多边形拟合第4页

R语言逻辑回归logistic模型分析泰坦尼克titanic数据集预测生还情况

拓端研究室·2024-02-13 00:03

计算机图形学第4章多边形填充

目录前驱知识多边形的扫描转换有效边表填充算法原理边界像素处理原则怎么算交点有效边桶表与边表桶表表示法边缘填充算法填充过程在这里插入图片描述区域填充算法/种子填充算法种子填充算法扫描线种子填充算法（更有效

懒回顾，半缘君·2024-02-12 22:55

04 多元线性回归

多元线性回归模型上式又可以用向量来表示：多元线性回归模型全部写出来有如下：多元线性回归模型其中矩阵X为：X矩阵如此便得到了一般多元线性回归模型的向量形式2.OLS估计量的推导我们的目标函数依旧是最小化残差平方和，寻找最佳拟合的回归超平面

凡有言说·2024-02-12 20:17

机器学习：过拟合和欠拟合的介绍与解决方法

过拟合和欠拟合的表现和解决方法。其实除了欠拟合和过拟合，还有一种是适度拟合，适度拟合就是我们模型训练想要达到的状态，不过适度拟合这个词平时真的好少见。

是Dream呀·2024-02-12 19:05

如何判断欠拟合、适度拟合、过拟合

1.欠拟合：假定训练集误差是15%，验证集误差是16%。这样则说明算法并没有在训练集中得到很好的训练，如果训练集数据的拟合度不高，就是数据欠拟合，就可以说这种算法偏差比较高。也就是我们说的没有训练好。

心窄·2024-02-12 19:05

Python数据分析从入门到进阶：模型评估和选择（含详细代码）

本文介绍如何使用sklearn代码进行模型评估模型评估对模型评估的基本步骤如下：首先将要将数据集分为训练集和测试集对训练集进行模型拟合确定合适的评估指标计算在测试集上的评估指标1数据集划分在机器学习问题中

程序员老冉·2024-02-12 16:34

机器学习简介

机器学习的目标通常是理解数据的结构，并将该数据拟合到可以被人理解和利用的模型中。尽管机器学习是计算机科学的一个领域，但它与传统的计算方法有所不同。

白如意i·2024-02-12 10:36

c语言求多边形面积

多边形有现成的面积公式，直接套用即可。area函数接受两个参数：顶点坐标，顶点个数。

crazybobo1207·2024-02-12 09:07

建筑行业

2000-2015年，我国固定资产投资总额年复合增长率为21%，建筑业总产值年复合增长率为20%；从历史数据拟合来看，固定资产投资与建筑业产值是线性相关的。

AA羊羊·2024-02-12 08:24

蒙特卡洛分析在集成电路中的运用

这个操作其实就是为了蒙特卡洛分析去的，作用是用来拟合IC生产过程中引入的工艺偏差，蒙特卡洛仿真将通过多次仿

歌者長門·2024-02-12 07:44

OpenCV每日函数结构分析和形状描述符(9) ApproxPolyDP函数拟合曲线

一、Douglas-Peucker算法也称为Ramer-Douglas-Peucker算法或迭代端点拟合算法，是一种通过减少点数来平滑折线（由线性线段组成的线）的算法。

坐望云起·2024-02-12 07:16

【北邮鲁鹏老师计算机视觉课程笔记】04 fitting 拟合

【北邮鲁鹏老师计算机视觉课程笔记】04fitting拟合1拟合的任务如何从边缘找出真正的线？

量子-Alex·2024-02-12 06:47

插值（一）——多项式插值（C++）

多项式插值多项式插值是利用多项式来拟合一系列离散的数据点，从而达到简化计算的目的。本文主要介绍最“暴力”的插值方法。设定所需构造的插值

龙行泽雨·2024-02-12 04:44

Eigen 的简单使用与轨迹拟合代码的理解

工作中遇到一个问题，发到hmi的车辆引导线为斜的，有一说一，仔细看下这段代码，发现用到了Eigen库用来多项式曲线拟合，线性回归，矩阵向量计算等。

HVACoder·2024-02-12 04:29

学习：StatQuest-抽样分布

前言：还记得上一章说的直方图吗，当区间无线细分以后就会拟合出一条分布抽样分布：假设说统计身高image.png假设你随机抽取一个人，那么他的身高很大概率会在5-6尺之间那么我们对区间无限细分image.png

小潤澤·2024-02-12 03:52

2023-02-06：一件关于量化有趣的事情

但是关键问题是这个写好后，如何控制过拟合的风险，以及如何去处理并解释这些挖

aceCrasher·2024-02-12 01:07

13 OpenGL顶点后处理

平面着色：在多边形的所有顶点上使用相同的颜色或属性值进行着色。图元裁剪，包括客户端定义的半空间裁剪：将超出视口、深度范围或其他裁剪区域的图元部分剔除。着色器输出裁剪：

乘风之羽·2024-02-12 01:47

可视化学习：利用向量判断多边形边界

引言继续巩固我的可视化学习，向量运算是计算机图形学的基础，本例依旧是向量的一种应用，利用向量判断多边形边界，但是多边形的边界判断稍微有点复杂，所以除了应用向量之外，还需要借助三角剖分的相关工具。

