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A(x)=a1xe1+a2xe2+a3xe3+a4xe4+⋯一元
多项式
\\A(x)=a_1x^{e_1}+a_2x^{e_2}+a_3x^{e_3}+a_4x^{e_4}
菜哥万岁万岁万万岁
·
2025-01-21 12:57
数据结构
链表
数据结构
c++
线性插值
感觉我正在日益沦为一个搬运工...线性插值是指这样一个问题:给定整数\(n,m\),以及一个\(n\)次
多项式
\(f\)在\(0,1,2,\dots,n-1\)处的点值,即\(f(0),f(1),f(2
aisi8242
·
2025-01-21 08:45
大模型介绍
由于具有更多的参数,大模型能够更好地
拟合
复杂的数据和模式,从而提供更准确的预测和更好的性能。大模型的参数量通常远远超过常规模型,可以达到数百万甚至数十亿个参数。
詹姆斯爱研究Java
·
2025-01-21 01:39
spring
自适应神经网络架构:原理解析与代码示例
固定的网络结构和参数对于动态变化的环境和多样化的数据往往难以适应,导致了过
拟合
或欠
拟合
的问题。
chian-ocean
·
2025-01-20 19:51
机器学习
神经网络
人工智能
深度学习
【分类】【损失函数】处理类别不平衡:CEFL 和 CEFL2 损失函数的实现与应用
面对这种情况,普通的交叉熵损失函数容易导致模型过
拟合
到大类样本,忽略少数类样本。
丶2136
·
2025-01-20 14:54
AI
分类
人工智能
损失函数
Kaggle欺诈检测:使用生成对抗网络(GAN)解决正负样本极度不平衡问题
传统的分类算法在面对这种不平衡数据时,往往会导致模型对多数类(正常交易)过
拟合
,而对少数类(欺诈交易)的识别能力较差。为了解决这个问题,生成对抗网络(GAN)提供了一种有效的手
Loving_enjoy
·
2025-01-19 22:46
论文
深度学习
计算机视觉
人工智能
通俗易懂之样条函数的原理、计算、案例、python实现
样条函数通过分段
多项式
的形式,在不同区间内灵活地
拟合
数据,从而捕捉复杂的非线性关系。本文将更为详细地讲解样条函数的原理、具体示例以及在Python中的实现方法。
智识小站
·
2025-01-19 17:31
可解释机器学习
python
算法
python 特征选择方法_【来点干货】机器学习中常用的特征选择方法及非常详细的Python实例...
它有以下几个优点:减少过
拟合
:冗余数据常常
Blair Long
·
2025-01-19 15:14
python
特征选择方法
详解深度学习中的Dropout
这有助于增加模型的泛化能力,防止过
拟合
。二、具体实现随机选择:在每次训练迭代中,以一定的概率p(通常设定为0.2到0.5之间)随机选
nk妹妹
·
2025-01-19 11:43
深度学习
深度学习
人工智能
【机器学习:二十七、决策树集合】
决策树集合利用多棵树的组合,减少了单棵树可能出现的过
拟合
或对噪声的敏感性。主要优势性能提升:在分类和回归任务中通常表现优于单独的决策树。稳定性更强:对
KeyPan
·
2025-01-19 08:49
机器学习
机器学习
决策树
人工智能
数据挖掘
深度学习
算法
分类
数据增强方法及其工具
数据增强有助于增加数据的多样性,减少过
拟合
,提升模型的泛化能力,尤其是在数据量有限的情况下。数据增强可以应用于图像、文本、音频等多种类型的数据。
cxr828
·
2025-01-19 07:09
大数据
机器学习笔记——Boosting中常用算法(GBDT、XGBoost、LightGBM)迭代路径
文章目录XGBoost相对GBDT的改进引入正则化项,防止过
拟合
损失函数L(yi,y^i)L(y_i,\hat{y}_i)L(yi,y^i)正则化项Ω(fm)\Omega(f_m)Ω(fm)使用二阶导数信息
好评笔记
·
2025-01-19 03:24
机器学习笔记
机器学习
boosting
人工智能
深度学习
AI
算法工程师
PCL点云处理算法汇总(C++长期更新低价精品版)
目录一、点云滤波1、常用滤波器2、采样滤波3、裁剪滤波二、KD树与八叉树1、KD树2、八叉树三、点云配准粗配准精配准对应关系配准精度坐标转换刚体运动变换四、点云
拟合
分割1、RANSAC2、其他几何分割五
点云侠'
·
2025-01-18 20:16
点云学习
算法
c++
开发语言
计算机视觉
使用神经网络
拟合
6项参数
使用神经网络
拟合
6项参数1.数据预处理1.1添加参数解析1.2数据预处理逻辑1.3数据归一化及划分1.4数据标签处理逻辑1.5数据转torch2.定义model2.1CNN_LSTM2.2Transformer3
Andrew_Xzw
·
2025-01-18 15:06
神经网络
人工智能
深度学习
开发语言
机器学习
python
