增广最小二乘法

线性回归及正则化总结，python实现，非sklearn

线性回归有最小二乘法和梯度下降算法两种基本方法求解，最
一只程序猿林·2023-01-28 10:39

对「曲线拟合」和「最小二乘法」的个人理解

在工程实践中，经常遇到类似的问题:我们做了n次实验，获得了一组数据然后，我们希望知道x和y之间的函数关系。所以我们将其描绘在XOY直角坐标系下，得到下面这么一张点云图：然后，我们发现，x和y「可能」是线性的关系，因为我们可以用一条直线大致的将所有的样本点串连起来，如下图：所以，我们可以「猜测」。接下来的问题，就是求出a和b的值。这看起来是一个很简单的问题，a和b是两个未知数，我们只需要随意找出两个
chenmike16·2023-01-28 07:47

数学建模十大算法02—插值与拟合（拉格朗日插值、三次样条插值、线性最小二乘法……）

1.1分段线性插值1.2牛顿插值法1.3拉格朗日插值多项式1.4样条插值1.4.1三次样条插值1.5二维插值1.5.1插值节点为网格节点1.5.2插值节点为散乱节点1.6例题二、拟合2.1曲线拟合的线性最小二乘法
美式咖啡不加糖x·2023-01-28 07:46

YB菜菜的机器学习自学之路（二）——简单了解代价函数

YB菜菜的机器学习自学之路（二）——简单了解代价函数前提说明1、误差估计-最小二乘法2.代价函数前提说明依然以一元一次函数为例子展开说明。
Keep_Holding_Down·2023-01-27 10:34

线性回归 —— python

目录一、基本概念二、概念的数学形式表达三、确定w和b1.读取或输入数据2.归一化、标准化2.1均值2.2归一化2.3标准化3.求解w和b1.直接解方程2.最小二乘法（leastsquaremethod）
洋洋菜鸟·2023-01-27 08:25

慈不带兵、义不养财

慈不带兵、义不养财、善不为官、情不立事、仁不从政——这是《增广贤文》中的四句话，其中包含着什么样的道理呢？慈不带兵，从字面来看，是说带兵的将领不能太过仁慈。
上善若水山西太原·2023-01-27 00:31

数学建模学习笔记（清风）——多元线性回归

目录基础部分：适用范围：步骤：Stata的学习：基础部分：适用范围：1、识别重要变量2、判断相关性方向3、估计权重步骤：1、确定回归模型，定义自变量和因变量2、利用最小二乘法对系数进行点估计3、利用怀特检验去观察扰动项是否存在异方差
SELF...DISCIPLINE·2023-01-26 23:16

MATLAB最小二乘法

一个简单的线性回归例子：x3033353739444650y3034373942464851¯y=a_0+a_1x用最小二乘法、梯度下降法去拟合。
CDUT-yanggeng·2023-01-26 16:41

优化算法总结

机器学习中的无约束优化算法，包括最小二乘、梯度下降、牛顿/拟牛顿法；样本量不算很大，且存在解析解，可选用最小二乘法，速度快；样本量大时使用梯度下降或牛顿法，二者区别是梯度下降是梯度求解，牛顿法是二阶Hessian
3ce0470dc2f4·2023-01-26 14:51

古诗释义(七十八)：《增广贤文》146条名句解释(15)[作者：××(中国古代民间)]

【⑴原文(每日随机摘录4句·第53~56句)】瓜熟蒂落，水到渠成。一家之计在于和，一生之计在于勤。人无远虑，必有近忧。伤人一语，利如刀割。【⑵解释(对应上文)】瓜熟了，瓜蒂自然脱落；水流到的地方自然形成一条水道。对于一个家庭最重要的是和睦，对于人的一生最重要的是勤奋。人一直没有长远的考虑，那忧患一定近在眼前。句伤害别人的话，就像用刀割别人的心一样。
百桃夭谱·2023-01-26 14:58

梯度下降算法有哪些？有什么区别？【背景、原理、公式、代码】

在求解机器学习算法的模型参数，即无约束优化问题时，梯度下降（GradientDescent）是最常采用的方法之一，另一种常用的方法是最小二乘法。
Emiliano Martínez·2023-01-26 13:41

02 固定效应模型与Stata实现

对于一般的双向固定效应模型，估计方法仍然是普通最小二乘法，基本形式是：其中Xit是我们关注的核心解释变量或处理变量，Zit是一组控制变量。u
黑百椰·2023-01-26 10:18

