数学建模最小二乘法拟合第38页

PCL拟合多条直线

手写ransac拟合多条直线投影＋提取边缘点后的点云，然后拟合，直接上代码。因为是投影到xy平面上的点云，所有只有kb两个直线参数。还是先看效果图吧。。。

落叶339·2023-11-27 08:07

PCL RANSAC拟合分割多条直线

目录一、概述二、代码实现三、结果展示1、原始点云2、拟合结果3、分割结果四、相关链接一、概述使用RANSAC算法拟合分割多条直线，输出每一条直线的拟合参数到控制台，并保存直线点云到本地文件夹。

点云侠·2023-11-27 08:36

Matlab数学建模算法详解之混合整数线性规划 (MILP) 算法（附完整实现代码）

好久不见今天分享matlab数学建模算法——混合整数线性规划(MILP)算法最近更新：2023年11月26日，左手の明天的第295篇原创博客更新于专栏：matlab####防伪水印——左手の明天####

左手の明天·2023-11-27 04:49

2016年五一杯数学建模A题购房中的数学问题解题全过程文档及程序(采光与房款)

2016年五一杯数学建模A题购房中的数学问题原题再现随着现代社会经济的快速发展，房地产成为国家经济发展中重要的经济增长点之一。为了充分利用楼房建设的土地面积，开发商经常会选择建筑高层住宅。

数模竞赛Paid answer·2023-11-27 03:22

2016年五一杯数学建模B题能源总量控制下的城市工业企业协调发展问题解题全过程文档及程序

2016年五一杯数学建模B题能源总量控制下的城市工业企业协调发展问题原题再现能源是国民经济的重要物质基础,是工业企业发展的动力，但是过度的能源消耗，会破坏资源和环境，不利于经济的可持续发展。

数模竞赛Paid answer·2023-11-27 03:22

2017年五一杯数学建模C题宜居城市问题值解题全过程文档及程序

2017年五一杯数学建模C题宜居城市问题原题再现城市宜居性是当前城市科学研究领域的热点议题之一，也是政府和城市居民密切关注的焦点。

数模竞赛Paid answer·2023-11-27 03:21

2022年MathorCup大数据竞赛B题北京移动用户体验影响因素研究求解全过程文档及程序

2022年MathorCup高校数学建模挑战赛—大数据竞赛B题北京移动用户体验影响因素研究原题再现：移动通信技术飞速发展，给人们带来了极大便利，人们也越来越离不开移动通信技术带来的各种便捷。

数模竞赛Paid answer·2023-11-27 03:42

＜深度强化学习落地方法论＞笔记

Part1.需求分析DRL的过拟合天性DRL解决的是从过去经验中学习有用知识，并用于后续决策的问题。

什么都不太行的syq·2023-11-27 01:04

每日一题

1、如果线性回归模型中的随机误差存在异方差性，那么参数的OLS估计量是（无偏的，非有效的）OLS即普通最小二乘法，由高斯-马尔可夫定理，在给定经典线性回归的假定下，最小二乘估计量是具有最小方差的线性无偏估计量

透明的红萝卜123·2023-11-27 01:28

信息时代程序员发展之数据科学家

吾心不老·2023-11-27 00:58

脊回归(Ridge Regression) 岭回归

岭回归(英文名：ridgeregression,Tikhonovregularization)是一种专用于共线性数据分析的有偏估计回归方法，实质上是一种改良的最小二乘估计法，通过放弃最小二乘法的无偏性，

AI视觉网奇·2023-11-27 00:21

58同城算法工程师一面＆二面面试题

它使用简单的正则化技术，如叶子节点的最小样本数限制，来防止过拟合。XGBoost引入了正则化技术，包括L1和L2正则化，以减少过拟合风险。它

深度之眼·2023-11-26 23:29

机器学习第四章线性回归算法进阶4.3线性回归的正则化（《大话Python机器学习》学习笔记）

第四章线性回归算法进阶4.3线性回归的正则化4.3.1为什么要使用正则化欠拟合（Underfitting）：采用一定的算法去拟合时，如果没有考虑相当的信息量（特征变量），从而对训练数据集的拟合算法无法精确

