多项式拟合lm

工程师每日刷题 -2

当训练集能够很好地拟合，但是测试集却不能有很好的准确率，主要可能有以下几点原因：情况一：数据集大，提升模型大小泛化性没有提升解放方法：1.1、找当前任务的公开数据集训练自己的模型，验证算法可行性1.2、
Nice_cool.·2024-01-24 06:13

【C++】多项式输出

记录一下这个WA了三遍才AC的题......QAQ题目描述一元n次多项式可用如下的表达式表示：其中，aixi称为i次项，ai称为i次项的系数。
CuberW·2024-01-24 05:41

Optional Lab: Feature Engineering and Polynomial Regression

GoalsInthislabyouwillexplorefeatureengineering(特征工程)andpolynomialregression(多项式回归)，使我们可以使用线性回归机制来拟合非常复杂甚至非线性的函数
gravity_w·2024-01-24 04:08

机器学习期末复习总结笔记（李航统计学习方法）

文章目录模型复杂度高---过拟合分类与回归有监督、无监督、半监督正则化生成模型和判别模型感知机KNN朴素贝叶斯决策树SVMAdaboost聚类风险PCA深度学习范数计算梯度下降与随机梯度下降SGD线性回归逻辑回归最大熵模型适用性讨论模型复杂度高
在半岛铁盒里·2024-01-24 01:01

AI新工具(20240122)Whisper Speech-开源文本转语音系统；Stable LM 2 1.6B-1.6亿参数稳定语言模型；OpenRouter-开源路由器,连接各种AI模型

WhisperSpeech-开源文本转语音系统WhisperSpeech是一个开源的文本到语音系统，使用了Whisper和EnCodec等开源模型来生成语义标记和执行语音建模。目前，WhisperSpeech的模型是在英文LibreLight数据集上训练的，但在未来的发布中，他们希望能够面向多种语言。WhisperSpeech采用了Collabora的资助进行代码开发和模型训练，LAION提供了社
go2coding·2024-01-23 23:40

微分算子法

一、微分算子法的基本形式二、微分算子法在初等函数的形式三、例题讲解一、微分算子法的基本形式形式：二、微分算子法在初等函数的形式1、2、3、多项式除法的过程4、5、总结，微分算子法是一个求微分方程特解的好方法
普林斯顿uu·2024-01-23 20:23

Python多项式回归sklearn

一、理论介绍多项式回归是一种回归分析的方法，它通过使用多项式函数来拟合数据。与简单线性回归不同，多项式回归可以更灵活地适应数据的曲线特征，因为它可以包含多个特征的高次项。
rubyw·2024-01-23 14:50

Scikit-Learn 中级教程——学习曲线

是否存在过拟合或欠拟合的现象？增加更多的训练数据是否有助于提
Echo_Wish·2024-01-23 14:20

MATLAB求解矩阵函数

MATLAB求解矩阵函数0.说明1.矩阵函数介绍2.矩阵函数求解方法2.1例子介绍2.2jordan标准型法2.3最小多项式法2.4两种方法计算结果相同3.一般矩阵运算函数不可用4.矩阵函数求解函数funm
y=520（2sinM-sin2M）·2024-01-23 12:58

geemap学习笔记052：影像多项式增强

前言下面介绍的主要内容是应用Image.polynomial()对图像进行多项式增强。
静观云起·2024-01-23 10:55

【机器学习：异常值检测】新颖性和异常值检测

【机器学习：异常值检测】新颖性和异常值检测异常值检测方法概述新颖性检测纵向扩展单类SVM异常值检测拟合椭圆包络隔离林局部异常因子使用局部异常因子进行新颖性检测许多应用程序需要能够确定新观测值是属于与现有观测值相同的分布
jcfszxc·2024-01-23 09:58

初识人工智能，一文读懂过拟合&欠拟合和模型压缩的知识文集(3)

作者简介，普修罗双战士，一直追求不断学习和成长，在技术的道路上持续探索和实践。多年互联网行业从业经验，历任核心研发工程师，项目技术负责人。欢迎点赞✍评论⭐收藏人工智能领域知识链接专栏人工智能专业知识学习一人工智能专栏人工智能专业知识学习二人工智能专栏人工智能专业知识学习三人工智能专栏人工智能专业知识学习四人工智能专栏人工智能专业知识学习五人工智能专栏人工智能专业知识学习六人工智能专栏人工智能专业知
普修罗双战士·2024-01-23 09:09

