增广最小二乘法

《动手学深度学习》学习笔记(九)

第九章计算机视觉先介绍两种有助于提升模型泛化能力的方法：图像增广和微调。鉴于深度神经网络能够对图像逐级有效地进行表征：所以广泛应用到目标检测、语义分割和样式迁移这些主流计算机视觉任务中。
xiaoyaolangwj·2021-01-31 15:38

【图像边缘检测】最小二乘法用于椭圆边缘检测【Matlab 105期】

一、简介经典椭圆检测方法椭圆检测算法经过多年的研究发展，已经基本形成一个较完整的体系。它们大致可以分为三类即投票（聚类）、最优化、基于弧段的方法。投票（聚类）方法椭圆因为有中心位置坐标、长短轴长度、倾斜角五个参数，标准霍夫变换有较强的鲁棒性，但对内存要求高，运算效率低，不太现实。霍夫变换类算法以霍夫变换为算法基础，经过不同国家研究人员多年的不懈努力研究，如今已衍生出很多改进算法，它们各有优劣。随机
星斗月辉·2021-01-31 09:17

《增广贤文》·二 酒逢知己 将心比心

原文：知己知彼，将心比心。酒逢知己饮，诗向会人吟。相识满天下，知心能几人？相逢好似初相识，到老终无怨恨心。人与人的相处，要将心比心，在感知自己的感受的同时，也要去理解别人的感受。喝酒要找知己，诗歌探讨要找懂的人。这些都是告诉我们不论做什么事都应该去找到对的人才行。我们很多人，认识的人有好多，甚至可以说朋友有好多，经常一起吃饭喝酒吹牛；称兄道弟，姐妹情深的，一片热络祥和的气氛。可是真正能够算得上是知
ToBest_wy·2021-01-28 11:06

统计科学之加权最小二乘法

今天这篇来讲讲加权最小二乘法(WLS)，加权最小二乘是在普通的最小二乘回归(OLS)的基础上进行改造的，主要是用来解决异方差问题的。
·2021-01-27 23:52

R2系数浅析

对变量进行线性回归分析时，采用最小二乘法进行参数估计时，R2_score越接近于1，回归拟合效果越好，一般认为超过80%的模型拟合度比较高。R2系数计算用yiy_iyi表示真实的观测值
let’s go·2021-01-26 23:10

数学建模-用scipy.optimize的模块的curve_fit函数实现曲线的非线性最小二乘法拟合

文章目录美国人口预测模型栗题：建模与求解参数估计scipy.optimizecurve_fit函数这里我们用经典的人口预测模型来进行函数的使用说明美国人口预测模型栗题：利用下表给出的近两个世纪的美国人口统计数据(以百万为单位)，建立人口预测模型，最后用它估计2010年美国的人口.年份17901800181018201830184018501860人口3.95.37.29.612.917.123.2
不爱写程序的程序猿·2021-01-25 23:29

数学建模算法体系分类

数学建模算法体系数据预处理模型插值拟合插值拉格朗日插值法分段线性插值牛顿插值埃尔米特（Hermite）插值三次样条插值n维数据插值拟合最小二乘法评价拟合工具箱主成分分析聚类分析均值、方差分析、协方差分析等统计方法优化模型分类目标规划多目标规划线性规划线性规划整数规划
Luminous_song·2021-01-25 21:40

线性回归、岭回归、lasso回归与逻辑回归LR

线性回归与逻辑回归LR线性回归应用场合求解最小二乘法梯度下降法加入正则化岭回归Ridgeregressionlasso回归lassoregression从贝叶斯角度理解这俩回归逻辑回归LR交叉熵损失（极大似然损失
我想静静，·2021-01-25 20:05

【图像直线拟合】基于matlab最小二乘法的图像直线拟合【含Matlab源码 100期】

一、源代码functionchengxu()%第1步closeallI=imread('1.jpg');%读取图像I=rgb2gray(I);%彩色图像转换成灰度图%I=im2bw(I);%二值化I=edge(double(I));%检测图像的边缘figureimshow(I)%显示边缘检测的结果%第2步[m,n]=size(I);%计算图像的尺寸M=3;%定义X方向分割的块数N=3;%定义Y方向
紫极神光·2021-01-23 09:44

吴恩达机器学习（线性回归）

1.线性回归（1）单变量线性回归线性回归才是真正用于回归的，而不像logistic回归是用于分类，其基本思想是用梯度下降法对最小二乘法形式的误差函数进行优化。
qq_38162944·2021-01-18 14:06

