插值拟合

UnityGI3：光照探针

然后游戏运行时，动态物体就可以去每时每刻寻找各方向上离他最近的几个静态“小球”，然后对这些“小球”的光照结果进行插值。用这种方法就可以对动态物体打上间接光漫反射，这个思路和分块打表算法比较
Jaihk662·2024-01-25 16:26

C#最小二乘法拟合圆获取圆心坐标、圆半径

引用“System.Drawing”；Using指令：usingSystem.Drawing;usingMathNet.Numerics.LinearAlgebra;代码块（转）：//////最小二乘法拟合圆获取圆心坐标
UPUPUPEveryday·2024-01-25 16:12

.net core(c#)拟合圆测试

为此，我们可以利用拟合圆的方式得到圆坐标方程，由此得到转弯半径和圆心位置。
宵蓝·2024-01-25 16:11

拟合圆形_

源码：https://github.com/AlliedToasters/circle-fit已经点了个star方法：1，hyper_fit（超拟合方法）2，least_squares_circle（最小二乘法
Ring__Rain·2024-01-25 16:11

最小二乘法圆拟合(附完整代码)

文章目录一、2D圆弧拟合1、不经过给定起点与终点2、精确经过给定起点与终点二、3D圆弧拟合一、2D圆弧拟合1、不经过给定起点与终点  平面圆的一般方程为:x2+y2+ax+by+c=0(1)x^2+y^
Marc Pony·2024-01-25 16:41

c# MathNet.Numerics 二次函数拟合使用案例

下载地址https://www.nuget.org/packages/MathNet.Numerics/4.15.0#supportedframeworks-body-tab案例usingMathNet.Numerics;usingSystem;usingSystem.Collections.Generic;usingSystem.Linq;usingSystem.Text;namespaceMa
Byron Loong·2024-01-25 16:40

c# MathNet.Numerics 圆拟合使用案例

下载地址https://www.nuget.org/packages/MathNet.Numerics/4.15.0#supportedframeworks-body-tab原理从标准圆方程(x-c1)2+(y-c2)2=r2中进行方程变换得到2xc1+2yc2+(r2−c12−c22)=x2+y2，其中，我们c3替换常量值r2−c12−c22，即：r2−c12−c22=c3。由此，我们得到2xc
Byron Loong·2024-01-25 16:38

【数学建模】插值与拟合

文章目录插值插值方法用Python解决插值问题拟合最小二乘拟合数据拟合的Python实现适用情况处理由试验、测量得到的大量数据或一些过于复杂而不便于计算的函数表达式时，构造一个简单函数作为要考察数据或复杂函数的近似定义给定一组数据
自律版光追·2024-01-25 14:07

【学习】双线性插值

双线性插值公式对于一个目的像素，设置坐标通过反向变换得到的浮点坐标为(i+u,j+v)(其中i、j均为浮点坐标的整数部分，u、v为浮点坐标的小数部分，是取值[0,1)区间的浮点数)，则这个像素得值f(i
超好的小白·2024-01-25 14:45

vue 2

vue快速上手创建vue实例插值表达式{{nickname}}{{nickname.toUpperCase()}}{{nickname+'你好'}}{{age>=18?'
m0_71819030·2024-01-25 13:44

模型选择实战

我们现在可以通过多项式拟合来探索这些概念。
良子c·2024-01-25 12:16

Games101：作业3（管线分析、深度插值、libpng warning、双线性插值等）

.作业介绍：1.0.0管线分析：1.1.0main函数1.2.0draw函数1.3.0rasterizer_triangle函数1.3.1重心坐标computeBarycentric2D1.3.2深度插值
Q_pril·2024-01-25 10:35

OpenGL：关于纹理映射时任意四边形中的插值问题(二)

OpenGL：关于纹理映射时任意四边形中的插值问题-CSDN博客上次是使用逆双线性插值的方法解决四边形纹理映射时产生的折痕问题。其实也有点问题，就是双线性插值会使得纹理产生一点扭曲。不是投影的效果。
六月的翅膀·2024-01-25 08:53

OpenGL：关于纹理映射时任意四边形中的插值问题

这是因为渲染的时候单独对每个三角形进行插值，所以导致折痕。问题就是这么个问题。怎么解决呢。参考一下这里：纹理四边形插值2--逆双线
六月的翅膀·2024-01-25 08:23

