数学建模最小二乘法拟合

【基于 InternLM 和 LangChain 搭建你的知识库】学习笔记

学习参考文档【基于InternLM和LangChain搭建你的知识库】学习参考链接【书生・浦语大模型实战营第三课作业(基础+进阶)】理论实战收集原始数据收集2018年-2020年几年间的优秀数学建模论文修改脚本文件
尘汐筠竹·2024-01-15 11:24

集成学习之GBDT算法详解

先说一下提升树(BoostingDecisionTree)：通过拟合残差的思想来进行提升，残差=真实值-预测值，例如：某人年龄为100岁，预测其年龄第一次预测结果为80岁，残差为100-80=20第二次预测以残差
进击的卡特琳娜·2024-01-15 09:50

集成学习之Adaboost算法详解

Adaboost算法一般用来做二分类，使用的树深度不要过深，否则容易过拟合。算法推导流程：初始化训练样本权重，训练第一个学习器如果
进击的卡特琳娜·2024-01-15 09:41

研0或研一|如何快速入门深度学习？

动手学深度学习PyTorch版】刘二大人B站【PyTorch深度学习实践】，共计11h56min，比较偏向原理理论2️⃣网站篇推荐使用李沐老师的动手学深度学习网站，里面还有论坛可以讨论3️⃣实践篇可以从往年的数学建模比赛的赛题以及
-希冀-·2024-01-15 08:13

感知机（二分类模型）

单层感知机不能拟合XOR函数3.损
姓蔡小朋友·2024-01-15 07:49

第4章 一元线性回归

一、线性回归模型一元线性回归模型总体回归函数，截距，斜率，误差项二、线性回归模型的系数估计普通最小二乘（ordinaryleastsquares，OLS）估计量参数估计量预测值参数三、拟合优度回归（regression
流焱之舞·2024-01-15 06:23

深度学习day02 线性模型

深度学习day02线性模型线性模型的三个步骤监督学习过拟合泛化能力平均平方误差MSE模型代码：枚举法Visdom实时可视化工具包要会定期存盘（将模型运行崩盘前几天的数据存下来）range函数语法axis
qq_2480543330·2024-01-15 04:51

2019-11-27

拍摄效果类似老师在触摸大屏上讲课，利用虚拟合成的方式，解决了触摸大屏和人物亮度不一致，摒除了触摸屏色调发蓝，发黄等现象。
bjzstw·2024-01-15 02:59

Open3D 进阶（20）附有限制条件的间接平差拟合空间圆

目录一、空间圆拟合模型1、空间平面拟合2、空间圆拟合3、参考文献二、代码实现三、结果展示本文由CSDN点云侠原创，原文链接。如果你不是在点云侠的博客中看到该文章，那么此处便是不要脸的爬虫与GPT。
点云侠·2024-01-15 02:36

CloudCompare——点云空间圆拟合

目录1.概述2.软件实现3.完整操作4.算法源码5.相关代码本文由CSDN点云侠原创，CloudCompare——点云空间圆拟合，爬虫自重。
点云侠·2024-01-15 02:34

机器学习基础

supportLists]·[endif]评估问题，理解过拟合、欠拟合，以及解决这些问题的技巧；[if!supportLists]·[endif]为深度学习准备数据。
墨羽听风·2024-01-15 01:00

组队学习《动手学深度学习》Task01学习笔记

Task01包含了线性回归模型，softmax模型，多层感知机，文本预处理，语言模型，循环神经网络这几块内容这里主要记录一些零碎的笔记，主要是关于理论1、线性回归模型就是使用了一个线性函数去拟合样本，得到预测值
612twilight·2024-01-14 23:46

机器学习与模式识别

机器学习与模式识别第一章绪论1.区分回归、聚类、分类任务2.机器学习的一般过程3.假设空间的确定，版本空间的含义第二章模型评估与选择1.欠拟合和过拟合概念的理解2.模型的评估方法(1)k折交叉验证(2)
小威程序员·2024-01-14 22:13

自然语言处理学习笔记（通俗白话）

4，最小二乘法的一点见解5，卷积网络发展激活函数卷积神经网络：空洞卷积RNNLSTM（长的_短期记忆网络）考点总结：1，TransformerTransformer经典模型：简单理解编码器(Encoding
小威程序员·2024-01-14 22:13

双曲线matlab函数拟合,matlab怎么拟合双曲线

储存着各离散点的横坐标和纵坐标,则在MATLAB中直接键入命令cftool(X,Y)就会弹出CurveFittingTool的GUI界面,点击界面上的fitting即可开始曲线拟合。...
weixin_39543758·2024-01-14 20:59

