每次训练迭代中,以一定的概率p(通常设定为0.2到0.5之间)随机选
nk妹妹
·
2025-01-19 11:43
深度学习
深度学习
人工智能
【机器学习:二十七、决策树集合】
决策树集合利用多棵树的组合,减少了单棵树可能出现的过
拟合
或对噪声的敏感性。主要优势性能提升:在分类和回归任务中通常表现优于单独的决策树。稳定性更强:对
KeyPan
·
2025-01-19 08:49
机器学习
机器学习
决策树
人工智能
数据挖掘
深度学习
算法
分类
数据增强方法及其工具
数据增强有助于增加数据的多样性,减少过
拟合
,提升模型的泛化能力,尤其是在数据量有限的情况下。数据增强可以应用于图像、文本、音频等多种类型的数据。
cxr828
·
2025-01-19 07:09
大数据
机器学习笔记——Boosting中常用算法(GBDT、XGBoost、LightGBM)迭代路径
文章目录XGBoost相对GBDT的改进引入正则化项,防止过
拟合
损失函数L(yi,y^i)L(y_i,\hat{y}_i)L(yi,y^i)正则化项Ω(fm)\Omega(f_m)Ω(fm)使用二阶导数信息
好评笔记
·
2025-01-19 03:24
机器学习笔记
机器学习
boosting
人工智能
深度学习
AI
算法工程师
PCL点云处理算法汇总(C++长期更新低价精品版)
目录一、点云滤波1、常用滤波器2、采样滤波3、裁剪滤波二、KD树与八叉树1、KD树2、八叉树三、点云配准粗配准精配准对应关系配准精度坐标转换刚体运动变换四、点云
拟合
分割1、RANSAC2、其他几何分割五
点云侠'
·
2025-01-18 20:16
点云学习
算法
c++
开发语言
计算机视觉
使用神经网络
拟合
6项参数
使用神经网络
拟合
6项参数1.数据预处理1.1添加参数解析1.2数据预处理逻辑1.3数据归一化及划分1.4数据标签处理逻辑1.5数据转torch2.定义model2.1CNN_LSTM2.2Transformer3
Andrew_Xzw
·
2025-01-18 15:06
神经网络
人工智能
深度学习
开发语言
机器学习
python
【人工智能】人工智能的10大算法详解(优缺点+实际案例)
其目标是寻找最佳
拟合
直线,使得预测值与实际值之间的误差最小化。模型训练通过最小二乘法来最小化预测值与真实值之间的误差,得到线性回归方程的
ChatGPT-千鑫
·
2025-01-18 03:04
人工智能
人工智能
算法
gpt-3
AI编程
gpt
codemoss能用AI
【PCL】Segmentation 模块—— 圆柱模型分割(Cylinder model segmentation)
法线估计:计算点云中每个点的法线,用于后续的模型
拟合
。模型
拟合
:使用RANSAC(随机
old_power
·
2025-01-17 17:14
PCL
计算机视觉
3D
c++
【机器学习:二十、拆分原始训练集】
模型改进的目标是在测试数据上表现更优,避免过
拟合
或欠
拟合
。常见的改进方向增大训练数据集:通过数据增强或获取更多样本提高模型泛化能力。
KeyPan
·
2025-01-17 13:35
机器学习
机器学习
人工智能
深度学习
pytorch
神经网络
机器学习模型调优指南
通过合理调整模型的超参数,能够提高模型的准确性、降低过
拟合
或欠
拟合
的风险、加快训练过程等。
闵少搞AI
·
2025-01-17 13:00
人工智能
机器学习
人工智能
深度学习:从基础到实践(上、下册)(安德鲁·格拉斯纳)
过
拟合
与欠
拟合
:过
拟合
是指模型在训练数据上表现过
fyjgfyjfg
·
2025-01-17 07:11
深度学习
人工智能
吴恩达深度学习笔记(30)-正则化的解释
正则化(Regularization)深度学习可能存在过
拟合
问题——高方差,有两个解决方法,一个是正则化,另一个是准备更多的数据,这是非常可靠的方法,但你可能无法时时刻刻准备足够多的训练数据或者获取更多数据的成本很高
极客Array
·
2024-09-16 00:23
七.正则化
从数学公式上理解L1和L2https://blog.csdn.net/b876144622/article/details/81276818虽然在线性回归中加入基函数会使模型更加灵活,但是很容易引起数据的过
拟合
愿风去了
·
2024-09-15 21:11
机器学习-------数据标准化
一作用在做训练时,需要先将特征值与标签标准化,可以防止梯度防炸和过
拟合
;将标签标准化后,网络预测出的数据是符合标准正态分布的—StandarScaler(),与真实值有很大差别。
罔闻_spider
·
2024-09-15 21:37
数据分析
算法
机器学习
人工智能
MATLAB中的函数编写有哪些最佳实践
以下是一些关于
MATLAB函数
编写的最佳实践:函数结构和语法:
MATLAB函数
由函数名、参数列表和函数体组成。函数名必须以字母开头,后面可以跟字母、数字或下划线。
2401_85812053
·
2024-09-15 19:59
matlab
算法
人工智能
【机器学习与R语言】1-机器学习简介
或者:收集数据——推理数据——归纳数据——发现规律抽象化:训练:用一个特定模型来
拟合
数据集的过程用方程来
拟合
观测的数据:观测现象——数据呈现——模型建立。
苹果酱0567
·
2024-09-15 09:43
面试题汇总与解析
java
中间件
开发语言
spring
boot
后端
基于matlab的离散系统变换域分析实验,实验3 离散时间系统的变换域分析
2010231060011指导教师:邓建一、实验项目名称:离散时间系统的变换域分析二、实验目的:线性时不变(LTI)离散时间系统的特性可以用其冲击响应序列来表示,也可以用传递函数和频率响应来表示,本实验通过使用
MATLAB
mmjang
·
2024-09-15 06:20
Open3D 使用RANSAC分割平面
目录1,概述2,
拟合
平面3,实现过程4,主要函数:defsegment_plane(self,distance_threshold,ransac_n,num_iterations):'''5,代码实现6
今夕是何年,
·
2024-09-15 04:38
单目+双目
计算机视觉
曲线的平滑平滑处理
取相邻的5个数据点,可以
拟合
出一条3次
zq4132
·
2024-09-13 21:12
c++
