数学建模最小二乘法拟合

学习：StatQuest-直方图

直方图最大的左右是表述区间范围内测量值的多少image.png像这样的数据，排列在一条直线上，有很多重叠不好看，如果按区间划分：image.png这样就更直观，越高说明测量值个数越多image.png当区间细分的越小，那么整个形状的走势就会拟合为一种分布
小潤澤·2024-01-06 07:13

机器学习--回归算法

理解：直观来说回归问题等价于函数拟合，选择一条函数曲线使其很好地拟合已知数据且很好地预测未知
三三木木七·2024-01-06 07:52

神经网络中的线性和非线性---学习笔记

线性模型和非线性模型区别：线性模型可以是用曲线拟合样本，但是分类的决策边界一定是直线的。区分是否为线性模型，看乘法是式子中自变量x前的系数w,如果w只影响一个x，那么此模型为线性模型。
Wsyoneself·2024-01-06 06:59

深度学习--TensorFlow（6）神经网络 -- 拟合线性函数&&非线性函数

目录一、拟合线性函数1、生成随机坐标2、神经网络拟合代码二、拟合非线性函数1、生成二次随机点2、神经网络拟合代码一、拟合线性函数学习率0.03，训练1000次：学习率0.05，训练1000次：学习率0.1
_(*^▽^*)_·2024-01-06 06:22

【深度学习每日小知识】数据增强

计算机视觉中的数据增强数据增强的主要目标是解决过拟合问题，这在模型使用小样本量进行训练时尤为常见。过拟合导致模型难以泛化到新数据，处理实际任务时可能会出现困难。
jcfszxc·2024-01-06 05:31

你真的理解One-Hot编码吗？原理解释

一般来说，机器学习教程会推荐你或要求你，在开始拟合模型之前，先以特定的方式准备好数据。其中，一个简单的例子就是对类别数据（Categoricaldata）进行One-Hot编码（又称独热编码）。
训灼说·2024-01-05 22:54

GBDT、XGBoost、LightGBM的区别与联系

GBDT(GradientBoostingDecisionTree)是机器学习中一个经典的模型，其主要思想是利用弱分类器（决策树）迭代训练以得到最优模型，该模型具有训练效果好、不易过拟合等优点。
徐卜灵·2024-01-05 19:32

电子罗盘的椭球拟合与椭球变换

电子罗盘的椭球拟合与椭球变换椭球拟合——最小二乘法由电子罗盘采集数据如何得到椭球方程？
少昊典藏·2024-01-05 14:44

磁力计校准之最小二乘椭球拟合

磁力计校准之最小二乘椭球拟合（附matlab和C代码）1最小二乘原理一文让你彻底搞懂最小二乘法（超详细推导）_最小二乘解-CSDN博客【详解】矩阵乘法-CSDN博客2椭球拟合原理电子罗盘的椭球拟合与椭球变换
高原低谷·2024-01-05 14:42

【完整思路模型代码】2023年第十三届APMCM亚太地区大学生数学建模竞赛C题

2023年第十三届APMCM亚太地区大学生数学建模竞赛C题【完整数据、思路、模型、代码】C题中国新能源电动汽车的发展趋势该题并没有提供数据集，对所需数据进行收集整理是对题目进行求解的基础。
爱数模的小云·2024-01-05 12:35

2023APMCM亚太数学建模C题 - 中国新能源汽车的发展趋势（2）

五．问题二模型建立和求解5.1问题二模型建立和求解针对题目二，题目要求收集中国新能源电动汽车行业发展数据，建立数学模型描述，并预测未来十年的发展。由于在第一文中，我们已经收集了一定的新能源行业发展数据，考虑到预测是在时间这个维度上的数据，我们选择用ARIMA模型进行一定的预测。5.2.1数据分析在查阅大量相关资料后，我们得到的相关资料如下：表5新能源汽车发展指标数据5.2.2ARIMA模型建立AR
想找对象的椰子在写文章·2024-01-05 12:05