对简单梯度下降方法的分析总结，有关步长，梯度精度和迭代次数

对简单梯度下降方法的分析总结，有关步长，梯度精度和迭代次数我们对一组数据进行简单函数拟合时，会用到一种基础方法即梯度下降法基本原理现在我们有一组数据xi,yi,zix_i,y_i,z_ixi,yi,zi
_int_me·2024-01-14 20:13

文献阅读：Large Language Models as Optimizers

PromptOptimizer3.实验考察&结论1.实验设置2.基础实验结果1.GSM8K2.BBH3.泛化性3.消融实验1.meta-prompt2.生成prompt的数目3.起始点4.diversity4.过拟合
Espresso Macchiato·2024-01-14 19:32

Intel-ML笔记03 正则化和特征选择

防止欠/过拟合正则化ragularization.png岭回归(ridgeregression(L2))ridgeregression(L2).pngLassoRegression(L1)LassoRegression
SilentDawn·2024-01-14 18:40

重复源的筛选

在天文学中有一些数据中是有很多重复源的，例如LAMOST，大约有20%的重复观测，实际使用中，我们应当去掉重复源，否则在数据拟合或者进行机器学习的时候，会导致部分源的权重偏大，导致模型拟合的不好对于重复源
夜观天象昼编程·2024-01-14 18:49

史诗级干货长文--Logistic回归

1.Logistic回归假设现在有一些数据点，我们利用一条直线对这些点进行拟合(该线称为最佳拟合直线)，这个拟合过程就称作为回归，如下
SQingL·2024-01-14 18:06

大模型实战营Day4 XTuner大模型单卡低成本微调实战

因为在对话中模型只是根据我们的提问去拟合训练数据集中的分布，它并没有意识你的意图是在向它提问。
流浪德意志·2024-01-14 17:37

机器学习与人工智能之二：认知的过程

为什么可以用模型去拟合呢？那计算机又是如何进行学习的呢？同样计算机
鹏世界·2024-01-14 17:34

[书生·浦语大模型实战营]——XTuner 大模型单卡低成本微调

1.Finetune简介在未经过微调的pretrainedLLM中，模型只会尽量去拟合你的输入，也就是说模型并没有意识到你在提问，因此需要微调来修正。
不是吧这都有重名·2024-01-14 14:45

数学建模.皮尔逊相关系数

一.前言皮尔逊相关系数说白了就是一次函数中的斜率k，反应两个变量之间的关系，与斜率不同的地方在于其数值在1和-1之间，越接近于1，则说明两个变量之间是完全正向的线性关系；越接近于-1，说明两个变量之间是完全负向的线性关系。(本文是作者在学习清风的建模网课后的总结，希望对大家有所帮助，也希望多多支持清风老师)二、计算（1）计算步骤（2）注意事项：so，在计算相关系数时，一定要先画图，看看是否满足线性
丰海洋·2024-01-14 12:09

数学建模.优劣解距离法Topsis

1.引言Topsis也是一种分析类的方法，得到最优结果。层次分析法：有我了还要你干嘛？哈哈，这里简单说一下，Topsis与层次分析法的区别：在处理多个决策层的时候，层次分析法会不准确，显得力不从心，那么这个时候用Topsis会更好一些，简单可以理解为Topsis是层次分析法的优化。2.第一步：正向化像成绩这样的决策层，分数越高越好，我们把这种叫做极大型；像打架这样的决策层，次数越少越好，我们把这种
丰海洋·2024-01-14 12:39

数学建模.灰色关联分析

1.前言：如果要提高一片土地的粮食产量，那么肯定是要从土肥，土质，天气，气候，灾害，光照，水分等因素去分析，那么灰色关联分析就是去比较这些因素的权重，即判断哪个因素影响力大，这就是灰色关联分析的作用。其实也可以使用回归分析，方差分析等数理统计，但是他们缺点就是数据小的话误差很大，而灰色关联分析就可以很好解决数据小的问题。2.基本思想：灰色关联分析是根据序列曲线几何形状的相似程度来判断其联系是否紧密
丰海洋·2024-01-14 12:39

