增广最小二乘法第38页

梯度下降（Gradient Descent）小结

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。这里就对梯度下降法做一个完整的总结。

lucas-nlp·2022-12-30 00:59

pytorch(7)——二十二种transforms数据预处理方法

**一、数据增强**数据增强：叫数据增广，数据扩增，他是对训练集进行变换，使训练集更丰富从而让模型更具泛化能力。

zmj52·2022-12-29 23:34

旷视重磅开源YOLOX：新一代实时目标检测网络，超越现有一切YOLO！

本文将近两年来目标检测领域的各个角度的优秀进展与YOLO进行了巧妙地集成组合(比如解耦头、数据增广、标签分配、Anchor-free机制等)得到了YOLOX，性能取得了大幅地提升，同时仍保持了YOLO系列一贯地高效推理

初识-CV·2022-12-29 20:50

数据拟合算法c语言实现,数据拟合算法剖析及C语言实现.doc

在引用前人的算法基础上,采用正交多项式最小二乘法进行曲线拟合,通过实验对算法进行了分析,并给出了C语言实现的代码。

Jack遇见冰山·2022-12-29 20:33

【04】拟合算法：01-拟合算法模型讲解

第四讲：拟合算法插值和拟合的区别一个小例子确定拟合曲线最小二乘法的几何解释求解最小二乘法Matlab求解最小二乘如何评价拟合的好坏证明SST=SSE+SSR“线性函数”的介绍如何判断线性于参数的函数计算拟合优度的代码

忘尘丶莫负·2022-12-29 20:59

拟合算法（模型+代码）

拟合的结果是得到一个确定的曲线最小二乘法的几何解释：argmin存在参数k，b使括号里的值最小第一种有绝对值，不易求导（求导在求最小值），计算较为复杂；所以我们往往使用第二种定义，也正是最小二乘的思想。

刘_六六·2022-12-29 20:28

机器学习：常见的机器学习算法归纳(转载)

常见的回归算法包括：最小二乘法（OrdinaryLeastSquare），逻辑回归（LogisticRegression），逐步式回归（StepwiseRegression），多元自适应回归样条（MultivariateAdaptiveRegressionSplines

心无旁骛~·2022-12-29 15:53

高斯消元法(Gauss Elimination)【超详解&模板】

高斯消元法的原理是：若用初等行变换将增广矩阵化为，则AX=B与CX=D是同解方程组。所以我们可以用初等行变换把增广矩阵转换为行阶梯阵，然后回代求出方程的解。

weixin_34198583·2022-12-29 13:53

高斯消元法(Gauss Elimination)

高斯消元法的原理是：若用初等行变换将增广矩阵化为，则AX=B与CX=D是同解方程组。所以我们可以用初等行变换把增广矩阵转换为行阶梯阵，然后回代求出方程的解。1、线性方程组1）构造增广

codertcm·2022-12-29 13:48

第三十四章数论——高斯消元解线性方程组

第三十四章数论——高斯消元解线性方程组一、高斯消元1、线性方程组2、高斯消元步骤（1）数学知识铺垫增广矩阵和阶梯矩阵初等变换（2）高斯消元步骤二、代码模板1、问题：2、代码一、高斯消元1、线性方程组我们在小学的时候接触过二元一次方程组

Turing_Sheep·2022-12-29 13:45

Lesson 2.矩阵运算基础、矩阵求导与最小二乘法

在Lesson1中，我们介绍了关于机器学习的一般建模流程，并且在基本没有数学公式和代码的情况下，简单介绍了关于线性回归的一般实现形式。不过这只是在初学阶段、为了不增加基础概念理解难度所采取的方法，但所有的技术最终都是为了解决实际问题的，因此，接下来，我们就在之前的基础上更进一步，从一个更加严谨的理论体系出发、来尝试进行一种更加贴合实际应用所采用的一般方法的建模方法的学习。importnumpyas

