拟合曲线

曲线救国——uniapp封装toast消息提示组件(js)

说明：本组件借用到uv-ui前端框架的作为消息提示，有条件的可以自己设计。另外主要用到@uni-ku/[email protected]。目录结构（主要文件）：安装@uni-ku/[email protected]@uni-ku/rootvite.config.js:import{defineConfig}from'vite'importunifrom'@dcloudio/vite-plugin-un
AGMTI·2025-02-04 12:25

【漫话机器学习系列】079.超参数调优（Hyperparameter Tuning）

正确地选择超参数可以显著提高模型的预测能力，反之，错误的超参数选择可能会导致过拟合、欠拟合或训练过程缓慢。
IT古董·2025-02-04 11:44

基于物联网技术的实时数据流可视化研究（论文+源码）

光照传感器实现环境中温湿度、烟雾、光照强度数据的实时检测，系统检测数据不仅能够通过OLED12864液晶实时显示，还能通过ESP8266WiFi无线通信模块传输至云平台，用户可以实时查看检测数据的历史曲线
云山工作室·2025-02-03 20:14

苦逼测试第十七式：性能测试与瓶颈诊断——简单工具实现高效分析

特别是小型项目或初学者，面对JMeter、LoadRunner等工具的高学习曲线，常常无从下手。那么，有没有一种简单高效的方式，可以快速上手性能测试，并实现性能瓶颈诊断？答案是：有！
Python测试之道·2025-02-03 03:56

决策树ID3算法

它通过递归地划分数据空间并在每个分区内拟合一个简单的预测模型来工作。选择分区是为了在每个细分中最大化目标变量的同质性。决策树特点1.树形结构决策树由根节点、内部节点
小波LFZZB·2025-02-02 18:15

TensorFlow 示例摄氏度到华氏度的转换（一）

我们可以通过神经网络来拟合这个简单的转换公式。
李建军·2025-02-02 17:42

42步进电机转速力矩曲线_【专业】步进电机的尺寸42步进电机、57步进电机分类标准是什么？...

市面上最常见的步进电机是混合式步进电机，所以说步进电机往往是默认是混合式步进电机了。大家经常说42步进电机，57步进电机等等是按照什么方式分类的？各种型号的步进电机的尺寸是多少？目前绝大多数步进电机的安装尺寸是有行业标准的，通常情况下是按照标准尺寸设计生产的，这样很方便客户替换产品。步进电机有很多种分类方式，人们喜欢按照法兰尺寸给步进电机分类，按照法兰尺寸，现在市面上比较常见的混合式步进电机有20
weixin_39622980·2025-02-02 14:53

数据挖掘常用算法优缺点分析

偏差bias其实是模型太简单而带来的估计不准确的部分---欠拟合方差：描述的是预测值的变化范围、离散程度
天波烟客00·2025-02-02 14:52

使用Transformer模型实现股票走势预测：深入解析和实操案例（基于Python和PyTorch）

结果证实Transformer模型能有效预测股价，但需注意过拟合和数据量问题。未来研究将着眼于模型优化和
AI_DL_CODE·2025-02-02 09:44

Python:动态粒子爱心

代码主要分为以下几个部分：初始化和设置心形曲线的计算粒子类的定义生成粒子文本设置主循环1.初始化和设置importpygameimportrandomimportmathimportos#初始化pygamepygame.init
百年孤独_·2025-02-02 08:07

自定义数据集使用scikit-learn中的包实现线性回归方法对其进行拟合

自定义数据集使用scikit-learn中的包实现线性回归方法对其进行拟合importnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltfromsklearn.linear_modelimportLinearRegressionfromsklearn.model_selectionimporttrain_test_splitfromsklearn.metricsimport
Jam-Young·2025-02-01 09:47

使用scikit-learn中的线性回归包对自定义数据集进行拟合

1.导入必要的库首先，需要导入所需的库，包括pandas用于数据处理，numpy用于数值计算，以及scikit-learn中的线性回归模型。importpandasaspdimportnumpyasnpfromsklearn.model_selectionimporttrain_test_splitfromsklearn.linear_modelimportLinearRegressionfrom
Luzem0319·2025-02-01 09:44

细说机器学习算法之ROC曲线用于模型评估

系列文章目录第一章：Pyhton机器学习算法之KNN第二章：Pyhton机器学习算法之K—Means第三章：Pyhton机器学习算法之随机森林第四章：Pyhton机器学习算法之线性回归第五章：Pyhton机器学习算法之有监督学习与无监督学习第六章：Pyhton机器学习算法之朴素贝叶斯第七章：Pyhton机器学习算法之XGBoost第八章：Pyhton机器学习算法之GBDT第九章：Pyhton机器学
Melancholy 啊·2025-02-01 01:40