·2024-02-11 17:06

机器学习笔记（3）：误差、复杂度曲线、学习曲线等

这是第3篇，介绍了模型的误差类型、误差的由来、找到模型适合的参数、以及避免欠拟合和过拟合的方法。

链原力·2024-02-11 14:23

吴恩达机器学习—正则化

过拟合问题欠拟合与过拟合当变量过少时，可能存在欠拟合；当变量过多时，会存在过拟合。过拟合可能对现有数据拟合效果较好，损失函数值几乎为零，但是不能进行泛化时，即不适于非训练集的其他数据。

魏清宇·2024-02-11 09:55

回归预测模型：MATLAB多项式回归

与简单的线性回归模型不同，多项式回归模型通过引入自变量的高次项来增加模型的复杂度，从而能够拟合数据中的非线性模式。多项式回归模型可以表示为：Y=β0+β1X+β2X2+...

抱抱宝·2024-02-11 07:16

多项式回归

就是假设我们数据是成线性关系的我们实际场景中，有线性关系的情况可能是比较少的更多的数据之间他们具有的是非线性关系模型泛化对于这种模型我们也可以用线性回归来计算但是他有更加强的非线性关系我们用二次曲线来拟合效果更好我们的式子

jhkj_5154·2024-02-10 21:37

正态性检验，多元线性和多项式回归，输出具体的回归函数

2.如何模拟这些数据的函数特征，怎么看拟合的好不好？答：这是个拟合问题，视情况用线性拟合和多项式拟合来拟合。通过拟合打分看拟合效果。3.这个具体函数能否给出来？答：可以。

huxuanlai·2024-02-10 21:07

玻色量子“揭秘”之多项式回归问题与QUBO建模

摘要：多项式回归（PolynomialRegression）是一种回归分析方法，通过拟合一个多项式方程来模拟自变量与因变量之间的非线性关系。

QBoson·2024-02-10 21:06

机器学习系列——（十三）多项式回归

多项式回归通过引入高次项来扩展线性回归模型，从而更好地拟合数据。本文将详细介绍多项式回归的原理、应用场景和实现步骤，并通过一个实际案例演示如何使用多项式回归进行预测。

飞影铠甲·2024-02-10 21:06

关于热忱的一些感悟

之前在一个儿童英语推广课程的工作，里面的工作内容里极大让我感触的观点是，人从一出生开始就是一个多边形，只是随着人们的选择，环境的选择，使这个多边形角有的方面比较突出，有的方面还是在原地

珍妮惜喲·2024-02-10 20:55

【机器学习笔记】决策树

决策树文章目录决策树1决策树学习基础2经典决策树算法3过拟合问题1决策树学习基础适用决策树学习的经典目标问题带有非数值特征的分类问题离散特征没有相似度概念特征无序例子：SkyTempHumidWindWaterForecastEnjoySunnyWarmNormalStrongWarmSameYesSunnyWarmHighStrongWarmSameYesRainyColdHighStrongW

住在天上的云·2024-02-10 17:19

大数据时代的“小数据”系列1 cox-stuart趋势检验

为什么要用趋势检验在客观世界存在各种各样随时间变动的数据，很多时候我们都想要知道数据变化随时间的发展趋势如何，常用的方式是我们使用回归的参数方法拟合出一条直线，然后判断其趋势。

k_wzzc·2024-02-10 13:03

机器学习10-特征缩放

这样做有助于消除不同特征之间的偏差，确保模型不会在某些特征上过度拟合。如果某个特征的均值远离零，模型可能会更关注那些数值较大的特征。2.单位方差（UnitVarian

dracularking·2024-02-10 10:13

使用高斯函数进行散点拟合预测

首先需要安装pyGPs包test=np.arange(0,2800,1)x=x_train#x_train,y_train为np.array()数组y=y_trainmodel=pyGPs.GPR()#specifymodel(GPregression)model.getPosterior(x,y)#fitdefaultmodel(meanzero&rbfkernel)withdatamodel.

x_uhen·2024-02-10 10:03

excel 多项式拟合数据

xy9961250198822503000355040004900要得到原始的函数表达式是比较难的，不过我们可以用多项目拟合方式来拟合近似的多项式，对于一些简单的曲线波形，用excel自带的曲线趋式功能有就可以实现

张十三的博客·2024-02-10 10:03

excel多元线性拟合_高级数据分析师的Excel操作看这里！

我们在工作中最常用的数据处理工具就是Excel了，Excel里头最基础的就是运算和图表的制作，稍微高级一点就是函数和数据透视表的使用了，当然你可能还会想到VBA和宏，但估计很少高手会使用这些高级的功能。那对于高级的数据分析而言，也就是涉及统计学的专业分析方法和原理的时候，是不是就一定得求助于SPSS，SAS这类专业的分析工具呢？数据分析从低级到高级层次的跳跃过程中有没有可以起承接作用的工具呢？其实