Grateful_Dead424·2022-12-28 15:18

python 线性回归异常值_从零开始学Python【22】--线性回归诊断（第一部分）

由于线性回归模型的偏回归系数通过最小二乘法(OLS)实现的，关于最小二乘法的使用是有一些假设前提的，具体是：自变量与因变量之

weixin_39975122·2022-12-28 15:34

从零开始学Python【22】--线性回归诊断（第一部分）

由于线性回归模型的偏回归系数通过最小二乘法（OLS）实现的，关于最小二乘法

Sim1480·2022-12-28 15:32

基于LS最小二乘法的OFDM信道估计误码率matlab仿真

目录1.算法描述2.仿真效果预览3.MATLAB核心程序4.完整MATLAB1.算法描述ofdm基本结构如下所示：信道估计是使用接收信号表现出来的各种状态来对信道的特性进行估计的过程。信道估计是信道对输入信号影响的一种数学表示。信道估计可以定义为描述物理信道对输入信号的影响而进行定性研究的过程，是信道对输入信号影响的一种数学表示。如果信道是线性的，那么信道估计就是对系统冲激响应进行估计。信道估计的

我爱C编程·2022-12-28 13:05

ccc-机器学习算法基础-5

w2x2+…=wTxℎ(w)=w_0+w_1x_1+w_2x_2+…=w^Txh(w)=w0+w1x1+w2x2+…=wTx其中w，xw，xw，x为矩阵说明：对于多变量上采取降维处理，如图2.损失函数（最小二乘法

扔出去的回旋镖·2022-12-28 09:01

手把手安装Origin软件

Origin中的曲线拟合是采用基于Levernberg-Marquardt算法（LMA）的非线性最小二乘法拟合。Origin强大的数据导入功能，支持多种格式的数据，包括A

clarkjs·2022-12-27 21:33

线性回归原理及实现（二）：梯度下降法

之前我写的一篇博客《线性回归原理及实现（一）：最小二乘法》写了有关线性回归的基本原理和应用场景的内容，提到了两个实现线性模型回归的方法：最小二乘法和梯度下降，并给出了最小二乘法的推导和python实现代码

玉米味土豆片·2022-12-27 07:16

基于RSSI室内定位算法介绍

前言基于RSSI的室内定位算法有很多，像三角/三边质心算法、加权质心算法、最小二乘法、双曲线法、位置指纹算法、融合算法以及各种改进衍生算法等等。

数产小黑娃·2022-12-27 07:44

深度学习之正则化系列（2）：数据集增强（数据增广）

让机器学习模型泛化得更好的最好办法是使用更多的数据进行训练。当然，在实践中，我们拥有的数据量是很有限的。解决这个问题的一种方法是创建假数据并添加到训练集中。对于一些机器学习任务，创建新的假数据相当简单。对分类来说这种方法是最简单的。分类器需要一个复杂的高维输入x，并用单个类别标识y概括x。这意味着分类面临的一个主要任务是要对各种各样的变换保持不变。我们可以轻易通过转换训练集中的x来生成新的(x;y

@RichardWang·2022-12-27 00:50

增广数据集(labelme)

很多时候训练深度神经网络时都是使用transforms来增强数据，这样做通常原始数据集多大，增强后的数据集就多大，但是有时想扩充一下数据集，让数据量大一点，看到roboflow上增强数据集的效果挺不错的，但是对于国内的朋友来说不太友好，有时需要科学上网，上传数据集大一点的话，可能就会像下载某些小片片一样卡在最后几秒，并且还有自己的数据集泄露的风险。虽然roboflow增强之后的效果很不错，同时还能

athrunsunny·2022-12-27 00:49

【SLAM十四讲学习笔记】第6讲非线性优化

SLAM十四讲学习笔记第6讲非线性优化文章目录SLAM十四讲学习笔记第6讲非线性优化6.1状态估计问题6.1.1最大后验与最大似然本节目标理解最小二乘法的含义和处理方式。

JOJO-XU·2022-12-26 17:31

博客总目录

模型设计 1.1数据 (数据增广、数据读取) 1.2网络组件 (卷积层、BN层、激活函数层、池化层、全连接层、Dropout层） 1.3网络 (创建网络、网络参数、固定参数、获取输出） 1.4损失函数与优化算法

qq_26697045·2022-12-26 15:30

4.2 线性方程组有解判断

文章目录系数矩阵、增广系数矩阵、方程组的矩阵与向量表示形式结论判断方程组有无解的步骤求线性方程组的一般思路例题参考系数矩阵、增广系数矩阵、方程组的矩阵与向量表示形式求解方程组就是对增广矩阵做初等行变换将系数矩阵化为行简化阶梯型