数学建模.模糊综合评价模型

1.前言：这也是一个解决评价最优方案的方法（之前的层次分析法，Topsis一类），相比其他方法，作者认为这个方法再计算方面来说可能会更加简单一些，基本上口算就能得到答案，不用再花费时间写代码。2.步骤：a:确定因素集：比如说对员工的表现，需要从多个方面进行综合评价，如员工的作业做绩，工作态度，沟通能力，政治表现等等....这些因素组成的集合就叫因素集，记作：图片上一级模糊评价这句话先不用看。b:确
丰海洋·2024-01-14 12:39

数学建模.层次分析法

一.分析1.首先这是一个解决评价类问题的一个数学模型，方法也比较简单，基本上就是做一个权重表格类似与这种：那么如何来完成这样一张表格呢？首先需要问自己几个问题：a.评价的目标是啥子？b:达到目标的方案有哪些？c评价的准则，指标是什么？（一般都是在网上查相关的信息，如果实在没有找到，就和队友头脑风暴一下吧）2.下面来列举一个小明想去旅游的案例来说明目标：去旅游方案：苏杭，北戴河，桂林指标：景色，花费
丰海洋·2024-01-14 12:09

数学建模.斯皮尔曼相关系数

一、两种定义二、用matlab计算三、两种相关系数计算结果的对比四、取检验值（临界值）分为两种情况（1）小样本查表（2）大样本P值是大于检验值的概率本文是学习清风网课后的总结，希望对大家有所帮助。
丰海洋·2024-01-14 12:06

【深度学习：Foundation Models】基础模型完整指南

基础模型背后的5项人工智能原理根据大量数据进行预训练自我监督学习过度拟合微调和快速工程（适应性强）广义的基础模型的用例基础模型的类型计算机视觉基础模型计算机视觉基础模型的示例多模式基础模型多模式基础模型示例生成对抗网络
jcfszxc·2024-01-14 10:14

sklearn岭回归

文章目录基本原理sklearn实现基本原理最小二乘法的判定条件是min⁡w∥Xw−y∥22\min_w\VertXw-y\Vert_2^2wmin∥Xw−y∥22其中，min⁡wF(w)\min_wF(
微小冷·2024-01-14 08:08

【非监督学习 02】高斯混合模型

图5.6是一个数据分布的样例，如果只用一个高斯分布来拟合图中的数据，图中所有的椭圆即为高斯分布的二倍标准差所对应的椭圆。直观来说，图中的数据明显分为两簇，因此只用
一碗姜汤·2024-01-14 07:45

2024美赛数学建模思路 - 复盘：校园消费行为分析

文章目录0赛题思路1赛题背景2分析目标3数据说明4数据预处理5数据分析5.1食堂就餐行为分析5.2学生消费行为分析建模资料0赛题思路（赛题出来以后第一时间在CSDN分享）https://blog.csdn.net/dc_sinor?type=blog1赛题背景校园一卡通是集身份认证、金融消费、数据共享等多项功能于一体的信息集成系统。在为师生提供优质、高效信息化服务的同时，系统自身也积累了大量的历史
建模君Assistance·2024-01-14 07:39

【数学建模】美赛备战笔记 01 美赛指南与竞赛全流程

美赛指南整篇论文需要在25页内。六道赛题特点：A、B题涉及到微分方程和物理概念较多，需要一定的专业知识；C题常常涉及到时间序列、机器学习；D题一般是运筹学/网络科学，图论、优化问题，涉及到的概念多；E、F题一般是评价或决策，自圆其说即可。找数据：各国的政府网站写论文：要边做题边写论文，最终提交的格式要是PDF。语法纠错软件：Grammarly奖项分类：竞赛全流程1-1赛前准备软件安装1-2赛题选择
令夏二十三·2024-01-14 07:38

数学建模.皮尔逊相关系数假设检验

一、步骤查表找临界值二、更好的方法三、使用条件作图可以使用spss这个图对不对还不好说，因为还没进行正态分布的验证四、正态分布验证（1）JB检验所以之前的数据的那个表是错的，因为不满足正态分布（2）Shapiro-wilk检验看最后一列，为p值，由此观之，不符合原假设（3）QQ图因此，小样本不要用
丰海洋·2024-01-14 07:36

Matlab数学建模算法之模拟退火算法（SA）详解

好久不见今天分享matlab数学建模算法——模拟退火算法最近更新：2023年12月24日，左手の明天的第310篇原创博客更新于专栏：matlab####防伪水印——左手の明天####目录一、模拟退火算法
左手の明天·2024-01-14 07:35

