拟合第8页

机器学习整理

性能度量经验误差和泛化误差经验误差：泛化误差：欠拟合和过拟合欠拟合：相较于数据而言，

Loli_Wolf·2024-01-24 09:48

【算法小记】——机器学习中的概率论和线性代数，附线性回归matlab例程

内容包含笔者个人理解，如果错误欢迎评论私信告诉我线性回归matlab部分参考了up主DR_CAN博士的课程机器学习与概率论在回归拟合数据时，根据拟合对象，可以把分类问题视为一种简答的逻辑回归。

絮沫·2024-01-24 08:13

城市需求显示在地图上(附MATLAB程序)

我们显示很多城市信息时,有时候需要把各地人口数量,各地城市对某种货物的需求量呈现到地图上,可以用以下代码实现:程序结果:%画中国地图clc;closeall;clearall;%%曲面拟合warningoff

MATLAB代码顾问·2024-01-24 08:11

粒子群优化极限学习机时间序列预测，pso-elm时间序列回归分析

时间序列回归分析资源-CSDN文库https://download.csdn.net/download/abc991835105/88770057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·2024-01-24 08:05

基于核极限学习机的回归分析，基于极限学习机的预测

代码完整，数据齐全）资源-CSDN文库https://download.csdn.net/download/abc991835105/88768798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·2024-01-24 08:35

LSTM的多变量时间序列预测（北京PM2.5预测）

参考博客文章目录LSTM简介数据集简介数据预处理多元LSTM预测模型数据准备：定义和拟合模型评估模型训练多个滞后时间步LSTM简介LSTM（LongShort-TermMemory）是一种特殊类型的循环神经网络

heibut不相信眼泪·2024-01-24 08:31

工程师每日刷题 -4

CNN本质上是一个多层感知机(MLP)，其成功的原因关键在于它所采用的【稀疏连接】（局部感受）和【权值共享】的方式，一方面减少了的权值的数量使得网络易于优化，另一方面降低了过拟合的风险。

Nice_cool.·2024-01-24 06:43

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

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

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

【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

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

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

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

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

d2lzh_pytorch模块跳转连接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y=1.2x-3.4x^2+5.6x^3+5+ε'''n_train,n_test,tr

大小猫吃猫饼干·2024-01-21 23:47

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

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

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

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

基于遗传算法改进的核极限学习机轴间偏离预测，基于ELM的轴间偏离预测，基于极限学习机的轴故障分类

代码完整，数据齐全）资源-CSDN文库https://download.csdn.net/download/abc991835105/88759196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

神经网络机器学习智能算法画图绘图·2024-01-21 06:26

李沐《动手学深度学习》多层感知机深度学习相关概念

动手学深度学习》预备知识线性代数及微积分李沐《动手学深度学习》线性神经网络线性回归李沐《动手学深度学习》线性神经网络softmax回归李沐《动手学深度学习》多层感知机模型概念和代码实现目录系列文章一、模型选择、欠拟合和过拟合

丁希希哇·2024-01-21 04:16

周报_第二十八周

ip对粒度数据训练模型和预测，对比结果后数据粒度定为ip对粒度分析和选择部分log文件中特征价值处理文本数据为数值型数据项目进展简单实现在线客服模块下周计划分析剩下的log文件中的特征，优化模型，改善过拟合完善在线客服模块

HU_z_y·2024-01-20 22:48

统计分布的参数估计函数-Matlab命令

常见统计分布的参数估计函数-Matlab命令有关Weibull分布的相关函数wblcdfWeibull分布的分布函数wblfit生成Weibull分布拟合给定随机数的统计参数wblinvWeibull分布的你概率分布

try_trying_try·2024-01-20 19:23

机器学习：线性回归模型的原理、应用及优缺点

回归的目的（实质）由解释变量去估计被解释变量的平均值无偏性、有效性、一致性下面是线性回归模型的基本原理：模型拟合：通过最小二乘法，得到最优的系数，从而建立了线性回归模型。

rubyw·2024-01-20 16:22

过拟合/欠拟合、偏差/方差

目录基本概念机器学习的泛化能力过拟合、欠拟合概念模型复杂度↑\uarr↑的变化与【偏差/方差】的关系偏差方差方差和偏差的关系【过/欠拟合】与【方差/偏差】的关系偏差-方差折衷【解决办法】欠拟合【解决办法