2023高教社数学建模国赛C题 - 蔬菜类商品的自动定价与补货决策【思路分析（1）+代码】

问题：问题1蔬菜类商品不同品类或不同单品之间可能存在一定的关联关系，请分析蔬菜各品类及单品销售量的分布规律及相互关系。问题2考虑商超以品类为单位做补货计划，请分析各蔬菜品类的销售总量与成本加成定价的关系，并给出各蔬菜品类未来一周(2023年7月1-7日)的日补货总量和定价策略，使得商超收益最大。问题3因蔬菜类商品的销售空间有限，商超希望进一步制定单品的补货计划，要求可售单品总数控制在27-33个，
想找对象的椰子在写文章·2024-01-05 12:34

2023APMCM亚太数学建模C题 - 中国新能源汽车的发展趋势（1）

摘要本文主要研究了中国新能源汽车的影响及其发展趋势，利用皮尔逊相关系数和多元线性回归研究了影响中国新能源汽车发展的主要因素；用ARIMA时间序列对未来十年新能源做出一定预测；建立随机森林回归模型对新能源汽车对全球传统汽车的影响进行了分析；通过岭回归分析了各国政策对中国新能源汽车发展的影响，最后建立碳排放因子模型对新能源汽车对生态环境的效益处进行分析。针对问题1：首先我们选取近十年新能源汽车的销售量
想找对象的椰子在写文章·2024-01-05 12:34

2023深圳杯(东三省)数学建模A题 - 影响城市居民身体健康的因素分析(思路分析+代码+论文)

A题影响城市居民身体健康的因素分析以心脑血管疾病、糖尿病、恶性肿瘤以及慢性阻塞性肺病为代表的慢性非传染性疾病（以下简称慢性病）已经成为影响我国居民身体健康的重要问题。随着人们生活方式的改变，慢性病的患病率持续攀升。众所周知，健康状况与年龄、饮食习惯、身体活动情况、职业等都有密切的关系。如何通过合理地安排膳食、适量的身体运动、践行健康的生活方式，从而达到促进身体健康的目的，这是全社会普遍关注的问题。
想找对象的椰子在写文章·2024-01-05 12:34

【2023年亚太数学建模竞赛C题】中国新能源电动汽车的发展趋势（代码)

欢迎来到本博客❤️❤️博主优势：博客内容尽量做到思维缜密，逻辑清晰，为了方便读者。⛳️座右铭：行百里者，半于九十。本文目录如下：目录1题目2问题3参考文献4代码1题目C题原文及APMCM2023论文提交规范、论文模板链接：https://pan.baidu.com/s/17hKX8xL20CRNvDG7BInwjg提取码：h332--来自百度网盘超级会员V4的分享新能源汽车是指采用先进技术原理、新
荔枝科研社·2024-01-05 12:03

2023APMCM亚太数学建模竞赛C题（持续更新思路+代码+讲解）

问题描述新能源汽车是指采用先进的技术原理、新技术和新结构，以非常规车用燃料为动力来源(非常规车用燃料是指除汽油和柴油以外的燃料)，并集成了车辆动力控制和驱动方面的先进技术的车辆。新能源汽车包括四大类:混合动力电动汽车、纯电动汽车、燃料电池电动汽车和其他新能源汽车。新能源电动汽车作为新能源汽车的一种，由于其低污染、低能耗、调峰能力强等特点，近年来获得了快速发展。新能源电动汽车，包括电动公交车和7座以
蟹堡王首席大厨·2024-01-05 12:01

2023APMCM（C题）亚太地区数学建模竞赛| 建模秘籍&文章代码思路大全

铛铛！小秘籍来咯！小秘籍希望大家都能轻松建模呀，数维杯也会持续给大家放送思路滴~抓紧小秘籍，我们出发吧~来看看APMCM（C题）！完整版内容在文末领取噢~问题重述问题一：分析影响中国新能源电动车发展的主要因素，建立数学模型描述这些因素对新能源电动车发展的影响。问题二：收集中国新能源电动车行业发展数据，建立数学模型描述并预测未来10年内该行业的发展趋势。问题三：通过收集数据，建立数学模型分析新能源电
数学建模小secret·2024-01-05 12:31

2023年APMCM亚太赛（C题）新能源电动车|亚太地区大学生数学建模竞赛 建模解析，鹿鹿学长带队指引全代码文章与思路

我是鹿鹿学长，就读于上海交通大学，截至目前已经帮200+人完成了建模与思路的构建的处理了～让我们来看看亚太赛的C题！完整内容可以在文章末尾领取！另外还有数据包提供呀：问题重述问题1：分析影响中国新能源电动车发展的主要因素，建立数学模型，并描述这些因素对中国新能源电动车发展的影响。问题2：收集中国新能源电动车行业发展数据，建立数学模型描述并预测未来10年中国新能源电动车的发展趋势。问题3：收集数据，
鹿鹿学长·2024-01-05 12:31