数学建模.假设检验

一.步骤1.96为作用域，下面是作用域求法在置信度为95%的情况下显然是不成立的，那么我们可以看看在置信度为99%的情况下结果如何呢可以看到在置信度为99%的情况下是94斤是可以被认为偶然的误差，但是这个作用域不是很好计算，所以引用p值的方法，方法如下：由此观之，采用p值的方法计算会简单很多。本文是学习清风老师的网课后的总结，希望对大家有所帮助
丰海洋·2024-01-14 07:35

“华为杯“第四届中国研究生数学建模竞赛-D题：邮路规划与邮车调度

目录摘要：1.问题的重述2.模型的假设与符号说明2.1针对本问题，本文做出如下假设2.2符号说明3.问题的数学模型4.问题的求解4.1问题一的求解4.1.1最少邮车数的求法4.1.2邮路规划及路径选择4.1.3问题的求解结果4.2问题二的求解4.2.1问题的分析4.2.2问题的求解结果4.3问题三的求解4.3.1问题分析4.3.2求解结果4.4问题四的求解4.4.1问题分析4.4.2求解结果5.模
格图素书·2024-01-14 07:04

CloudCompare——拟合空间球

目录1.拟合球2.软件操作3.算法源码4.相关代码本文由CSDN点云侠原创，CloudCompare——拟合空间球，爬虫自重。
点云侠·2024-01-14 05:03

[DL]深度学习_神经网络

反向传播1、定义2、优化算法三、神经网络整体架构1、基本架构2、隐藏层3、神经元个数对结果的影响4、正则化对结果的影响四、数据预处理1、数据预处理步骤2、数据标准化3、参数初始化4、特征工程五、神经网络过拟合解决方法一
IAz-·2024-01-14 05:21

C#基于ScottPlot进行可视化

前言上一篇文章跟大家分享了用NumSharp实现简单的线性回归，但是没有进行可视化，可能对拟合的过程没有直观的感受，因此今天跟大家介绍一下使用C#基于Scottplot进行可视化，当然Python的代码
mingupup·2024-01-14 04:25

深度学习笔记（五）——网络优化（1）：学习率自调整、激活函数、损失函数、正则化

首先我们知道NN（自然神经）网络算法能够相比传统建模类算法发挥更好效果的原因是网络对复杂非线性函数的拟合效果更好
絮沫·2024-01-14 00:34

【BetterBench】2024年都有哪些数学建模竞赛和大数据竞赛？

2024年32个数学建模和数据挖掘竞赛重磅来袭！！！
Better Bench·2024-01-13 19:45

Scipy 中级教程——优化

这些问题可以涉及到拟合模型、参数优化、函数最优化等。在本篇博客中，我们将深入介绍Scipy中的优化功能，并通过实例演示如何应用这些算法。
Echo_Wish·2024-01-13 19:29

Scipy 中级教程——插值和拟合

PythonScipy中级教程：插值和拟合Scipy提供了丰富的插值和拟合工具，用于处理实验数据、平滑曲线、构建插值函数等。
Echo_Wish·2024-01-13 19:29

GraphPad Prism 10.1.1 For Mac 安装及新功能梳理

GraphPadPrismGraphPadPrism是一款非常专业强大的科研医学生物数据处理绘图软件，它可以将科学图形、综合曲线拟合（非线性回归）、可理解的统计数据、数据组织结合在一起，除了最基本的数据统计分析外
迂 幵·2024-01-13 18:43

Graphpad Prism10.1.2（324） 安装教程 (含Win/Mac版)

GraphPadPrismGraphPadPrism是一款非常专业强大的科研医学生物数据处理绘图软件，它可以将科学图形、综合曲线拟合（非线性回归）、可理解的统计数据、数据组织结合在一起，除了最基本的数据统计分析外
迂 幵·2024-01-13 18:07

ReRAM通用电导模型（Yu et al.）拟合非线性度A的源代码（.m）

文件下载https://download.csdn.net/download/Mathematic_Van/88702603这段MATLAB代码nonlinear_fit.m用于拟合和可视化长时程增强（
uestc_Venn·2024-01-13 18:05

【YOLO系列】 YOLO V4之正则化DropBlock

资料下载论文下载：DropBlock:Aregularizationmethodforconvolutionalnetworks一、简介DropBlock是一种正则化技术，用于防止深度神经网络的过拟合。
江湖小张·2024-01-13 17:07

正则化技巧总结

为了解决过拟合问题，通常有两种办法，第一是减少样本的特征（即维度），第二就是我们这里要说的"正则化".下面是一些可以帮助缓解过拟合现象的正则化技巧使用正则项(Regularization)L1RegularizationL1
ZeroZone零域·2024-01-13 16:08
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