【人工智能】人工智能的10大算法详解(优缺点+实际案例)
其目标是寻找最佳
拟合
直线,使得预测值与实际值之间的误差最小化。模型训练通过最小二乘法来最小化预测值与真实值之间的误差,得到线性回归方程的
ChatGPT-千鑫
·
2025-01-18 03:04
人工智能
人工智能
算法
gpt-3
AI编程
gpt
codemoss能用AI
【PCL】Segmentation 模块—— 圆柱模型分割(Cylinder model segmentation)
法线估计:计算点云中每个点的法线,用于后续的模型
拟合
。模型
拟合
:使用RANSAC(随机
old_power
·
2025-01-17 17:14
PCL
计算机视觉
3D
c++
【机器学习:二十、拆分原始训练集】
模型改进的目标是在测试数据上表现更优,避免过
拟合
或欠
拟合
。常见的改进方向增大训练数据集:通过数据增强或获取更多样本提高模型泛化能力。
KeyPan
·
2025-01-17 13:35
机器学习
机器学习
人工智能
深度学习
pytorch
神经网络
机器学习模型调优指南
通过合理调整模型的超参数,能够提高模型的准确性、降低过
拟合
或欠
拟合
的风险、加快训练过程等。
闵少搞AI
·
2025-01-17 13:00
人工智能
机器学习
人工智能
深度学习:从基础到实践(上、下册)(安德鲁·格拉斯纳)
过
拟合
与欠
拟合
:过
拟合
是指模型在训练数据上表现过
fyjgfyjfg
·
2025-01-17 07:11
深度学习
人工智能
吴恩达深度学习笔记(30)-正则化的解释
正则化(Regularization)深度学习可能存在过
拟合
问题——高方差,有两个解决方法,一个是正则化,另一个是准备更多的数据,这是非常可靠的方法,但你可能无法时时刻刻准备足够多的训练数据或者获取更多数据的成本很高
极客Array
·
2024-09-16 00:23
七.正则化
从数学公式上理解L1和L2https://blog.csdn.net/b876144622/article/details/81276818虽然在线性回归中加入基函数会使模型更加灵活,但是很容易引起数据的过
拟合
愿风去了
·
2024-09-15 21:11
机器学习-------数据标准化
一作用在做训练时,需要先将特征值与标签标准化,可以防止梯度防炸和过
拟合
;将标签标准化后,网络预测出的数据是符合标准正态分布的—StandarScaler(),与真实值有很大差别。
罔闻_spider
·
2024-09-15 21:37
数据分析
算法
机器学习
人工智能
【机器学习与R语言】1-机器学习简介
或者:收集数据——推理数据——归纳数据——发现规律抽象化:训练:用一个特定模型来
拟合
数据集的过程用方程来
拟合
观测的数据:观测现象——数据呈现——模型建立。
苹果酱0567
·
2024-09-15 09:43
面试题汇总与解析
java
中间件
开发语言
spring
boot
后端
Open3D 使用RANSAC分割平面
目录1,概述2,
拟合
平面3,实现过程4,主要函数:defsegment_plane(self,distance_threshold,ransac_n,num_iterations):'''5,代码实现6
今夕是何年,
·
2024-09-15 04:38
单目+双目
计算机视觉
曲线的平滑平滑处理
取相邻的5个数据点,可以
拟合
出一条3次
zq4132
·
2024-09-13 21:12
c++
qt
c
数据
算法
复合Simpson求积算法-C++【可直接复制粘贴/欢迎评论点赞】
Simpson1/3法则是一种数值积分方法,它通过将积分区间划分为多个小区间,并在每个小区间上采用一个二次
多项式
来逼近原函数,进而求得积分的近似值。
月白风清江有声
·
2024-09-13 14:57
算法
人工智能
【04】深度学习——训练的常见问题 | 过
拟合
欠
拟合
应对策略 | 过
拟合
欠
拟合
示例 | 正则化 | Dropout方法 | Dropout的代码实现 | 梯度消失和爆炸 | 模型文件的读写
深度学习1.常见的分类问题1.1模型架构设计1.2万能近似定理1.3宽度or深度1.4过
拟合
问题1.5欠
拟合
问题1.6相互关系2.过
拟合
欠
拟合
应对策略2.1问题的本源2.2数据集大小的选择2.3数据增广
花落指尖❀
·
2024-09-12 11:04
#
深度学习
深度学习
人工智能
目标检测
神经网络
cnn
惩罚线性回归模型
惩罚线性回归模型是一种常见的线性回归的变体,它在原始的线性回归模型中引入了一种惩罚项,以防止模型过
拟合
数据。
媛苏苏
·
2024-09-12 01:31
算法/模型/函数
线性回归
算法
回归
数学运用 -- 使用最小二乘与勒让德
多项式
拟合
离散数据
使用最小二乘与勒让德
多项式
拟合
离散数据1.准备离散数据假设我们有以下离散数据集:xxxyyy0.01.00.50.81.00.51.50.22.0-0.1我们想用勒让德