新能源电动车|亚太地区大学生数学建模竞赛！

我是鹿鹿学长，就读于上海交通大学，截至目前已经帮200+人完成了建模与思路的构建的处理了～小鹿学长经过多方的努力，在各种官方渠道里拿到了很重要并很有效的数据集！另外我的另一篇文章里也介绍了这道题的详细解析呀！！完整数据集可以在文章末尾领取！数据包：问题重述问题1：分析影响中国新能源电动车发展的主要因素，建立数学模型，并描述这些因素对中国新能源电动车发展的影响。问题2：收集中国新能源电动车行业发展数
鹿鹿学长·2024-01-05 12:31

【2023年亚太数学建模竞赛C题】中国新能源电动汽车的发展趋势（代码、思路......)

欢迎来到本博客❤️❤️博主优势：博客内容尽量做到思维缜密，逻辑清晰，为了方便读者。⛳️座右铭：行百里者，半于九十。本文目录如下：目录1题目2问题3参考文献4思路、代码更新.....1题目C题原文及APMCM2023论文提交规范、论文模板链接：https://pan.baidu.com/s/17hKX8xL20CRNvDG7BInwjg提取码：h332--来自百度网盘超级会员V4的分享新能源汽车是指
程序辅导帮·2024-01-05 12:00

2023APMCM亚太数学建模C题 - 中国新能源汽车的发展趋势（3）

六、问题三的模型建立和求解6.1问题分析问题3.收集数据，建立数学模型分析新能源电动汽车对全球传统能源汽车行业的影响。本题要求建立模型分析新能源电动汽车对全球传统能源汽车行业的影响。由于数据集可能略大，而在处理复杂问题、大量特征和大规模数据集时神经网络，支持向量机算法，随机森林算法等均表现出色，考虑到当数据集中有多个特征，且特征之间的关系复杂时，随机森林处理效果更佳，故我们收集一定新能源汽车的相关
想找对象的椰子在写文章·2024-01-05 12:30

34、使用Scikit-Learn进行特征选择

在建模数据之前执行特征选择的三个好处是：减少过度拟合：减少冗余数据意味着根据噪声做出决策的机会减
攻城狮笔记·2024-01-05 10:02

学习：StatQuest-R方

图中的实线表示该组数据的均值我们来计算每只老鼠体重与均值差的平方和若此时我们按照老鼠的体型进行排序，X轴从左到右依次增大，那么：image.png我们观察到，数据点到均值线的距离并没有变：image.png我们用这几个数据点拟合出一条直线
小潤澤·2024-01-05 10:23

“五岳杯”2023量子计算挑战赛启动仪式在南方科技大学成功举办

作为APMCM亚太地区大学生数学建模竞赛子竞赛，“五岳杯”是国内最专业的量子计算大赛之一。中国移动云能力中心副总经理孙少陵、中国移
QBoson·2024-01-05 09:49

机器视觉系统选型-镜头选型常见误区—焦距选择公式

主平面是光学镜头的一对虚拟面，光学计算中为了数学建模
视觉人机器视觉·2024-01-05 09:47

基于粒子群算法的参数拟合，寻优算法优化测试函数

目录摘要测试函数shubert粒子群算法的原理粒子群算法的主要参数粒子群算法原理粒子群算法参数拟合代码结果分析展望基于粒子群算法的参数拟合（代码完整，数据齐全）资源-CSDN文库https://download.csdn.net
神经网络机器学习智能算法画图绘图·2024-01-05 08:26

OpenCV实战系列——拟合直线

OpenCV实战——拟合直线0.前言1.直线拟合2.完整代码相关链接0.前言在某些计算机视觉应用中，不仅要检测图像中的线条，还要准确估计线条的位置和方向。本节将介绍如何找到最适合给定点集的线。
A little strawberry·2024-01-05 08:04

2018-12-17过度拟合

欠拟合(underfitting)、高偏差(bias)过度拟合或过拟合(overfitting)、高方差(variance)线性回归示例1逻辑回归示例2当我们的假设函数的形式很难映射到数据的趋势时，不合适或者偏见很大
奈何qiao·2024-01-05 06:17