瀚海星星123·2024-02-10 10:33

介绍一下四参数曲线拟合算法

四参数曲线拟合是一种数学方法，用于通过拟合一条曲线来描述一组数据。它通常被用于对给定的一组数据进行回归分析，以获得一条函数方程，用于对未来的数据进行预测。

耄先森吖·2024-02-10 10:03

在excel中用VB对两列数据进行四参数曲线拟合，并输出方程

可以使用VBA代码来实现在Excel中对两列数据进行四参数曲线拟合，并输出方程。1.首先，在Excel中选择要进行拟合的数据列。

kdbshi·2024-02-10 10:03

Matlab读取处理Excel数据并拟合正态分布曲线

clc,clear,close;%导入数据data=xlsread(‘5555.xlsx’,1);RealWidth=data(:,2);DetectWidth=data(:,1);D_Value=DetectWidth-RealWidth;%求D_Value平均值%绘制散点图像subplot(2,1,1);plot(D_Value,’*’);title(‘垂直库位停车后相对位置误差离散图’);y

奔腾小子PentiumBoy·2024-02-10 10:32

4参数拟合

#include#include#include#includeusingnamespacestd;//定义拟合模型doublefit_func(doublea,doubleb,doublec,doubled

amwha·2024-02-10 10:01

Excel+VBA处理高斯光束

文章目录1图片导入与裁剪2获取图片数据3数据拟合1图片导入与裁剪插入图片没什么好说的，新建Excel，【插入】->【图片】。

微小冷·2024-02-10 10:00

opencv之绘制多边形----cv2.polylines, cv2.fillPoly

np.array([[10,10],[100,10],[100,100],[10,100]],np.int32)#数据类型必须为int32pts=pts.reshape((-1,1,2))#绘制未填充的多边形

ancy_i_cv·2024-02-10 08:47

拟合案例2：matlab实现分段函数拟合（分段点未知）及源码

案例介绍：本案是针对一个分段函数中的参数进行拟合，使用的拟合工具是matlab中的lsqcurvefit或nlinfit。函数形式和待拟合参数如下所示。

suoge223·2024-02-10 06:46

第二章：三角面片及其填充

原因大概有这么几个（1）三角形才是最简单的多边形，任何多边

愚匠·2024-02-10 06:15

MATLAB实现多元线性回归数学建模算法

多元线性回归是指在一个多维特征空间中，通过线性模型来拟合输入特征与输出之间的关系。

AI Dog·2024-02-10 06:00

MATLAB实现岭回归数学建模算法

AI Dog·2024-02-10 06:00

MATLAB实现逐步回归数学建模算法

这种方法的目标是在保持模型预测准确性的同时，减少特征的数量，以防止过拟合或提高模型的解释性。逐步回归通常分为前向逐步回归和后向逐步回归两种方式。

AI Dog·2024-02-10 06:59

RandomForest（随机森林）

所有的树,都抽取一样的样本数量.第二重是特征随机.有放回的随机抽样,所有的树,都抽取一样的特征数量.用随机取出来的样本数和特征数生成决策树分类问题就是投票回归问题就是求平均作用：1、减少决策树带来的过拟合问题

夏日丶·2024-02-10 05:22

移动最小二乘法

移动最小二乘法（MovingLeastSquare，MLS）主要应用于曲线与曲面拟合，该方法基于紧支撑加权函数（即函数值只在有限大小的封闭域中定义大于零，而在域外则定义为零）和多项式基函数，通过加权最小二乘法建立适合散点

EasonZzzzzzz·2024-02-10 00:37

stupid_brain

训练集数据处理：数据增强有利于解决过拟合问题。模型：relu少写、batchnorm位置写错。test记得关闭梯度更新withtorch.no_grad():

MORE_77·2024-02-09 21:01

【吴恩达机器学习】第八周—聚类降维Kmeans算法

介绍之前的课程介绍的都是监督学习、而聚类属于非监督学习，在一个典型的监督学习中，我们有一个有标签的训练集，我们的目标是找到能够区分正样本和负样本的决策边界，在这里的监督学习中，我们有一系列标签，我们需要据此拟合一个假设函数

Sunflow007·2024-02-09 20:26

吴恩达机器学习笔记（2）

损失函数的理解：所谓最大似然估计，就是我们想知道哪套参数组合对应的曲线最可能拟合我们观测到的数据，也就是该套参数拟合出观测数据的概率最大，而损失函数的要求是预测结果

python小白22·2024-02-09 18:11

【最详解】如何进行点云的凹凸缺陷检测（opene3D）（完成度80%）

文章目录前言实现思路想法1想法2想法3补充实现想法1想法2代码想法3代码总结前言读前须知：首先我们得确保你已经完全知晓相关的基本的数学知识，其中包括用最小二乘法拟合曲二次曲面，以及曲面的曲率详细求解。

荒野火狐·2024-02-09 16:26

python 的statsmodels库如何使用,有哪些功能

下面是一些statsmodels库的使用方法和功能：线性回归：statsmodels库可以用于线性回归建模，可以对数据进行拟合，计算参数的置信区间和p值，还可以进行预测。

openwin_top·2024-02-09 14:32

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