平方和第16页

R数据分析——回归分析

其基础思想是最少二乘法（OLS：ordinaryleastsquare）：...............（1）要得到拟合得最好的（1），要使其残差平方和（RSS：residualsumofsquares

kidpea_lau·2022-12-31 22:34

关于图像质量评测的分析

关于图像质量评测的分析1.亮度就是灰度的平均值2.清晰度就是每个像素点（i,j）在x或者y方向上的一阶差分的平方和的开方取平均值值越大越清晰3.这两个值对应函数里面的meangrey和clear4.用图像质量的总得分

jinggegebuaa·2022-12-31 21:23

c++ 三次多项式拟合_数学建模常用算法——插值与拟合（二）

线性最小二乘法拟合平方和最小，称为最小二乘准则。线性最小二乘法是解决曲线拟合

weixin_39718286·2022-12-31 20:37

正则L1和L2，以及L1不可导的处理（Proximal Algorithm近端算法）

L2正则化(岭回归)是指权值向量w中各个元素的平方和然后再求平方根（可以看到Ridge回归的L2正则化项有平方符号），通常表示为。

姬香·2022-12-31 10:40

深度学习(十)——Pytorch统计属性

norm范数norm(1)：1范数，绝对值之和norm(2)：2范数，平方和在根号矩阵范数：绝对值的和，再求maxnorm(1,dim=1)：对维度1做1范数prod：累乘argmax，argmin：返回索引

Da小伙儿·2022-12-31 10:34

深度学习与PyTorch笔记10

，argmax(最大值位置)，kthvalue(求第k个小的值的位置)，topk(求前k个大的值)normnorm-p.norm(1)一范数，所有元素绝对值求和.norm(2)二范数，所有元素绝对值的平方和

niuniu990·2022-12-31 10:33

简单回归模型（二）：OLS最小二乘法

定义总平方和（SST）、解释平方和（SSE），和**残差平方和（SSR）**如下：SST=∑i=1n(yi−yˉ)2SST=\sum_{i=1}^{n}(y_i-\bary)^2SST=i=1∑n(yi

weixin_54653147·2022-12-31 08:04

R语言最小二乘法OLS的运用

最小二乘法OLS的主要运算符条件：减小因变量的真实值与预测值的差值来获取模型参数，即残差平方和最小。为了能够恰当地解释OLS模型的系数，数据必须满足以下统计假设：（1）正态性。

翩翩飞仙·2022-12-31 08:33

最小二乘法

它通过最小化误差的平方和寻找数据的最佳函数匹配。利用最小二乘法可以简便地求得未知的数据，并使得这些求得的数据与实际数据之间误差的平方和为最小。最小二乘法还可用于曲线拟合。其他一些优化问题也可通

学AI的石头·2022-12-31 08:03

最小二乘法以及正交最小二乘(OLS)的推导与简单比较

它通过最小化误差(定义为真实数据与预测数据之间的差)的平方和来寻找数据的最佳函数匹配。若用来描述对y的预测。则在已知的一组x与y的样本数据中，预测的误差平方和为：即求使得E最小的w。

爱情小飞机·2022-12-31 08:01

普通最小二乘法（OLS）

OLS：所选择的回归模型是使所有观察值的残差平方和达到最小。以下是相关的推导过程：向量推导：

hadooper-enjoyment·2022-12-31 08:29

bp神经网络实验报告结论,bp神经网络实验报告

它的学习规则是使用最速下降法，通过反向传播来不断调整网络的权值和阈值，使网络的误差平方和最小。BP神经

普通网友·2022-12-30 19:49

深度学习的权重衰减是什么_深度学习-权重衰减

$L_2$范数惩罚项是模型权重参数每个元素的平方和与一个正的常数的乘积。以线

UEGOOD学院校长·2022-12-30 11:18

卡方检验用于特征选择

（1）卡方分布(chi-squaredistribution)：定义：若k个独立的随机变量z1,z2,…,zk,并且符合标准正太分布N(0，1),则这k个随机变量的平方和为服从自由度为k的卡方分布，记为