信号处理——基础知识及常用算法

文章目录一、FFT与IFFT1.FFT2.IFFT二、最小二乘法三、卷积四、Z变换五、拉普拉斯变换六、常用滤波算法1.中值滤波2.均值滤波3.高斯滤波4.卡尔曼滤波一、FFT与IFFT1.FFT定义：傅里叶变换是一种线性积分变换
Fred_27·2023-01-26 09:50

读书笔记：机器学习（第3章）

一、线性模型的好处权重反映了各属性的重要程度，可解释性强二、一句话描述最小二乘法试图找一条直线，使所有样本到直线的欧式距离最小三、为什么加入正则化项且这是避免过拟合的重要手段当可解出多个w都能使误差最小时
foreverbeginnerz·2023-01-26 07:30

MATALB运用——最小二乘法拟合

实验一编制以函数{xk}k=0n\{x^k\}_{k=0}^n{xk}k=0n为基的多项式最小二乘拟合程序，并用于对下表中的数据作3次多项式最小二乘拟合。取权函数wi=1w_i=1wi=1，求拟合曲线φn=∑k=0nαknxk\varphi^n=\sum_{k=0}^n\alpha_k^nx^kφn=∑k=0nαknxk中的参数{αk}\{\alpha_k\}{αk}、平方误差δ2{\delta^
闲谈社·2023-01-25 22:29

深度学习面试题：计算机视觉训练技巧

CosineAnnealingLR:模型受学习率影响大的模型测试集数据增广：基本对结果有0.5%-1%的影响注意：训练集用了哪些数据扩增方法，测试集才可以用对应的数据扩增方法softlabel与pseudolabel
weixin_45955767·2023-01-25 16:46

机器学习笔记三：经典算法

特征工程处理：skLearnAPI:sparkAPI:二、朴素贝叶斯分类算法原理：应用场景：优缺点：API:三、决策树分类原理：API优缺点：四、随机森林原理：API：优缺点：五、线性回归原理：目标：损失函数：最小二乘法优化方法
roykingw·2023-01-25 15:42

悬停油门的参数估计方法

在PX4中，对悬停油门的估计方法采用的是扩展卡尔曼滤波，Fast_drone_250的px4_ctrl中采用的是衰减记忆迭代递推最小二乘法。这两种方法都对悬停油门参数可以进行很好的估计。
TLKids·2023-01-25 11:29

难以置信的目标检测小妙招：多训练几个epochs，平均一下就能获得更好的模型...

选择加"星标"或“置顶”重磅干货，第一时间送达随着深度学习技术的成熟，设计新的算法在主流的目标检测数据集比如COCO上提升精度已经很难了，但总有一些涨点技巧，比如谷歌前几天公布的简单粗暴“复制-粘贴”数据增广
小白学视觉·2023-01-25 09:25

机器学习（五）线性模型详解

谈及线性模型，其实我们很早就已经与它打过交道，还记得高中数学必修3课本中那个顽皮的“最小二乘法”吗？
archted·2023-01-25 09:54

机器学习【西瓜书/南瓜书】--- 第2线性模型（学习笔记+公式推导）

多元线性回归对线性回归方程进行化简将b=wd+1∗1b=w_{d+1}*1b=wd+1∗1因此要在向量www后面补一个wd+1w_{d+1}wd+1,向量xxx后面补一个111，化成两个向量内积的形式将最小二乘法得到的式子向量化
爱吃肉爱睡觉的Esther·2023-01-24 11:29

线性回归模型-最小二乘法Ordinary Least Squares

1.1线性回归模型下面是一系列的回归方法,目标值是输入变量的线性组合,定义y^\hat{y}y^表示要预测的值.y^(w,x)=w0+w1x1+...+wpxp\hat{y}(w,x)=w_{0}+w_{1}x_{1}+...+w_{p}x_{p}y^(w,x)=w0+w1x1+...+wpxp在这类模型中,我们设向量w=(w1,...,wp)w=(w_{1},...,w_{p})w=(w1,..
Cortex R·2023-01-24 11:52

最小二乘法least-squares

又称最小平方法，一种优化方法，由高斯，勒让德独立提出，但高斯先发现（1809发表），勒让德先发表（1805发表）最早是因为意大利天文学家皮亚齐发现的1号小行星“谷神星”转到太阳背后，皮亚齐就观测不到了，失去了谷神星的位置。很多天文学家都试图找到位置却无果。德国数学家高斯（1777-1855）根据皮亚齐的观测数据计算出来谷神星的轨道，后来德国的天文学家奥伯斯在高斯预言的时间和星空领域重新找到了谷神星
doubleslow;·2023-01-24 11:51