1.3 金融数据可视化

1.3金融数据可视化文章目录1.金融数据可视化1.1.matplotlib1.1.1.沪深300走势图1.1.2.日线+均线图1.1.3.收益率与风险1.1.4.成交量与涨跌的关系1.1.5.线性回归模型拟合
Kelvin写代码·2024-01-05 06:26

【Python机器学习】理论知识：泛化、过拟合、欠拟合

如果构建了一个对于现有数据量来说过于复杂的模型，这被称为过拟合。如果模型过于简单，不能抓住数据的全部内容以及数据中的变化，甚至在训练集上的表现就很差，就被称为欠拟合。模型越复杂，在训
zhangbin_237·2024-01-05 03:24

P问题、NP问题、NPC问题和NP-hard问题详解

文章目录时间复杂度确定性算法与非确定性算法P类问题(Polynomial)-NP问题的子集NP问题(Non-deterministicPolynomial)-NPC问题的子集NPC问题NP难问题机器学习中的过拟合与
KikuWong·2024-01-05 03:18

03 一元线性回归

截距项、斜率）、扰动项确定部分称为总体回归线或总体回归函数一元线性回归模型1一元线性回归模型2一元线性回归模型3一元线性回归模型4引用：《计量经济学及Stata应用》陈强2.OLS估计量推导OLS，普通最小二乘法
凡有言说·2024-01-05 03:28

清风数学建模代码笔记2（更新课_1

1.excel制图2.因子分析类似于主成分分析也用作降维，但其容易解释，较之主成分分析使用更为广泛。因子旋转：使得新的载荷系数绝对值尽可能接近于0/1（例如物化生政史地六个，两个因子为理科和文科，对于物化生理科载荷系数尽可能接近于1，文科载荷接近于0，政史地同理）操作注：提取部分的数目可根据第一次不选择数目的结果来判断（那个陡峭图）KMO：其中，Kaiser给出一个KMO检验标准：KMO>0.9,
笑一个吧U·2024-01-05 02:42

数学建模笔记（1）——评价类问题

写在前面，以下为几天后的数学建模做准备，鉴于非工科背景出身，决定放弃A类题，以C类题为主，辅以B题开始学习。
m0_60945487·2024-01-05 02:41

数学建模学习笔记之相关系数

  最近在同学安利下入手华科老学长清风的数学建模课程,在这里记录下笔记。做笔记的目的主要是将较长的视频精简成短时间能看完的文档,方便日后复习用,也希望能给予后来者一点帮助。
开飞机的鹅·2024-01-05 02:41

三、数学建模之灰色关联分析【清风数学建模个人笔记】

目录灰色关联分析概述应用一：进行系统分析什么是系统分析步骤代码应用二用于综合评价步骤：灰色关联分析概述当样本个数n较大时使用标准化回归；当样本个数n较少时，才使用灰色关联分析系统分析的方法：回归分析、方差分析、主成分分析等灰色关联分析对样本量的多少和样本有误规律都同样适用，而且计算量小，十分方便，更不会出现量化结果与定性分析结果不相符的情况灰色关联分析的基本思想是根据序列曲线几何形状的相似程度来判
小赵要考研究生·2024-01-05 02:11

数学建模 -- 灰色关联分析

写在前面：笔记为自行整理，内容出自课程《数学建模学习交流》，主讲人：清风主要用于系统分析和综合评价非主流主成分分析不可以综合评价是用来降维的案例一：进行系统分析第一步：画统计图并且分析第二步：确定分析数列第三步
yb0os5·2024-01-05 02:40

【数学建模】主成因分析

目录一、问题的提出二、降维的作用五、PCA的计算步骤六、例题1讲解七、例题2的讲解八、Matlab代码九、主成分分析的滥用：主成分得分十、主成分回归本讲将介绍主成分分析(PrincipalComponentAnalysis,PCA)，主成分分析是一种降维算法，它能将多个指标转换为少数几个主成分，这些主成分是原始变量的线性组合，且彼此之间互不相关，其能反映出原始数据的大部分信息。一般来说，当研究的问
要如我愿·2024-01-05 02:40