Qiang__zi·2022-12-30 08:00

四平方和【暴力但是剪枝】

暴力但是剪枝+注意组合数因为是组合情况，所以从下一层的for应要从上一层的起始开始。publicstaticvoidfourpingfang(){Scannersc=newScanner(System.in);intN=sc.nextInt();sc.close();intn=(int)Math.sqrt(N);//注意数据范围，每个数值一定会小于N的开根号。for(inti=0;iN)break

剑轩~·2022-12-30 03:15

java边缘检测_Sobel边缘检测实现

我试图从头开始实施sobel边缘检测，但我的输出似乎与OpenCV的sobel功能不匹配.我在s和y方向上用sobel算子对图像进行相关，然后将梯度幅度计算为x和y方向上的幅度平方和的平方根.我认为问题是如何为边缘检测分配阈值

weixin_39616348·2022-12-29 22:32

基于标准反向传播算法的改进BP神经网络算法（Matlab代码实现）

它是一种广义最小均方（LMS）算法，它最小化等于实际输出和所需输出之间误差平方和的标准。

@橘柑橙柠桔柚·2022-12-29 18:07

蓝桥杯刷题笔记

蓝桥杯刷题笔记：第十届蓝桥杯软件类省赛（c++）A平方和B数列求值C最大降雨量I糖果J组合数问题为备考2021年冬蓝桥杯，2021年11月19日起刷蓝桥杯题，每日打卡！！！

奋力奔跑·2022-12-29 10:33

主成分分析（PCA）

）一、标准化二、计算协方差矩阵三、计算出主成分主成分是什么怎么计算主成分特征值和特征向量四、主成分向量五、将数据映射到新的主成分坐标系中PCA的步骤方差方差是指一组数据中的各个数减去这组数据的平均数的平方和的平均数

二哥不像程序员·2022-12-28 18:02

ccc-机器学习算法基础-5

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）误差平方和

扔出去的回旋镖·2022-12-28 09:01

统计学箱线图、离差平方和、方差、标准差和变异系数

目录基本概念python计算分位数扩展与参考链接基本概念箱线图是描述数据分布情况一种图形，需要知道以下几个概念：首先将数据串从小到大排序；上界，上四分位数（Q3），中位数（Q2），下四分位数（Q1），下界分别在数字串的那个位置（上界处于最大值处可能是因为笛卡尔坐标系的方向）；从箱线图中能看出数据分布情况；中度异常点和极度异常点；上四分位数（Q3），中位数（Q2），上四分位数（Q1）用公式计算出在数

橙橙小狸猫·2022-12-28 07:43

方差残差离差

1总平方和（SST）、回归平方和（SSR）与残差平方和（SSE）得到后，可以把Y分解为可以被解释变量解释的和不能被解释的两部分，Y=X+=+(3.31)定义总平方和（原始值-平均值）SST==-2+T=

黑子小明·2022-12-28 01:39

方差、标准差、平方差、残差

一、方差1、定义：数据分别与其平均数的差的平方和的平均数，由“D”表示。2、意义：用于度量随机变量与数学期望（即均值）之间的偏离程度。3、公式如下：二、标准差又名：均方差，用“σ”表示。

Ruo_Xiao·2022-12-28 01:36

残差平方和（RSS）、均方误差(MSE)、均方根误差(RMSE)、平均绝对误差(MAE)、标准差（SD)

残差平方和（RSS）统计学上把数据点与它在回归直线上相应位置的差异称为残差，把每个残差平方之后加起来称为残差平方和（相当于实际值与预测值之间差的平方之和）。它表示随机误差的效应。

虹猫、少侠·2022-12-28 01:35

K-Means算法中k值及初始类簇中心点的选取

1k值的选择手肘法手肘法的核心指标是SSE(sumofthesquarederrors，误差平方和)，其中，Ci是第i个簇，p是Ci中的样本点，mi是Ci的质心（Ci中所有样本的均值），SSE是所有样本的聚类误差