【高等数学笔记】彻底弄懂最小二乘法（Least Squares Method）

假设我们要拟合一个一元函数，目前我们知道的自变量及因变量的值是(x1,y1),(x2,y2),⋯ ,(xn,yn)(x_1,y_1),(x_2,y_2),\cdots,(x_n,y_n)(x1,y1),(x2,y2),⋯,(xn,yn)，而我们要求y=f(x)y=f(x)y=f(x)，使得用它作为近似函数时，函数值与真实值的偏差ri=f(xi)−yir_i=f(x_i)-y_iri=f(xi)−y
seh_sjlj·2023-01-24 11:50

Least Squares Fitting最小二乘法拟合(2)

文章目录5.最小二乘球5.1参数化5.2对圆心和半径进行初始估计5.3高斯牛顿法6.圆柱体的高斯牛顿策略6.1旋转的概念7.最小二乘法最佳拟合圆柱7.1参数化7.2圆柱的初始预估7.2.1轴上点的初始评估
树和猫·2023-01-24 11:49

Least Squares Fitting最小二乘法拟合(1)

文章目录LeastSquaresFitting1.1介绍1.2最小二乘法最佳拟合元素1.3最优化1.3.1线性最小二乘法1.3.2正规方程1.3.3特征向量与奇异值的分解1.3.4高斯牛顿法2.最小二乘法最佳拟合直线
树和猫·2023-01-24 11:49

偏最小二乘法 Partial Least Squares

本文前部分摘自：偏最小二乘法回归（PartialLeastSquaresRegression），后半部分原创。
FarmerJohn·2023-01-24 11:18

最小二乘法(least squares)介绍

最小二乘法是用来做函数拟合或者求函数极值的方法。在机器学习，尤其是回归模型中，经常可以看到最小二乘法的身影，这里就对我对最小二乘法的认知做一个小结。
dianmeizi1612·2023-01-24 11:46

最小二乘法（Least Squares）

最小二乘法（LeastSquares）  实际问题中常出现Ax=bAx=bAx=b不相容（无解）的情况，这时候就希望找到近似解xxx，使得AxAxAx尽量接近bbb。  
peastarrt·2023-01-24 11:46

python scipy.optimize least_squares实现最小二乘法

Least-squaresminimization(least_squares)Thecodebelowimplementsleast-squaresestimationofandfinallyplotstheoriginaldataandthefittedmodelfunction:Xscipy.optimize.least_squares(fun,x0,jac=‘2-point’,bounds
「已注销」·2023-01-24 11:45

最小二乘法（Least Squares）简介

原文链接：最小二乘法(LeastSquares)简介最小二乘法（LeastSquares）详细介绍|数据学习者官方网站(Datalearner)最小二乘法（LeastSquares）是回归分析中的一种标准方法
ygl_9913·2023-01-24 11:14

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最小二乘法(又称最小平方法OrdinaryLeastSquares)是一种数学优化技术。它通过最小化误差的平方和寻找数据的最佳函数匹配。
秦尧·2023-01-23 21:44

西瓜书机器学习_三章

线性模型的向量形式：线性回归（最小二乘法）对于一个数据集，样本由个属性描述，通过求解和，使得。
CNGauss·2023-01-23 20:09

【课后习题】高等数学第七版下第九章 多元函数微分法及其应用 第十节 最小二乘法

right)∘C)为θ\thetaθ,由实验测得ppp与θ\thetaθ的数据如下表：p/%36.946.763.777.884.087.5θ\thetaθ/℃181197235270283292试用最小二乘法建立
Ding Jiaxiong·2023-01-23 14:06

数据增广，微调（迁移学习）

数据增广应用图像增广的其中一个好处就是扩大了训练集的规模，另外一个好处就是，随机改变训练样本可以减少模型对某些属性的依赖，也就是说提高了模型的泛化能力，模型性能更好。
暗紫色的乔松(-_^)·2023-01-23 11:07

segnet和unet区别_比较语义分割的几种结构：FCN，UNET，SegNet，PSPNet和Deeplab

[3]UNET：拼接特征向量；编码-解码结构；采用弹性形变的方式，进行数据增广；用边界
weixin_39995943·2023-01-22 01:29

红外与可见光图像配准算法 针对电气设备同一场景的红外与可见光图像间一致特征难以提取和匹配的问题，提出了一种基于斜率一致性的配准方法

首先通过数学形态学方法分别提取红外与可见光图像的边缘，得到粗边缘图像；然后通过SURF算法提取两幅边缘图像的特征点，根据正确的匹配点对之间斜率一致性的先验知识，进行特征点匹配；最后通过最小二乘法求得仿射变换模型参数并实现两幅图像的配准
「已注销」·2023-01-21 14:03