褚骏逸·2024-01-20 12:11

深度学习记录--偏差/方差(bias/variance)

误差问题拟合神经网络函数过程中会出现两种误差：偏差(bias)和方差(variance)偏差和误差的区别欠拟合(underfitting)当偏差(bias)过大时，如左图，拟合图像存在部分不符合值，称为欠拟合

蹲家宅宅·2024-01-20 12:09

【推荐系统】item-id 作为特征的意义

因为其实模型本身就是基于记忆（拟合）的，是有一些预测/泛化的能力，但不影响模型在记忆的出发点，所以把item-idembedding后作为特征，就是一个让模型记住每个item信息的方式

热爱Coding·2024-01-20 08:10

【tips-AI】提高模型训练的Pytorch技巧

lr影响收敛，即模型训练不恰当(过拟合/欠拟合)，准确率P和召回率R有所下降，影响模型的输出，即模型泛化性能差。

斜月三星0727·2024-01-20 07:20

数学建模学习笔记||绪论

目录比赛时间比赛结果公布时间题目分类奖项设置数学建模论文内容比赛流程建模过程数据处理插值拟合小波分析，聚类分析（高斯混合聚类，K-均值聚类）主成分分析，线性判别分析，保留局部投影等均值，方差分析，协方差分析等统计方法关联与分析灰色关联分析

展信佳：）·2024-01-20 00:41

在论文中总能看到，训练损失曲线图，验证损失曲线图，为什么很少看到测试损失曲线图呢？

显示测试损失会产生过拟合现象。研究人员可能会根据测试损失继续调整模型,从而让模型过分符合测试数据集,但对新的未见数据效果不佳。

小桥流水---人工智能·2024-01-19 19:27

连接组学中的机器学习：从表征学习到模型拟合

前言机器学习(ML)由于其高自动化程度、高灵敏度和特异性优势，在医学影像领域取得了巨大的成功。由于具备这些优势，机器学习已被广泛应用于神经成像数据，目的是提取与感兴趣变量(如疾病状态)相关的特征。这使我们能够形成关于不同条件下大脑结构和功能的详细地图，以数据驱动的方式发现新知识。与传统的数据驱动方法(如大规模单变量分析)相比，机器学习方法具有两个重要优势。首先，机器学习方法通过检查横跨整个图像领域

茗创科技·2024-01-19 17:18

RANSAC（Random sample consensus）随机抽样一致性

文章目录1.算法介绍2.实现过程3.以直线拟合为例4.直线的描述5.源码参考连接1.算法介绍RANSAC（RandomSampleConsensus）是一种迭代的参数估计算法，用于从包含噪声和异常值的数据中拟合数学模型

1037号森林里一段干木头·2024-01-19 16:03

过拟合欠拟合及其解决方案

模型选择、欠拟合和过拟合由于无法从训练误差估计泛化误差，一味地降低训练误差并不意味着泛化误差一定会降低机器学习模型应关注降低泛化误差。

Yif18·2024-01-19 15:56

零基础“机器学习“自学笔记|Note8:正则化

正则化8.1过拟合如图，对于之前的房价问题进行了不同的拟合。第一个模型是一个线性模型，欠拟合，不能很好地适应我们的训练集；第三个模型使用更高阶的多项式进

木舟笔记·2024-01-19 12:14

5、模型的欠拟合和过度拟合

本课程所需数据集夸克网盘下载链接：https://pan.quark.cn/s/9b4e9a1246b2提取码：uDzP文章目录1、使用不同模型进行实验2、示例3、结论在这一步结束时，您将了解拟合不足和拟合过度的概念

AI算法蒋同学·2024-01-19 10:43

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