消灭猕猴桃·2022-12-26 11:38

【工大SCIR笔记】自然语言处理领域的数据增广方法

作者：李博涵来自：哈工大SCIR1.摘要本文介绍自然语言处理领域的数据增广方法。

zenRRan·2022-12-26 04:48

机器学习笔记-第三章线性模型

最小二乘法：试

haloory·2022-12-26 04:47

Spark ALS算法理解

ALS算法ALS的意思是交替最小二乘法（AlternatingLeastSquares），它只是是一种优化算法的名字，被用在求解spark中所提供的推荐系统模型的最优解。

TURING.DT·2022-12-25 23:04

LFM和ALS的理解

整体过程如下图，将4*4的用户对商品的评分矩阵，拆解为两个矩阵：用户特征矩阵Q4*n、物品特征矩阵P4*n，最后求得新矩阵接下来讨论，如何得到拆解的矩阵Q和P里的特征值，进而得到解R1ALSALS：交替最小二乘法

只因太菜·2022-12-25 23:02

概统六天复习----day three

最小二乘法求b:二次比二次,上面xy,下面x^2求a:\bar{x},\bar{y}今天比较摆,总结是因为计划不够细.明天早起7:00早饭前数据结构做题.9:30前拉完屎吃完早饭.9:30开始数据结构,

Y_yyyzc·2022-12-25 19:46

DIDL笔记（pytorch版）（十二）

文章目录图像增广锚框锚框和真实框的对比标注训练集的锚框标注偏移量代码输出预测边界框非极大值抑制图像增广importd2lasd2lfromPILimportImagefrommatplotlibimportpyplotasplt

Alter__·2022-12-25 19:14

X-VECTORS: ROBUST DNN EMBEDDINGS FOR SPEAKER RECOGNITION总结

.前言3.说话人识别系统SPEAKERRECOGNITIONSYSTEMS3.1Acoustici-vector3.2Phoneticbottlenecki-vector3.3x-vector4.数据增广

午夜零时·2022-12-25 18:54

机器学习1000题学习笔记

第一篇博客-1000题笔记写作原因优化理论模型分类Sigmoid函数归一化HMM隐马尔可夫模型决策树Adaboost:GDBT极大似然对最小二乘法的解释层级贝叶斯模型EM算法与聚类EM算法的更多解释SVM

一直努力的喜羊羊·2022-12-25 12:00

线性回归与逻辑回归算法

数学表示为：自变量=x因变量=y线性回归模型:y=αx+β构建回归模型是要用到的数学公式：最小二乘法

_小许_·2022-12-25 12:21

数学建模——区分“拟合、插值、多元线性回归、逻辑回归、逐步回归、最小二乘法”等概念【概念篇】【全文5200字】

文章目录一、总关系图二、插值和拟合的区分三、拟合和回归的区分四、多元线性回归和多元逐步回归的区分五、多元线性回归和逻辑回归的区分六、回归分析与最小二乘法的区分七、总结：八、参考附录：笔者尽量用简洁的语言来描述

一支王同学·2022-12-25 11:07

用pcdet跑deecamp20_liadr3-1

具体工程地址：deecamp20-3-1-lidar_det_pcdet目前尝试过的内容：在不满足速度的前提下，有：使用PV-RCNN(CVPR20)做两阶段的实验在openpcdet上采用gt增广的second

Little_sky_jty·2022-12-25 03:26

【参数辨识】永磁同步电机的参数辨识

轴电感Lq主要步骤可如下：1.建立矢量控制的电机模型2.确定辨识方法3.将定子电压方程转化为辨识方程4.搭建辨识仿真模型，开始仿真第一步建立矢量控制的电机模型第二步确定辨识方法–这里我采用RLS方法(递推最小二乘法

StopTheWorld丶·2022-12-24 19:06

最优化算法汇总，及计算实例20220621（持续更新中）

目录0.最优化问题分类，求解方法分类1.最优化问题分类（线性规划与最小二乘法的关系）1.1请问什么才是线性规划，什么是线性回归呢？

funzmg·2022-12-24 18:05

神经网络可以用来预测吗,神经网络预测的局限性

最小二乘法、回归分析法、灰色预测法、决策论、神经网络等5个算法的使用范围及优缺点是什么？最小二乘法：通过最小化误差的平方和寻找数据的最佳函数匹配。

普通网友·2022-12-24 17:13

圆检测（续）- RANSAC

下面来简单介绍一下它的原理：1、原理最小二乘法通常用在线性拟合参数中，但一旦最小二乘法输入的观测数据中包含有大量分散的干扰点时，它拟合出来的效果可能并不好，如可能会出现这样的情况：可

purgle·2022-12-24 15:36

机器学习数学基础梯度下降法之Python矩阵运算

梯度下降法的原理介绍（一）梯度下降法（二）梯度下降的相关概念及描述（三）梯度下降算法原理二、梯度下降法的一般求解步骤三、梯度下降法手工求解极值四、Excel中利用梯度下降求解近似根五、线性回归问题求解（一）最小二乘法