MATLAB红外与可见光图像配准算法

首先通过数学形态学方法分别提取红外与可见光图像的边缘，得到粗边缘图像；然后通过SURF算法提取两幅边缘图像的特征点，根据正确的匹配点对之间斜率一致性的先验知识，进行特征点匹配；最后通过最小二乘法求得仿射变换模型参数并实现两幅图像的配准
「已注销」·2023-01-21 14:57

机器学习第一篇

对数似然：=》目的：让似然函数越大越好越小越好（最小二乘法）目标函数：求偏导：偏导等于0：
bu_xiang_tutou·2023-01-20 14:08

用Python生成Hilbert矩阵

代码放在了最后，前面是解题思路目录1.什么是Hilbert矩阵矩阵：2.找规律1.第一种思路：先从值出发（找规律）2.第二种思路：先从下标索引出发（找规律）三、代码展示四、输出展示五、初始化解为1,1，等构建解的增广矩阵
碱化钾·2023-01-19 20:23

机器学习——线性回归数学推导

文章目录线性回归数学推导基础知识线性回归的计算利用矩阵知识对线性公式进行整合误差项的分析似然函数的理解矩阵求偏导线性回归的最终求解实验1二维直线实验2三维平面实验3利用最小二乘法求解总结线性回归数学推导基础知识线性回归的公式
Flamingo_NJ·2023-01-19 11:55

机器学习——对数回归求解

而对数回归的目标函数时非凸的极大似然估计的基本思想通常会取ln上述目标函数是凸的，但也不能用最小二乘法，因为当高维的情况，求矩阵求逆时，逆往往不存在，能直接最小二乘法求解的函数，函数性质已经好的不得了了
臭小子222·2023-01-19 10:44

2022机器学习实战课内容笔记 - Lesson 1、机器学习基本概念与建模流程

还不是很会用ipad写笔记，没买类纸膜，字迹有点拉跨，请见谅本篇内容介绍内容为以线性回归模型为例子介绍连续型变量的预测，并介绍最小二乘法求损失函数的最小值方法，以及损失函数与评估指标的区别  作为本节重点学习对象
大米2H·2023-01-18 20:00

机器学习学习笔记2（Ng课程cs229）

用到的性质是导数值等于该点切线和横轴夹角的正切值.极大似然估计收敛速度：quadraticconversions二次收敛θ为矩阵时每次迭代都需要重新计算H->nxn特征较多时计算量比较大极大似然估计可以推导：高斯分布=>最小二乘法伯努利分布
-慢慢-·2023-01-18 17:42

编程小菜学习之李沐老师动手学深度学习笔记-36数据增广

#36图片增广importmatplotlib.pyplotaspltimporttorchimporttorchvisionfromtorchimportnnfromd2limporttorchasd2ld2l.set_figsize
编程小cai·2023-01-18 10:19

计算机视觉算法

计算机视觉算法第一节个人理解（一）讲了一个最小二乘法问题（存在四个不在一条直线上点，拟合一条直线，使这条直线能够误差最小的穿过这四个点）虽然还不知道具体怎么解。
CV顶刊顶会·2023-01-18 09:33

动手学深度学习笔记day11

图像增广图像增广在对训练图像进行一系列的随机变化之后，生成相似但不同的训练样本，从而扩大了训练集的规模。
努力学习的廖同学·2023-01-17 22:34

基于密度的DBSCAN聚类及其优化的OPTICS聚类（一）

但是OPTICS算法不是直接生成聚成几个类的结果，而是通过生成增广的类排序来生成一个可达距离图。
chelsea_tongtong·2023-01-17 14:11

伪距定位算法(matlab版),伪距定位算法(matlab版)

在各种伪距定位算法中，最小二乘法是一种比较简单而广泛的方法，该算法可以分为以下几步：1、准备数据与设置初始值这里准备数据，主要是对于各颗可见卫星，收集到它们在同一时刻的伪距测量值，计算测量值的各项偏差、
Doreen Wat·2023-01-17 13:28

【Python】伪距单点定位

其中，如果接收机观测的卫星的数目多于四颗，则采用最小二乘法进行平差计算，求解出接收机坐标。2.伪距单点定位的具体原理（1）伪距观测方程若得到了测站的近似坐标，则可以使用泰勒展开得到线性化方程如下。
学测绘的小杨·2023-01-17 13:17
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