一枚小码农·2022-12-27 20:06

聚类模型——k-means

聚类和分类的区别：分类是已知类别的，聚类未知类别目录一、K-means1，算法流程K-means聚类的算法流程：图解过一遍：2，WCSS(Within-ClusterSumofSquares)簇内平方和

Fran OvO·2022-12-27 16:01

国科大模式识别导论作业4：K均值聚类与模糊K均值聚类

(1)指出所使用的初始聚类中心，并报告在此条件下得到的最终聚类结果以及需要的迭代次数，对应的误差平方和。(2)重新选择3组不同的初始聚类中心，给出对应的聚类结果和误差平方和。

ChessZH·2022-12-27 07:07

一阶二阶无穷阶范数快速理解

sum(abs(X))矩阵的1-norm是矩阵各个列向量col的1-norm取最大值,对应max(sum(abs(X)))向量的2-norm又称为欧几里得范数,是我们熟悉的向量的模,即向量长度,为各元素平方和再开根号

zmhzmhzm·2022-12-25 19:42

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：通过最小化误差的平方和寻找数据的最佳函数匹配。利用最小二乘法可以简便地求得未知的数据，并使得这些求得的数据与实际数据之间误差的平方和为最小。最小二乘法还可用于曲线拟合。

普通网友·2022-12-24 17:13

一些对于模型的评判标准（R方与AUC）

那么到底是什么呢，首先计算样本的总平方和TSS(TotalSumofSquares)：然后计算残差平方和RSS(ResidualSumofSquares)：那么越大，拟合效果越好。最优值为1。

rexyang97·2022-12-24 14:14

cuda 优化实例--计算平方和

平方和程序的渐进优化当线程访问globalmemory没有顺序访问线程顺序访问globalmemory在1的基础之上增加并行计算规模，也就是使用多个block如何选择最优的的线程配置，可能影响线程配置的因素有一下几个

mlxaaa·2022-12-24 12:10

极限优化：Haar特征的另一种的快速计算方法—boxfilter

与Haar相似，图像的局部矩形内像素的和、平方和、均值、方差等特征也可以用类似Haar特征的计算方法来计算。这些特征有时会频繁的在某些

weixin_34242819·2022-12-24 12:21

boxfilter 原理

与Haar相似，图像的局部矩形内像素的和、平方和、均值、方差等特征也可以用类似Haar特征的计算方法来计算。这些特征有时会频繁的在某些算法中使用，因此对它的优化势在必行。

anson2004110·2022-12-24 12:46

蓝桥杯C++AB算法辅导

递归实现组合型枚举1209.带分数116.飞行员兄弟1208.翻硬币2.1二分与前缀和789.数的范围790.数的三次方根795.前缀和796.子矩阵的和2.2二分与前缀和——习题课730.机器人跳跃问题1221.四平方和

violet~evergarden·2022-12-24 08:49

全变分模型(TV)

TVloss主要是对图像的梯度求平方和用途:图像降噪(图像修复,复原中),TVloss是一种较为有效的正则项,来保持图像的光滑性TVloss的去噪效果还算不错，但是会导致图像变得过平滑，感觉这样的话，可能加上

qxq_sunshine·2022-12-24 06:44

基于VS与OpenCV的模板匹配学习（1）：OpenCV matchTemplate()示例

OpenCVmatchTemplate()示例文章目录基于C++与OpenCV的模板匹配学习（1）OpenCVmatchTemplate()示例前言一、模板匹配1.1概念1.2基于灰度值的模板匹配1.2.1差值平方和

飞翔的维京号·2022-12-23 23:40

Python机器学习初探

在数学上通过两者差值的平方和来进行衡量。差值越小就越接近。逻辑回归模型概念属于分类模型。对离散变量进行预测，其预测的变量并不是连续的，而是离散的一些类别。比如：

菜农1024·2022-12-23 22:20

知识图谱 ——距离变换模型

(L0范数很难优化求解)L1范数是指向量中各个元素绝对值之和L2范数是指向量各元素的平方和然后求平方根L1范数可以进行特征选择，即让特征的系数变为0.L2范数可以防止过拟合，提升模型的泛化能力，有助于处理