方波的傅里叶变换及方波的MATLAB实现

它的理论依据是：任何连续周期信号都可以由一组适当的正弦曲线组合而成，即使用简单的正弦、余弦函数,可以拟合复杂函数。为什么要进行傅里叶变换？傅里叶变换是一种数学工具，‌能够将时域信号转换为频域信号。
xrgs_shz·2025-01-31 20:54

自定义数据集使用scikit-learn中的包实现线性回归方法对其进行拟合

1.引言简要介绍线性回归模型及其在机器学习中的应用。2.创建自定义数据集通过生成一个简单的自定义数据集来模拟问题。可以使用numpy生成数据。importnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotasplt#生成自定义数据np.random.seed(42)X=2*np.random.rand(100,1)y=4+3*X+np.random.randn(100,1)3.使用s
辞落山·2025-01-31 05:45

梯度提升用于高效的分类与回归

使用决策树（DecisionTree）实现梯度提升（GradientBoosting）主要是模拟GBDT（GradientBoostingDecisionTrees）的原理，即：第一棵树拟合原始数据计算残差
纠结哥_Shrek·2025-01-31 03:33

TensorBoard可视化工具支持哪些类型的图表？

在深度学习模型训练中，最常见的是损失函数值和评估指标（如准确率、精确率、召回率等）的变化曲线。示例：例如，在训练一个图像分类模型时，记录训练集和测试集上的损失函数值。
alankuo·2025-01-31 01:43

9. 马科维茨资产组合模型+FF5+GARCH风险模型优化方案（理论+Python实战）

目录0.承前1.核心风险函数代码讲解1.1数据准备和初始化1.2单资产GARCH建模1.3模型拟合和波动率预测1.4异常处理机制1.5相关系数矩阵计算1.6构建波动率矩阵1.7计算协方差矩阵1.8确保矩阵对称性
AI量金术师·2025-01-30 20:38

【DL】神经网络与机器学习基础知识介绍（一）

原博客：https://mengwoods.github.io/post/dl/009-dl-fundamental/文章目录基本通用概念梯度下降算法数据工程训练技术偏差与方差防止过拟合评估指标决策树基本通用概念机器学习的类型
MengWoods·2025-01-30 01:01

构建一个有智能体参与的去中心化RWA零售生态系统商业模型

本文提出了一种结合智能体与去中心化技术的RWA（Real-WorldAssets）零售生态系统商业模型，目标是通过区块链、联合曲线积分激励、智能推荐、NFT会员和社区治理等模块，构建一个高效透明、用户共创的零售生态
leijiwen·2025-01-30 00:55

python 的sm2 生成密钥的方法，gmssl里没有提供密钥生成

"""Author:tangleiDateTime:2024-11#importrandom#random不安全所以替换为secrets中的算法#选择素域，设置椭圆曲线参数"""importsecretsclassSM2
CissSimkey·2025-01-29 13:57

MATLAB设计控制系统仿真实验,基于MATLAB的自动控制原理实验仿真系统的设计

目前实验室的实验教学采用模拟电路实验台,将集成电路模块进行连线,形成典型系统,通过示波器观察响应曲线。传统性实验训练了学生对以传递函数为核心的控制系统与模拟电
stellagugu·2025-01-29 13:55

利用 PyTorch 动态计算图和自动求导机制实现自适应神经网络

为了解决复杂任务对模型容量的需求，同时避免简单任务因过度拟合导致的性能下降，我们可以构建一个能够根据任务自动调整网络结构的神经网络。
drebander·2025-01-29 11:24

决策树算法总结（上：ID3,C4.5决策树）

、数学知识2.1信息熵2.2条件熵:2.3信息增益三、ID3决策树3.1特征选择3.2算法思路3.3算法不足四、C4.5决策树算法4.1处理连续特征4.2C4.5决策树特征选取4.3处理缺失值4.4过拟合问题五
陈小虾·2025-01-29 10:18

使用scikit-learn实现线性回归对自定义数据集进行拟合

1.引入必要的库首先，需要引入必要的库。scikit-learn提供了强大的机器学习工具，pandas和numpy则用于数据处理，matplotlib用于结果的可视化。importpandasaspdimportnumpyasnpfromsklearn.model_selectionimporttrain_test_splitfromsklearn.linear_modelimportLinear
Luzem0319·2025-01-29 08:26