清风数学建模笔记-主成分分析

内容：主成分分析介绍：主成分分析是一种降维算法，它通过旋转和变换将多个指标转化为少数几个主成分，这些主成分是原变量的线性组合，且互不相关，其能反映出原始数据的大部分信息。例如解决多重共线性问题二.PCA的计算步骤1.标准化处理（z标准化：减去均值除以标准差）：1.2.计算协方差矩阵：1.3.计算相关系数矩阵R：4计算R的特征值与特征向量：5计算主成分贡献率以及累计贡献率：6通过累计贡献率写出主成分
别被算法PUA·2024-01-05 02:10

数学建模2023-A太阳镜厂代码认识

P=np.column_stack((p1,new_column))#得到每个镜子的x,y,z序列nl=nl/np.linalg.norm(nl)#得到单位法向量fordxinnp.arange(-W/2,W/2+0.1,delta_t):indices_in_circle=np.where(Dis[:,i]==1)[0]#取周围半径Di_b=Tb.T.dot(Di_d-B)#A镜上的点从地面坐标
七七喝椰奶·2024-01-05 02:05

Scikit-Learn线性回归(五)

误差与模型复杂度2、正则化3、Scikit-Learn岭（Ridge）回归4、Scikit-LearnLasso回归1、误差与模型复杂度在第二篇文章Scikit-Learn线性回归(二)中，我们已经给出了过拟合与模型泛化的概念并使用案例进行了验证在机器学习中
对许·2024-01-05 00:28

『OPEN3D』1.7 点云拟合问题

spm=1001.2014.3001.54821、平面拟合2、直线拟合3、圆形拟合4、球形拟合
NNNNNathan·2024-01-05 00:50

如何克服大模型幻觉问题

一、大模型幻觉的原因过度拟合：大模型具有更多的参数和复杂的结构，容易在训练数据上过度拟合。这意味着模型可能会记
五敷有你·2024-01-05 00:02

【论文阅读】Forecasting at scale

Forecastingatscale一、前言二、背景1、数据集2、现有模型三、prophet模型1、模型概述2、趋势部分2.1、非线性模型2.2线性模型2.3自动变点选择2.4趋势预测的不确定性3、周期项4、节假日事件项5、模型拟合
qq_38142901·2024-01-04 22:00

池化层

当池化层最直接的目的达到了，那么它的间接目的也达到了：减少了参数数量，从而可以预防网络过拟合08210bb388f27d72fff82a1f543679
小幸运Q·2024-01-04 20:46

清风数学建模笔记-时间序列分析

内容：时间预测分析一.时间序列1.时点时间序列2.时期时间序列：可相加二.时间趋势分解1.季节趋势拓展：百度指数：2.循环变动趋势（和季节很像但是是以年为单位）3.不规则变动趋势（像扰动项）4.长期变动趋势三.叠加模型和乘积模型四.SPSS处理时间序列分解1.处理时间序列中的缺失值：2.定义时期和时间：3.进行时间序列分析：时序图4.季节性分解：5.季节因子的描述6..分解后的时序图：总结：时间序
别被算法PUA·2024-01-04 20:14

机器学习期末复习题

1.解释什么是过拟合和欠拟合，怎么降低过拟合过拟合：在训练集中表现的特别优秀，贴合训练数据的特征，但是没有泛化能力，在新的数据集中无法做出准确的预测。
南笙，·2024-01-04 20:24

机器学习期末复习

数据C生活D语言归纳偏好值指机器学习算法在学习的过程中，对以下（）的偏好A数据B某种类型假设C标记D运行速度有的情况下，模型学习到了训练数据满足的特有性质，但这些性质不是一般规律，这种现象被称为（）A欠拟合
我让你学！·2024-01-04 20:16

nn.Dropout

众所周知nn.Dropout是用在全连接层按照一定的概率断开某些神经元的连接，在训练阶段使用，是防止过拟合的手段，通常用在一个全连接层之前。
HRU_3912·2024-01-04 19:10

结构方程模型（SEM）

语言结构方程模型》课程通过结构方程原理介绍、结构方程全局和局域估计、模型构建和调整、潜变量分析、复合变量分析及结构方程贝叶斯方法实现等一系列专题的介绍及大量案例讲解，由浅入深地系统介绍了结构方程模型的建立、拟合
思考的小猴子·2024-01-04 18:25
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