BianchiHB·2023-11-26 22:49

机器学习 day13（正则化，线性回归的正则化，逻辑回归的正则化）

1.正则化的思想如果特征的参数值更小，那么对模型有影响的特征就越少，模型就越简单，因此就不太容易过拟合如上图所示，成本函数中有W₃和W₄，且他们的系数很大，要想让该成本函数达到最小值，就得使W₃和W₄接近

丿罗小黑·2023-11-26 22:17

正则化、线性回归、逻辑回归

0、引出最左边的模型最高次项为一次，此时模型是一条直线；直观的观察样本点（红色×）的趋势，我们发现该模型并不能很好的拟合两者的关系（事实上，随着房子面积增大，住房价格的变化趋于稳定或者说越往右越平缓，而不是无限递增

MinJinFan·2023-11-26 22:44

L2正则化缓解过拟合实例

正则化(Regularization)是机器学习中对原始损失函数引入额外信息，以便防止过拟合和提高模型泛化性能的一类方法的统称。

明天天明~·2023-11-26 22:44

深度模型优化与正则化

优化问题神经网络模型是一个非凸函数，再加上在深度网络中的梯度消失问题，很难进行优化；另外，深层神经网络模型一般参数比较多，训练数据也比较大，会导致训练的效率比较低泛化问题（正则化）因为神经网络的拟合能力强

锋年·2023-11-26 22:44

正则化线性回归与正则化逻辑回归

如果这么做，我们可以获得拟合数据的这样一条直线，但是，实际上这并不是一个很好的模型。我们看看这些数据，很明显，随着房子面积增大，住房价格的变化趋于稳定或者说越往右越平缓。

matuoxifan·2023-11-26 22:13

ML笔记（3）线性回归的正则化

先举一个多项式回归的例子，当我们使用多项式回归的时候，如果没有对多项式的系数进行限制，拟合的模型过拟合的概率极高，所以我们需要通过一些方法限制多项式系数的变化。

孚瓜·2023-11-26 22:08

线性模型加上正则化

弹性网络回归的目标函数包括数据拟合损失和正则化项：minw12n∣∣y−Xw∣∣22+α(λ∣∣w∣∣1+12(1−λ)∣∣w∣∣22)min_w\frac{1}{2n}||y-Xw||^2_2+\alpha

羞儿·2023-11-26 22:08

动手学深度学习(四)---多层感知机

多层感知机4.多层感知机的从零开始实现【相关总结】1.torch.randn()2.torch.zeros_like()一、理论知识1.感知机给定输入x,权重w，和偏移b,感知机输出：2.XOR问题感知机不能拟合

释怀°Believe·2023-11-26 20:40

读博的后遗症

曾经也是对程朱理学有深刻见解的人，也能剖析波兰等社会主义国家的落寞，还能读懂伊利亚特和奥赛德，可以看懂代码，可以解拉格朗日方程……克里米亚战争，斯堪的纳维亚半岛，间接最小二乘法。

花沐仙Thyme·2023-11-26 20:11

DL Homework 2

习题2-1分析为什么平方损失函数不适用于分类问题,交叉熵损失函数不适用回归问题.首先解释两个函数，下面给出两个函数的定义：平方损失函数是从最小二乘法和欧几里得距离的角度理解的。

熬夜患者·2023-11-26 20:54

机器学习｜数学建模｜数据挖掘｜Data Mining｜无监督分类算法｜聚类分析

2022-12-2014:43:58什么是聚类分析？聚类分析中的数据类型主要聚类分析方法分类划分方法(PartitioningMethods)分层方法基于密度的方法基于表格的方法基于模型的方法异常分析总结目录一、预备知识二、聚类的常规应用2.1模式识别2.2空间数据分析2.3图像处理2.4经济学(尤其是市场研究方面)2.5WWW2.6应用聚类分析的例子(1)市场销售(2)土地使用(3)保险(4)城

alwaysuzybaiyy·2023-11-26 20:07

2021-12-26

让机器学习这些答案，对自己的模型进行调整进行拟合，再根据这些样本作出预测，无监督学习是什么？不同于监督学习的数据的样子，即无监督学习中没有任何的标签或者是有相同的标签或者就是没标签。一般用于归类。

微风_煜·2023-11-26 17:35

数学建模预测模型——回归分析预测

数学建模预测模型——回归分析预测作为预测模型的大块头，回归分析预测绝对是比较常用的预测模型的一种，下面是对该模型的学习，欢迎大家指正1.回归分析预测的分类回归分析预测的分类如下简单线性回归预测：当只有一个自变量和一个因变量时