强化学习很多ac架构的算法比如ppo，为什么使用状态价值网络而不使用动作价值网络实现critic呢?｜状态价值网络的优势与挑战｜Actor-Critic｜状态价值｜强化学习

3.1训练稳定性3.2计算效率3.3高维动作空间的适应性4.使用状态价值网络的挑战4.1收敛速度4.2欠拟合风险5.解决方案与未来方向5.1改进的状态价值网络5.2结合动作价值和状态价值6.结论随着强化学习技术的不断发展
concisedistinct·2025-01-29 01:27

最小二乘法-线性回归 和 梯度下降法

最小二乘法一、最小二乘法概念以及应用  最小二乘法（LeastSquaresMethod,LSE）是一种数学优化技术，主要用于寻找最佳拟合给定数据点的函数。
梦回楼~·2025-01-28 08:19

06-机器学习-数据预处理

数据清洗的核心任务问题类型表现示例影响缺失值数值型字段为空（NaN）模型无法处理缺失值，导致训练中断或偏差异常值年龄=200岁，房价=-100万扭曲统计指标（如均值），降低模型泛化性重复数据两行记录完全相同导致模型过拟合
不会打代码呜呜呜呜·2025-01-28 08:47

从零推导线性回归：最小二乘法与梯度下降的数学原理

它的核心思想是找到一条直线（或者一个平面），让这条直线尽可能地“拟合”已有的数据点，通过这条直线，我们可以预测新的数据。eg：假设你想预测房价，你知道房子的大小（面积）
Echo-Nie·2025-01-28 07:14

自定义数据集使用scikit-learn中的包实现线性回归方法对其进行拟合

一、导入必要的库importpandasaspdfromsklearn.model_selectionimporttrain_test_splitfromsklearn.linear_modelimportLinearRegressionfromsklearn.metricsimportmean_squared_error,r2_score二、加载自定义数据集#创建自定义数据集#假设我们有一个简单
灵封～·2025-01-28 06:07

自定义数据集使用框架的线性回归方法对其进行拟合

代码：#导入必要的库importtorchimportnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotasplt#定义数据集：二维数据，其中第一列是特征x，第二列是目标值ydata=[[-0.5,7.7],[1.8,98.5],[0.9,57.8],[0.4,39.2],[-1.4,-15.7],[-1.4,-37.3],[-1.8,-49.1],[1.5,75.6],[0.4,3
〖是♂我〗·2025-01-28 02:00

Python 能写游戏吗？有哪些优秀的开源项目？

Python游戏开发的优势简洁易学Python的语法简洁明了，学习曲线平缓。这使得初学者可以快速上手，专注于游戏逻辑的设计而非语言细节。对于
cda2024·2025-01-27 18:38

2025美赛数学建模C题思路模型代码（1.24第一时间更新）

以下为近十年以来的美赛题目所用的模型算法年份题目研究内容数学模型算法2024年MCMA题研究海洋鳗鲡性别比例与资源可用性的关系，开发模型探讨其优劣势Lotka-Volterra模型、费舍尔性别比例理论、响应曲线模型
灿灿数模分号·2025-01-27 17:01

二、机器学习模型评估与选择

机器学习模型评估与选择学习笔记一、核心概念1.1经验误差与过拟合误差相关定义错误率与精度：分类错误样本数占样本总数比例为错误率E=a/mE=a/mE=a/m，精度=1-错误率。
没见过西瓜嘛·2025-01-27 15:43

深度学习——模型过拟合和欠拟合的原因及解决方法

一、定义1.过拟合（Overfitting）过拟合是指模型在训练数据上表现非常好，但在测试数据或新的数据上表现很差的现象。模型过度地学习了训练数据中的细节和噪声，以至于它无法很好地泛化到未见过的数据。
发呆小天才O.o·2025-01-27 14:11

knots = [linspace(0, 0, 4)； linspace(1, 1, 4)]；代码解释

在您提供的代码中，B样条曲线的次数（阶数）是由节点向量knots的构造方式决定的。B样条曲线的次数等于节点向量中相邻两个不同节点之间的最大重复度加1。
上海迪士尼35·2025-01-27 04:06

机器学习day3

自定义数据集使用框架的线性回归方法对其进行拟合importmatplotlib.pyplotaspltimporttorchimportnumpyasnp#1.散点输入#1、散点输入#定义输入数据data
ኈ ቼ ዽ·2025-01-26 12:39