多项式
拟合
这些数据,并通过最小二乘法找到勒让德
多项式
的系数
sz66cm
·
2024-09-12 00:21
线性代数
矩阵
机器学习
OpenCV结构分析与形状描述符(14)
拟合
直线函数fitLine()的使用
操作系统:ubuntu22.04OpenCV版本:OpenCV4.9IDE:VisualStudioCode编程语言:C++11算法描述
拟合
一条直线到2D或3D点集。
jndingxin
·
2024-09-11 10:10
OpenCV
opencv
人工智能
计算机视觉
FunASR 语音识别系统概述
AFundamentalEnd-to-EndSpeechRecognitionToolkit)是一个基础的语音识别工具包,提供多种功能,包括语音识别(ASR)、语音端点检测(VAD)、标点恢复(PR)、语言模型(
LM
瑞雪兆我心
·
2024-09-10 23:25
语音识别
人工智能
Python 数学建模——假设检验
文章目录前言参数假设检验单个总体均值的假设检验σ\sigmaσ已知σ\sigmaσ未知两个总体均值的假设检验参考代码非参数假设检验分布
拟合
检验——卡方检验KS检验(Kolmogorov-Smirnov检验
Desire.984
·
2024-09-10 22:20
Python
数学建模
python
数学建模
概率论
数学基础 -- 线性代数正交
多项式
之勒让德
多项式
展开推导
勒让德
多项式
展开的详细过程勒让德
多项式
是一类在区间[−1,1][-1,1][−1,1]上正交的
多项式
,可以用来逼近函数。我们可以将一个函数表示为勒让德
多项式
的线性组合。
sz66cm
·
2024-09-10 15:56
线性代数
决策树
算法
python曲线
拟合
函数scipy.optimize.leastsq()
目录介绍Parameters:Returns:代码案例介绍scipy.optimize.leastsq(func,x0,args=(),Dfun=None,full_output=0,col_deriv=0,ftol=1.49012e-08,xtol=1.49012e-08,gtol=0.0,maxfev=0,epsfcn=None,factor=100,diag=None)最小化一组方程的平方和
赵孝正
·
2024-09-09 17:15
#
scipy
scipy
python
matplotlib
网络安全最新SARIMA季节项时间序列分析流程+python代码
文章目录数据流程流程分割1画图2季节项和周期项的去除3平稳性检验4白噪声检验5模型
拟合
6模型定阶AIC/BIC准则7检查残差是否通过检验7.1若通过检验7.2若未通过检验8模型的预测9模型的评价画图均方差等总的代码参考数据数据网站
2401_84301389
·
2024-09-09 14:27
程序员
python
人工智能
机器学习
线性代数|机器学习-P33卷积神经网络ImageNet和卷积规则
文章目录1.ImageNet2.卷积计算2.1两个
多项式
卷积2.2函数卷积2.3循环卷积3.周期循环矩阵和非周期循环矩阵4.循环卷积特征值4.1卷积计算的分解4.2运算量4.3二维卷积公式5.KroneckerProduct1
取个名字真难呐
·
2024-09-09 13:50
算法
机器学习
矩阵
人工智能
线性代数
一个符号求导的小程序
该程序目前只支持
多项式
求导。
flowesy
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2024-09-08 20:58
随笔
实验
【DeepSpeed 教程翻译】三,在 DeepSpeed 中使用 PyTorch Profiler做性能调试和Flops Profiler教程翻译
ProfileCPU/GPU的活动Profile内存消耗0x2.FlopsProfiler总览Flops测量多GPU,多节点,数据并行和模型并行例子和DeepSpeed运行时一起使用在Megatron-
LM
just_sort
·
2024-09-08 17:39
pytorch
深度学习
人工智能
深度学习中的正则化技术:防止过
拟合
引言过
拟合
是深度学习模型在训练过程中常遇到的挑战。过
拟合
会导致模型在训练数据上表现良好,但在新数据上表现不佳。
Network_Engineer
·
2024-09-08 12:31
机器学习
深度学习
人工智能
01-30
利用
多项式
贝叶斯公式计算TF-IDF值,以此计算出文档中的词频,文档频率等数据属性,TFIDFVectorizer类用于进行整理,NTLK包进行标注处理,计算文档中各个字符的权重,通过分类器进行分类处理
姬汉斯
·
2024-09-07 16:16
Python 机器学习 基础 之 数据表示与特征工程 【分箱、离散化、线性模型与树 / 交互特征与
多项式
特征】的简单说明