叫我小鱼就好·2022-12-23 14:52

Kmeans和谱聚类算法（python实现sklearn）

而谱聚类算法的过程如下构建样本相似度矩阵S根据S构建度矩阵H计算拉普拉斯矩阵L=H-S构建标准化拉普拉斯矩阵H(-1/2)LH(-1/2)计算L的最小的KK个特征值对应的特征向量将向量按照行进行标准化（每个元素除以本行所有元素的平方和在开根号

Name_MYL·2022-12-23 12:34

假设检验3- 卡方分布

前言：目录一卡方分布二双边假设检验三单边假设检验四例子一卡方分布n个随机变量均符合标准正态分布，则其平方和符合自由度为n的卡方分布重要性质二双边检验2.1假设2.2统计量2.3拒绝域k1=chi2.ppf

明朝百晓生·2022-12-23 11:24

Cuda异步计算并行编程设计和优化

这里以一个相对简单的的求平方和算法为例，从编程和优化，调试几个维度，介绍利用cuda开发并行计算程序时的关注点。

papaofdoudou·2022-12-23 00:46

最小二乘法求拟合曲线(中线)的斜率和截距

它通过最小化误差的平方和寻找数据的最佳函数匹配。

xp_fangfei·2022-12-22 12:47

《MATLAB神经网络案例分析》学习（一）——BP神经网络基本理论

它的学习规则是使用最速下降法，通过反向传播来不断调整网络的权值和阈值，使网络的误差平方和最小。BP神经网络模型拓扑结构包括输入层（input）、隐层(hidelayer

UC_Gundam·2022-12-22 08:39

卡方分布（Chi-Squared Distribution）

定义通俗的说就是通过小数量的样本容量去预估总体容量的分布情况卡方检验就是统计样本的实际观测值与理论推断值之间的偏离程度若n个相互独立的随机变量ξ₁，ξ₂，...,ξn，均服从标准正态分布（也称独立同分布于标准正态分布），则这n个服从标准正态分布的随机变量的平方和构成一新的随机变量

长沙有肥鱼·2022-12-21 19:58

297个机器学习彩图知识点（8）

.S型激活函数10.轮廓系数11.辛普森悖论12.松弛变量13.Softmax激活函数14.Softmax归一化15.softplus函数16.ROC曲线17.回归18.正则化19.ReLU20.残差平方和本文由

冷冻工厂·2022-12-21 07:10

Statistics基础之Hypothesis Tests2---卡方检验

卡方分布首先，我们知道我们可以通过标准化过程将一个满足正态分布的变量x转化为满足N(0,1)的标准正态分布z，自由度为n的卡方分布就是n个独立标准正态分布zi=1,2,3,…n的平方和的分布。

胡小白的数据科学之路·2022-12-21 06:33

Moravec算子提取特征点的matlab代码

在邻域中依次计算，垂直，水平，对角与反对角四个相邻像素灰度的差的平方和，作为该邻域特征值。大致就是下面这个样子：公式：这里k是窗口的半径。2.从四个特征值中选最小的值作为该像素初次候选特征值。

进击的小飞飞·2022-12-20 21:36

最小二乘法拟合平面

最小二乘法通过最小化误差的平方和，使拟合对象越来越接近最终对象。拟合直线就是找到一条直线使所有数据点到拟合直线的欧式距离之和最小。

ccss666666·2022-12-20 20:51

PCL最小二乘法进行平面拟合原理

它通过最小化误差的平方和寻找数据的最佳函数匹配。利用最小二乘法可以简便地求得未知的数据，并使得这些求得的数据与实际数据之间误差的平方和为最小。在图像领域，最小二乘法常用于直线、曲线拟合、平面拟合等。

jiangxing11·2022-12-20 20:19

CMAES

CMA-ESGitHubdocPythoncode什么是CMA(CovarianceMatrixAdaptation)协方差我们想要刻画世界的关系时，常常会用到距离（1）定义空间中两点的距离：用欧氏距离，即坐标差的平方和

臻甄·2022-12-20 15:10

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