一种直线识别方案

步骤使用最小二乘法回归直线：$$\begin{cases}\frac{\sum_{i=1}^N(x_i,\overline{x})(y_i,\overline{y})}{\sum_{i=1}^N(x_i
louzi·2021-01-16 12:15

哈工大-机器学习-实验一：多项式拟合

一、实验目的掌握最小二乘法求解（无惩罚项的损失函数）、掌握加惩罚项（2范数）的损失函数优化、梯度下降法、共轭梯度法、理解过拟合、克服过拟合的方法(如加惩罚项、增加样本)二、实验要求及实验环境实验要求生成数据
master@yi·2021-01-15 21:47

DCC2020：色度分量子像素跨分支预测

该线性模型使用最小二乘法（lea
Dillon2015·2021-01-13 10:07

非线性优化算法总结

非线性优化算法总结文章目录非线性优化算法总结一、非线性最小二乘问题二、最速梯度下降法和牛顿法三、高斯牛顿法四、LM（Levenberg-Marquadt）法一、非线性最小二乘问题最小二乘法形式如下式：这里
AI视觉Daily·2021-01-12 19:43

IJCAI 2020来啦！AI TIME PhD 顶会专场直播预告

本次活动截止目前共邀请了12位来自清华大学、芝加哥大学、香港科技大学、天津大学、中国科学院等名校的讲者，活动围绕自然语言处理、语言模型、数据增广、语法纠错等AI领域学术发展和产业前沿进行精彩分享！
AITIME论道·2021-01-11 17:35

《增广贤文》初鉴 十八

引:但存方寸土，留與子孫耕。南川子曰:不可只顾眼前，亦当顾及子孙。可持续之发展，方为发展。引:滅卻心頭火，剔起佛前燈。南川子曰:须忍则忍，须让则让。不忍不让，终必有伤。引:惺惺常不足，懵懵作公卿。南川子曰:难得糊涂，凡事太明不可观。心中明白，而不说破，可以远祸。引:眾星朗朗，不如孤月獨明。南川子曰:宁吃仙桃一个，不吃烂杏一筐。众口喧喧，不如一室独处。引:兄弟相害，不如自生。南川子曰:投亲靠友，不如
南川子·2021-01-06 19:06

python 多重线性回归_线性回归中的多重共线性与岭回归

上篇文章《简单而强大的线性回归详解》(点击跳转)详细介绍了线性回归分析方程、损失方程及求解、模型评估指标等内容，其中在推导多元线性回归使用最小二乘法的求解原理时，对损失函数求导得到参数向量的方程式上式中有解
邵云卿·2021-01-06 03:35

【信号处理】基于matlab最小二乘法解决稀疏信号恢复问题【含Matlab源码 052期】

一、源代码%Matlabscriptforsolvingthesparsesignalrecoveryproblem%usingtheobject-orientedprogrammingfeatureofMatlab.%Thethreemfilesin./@partialDCT/implementthepartialDCTclass%withthemultiplicationandtranspos
紫极神光·2021-01-05 10:27

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

|我爱计算机视觉（微信id：aicvml）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
我爱计算机视觉·2021-01-04 10:50

基于连续空间改写的生成式问句数据增广

问句数据增广旨在自动生成上下文相关的问句增广数据，在机器阅读理解、问答、问句生成和问答式自然语言推理等任务上进一步提升模型性能。
AITIME论道·2020-12-31 18:16

python回归代码_一元回归1_基础（python代码实现）

机器学习，项目统计联系QQ:231469242目录1.基本概念2.SSE/SSR/SST可视化3.简单回归分为两类4.一元回归公式5.估计的回归公式6.最小二乘法得到回归线应该穿过中心点7.预测值8.误差项
pure日月·2020-12-30 16:42

python检验多重共线性_python从机器学习角度处理共线性

前面几天阐述了线性回归的最小二乘法(OLS)在做回归时，一致地看待每一个样本点，是典型的无偏估计，会得到一个使得残差最小的权重参数。
笨呆薪火·2020-12-29 05:19

《增广贤文》：未曾清贫难做人 不经打击永天真

《增广贤文》说：未曾清贫难做人，不经打击永天真。意思是人不经历清贫的生活就很难处世做人，没有经历挫折打击就会一直天真下去。诚斯言哉！
蛋蛋他爸2021·2020-12-28 17:18

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

|我爱计算机视觉（微信id：aicvml）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
我爱计算机视觉·2020-12-28 12:35

spss多元线性回归散点图_利用SPSS进行线性回归分析

1.数学模型2.估计参数(最小二乘法)3.方程的显著性检验求得回归方程后，还不能马上就用它去做分析和预测，还需要应用统计方法对回归方程进行显著性的检验，常用的一般是F检验，其假设及检验统计量见SPSS与方差分析
艺术考研学姐·2020-12-24 14:59