【机器学习300问】17、什么是欠拟合和过拟合？怎么解决欠拟合与过拟合？

一、什么是欠拟合和过拟合？（1）欠拟合的定义欠拟合（Underfitting）指的是模型在训练过程中未能捕捉到数据集中的有效规律或模式，导致模型过于简单，无法正确预测结果。
小oo呆·2024-01-25 07:21

李宏毅《机器学习 深度学习》简要笔记（一）

一、线性回归中的模型选择上图所示：五个模型，一个比一个复杂，其中所包含的function就越多，这样就有更大几率找到一个合适的参数集来更好的拟合训练集。
AI小白龙*·2024-01-25 05:04

C#，计算几何，鼠标点击绘制 （二维，三次）B样条曲线的代码

B样条（B-Spline）是常用的曲线拟合与插值算法之一。这里给出在Form的图像Picturebox组件上，按鼠标点击点绘制（三次）B样条曲线的代码。2022-12-05修改了代码。
深度混淆·2024-01-25 04:35

Python版追涨杀跌策略

既然使用了参数，就会有拟合的情况。在某些行情下策略表现非常好，但是如果运气不好，行情走势是对当前参数非常不友好的时候，可能策略表现就会非常差。
发明者量化·2024-01-24 23:29

开始学习vue2(Vue方法)

过滤器可以用在两个地方：插值表达式和v-bind属性绑定。
Mangcun_tutu·2024-01-24 23:40

lsqcurvefit和nlinfit用法

问题：有些时候我们需要拟合一些非线性的表达式。比如：我们知道一个表达式的式子是y=A*sin(x).*exp(x)-B./log(x),现在我们手里面有x与y对应的一大把数据。
宣泠之·2024-01-24 23:39

利用梯度下降实现线性拟合

作业要求本作业题要求使用线性拟合，利用梯度下降法，求解参数使得预测和真实值之间的均方误差（MSE）误差最小。
Metaphysicist.·2024-01-24 23:31

Vue之常用指令

文章目录一、什么是VueVue的两种开发方式：二、创建Vue实例三、插值表达式{{}}1.作用：利用表达式进行插值，渲染到页面中2.语法3.错误用法四、响应式特性1.什么是响应式？
白小筠·2024-01-24 20:07

随机森林（Random Forest）

每棵树使用的样本和特征不同，这样就可以降低异常样本和特征差异性对结果的影响，且不容易过拟合。最终输出结果由投票决定。
Sanchez·J·2024-01-24 18:12

决策树（Python）

缺点——过拟合解决——剪枝预剪枝：达某条件就停止后剪枝：
Sanchez·J·2024-01-24 18:11

threejs创建模型，并保存本地-带钻孔角度的模型生成

提取钻孔数据（方向角和深度，以及层高）根据方位角计算空间点位，获取到空间线数据将线数据根据层高等分，获取到单层的曲线数据将单层曲线拟合成柱体根据层信息绘制贴图
瘦猴打羽毛球·2024-01-24 17:51

Transformer and Pretrain Language Models3-5

Transformer在训练和生成过程中，采用了很多小技巧：首先是训练过程，训练过程中采用了一种叫checkpointaverage技术，以及ADAM的一个优化器来进行参数更新，另外的话，为例提高模型的训练效果，防止过拟合
ringthebell·2024-01-24 16:15

空间绘图 | Python-pykrige包-克里金(Kriging)插值计算及可视化绘制

前面两篇推文我们分别介绍了使用Python和R进行IDW(反距离加权法)插值的计算及结果的可视化过程，详细内容可见如下：Python-IDW插值计算及可视化绘制R-gstat-ggplot2IDW计算及空间插值可视化绘制
数据魅力(DataCharm)·2024-01-24 14:43

绘图提高篇 | Python - IDW插值计算及可视化绘制

前面几篇推文我们分辨介绍了使用Python和R绘制了二维核密度空间插值方法，并使用了Python可视化库plotnine、Basemap以及R的ggplot2完成了相关可视化教程的绘制推文，详细内容如下
数据魅力(DataCharm)·2024-01-24 14:12