论文阅读：DeepFake-Adapter: Dual-Level Adapter for DeepFake Detection（Deepfake模型快速调参）

作者团队：项目主页：https://github.com/rshaojimmy/DeepFake-Adapter（代码暂未开源）二、动机与创新动机：目前的deepfake检测模型泛化能力差，将其归因于过拟合于低级的伪造模式
海拉鲁的小厨娘·2025-01-25 16:52

2025-1-21-sklearn学习(43) 使用 scikit-learn 介绍机器学习 楼上阑干横斗柄，寒露人远鸡相应。

scikit-learn介绍机器学习43.1机器学习：问题设置43.2加载示例数据集43.3学习和预测43.4模型持久化43.4规定43.4.1类型转换43.4.2再次训练和更新参数43.4.3多分类与多标签拟合
汤姆和佩琦·2025-01-25 15:18

【Origin+Python】使用External Python批量出图代码参考2

目录前情提要进阶代码1批量绘制曲线图2曲线图设置3批量绘制相同设置的曲线图去除水印前情提要基础教程见链接:【Origin+Python】使用ExternalPython批量出图代码参考这里主要介绍一些进阶代码以及使用盗版
kkkkkkkkk_1201·2025-01-25 09:05

origin软件有python好用吗_Origin 2021大大改进了与Python的交互

这些改进主要包括：新的originpro程序包，可使用Python语言轻松访问Origin对象和数据Python代码编辑器IDE现支持自动补完和调试功能可通过脚本或图形用户界面来安装和管理Python包设置列值，拟合函数和文本对象中使用
weixin_39922534·2025-01-25 09:02

线性回归——最小二乘法代数详细计算过程

Reference:动手实战人工智能AIByDoing关于矩阵方法的求解可参考：最小二乘法矩阵详细计算过程基本定义：通过找到一条直线去拟合数据点的分布趋势的过程，就是线性回归的过程。
在天愿作比翼鸟在地愿为连理枝·2025-01-25 06:41

用 Java 的思路快速学习 Scala

对于熟悉Java的开发者来说，Scala的学习曲线相对平缓。本文将通过类比Java中的概念，帮助Java开发者快速上手Scala。
进朱者赤·2025-01-24 23:50

蚁群算法 (Ant Colony Optimization) 算法详解及案例分析

蚂蚁觅食行为2.2算法步骤2.3数学公式3.蚁群算法的优势与局限性3.1优势3.2局限性4.案例分析4.1案例1:旅行商问题(TSP)4.1.1问题描述4.1.2代码实现4.1.3流程图4.1.4优化曲线
闲人编程·2025-01-24 04:49

R数据分析：多分类问题预测模型的ROC做法及解释

有同学做了个多分类的预测模型，结局有三个类别，做的模型包括多分类逻辑回归、随机森林和决策树，多分类逻辑回归是用ROC曲线并报告AUC作为模型评估的，后面两种模型报告了混淆矩阵，审稿人就提出要统一模型评估指标
公众号Codewar原创作者·2025-01-23 23:11

YOLOv5模型版本详解：n/s/m/l的区别与选型指南

文章目录一、模型版本概述二、核心参数对比2.1基本性能指标2.2计算复杂度三、架构设计差异3.1网络宽度控制3.1.1通道数变化3.1.2参数配置对比3.2网络深度配置四、性能表现分析4.1精度-速度曲线
我的青春不太冷·2025-01-23 12:59

【网络协议】【http】【https】ECDHE-TLS1.2

【网络协议】【http】【https】ECDHE-TLS1.2ECDHE算法1.客户端和服务器端事先确定好使用哪种椭圆曲线，和曲线上的基点G，这两个参数都是公开的，双方各自随机生成一个随机数作为私钥d，
钟离墨笺·2025-01-23 11:21

TLS1.3握手过程

tls1.3首次连接密码套件："TLS_AES_256_GCM_SHA384"==0x1302为例；椭圆曲线为x25519;C->S表示client->server,S->C表示server->client
龙贝尔莱利·2025-01-23 11:20

软件测试目标

）技术方向：手工测试–自动化测试–测试开发–测试架构–测试专家细心，耐心，逆向思维，互联网行业学习方式主动学习：小组讨论（50%）实作演练（70%）转教别人，立即应用（90%）复习方式根据艾宾浩斯遗忘曲线
yaoyaoyao可爱呀·2025-01-23 01:30

MATLAB符号函数绘制各种函数图像，ezplot()函数 ezplot3()函数

函数介绍二维曲线ezplot()函数ezplot()函数用于绘制显函数，隐函数，参数方程二维图像，函数格式ezplot(f）直接绘制图像ezplot(f,[min,max])指定函数x的值域范围三维曲线
Python数据分析与机器学习·2025-01-22 21:27
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