【图像直线拟合】基于最小二乘法的图像直线拟合并平分角平分线

functionchengxu()%第1步closeallI=imread('1.jpg');%读取图像I=rgb2gray(I);%彩色图像转换成灰度图%I=im2bw(I);%二值化I=edge(double(I));%检测图像的边缘figureimshow(I)%显示边缘检测的结果%第2步[m,n]=size(I);%计算图像的尺寸M=3;%定义X方向分割的块数N=3;%定义Y方向分割的块数
青鸟语·2020-12-21 10:11

coco数据集目标检测论文_Tensorflow对COCO目标检测数据预处理

下面记录一下我是如何利用COCO的数据集来制作目标检测的数据，以及对数据进行增广处理的。首先我们去COCO的官网http://mscoco.org下载图像数
weixin_39825105·2020-12-21 04:48

python回归算法_基于Python的函数回归算法验证

看机器学习看到了回归函数，看了一半看不下去了，看到能用方差进行函数回归，又手痒痒了，自己推公式写代码验证：常见的最小二乘法是一阶函数回归回归方法就是寻找方差的最小值y=kx+bxi,yiy-yi=kxi
weixin_39664994·2020-12-20 15:21

最小二乘估计_人工智能背后的数学-入门：线性代数的几何意义，最小二乘和状态估计最基本概念...

3.最小二乘法-最简单的"机器学习"。这是一切人工智能的起点。
weixin_39603573·2020-12-19 16:34

绘本怎么讲《战争》？

绘本于孩子，可以是玩伴，伴随孩子嬉戏玩耍悦已悦人；也可以是孩子的老师，引领孩子增广见闻、探索宽广的未知世界，还会与孩子探讨内涵深刻的命题——比如战争。绘本怎么讲述战争呢？找来两三本，慢慢
叮咚16·2020-12-19 00:01

Numpy.linalg模块的lstsq()进行线性回归拟合(数学建模）

建模中经常使用线性最小二乘法，实际上就是求超定线性方程组（未知数少，方程个数多）的最小二乘解，前面已经使用pinv()求超定线性方程组的最小二乘解.下面再举两个求最小二乘解的例子，并使用**numpy.linalg
不爱写程序的程序猿·2020-12-18 22:32

人到中年万事休

《增广贤文》中说：月到十五光明少，人到中年万事休。现在马上就四十岁了，愈发对这句话感触良深。几何时，青春年少，指点江山，激扬文字，藐视一切。
蛋蛋他爸2021·2020-12-15 07:55

无题

——《增广贤文》十年饮冰，难凉热血。——梁启超你的孤独，虽败犹荣。——刘同浮生若梦，为欢几何。——李白我习于冷，志于成冰。——木心迷途漫漫，终有一归。——米兰·昆德拉山川异域，风月同天。
子玥_3072·2020-12-09 23:15

python 空集合_用Python语句x={}可以定义一个空集合。

【多选题】引入滞后变量的模型可以()【多选题】对分布滞后模型直接采用普通最小二乘法估计参数时,会遇到的困难有()【单选题】应用经验加权法估计有限分布滞后模型的缺点为()【多选题】阿尔蒙估计法中
weixin_39836898·2020-12-08 14:29

NeurlPS 2020来啦！AI TIME PhD 顶会专场直播预告

本次活动截止目前共邀请了15位来自清华大学、北京大学、CMU、斯坦福、杜克大学、MIT、佐治亚理工学院、北航、中科院等顶尖名校的讲者，活动围绕自然语言处理、语言模型、数据增广、语法纠错等AI领域学术发展和产业前沿
AITIME论道·2020-12-07 19:11

自编R计算MSE（均方误差）

x2～N（100,10），error～N（0,1）2.自己定一个实际对线性回归模型，并计算得到真实的yy=1.5+0.8x1+1.8x2+error3.对x1，x2进行线性拟合，当然这里也可以自写函数用最小二乘法原理
紧到长不胖·2020-12-07 11:07

python机器学习--线性回归

针对线性回归算法在之前的数模案例也有涉及喔，欢迎去看看上一篇博客数学建模预测模型实例–大学生体测数据模型OLS线性回归OrdinaryLeastSquares最小二乘法一般情况下，线性回归假设模型为下，
佩瑞·2020-12-05 19:06