宁77吖·2023-11-26 13:12

Python数据可视化库Matplotlib绘图学习（二维）&数学建模

开发环境搭建：安装命令：pipinstallmatplotlib检验：importmatplotlib.pyplot如果没有出现错误，就说明安装成功。基础知识：一元二次函数图像：importmatplotlib.pyplotasplt#as将这个库重命名为pltX=range(-100,101)#将此范围所有的数字均包含在内Y=[x**2forxinX]#列表推导式，plt.plot(X,Y)#绘

WiserX·2023-11-26 12:24

机器学习-线性模型·

线性模型的任务是学习适当的权重，以最好地拟合训练数据，并对未见过的数据做出准确的预测。线性模型在不同领域中有广泛的应用，包括回归问题和分类问题。线性模型的训练通常涉及到一个优

普通研究者·2023-11-26 10:37

解密人工智能：线性回归 | 逻辑回归 | SVM

2.2如何确定线性回归模型的拟合优度？2.3如何处理线性回归中的异常值？3、逻辑回归算法3.1什么是逻辑函数?3.2逻辑回归可以用于多类分类吗？3.3如何解释逻辑回归中的系数？

春人.·2023-11-26 10:18

【数学建模算法】(16)排队论：常用的几种概率分布及产生

本文只给出分布的参数，记号和常用的范围，更多详细内容请参看概率论书籍。1.常用的连续性概率分布1.1.均匀分布区间内的均匀分布记做。服从分布的随机变量又称为随机数，它是产生其他随机变量的基础。如若为分布，则服从。1.2.正态分布以为期望，为方差的正态分布记做。正态分布的应用十分广泛。正态分布还可以作为二项分布一定条件下的近似。1.3.指数分布指数分布是单参数的非对称分布，记做，概率密度函数为：数学

热爱学习的高老板·2023-11-26 09:11

深度学习第1天：深度学习入门-Keras与典型神经网络结构

少年起而行之文章目录神经网络介绍结构基本要素Keras介绍导入定义网络模型训练前馈神经网络特点常见类型代码示例反馈神经网络特点作用常见类型代码示例结语神经网络介绍我们知道，深度学习也是机器学习的一个范畴，所以它满足机器学习的基本思想：从数据中拟合出某种规律

Nowl·2023-11-26 06:54

数学建模准备

这周一直在做数学建模竞赛的准备，其实大一时就想参加数学建模，但是当时由于一系列原因无疾而终了，而这次再次参加也相当于做了一定的准备，这是有点写不下去了，附上我的数学建模学习步骤和笔记数学建模学习步骤https

欢歌明子·2023-11-26 05:19

初出茅庐的小李第72篇博客之用c语言最小二乘法求线性回归方程y=kx+b

最小二乘法其实我对这个计算方法的理解还处于数学公式的阶段这里的b^其实就是Y=Kx+b的K这里的a^其实就是Y=Kx+b的b数学习惯我就换了一下字母这里有原理介绍https://blog.csdn.net

初出茅庐的小李·2023-11-26 03:27

MATLAB萤火虫算法求解数据拟合和多参数优化问题代码实例

MATLAB萤火虫算法求解数据拟合和多参数优化问题代码实例1.基本概念萤火虫算法(FireflyAlgorithm,FA)是一种模仿萤火虫之间信息交流，相互吸引集合，警戒危险。

麦哥MATLAB·2023-11-26 00:08

华为杯研究生数学建模优秀参考论文（优秀论文参考2004-2022年）

一、背景介绍中国研究生数学建模竞赛是一项面向在校研究生进行数学建模应用研究的学术竞赛活动，是广大在校研究生提高建立数学模型和运用互联网信息技术解决实际问题能力，培养科研创新精神和团队合作意识的大平台，大赛赞助单位为华为技术有限公司

建模忠哥·2023-11-25 23:37

2023年亚太杯数学建模A题水果采摘机器人的图像识别功能（基于yolov5的苹果分割）

注：.题中附录并没有给出苹果的标签集，所以需要我们自己通过前4问得到训练的标签集，采用的是yolov57.0版本，该版本带分割功能一：关于数据集的制作：clc;closeall;clear;%-----这个是生成yolov5数据集的--------%图像文件夹路径folder_path='E:/新建文件夹/yatai/Attachment/Apple/';%图像文件列表image_files=di