【小白学机器学习3】关于最简单的线性回归，和用最小二次法评估线性回归效果, 最速下降法求函数的最小值

目录1什么是回归分析1.1什么是线性回归1.2非线性回归2数据和判断方法2.1原始数据2.2判断方法：最小二乘法3关于线性回归的实测3.1用直线模拟3.2怎么判断哪个线性模拟拟合更好呢？
奔跑的犀牛先生·2024-01-23 09:36

随机森林中每个树模型分裂时的特征选取方式

这种方式可以减少模型的方差，使得模型更加鲁棒，防止模型出现过拟合的现象。同时，由于每棵树都是使用不同的特征子集进行分裂的，因此每棵树的结构都不同，可以提高模
今天也要加油丫·2024-01-23 07:31

Wise-IoU论文个人理解

这个是论文作者自己写的博客论文的introduciton和relatedwork可以细看作者的博客或者论文论文代码:github代码论文目的近年来的研究大多假设训练数据中的示例有较高的质量，致力于强化边界框损失的拟合能力
yuanjun0416·2024-01-23 04:17

非线性最小二乘问题的数值方法 —— 从高斯-牛顿法到列文伯格-马夸尔特法 (I)

牛顿法III.再到列文伯格-马夸尔特法1.列文伯格-马夸尔特法的由来2.列文伯格-马夸尔特法的说明说明一.迭代方向说明二.近似于带权重的梯度下降法说明三.近似于高斯-牛顿法3.列文伯格-马夸尔特法的调参拟合程度评估以近似拟合视角调参以表现特性视角调参调参算法
wzf@robotics_notes·2024-01-23 01:02

深度学习记录--指数加权平均

指数加权移动平均(exponentiallyweightedmovingaverages)如何对杂乱的数据进行拟合？
蹲家宅宅·2024-01-22 22:05

LLM包含的知识

会按照历史梳理LM，详解BERT、GPT系列等各种预备核心知识点，并带着进行GPT预训练实战、位置编码（长文本问题）实战等。数据工程数据很重要，数据是天花板，算法只是无限接近天花板。
AI知识图谱大本营·2024-01-22 22:23

正则化(Regularization)

一、过拟合的问题到现在为止，我们已经学习了几种不同的学习算法，包括线性回归和逻辑回归，它们能够有效地解决许多问题，但是当将它们应用到某些特定的机器学习应用时，会遇到过度拟合(over-fitting)的问题
时间邮递员·2024-01-22 21:32

支持向量机-sklearn.svm

degree整数，默认为3，表示多项式核函数（‘poly’)的次数
G_瑞琴·2024-01-22 18:36

【业务领域】Scramble/de-Scramble加扰解扰总结

抽头和特征多项式是什么LFSR有哪些分类呢？LFSR应用场景是什么呢？
飓风_数字IC验证·2024-01-22 12:31

快速傅立叶变换FFT学习笔记

FFT可以将多项式乘法的复杂度从O(n2)O(n^2)O(n2)降到O(nlogn)O(nlogn)O(nlogn)。下图是FFT的整体计算流程，FFT变
Mr.zwX·2024-01-22 12:57

python使用scipy.optimize.least_squares进行最小二乘优化

least_squares(fun,x0,method='trf',loss='linear',args=(),kwargs={})fun(x,*args,**kwargs)是残差计算函数method是优化算法，例如LM
simple_whu·2024-01-22 11:49

Python实现稳健线性回归模型(rlm算法)项目实战

在拟合最小二乘回归时，我们可能会发现一些异常值或高杠杆数据点。已经确定这些数据点不是数据输入错误，也不是来自另一个群落。所以我们没有令人信服的理由将它们排除在分析之外。
胖哥真不错·2024-01-22 11:02

levenberg-marquardt算法的MATLAB实现

帮助文档，利用lsqnonlin实现帮助文档链接options.Algorithm='levenberg-marquardt';x=lsqnonlin(fun,x0,[],[],options)如果是拟合目标函数是传递函数形式
Xingmeng@·2024-01-22 09:09

机器学习_正则化、欠拟合和过拟合

文章目录正则化欠拟合和过拟合正则化参数正则化机器学习中的正则化是在损失函数里面加惩罚项，增加建模的模糊性，从而把捕捉到的趋势从局部细微趋势，调整到整体大概趋势。
you_are_my_sunshine*·2024-01-22 09:14