基于MATLAB霍夫曼变换的车道线检测系统

对于直车道线，利用Hough变换进行直线的提取，筛选并绘制出离车辆最近的两条直车道线；而对于弯曲车道线，则通过最小二乘法利用抛物线模型进行曲线拟合，并根据抛物线二次项系数判别弯道转向。2、确定感兴趣
MATLAB粉粉·2020-11-30 15:28

线性回归VS最小二乘法的本质是什么

最小平方法是十九世纪统计学的主题曲,从许多方面来看,它之于统计学就相当于十八世纪的微积分之于数学。----史蒂芬·史蒂格勒的《TheHistoryofStatistics》日用而不知来看一个生活中的例子。比如说，有五把尺子：尺子用它们来分别测量一线段的长度，得到的数值分别为（颜色指不同的尺子）：尺子的长度之所以出现不同的值可能因为：不同厂家的尺子的生产精度不同尺子材质不同，热胀冷缩不一样测量的时候
zh_harry·2020-11-30 11:04

最小二乘法matlab实现

最小二乘法matlab实现前言1polyfit多阶拟合2lsqnonlin非线性拟合前言最小二乘法是一种在误差估计、不确定度、系统辨识及预测、预报等数据处理诸多学科领域得到广泛应用的数学工具。
Patrick_HL·2020-11-30 08:59

菩萨畏因，凡夫畏果

这句话的来历可参考《大般涅磐经》、《普贤上师言教》、《增广文钞卷》等佛经。根据佛教轮回之说，种什么因，受什么果，“因”一启动就知道结果了，因里头就含有果，普通人
何春阳lilyamane·2020-11-24 21:09

《系统辨识》作业CSU

#By赶路人_87HZ作业一递推最小二乘法参数辨识设被辨识系统的数学模型由下式描述：式中x(k)为方差为0.1的白噪声。
赶路人_95HZ·2020-11-23 20:49

matlab最小二乘法求参数_回归系列（二）| 最小二乘法真有那么复杂吗

点击蓝字关注我们1样本与总体回归系数的区分简单回顾一下：属于样本值，而是总体值。总体值是未知的但它是确定的，正因为它是未知的，所以我们才要检验它是否等于0。而是根据样本计算出来的，它具体是多少，我们是知道的，不需要再检验。比如前文中所举的教育程度和收入的例子，通过抽取1000名研究对象，我们计算出来一个回归方程(样本)：由上式可以知道：，即X的回归系数，所以它已经是确定等于200了，不可能再来检验
weixin_39981185·2020-11-22 22:34

使用梯度下降法实现变量之间的线性回归

1、介绍1、概述  本博客的梯度下降法实现变量之间的线性回归，主要考虑到了最小二乘法XTXX^TXXTX有可能逆不存在的情况。
xiaolun@~200830·2020-11-22 20:03

python输入年月日输出年月日_Python-机器学习

通过机器计算，使用最小二乘法计算a与b（1）提取特征和标签，即提取x与y，让机器学习（2）建立测试数据与训练数据测试数据用来最终测量模型准确度，训练数据用来求得回归方程（3）转化自变量数据格式（因为本次输入
weixin_39554775·2020-11-20 23:33

机器学习---算法基础（六）线性回归与逻辑回归

对于最小二乘法，其损失函数为误差
Gwynbleidd·2020-11-19 05:11

机器学习---算法基础（六）线性回归与逻辑回归

对于最小二乘法，其损失函数为误差
Gwynbleidd·2020-11-19 05:25

人工智能--机器学习线性回归数学原理及实现

系列文章目录人工智能—机器学习是什么人工智能—机器学习简单的线性回归问题文章目录系列文章目录前言一、线性回归的第一步1、数据读取和相关性分析二、线性回归理论分析1.统计学概念2.回归方程构建3.最小二乘法
Foxerity·2020-11-16 21:00

计量经济学期中复习

x_i-average(x))(y_i-average(y)/(n-1)Var(X)估计值sigma(x_i-average(x))^2/(n-1)Cov(X-Y,X-Y)=Var(X)-Var(Y)OLS最小二乘法三个
温岚_Katrina·2020-11-13 20:18

活到老学到老

基本上我们熟悉的什么四大名著、《道德经》、《老子》、《庄子》、《增广贤文》、《鬼谷子》、《山海经》……受父亲影响，有时候我也会看一些我比较喜欢的文章，对于喜欢学习的人也比较敬佩！今天去拜访一位客户高总
阳光雨露观自在·2020-11-08 01:25
上一页 61 62 63 64 65 66 67 68 下一页
按字母分类： ABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUVWXYZ其他