咩咩叫的闲鱼·2022-12-24 09:15

slam传感器数据处理Ⅱ——里程计标定

用最小二乘法标定1、线性最小二乘的基本原理通用性好，效果一般。(pid),线性方程组Ax=b为×的矩阵。

小小龙o0·2022-12-24 03:54

牛顿法、高斯牛顿法和列文伯克-马奎特算法浅析

牛顿法、高斯牛顿法和列文伯克-马奎特算法都是常见的解决非线性最小二乘法问题的算法。本文主要简单介绍一下三者之间的特点和区别。

Legolas~·2022-12-23 22:32

梯度下降算法_梯度下降算法详解

梯度下降算法是一种非常经典的求极小值的算法，比如在线性回归里我们可以用最小二乘法去解析最优解，但是其中会涉及到对矩阵求逆，由于多重共线性问题的存在是很让人难受的，无论进行L1正则化的Lasso回归还是L2

weixin_39863155·2022-12-23 22:55

NumPy :np.polyfit()与np.poly1d()将点拟合成曲线

polyfit函数可以使用最小二乘法将一些点拟合成一条曲线.numpy.polyfit(x,y,deg,rcond=None,full=False,w=None,cov=False)x:要拟合点的横坐标

梦寐_·2022-12-23 16:33

【自校正控制】递推最小二乘法

前言上节介绍了批处理最小二乘法，它比较适合数据的预处理，也即离线辨识，在实时性方面就不如递推最小二乘法，递推最小二乘法也就适合在线辨识递推最小二乘法原理递推最小二乘法的核心思想为：新的估计值θ_hat(

龙猫略略略·2022-12-23 16:30

【自校正控制】自校正PID

带遗忘因子的递推最小二乘法在上一篇内容中，推导并实验了递推最小二乘法。

龙猫略略略·2022-12-23 16:00

opencv 实战案例（一）

算子检测图像轮廓提取车道线任务（Canny）2、用findContours发现硬币轮廓任务(Canny+findContours)3、用概率霍夫变换检测车道线任务(Canny+HoughLines)4、用最小二乘法拟合车道线任务

訢詡·2022-12-23 12:26

机器学习之线性回归：算法兑现为python代码

1数据预处理2直接求解参数3梯度下降求参数4总结前面三天推送机器学习线性回归算法之最小二乘法，从假设到原理，详细分析了直接求解和梯度下降两种算法，接下来手动编写python代码实现线性回归的算法吧。

zg1g·2022-12-23 06:47

3d目标检测_3D目标检测深度学习方法数据预处理综述

目标检测深度学习方法数据预处理综述前言这一篇的内容主要要讲一点在深度学习的3D目标检测网络中，我们都采用了哪些数据预处理的方法，主要讲两个方面的知识，第一个是representation，第二个数据预处理内容是数据增广

weixin_39877581·2022-12-22 22:45

最小二乘法拟合圆（Python&C++实现）

圆的方程可以表示为：R2=(x−A)2+(y−B)2(1)R^2=(x-A)^2+(y-B)^2\tag{1}R2=(x−A)2+(y−B)2(1)展开后为：R2=x2−2Ax+A2+y2−2By+B2R^2=x^2-2Ax+A^2+y^2-2By+B^2R2=x2−2Ax+A2+y2−2By+B2令a=−2A,b=−2B,c=A2+B2−R2a=-2A,b=-2B,c=A^2+B^2-R^2a=

陆先森不怕鬼·2022-12-22 17:29

最小二乘法拟合平面（Python&C++实现）

frac{B}{C}y-\frac{D}{C}=z−CAx−CBy−CD=z既然A、B、C均未知，那么平面方程也可表示为：ax+by+c=z(1)ax+by+c=z\tag{1}ax+by+c=z(1)最小二乘法拟合现存