Python机器学习基础之数据表示与特征工程【分箱、离散化、线性模型与树/交互特征与
多项式
特征】的简单说明目录Python机器学习基础之数据表示与特征工程【分箱、离散化、线性模型与树/交互特征与
多项式
特征
仙魁XAN
·
2024-09-07 13:19
Python
机器学习
基础+实战案例
机器学习
python
分箱
离散化
线性模型与树
交互特征与多项式特征
python 傅里叶曲线
拟合
先看一段效果代码结构
拟合
曲线的方程将原始数据和
拟合
结果绘制到一张图上,并保存图片合成视频import部分说明fromscipy.optimizeimportcurve_fitimportmatplotlib.pyplotaspltimportnumpyasnpimportsysimportos
大霸王龙
·
2024-09-07 03:11
python
傅里叶
python
机器学习
R实现线性回归逻辑回归
beta_mX_m+\epsilonY=β0+β1X1+β2X2+⋯+βmXm+ϵYYY为因变量X1,X2,…,XmX_1,X_2,\ldots,X_mX1,X2,…,Xm为m个自变量ϵ\epsilonϵ为残差
lm
weixin_55475210
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2024-09-06 19:54
r语言
线性回归
逻辑回归
2022届测开秋招面经全记录
写在前面放一个美团内推码在前面,如有需要,请自取【4
LM
683E】字节提前批一面-50min-07201、自我介绍2、实习经历3、项目测试重点难点风险点4、自动化测试什么框架什么语言(不清楚)5、代码:
现在13℃
·
2024-09-06 19:53
面试
测试
测试工程师
面试
C#语言实现最小二乘法算法
最小二乘法(LeastSquaresMethod)是一种常用的
拟合
方法,用于在数据点之间找到最佳的直线(或其他函数)
拟合
。以下是一个用C#实现简单线性回归(即一元最小二乘法)的示例代码。
2401_86528135
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2024-09-06 16:02
算法
c#
最小二乘法
KAN网络技术最全解析——最热KAN能否干掉MLP和Transformer?(收录于GPT-4/ChatGPT技术与产业分析)
在数据
拟合
和PDE求解中,较小的KAN可以比较大的MLP获得更好的准确性。相对MLP,KAN也具备更好的可解释性,适合作为数学和物理研究中的辅助模型,帮助发现和寻找更基础的数值规律。
u013250861
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2024-09-06 14:45
#
LLM/Transformer
transformer
chatgpt
深度学习
ffmpeg+nvidia 编码错误
2021theFFmpegdevelopersbuiltwithgcc7(Ubuntu7.5.0-3ubuntu1~18.04)configuration:--pkg-config-flags=--static--extra-libs='-lpthread-
lm
嵌入梦想
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2024-09-06 01:24
工具
视频编解码
PYTHON:Scipy的曲线适合NxM阵列?
在Python中,`scipy.optimize`模块中的`curve_fit`函数可以用来
拟合
一维曲线到数据点,而它并不直接适用于处理二维数组(NxM矩阵)的数据。
潮易
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2024-09-05 08:54
python
scipy
开发语言
第二章可通行栅格建立(PCA方法)
栅格地图二、RTK定位1.更新位置2.将点云读入到栅格地图中3.对每个栅格进行PCA判断总结前言提示:这里可以添加本文要记录的大概内容:对于做工程来说,一般地面分割使用PCA,生长算法以及RANSAC
拟合
平面较多
喜欢躺着玩
·
2024-09-04 22:54
点云处理与导航
3d
c++
Datawhale X 李宏毅苹果书 AI夏令营 入门 Task3-机器学习框架
目录实践方法论1.模型偏差2.优化问题3.过
拟合
4.交叉验证5.不匹配实践方法论1.模型偏差当一个模型由于其结构的限制,无法捕捉数据中的真实关系时,即使找到了最优的参数,模型的损失依然较高。
沙雕是沙雕是沙雕
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2024-09-04 19:08
人工智能
机器学习
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