绘图提高篇 | ggplot2+sf 核密度空间插值可视化绘制

上篇推文我们介绍了使用Python的plotnine、Basemap包对空间kde插值结果进行了可视化绘制，当然也包括了具体的插值过程，详细内容大家可以点击下方链接查看：Python-plotnine核密度空间插值可视化绘制
数据魅力(DataCharm)·2024-01-24 14:12

绘图提高篇 | Plotnine 核密度空间插值可视化绘制

从本期开始，我会陆续推出系列空间插值的推文教程，包括常见的「Kriging（克里金插值法）、NearestNeighbor（最近邻点插值法）、PolynomialRegression（多元回归法）、RadialBasisFunction
数据魅力(DataCharm)·2024-01-24 14:11

绘图提高篇 | R-gstat-ggplot2 IDW计算及空间插值可视化

上一篇文章，我们使用了Python自定义IDW插值函数进行了IDW空间插值及可视化的plotnine、Basemap的绘制方法，本期推文我们将使用R-gstat进行IDW插值计算和使用ggplot2进行可视化绘制
数据魅力(DataCharm)·2024-01-24 14:39

aidome数据分离，混淆矩形，过拟合，欠拟合

#数据加载importpandsaspdimportnumpyasnpdata_train=pd.read_csv("文件地址")#可视化x_train=data_train.loc[:,'t']y_train=data_train.loc[:,'rate']%matplotlibinlinefrommatplotlibimportpyplotaspltfig1=plt.figure(figsiz
augisTrench·2024-01-24 14:14

【MATLAB深度学习工具箱】学习笔记--体脂估计算例再分析：拟合神经网络fitnet里面的函数】

介绍上一篇【MATLAB深度学习工具箱】学习笔记--体脂估计算例再分析：拟合神经网络fitnet里面的数据结构】_bear_miao的博客-CSDN博客原文链接如下【MATLAB深度学习工具箱】学习笔记
明天已在HiaHia·2024-01-24 13:44

Matlab神经网络

Matlab神经网络资料拟合神经网络fitnet里面的函数选择神经网络输入输出处理函数MATLAB创建神经网络模型的patternnet和newff函数区别MATLAB中patternnet函数返回的网络结构中各个参数的含义神经网络对象属性径向基函数神经网络
weixin_42849849·2024-01-24 13:43

【小白学机器学习4】从求f(x)的误差和函数E(θ)的导函数，到最速下降法，然后到随机梯度下降法

目录1从求f(x)的误差和函数E(θ)的导函数，开始通过参数θ去找E(θ)的最小值，从而确定最好的拟合曲线函数f(x)1.1从f(x)对y的回归模拟开始1.2从比较不同的f(x)的E(θ)，引出的问题1.3f
奔跑的犀牛先生·2024-01-24 13:43

C4.5决策树的基本建模流程

C4.5在三个方面对ID3进行了优化：（1）它引入了信息值（informationvalue）的概念来修正信息熵的计算结果，以抑制ID3更偏向于选择具有更多分类水平的列进行展开的情况，从而间接地抑制模型过拟合的倾向
今天也要加油丫·2024-01-24 11:09

什么是神经网络？

线性回归思想：用这些已知数据来拟合一条直线。但由于房价永远不会为负，因此直线不太合适。所以在Y轴接近于0的时候，让它弯曲一点，结束于0。
小小白的波妞妞·2024-01-24 10:07

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

JAVA算法-查找

目录基本查找*：二分查找*：数据单调递增：数据单调递减：总结规律：插值查找*：斐波那契查找（了解原理）：以后补分块查找*：特殊情况（无规律的数据）：以上小结：哈希查找（了解原理）：以后补树表查找（涉及数据结构
成果、·2024-01-24 07:33

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

数值积分与微分

图片发自App数值积分的思想为利用几个点的函数值和求积系数来线性组合，从而近似积分，进一步和插值联系起来，再进行等距插值，得到牛顿科特斯公式，其中提到了代数精度，收敛性，稳定性的概念，偶数阶求积公式代数精度会高一点
抄书侠·2024-01-24 05:37

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

vue常用指令(v-text)

2、使用插值表达式不会覆盖修改代码Documentworld-->{{testVal
CAUC_lin·2024-01-24 03:22

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
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