机器学习-模型评估优化

过拟合与欠拟合任务：拟合反应速率（rate）与温度（temperature）数据，预测85度时的反应速率欠拟合过拟合例2：欠拟合过拟合欠拟合与过拟合模型不合适，导致其无法对数据实现有效预测模型对数据的预测情况训练数据预测数据欠拟合不准确不准确过拟合准确不准确好模型准确准确欠拟合可以通过观察训练数据及时发现
小旺不正经·2024-01-22 09:40

线性代数：逆、转置、分块、多项式 矩阵公式总结

目录逆矩阵、转置矩阵重要公式公式证明矩阵分块基本运算分块的逆（主副对角线分块对角阵的逆、主副对角线上下三角分块对角阵的逆）例矩阵多项式例克拉默法则及逆矩阵求方程组逆矩阵、转置矩阵重要公式公式证明矩阵分块基本运算分块的逆
山楂树の·2024-01-22 08:10

ARIMA模型

数据平稳性与差分法平稳性经由样本时间序列所得到的拟合曲线在未来一段期间内仍能顺着现有的形态“惯性”地延续下去；平稳性要求序列的均值和方差不发生明显变化；严平稳与弱平稳严平稳分布不随时间的改变而改变。
Yolo_nn·2024-01-22 07:35

0002.ATMEGA8单片机采用LM60CIM3X检测温度必须要了解的内容

1.特性校准后的线性比例因子为6.25mV/℃。检测温度范围-40℃---125℃。本次开发采用SOT-23封装。2.主要技术规格：精度：25℃---±2℃---±3℃（max）-40℃-125℃---±4℃（max）-25℃-125℃---±3℃（max）温度斜率：6.25mV/℃电源电压范围：2.7V-10V无需负电源的情况下即可读取负温度值。-40℃-125℃温度范围，标称输出电压174mV
大叔学Linux·2024-01-22 06:46

移动机器人路径规划minimum_snap（MATLAB)笔记整理

轨迹规划本文代码以及其他概念可参考https://blog.csdn.net/q597967420/article/details/76099491本文仅对该博文程序部分做进一步解释定义路径点、阶次轨迹一般用n阶多项式
想暴富，学技术·2024-01-22 03:02

sklearn中级教程——特征选择

通过选择相关特征，我们可以降低模型的复杂性、减少过拟合的
Echo_Wish·2024-01-22 01:11

李沐深度学习-权重衰退文档

应对过拟合问题方法：权重衰减(weightdecay)1.方法：权重衰减等价于L2范数正则化（regularization）。
大小猫吃猫饼干·2024-01-22 00:22

李沐深度学习-权重衰退从零开始实验

'''该实验为了验证权重衰退的作用，特地设置样本数小于权重数量样本特征维度=px1,x2....xp模型：y=0.05+Σ(i=1,p)0.01Xi+ε噪声服从均值0，标准差0.01正态分布为了观察过拟合
大小猫吃猫饼干·2024-01-22 00:51

李沐深度学习-多项式函数拟合试验

importtorchimportnumpyasnpimportsyssys.path.append("路径")importd2lzh_pytorchasd2l'''-----------------------------生成人工数据集样本数n=200特征数=3三阶多项式
大小猫吃猫饼干·2024-01-21 23:47

whale-quant 学习 part2：金融市场的基本概念

金融市场的基本概念宏观经济学基础概念宏观经济学的来历宏观经济学研究的问题宏观经济和理财的联系宏观经济分析及其关键指标凯恩斯学派理论下的宏观经济分析框架和指标国内生产总值GDP边际消费倾向递减&国民收入决定方程资本边际效率递减&IS曲线流动性偏好&LM
朔漠君·2024-01-21 21:34

LM记录

1.Appdelegate继承与LMAppdelegate2.LMAppdelegate继承UIResponder3.Appdelgate里面所有代理方法必须走父类[superXXX]4.所有Appdelegate代理方法被LMModuleProtocol封装,在LMAppdelegate由LMNoduleManager驱动触发(performSelector**withLMContextobj)
拥抱月亮的大星星·2024-01-21 20:39