qt
c
数据
算法
数学建模笔记—— 非线性规划
数学建模笔记——非线性规划非线性规划1.模型原理1.1非线性规划的标准型1.2非线性规划求解的
Matlab函数
2.典型例题3.matlab代码求解3.1例1一个简单示例3.2例2选址问题1.第一问线性规划
liangbm3
·
2024-09-12 20:59
数学建模笔记
数学建模
笔记
python
matlab
非线性规划
算法学习
优化问题
【04】深度学习——训练的常见问题 | 过
拟合
欠
拟合
应对策略 | 过
拟合
欠
拟合
示例 | 正则化 | Dropout方法 | Dropout的代码实现 | 梯度消失和爆炸 | 模型文件的读写
深度学习1.常见的分类问题1.1模型架构设计1.2万能近似定理1.3宽度or深度1.4过
拟合
问题1.5欠
拟合
问题1.6相互关系2.过
拟合
欠
拟合
应对策略2.1问题的本源2.2数据集大小的选择2.3数据增广
花落指尖❀
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2024-09-12 11:04
#
深度学习
深度学习
人工智能
目标检测
神经网络
cnn
惩罚线性回归模型
惩罚线性回归模型是一种常见的线性回归的变体,它在原始的线性回归模型中引入了一种惩罚项,以防止模型过
拟合
数据。
媛苏苏
·
2024-09-12 01:31
算法/模型/函数
线性回归
算法
回归
数学运用 -- 使用最小二乘与勒让德多项式
拟合
离散数据
使用最小二乘与勒让德多项式
拟合
离散数据1.准备离散数据假设我们有以下离散数据集:xxxyyy0.01.00.50.81.00.51.50.22.0-0.1我们想用勒让德多项式
拟合
这些数据,并通过最小二乘法找到勒让德多项式的系数
sz66cm
·
2024-09-12 00:21
线性代数
矩阵
机器学习
OpenCV结构分析与形状描述符(14)
拟合
直线函数fitLine()的使用
操作系统:ubuntu22.04OpenCV版本:OpenCV4.9IDE:VisualStudioCode编程语言:C++11算法描述
拟合
一条直线到2D或3D点集。
jndingxin
·
2024-09-11 10:10
OpenCV
opencv
人工智能
计算机视觉
Python 数学建模——假设检验
文章目录前言参数假设检验单个总体均值的假设检验σ\sigmaσ已知σ\sigmaσ未知两个总体均值的假设检验参考代码非参数假设检验分布
拟合
检验——卡方检验KS检验(Kolmogorov-Smirnov检验
Desire.984
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2024-09-10 22:20
Python
数学建模
python
数学建模
概率论
python曲线
拟合
函数scipy.optimize.leastsq()
目录介绍Parameters:Returns:代码案例介绍scipy.optimize.leastsq(func,x0,args=(),Dfun=None,full_output=0,col_deriv=0,ftol=1.49012e-08,xtol=1.49012e-08,gtol=0.0,maxfev=0,epsfcn=None,factor=100,diag=None)最小化一组方程的平方和
赵孝正
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2024-09-09 17:15
#
scipy
scipy
python
matplotlib
网络安全最新SARIMA季节项时间序列分析流程+python代码
文章目录数据流程流程分割1画图2季节项和周期项的去除3平稳性检验4白噪声检验5模型
拟合
6模型定阶AIC/BIC准则7检查残差是否通过检验7.1若通过检验7.2若未通过检验8模型的预测9模型的评价画图均方差等总的代码参考数据数据网站
2401_84301389
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2024-09-09 14:27
程序员
python
人工智能
机器学习
深度学习中的正则化技术:防止过
拟合
引言过
拟合
是深度学习模型在训练过程中常遇到的挑战。过
拟合
会导致模型在训练数据上表现良好,但在新数据上表现不佳。
Network_Engineer
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2024-09-08 12:31
机器学习
深度学习
人工智能
python 傅里叶曲线
拟合
先看一段效果代码结构
拟合
曲线的方程将原始数据和
拟合
结果绘制到一张图上,并保存图片合成视频import部分说明fromscipy.optimizeimportcurve_fitimportmatplotlib.pyplotaspltimportnumpyasnpimportsysimportos
大霸王龙
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2024-09-07 03:11
python
傅里叶
python
机器学习
C#语言实现最小二乘法算法
最小二乘法(LeastSquaresMethod)是一种常用的
拟合
方法,用于在数据点之间找到最佳的直线(或其他函数)
拟合
。以下是一个用C#实现简单线性回归(即一元最小二乘法)的示例代码。
2401_86528135
·
2024-09-06 16:02
算法
c#
最小二乘法
KAN网络技术最全解析——最热KAN能否干掉MLP和Transformer?(收录于GPT-4/ChatGPT技术与产业分析)
在数据
拟合
和PDE求解中,较小的KAN可以比较大的MLP获得更好的准确性。相对MLP,KAN也具备更好的可解释性,适合作为数学和物理研究中的辅助模型,帮助发现和寻找更基础的数值规律。
u013250861
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2024-09-06 14:45
#
LLM/Transformer
transformer
chatgpt
深度学习
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