MATLAB编程与应用系列-第5章 多项式与数据分析（2）

本系列教程目前基于MATLABR2006a，可能对于更高级版本的功能和函数有差异，教程中如有问题，请联系：[email protected]数据插值插值运算是根据数据点的规律，首先找到一个多项式连接这些已知的数据点
德特数据·2024-01-21 20:16

基于BP神经网络的住宅价格预测，基于粒子群算法优化极限学习机的价格预测

代码效果图结果分析展望完整代码下载链接：https://download.csdn.net/download/abc991835105/88762264背影极限学习机是在BP神经网络上改进的一种网络，拥有无限拟合能力
神经网络机器学习智能算法画图绘图·2024-01-21 20:53

基于鲸鱼算法优化极限学习机的道路识别，基于woa-elm的道路分割，基于woa-elm的遥感图像分割

代码效果图结果分析展望完整代码下载链接：https://download.csdn.net/download/abc991835105/88762273背影极限学习机是在BP神经网络上改进的一种网络，拥有无限拟合能力
神经网络机器学习智能算法画图绘图·2024-01-21 20:53

数据结构-数组-稀疏矩阵表示与多维矩阵(转置、加法、乘法,附完整代码)

”==；比如一个的矩阵，它只有个非零元素，如果我们用的数组存储的话，需要个存储空间，同时在进行转置、乘法、加法时会花费大量时间，所以我们将进一步思考，如何更好的表示稀疏矩阵；稀疏矩阵的表示类似于”稀疏多项式
一棵灬大树·2024-01-21 14:44

机器学习系统能在多大程度上理解数学

1.1LLEMMA：一个开放的数学语言模型论文地址：https://mathai2023.github.io/papers/45.pdf代码地址：https://github.com/EleutherAI/math-lm
AI知识图谱大本营·2024-01-21 13:09

[EFI]HP EliteDesk 800 G6 Mini PC电脑 Hackintosh 黑苹果efi引导文件

SSDNVMeKINGSTONSNVS500G500GB已驱动显卡IntelUHDGraphics630已驱动声卡Realtek®ALC222已驱动网卡Intel(R)EthernetConnection(10)I219-LM
黑果魏叔·2024-01-21 11:48

第八章 正则化

本章含盖8.1过拟合问题8.2代价函数8.3线性回归的正则化8.4Logistic回归的正则化8.1过拟合问题在将线性回归和logistic回归应用到某些机器学习应用中时，会出现过度拟合问题，导致它们表现欠佳
tomas家的小拨浪鼓·2024-01-21 10:15

基于格理论来破解RSA公钥密码（1）

目录一.介绍二.RSA密码系统2.1生成公私钥2.2加密2.3解密三.中国剩余定理攻击低指数的RSA3.1介绍3.2中国剩余定理四.基于多项式的RSA加密五.小结一.介绍我们生活中常使用的网络浏览器，智能卡片都有
唠嗑！·2024-01-21 08:22

巴特沃斯数字低通滤波器

matlab实现信号滤波有很多种方法，本文采用filter函数，先由butter函数生成数字滤波器分子、分母多项式，然后将这些参数传给filter函数，便可实现滤波的功能。
nwsuaf_huasir·2024-01-21 08:59

Self-RAG：通过自我反思学习检索、生成和批判

论文地址：https://arxiv.org/abs/2310.11511项目主页：https://selfrag.github.io/Self-RAG学习检索、生成和批评，以提高LM的输出质量和真实性
lichunericli·2024-01-21 08:27

机器学习_通过梯度下降找到最佳参数

文章目录训练机器要有正确的方向凸函数确保有最小损失点梯度下降的实现学习速率也很重要训练机器要有正确的方向所谓训练机器，也称拟合的过程，也就是确定模型内部参数的过程。
you_are_my_sunshine*·2024-01-21 06:17

电子学会C/C++编程等级考试2023年12月（六级）真题解析

C/C++编程（1~8级）全部真题・点这里第1题：多项式相加我们经常遇到两多项式相加的情况，在这里，我们就需要用程序来模拟实现把两个多项式相加到一起。
码农StayUp·2024-01-21 06:10

基于极限学习机的图像处理，基于ELM的图像分割，基于极限学习机的细胞分割

代码完整，数据齐全）资源-CSDN文库https://download.csdn.net/download/abc991835105/88759192背影极限学习机是在BP神经网络上改进的一种网络，拥有无限拟合能力
神经网络机器学习智能算法画图绘图·2024-01-21 06:27
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