知新_ROL·2023-11-25 23:04

Python爬虫获取数据实战：2023数学建模美赛春季赛帆船数据网站sailboatdata.com（状态码403forbidden→使用cloudscraper绕过cloudflare）

当我们爬取到一个html文件时，一般篇幅很长，我们需要对其做文档解析。利用之前我所做的模板，我们爬到的内容一般分为一下两种：1.json数据型通过科学上网进入该网站，F12，刷新。观察发现，第一个url中并没有我们需要的数据，而帆船数据是在https://rr3d63yhaq-2.algolianet.com/1/indexes/wp_posts_sailboat/query?x-algolia-

和谐号hexh·2023-11-25 23:43

2023年亚太杯数学建模A题解题思路（*基于OpenCV的复杂背景下苹果目标的识别定位方法研究）

摘要由于要求较高的时效性和劳力投入，果实采摘环节成为苹果生产作业中十分重要的一部分。而对于自然环境下生长的苹果，光照影响、枝叶遮挡和果实重叠等情况普遍存在，这严重影响了果实的准确识别以及采摘点的精确定位。针对在复杂背景下苹果的自动采摘过程中出现的光照影响、枝叶遮挡和果实间相互重叠的问题，提出一种基于OpenCV的复杂背景下苹果目标的识别定位方法。以自然环境下生长的红苹果为对象，通过改进的Retin

知新_ROL·2023-11-25 22:55

2023年APMCM亚太赛（A题）水果采摘机器人的图像识别|亚太地区大学生数学建模竞赛建模解析，小鹿学长带队指引全代码文章与思路

我是小鹿学长，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A题！完整内容可以在文章末尾领取！问题重述问题A：水果采摘机器人的图像识别本次竞赛旨在通过分析和提取标记的水果图像特征，建立一个具有高识别率、快速速度和准确性的苹果图像识别模型，并对图像进行数据分析，例如自动计算图像中苹果的数量、位置、成熟水平，并估算质量。具体任务如下：问题1：计数苹果基

鹿鹿学长·2023-11-25 20:23

2023年亚太杯数学建模A题——苹果图像识别（思路+模型+代码+成品）

ImageRecognitionforFruit-PickingRobots水果采摘机器人的图像识别功能问题1：计数苹果根据附件1中提供的可收获苹果的图像数据集，提取图像特征，建立数学模型，计算每幅图像中的苹果数量，并绘制附件1中所有苹果分布的直方图。问题2：估计苹果的位置根据附录1中提供的可收获苹果的图像数据集，在每幅图像中确定苹果的以图像左下角为坐标原点，确定每幅图像中苹果的位置。并绘制附件1

建模忠哥·2023-11-25 20:23

2023年亚太杯数学建模A题——深度学习苹果图像识别（思路+模型+代码+成品）

ImageRecognitionforFruit-PickingRobots水果采摘机器人的图像识别功能问题1：计数苹果根据附件1中提供的可收获苹果的图像数据集，提取图像特征，建立数学模型，计算每幅图像中的苹果数量，并绘制附件1中所有苹果分布的直方图。问题2：估计苹果的位置根据附录1中提供的可收获苹果的图像数据集，在每幅图像中确定苹果的以图像左下角为坐标原点，确定每幅图像中苹果的位置。并绘制附件1

知新_ROL·2023-11-25 20:52

2023年亚太杯数学建模亚太赛A题思路解析+代码+论文

1竞赛信息2023年第十三届亚太地区大学生数学建模竞赛(以下简称“竞赛”)是北京图象图形学学会主办的亚太地区大学生学科类竞赛，竞赛由亚太地区大学生数学建模竞赛组委会负责组织，欢迎各高等院校按照竞赛章程及有关规定组织同学报名参赛

Matlab科研辅导帮·2023-11-25 20:52

2023年亚太杯数学建模C题新能源汽车成品文章（思路模型代码成品）

一、翻译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（非常规车用燃料是指汽油和柴油以外的燃料(非常规车用燃料是指汽油和柴油以外的燃料），并集成了汽车动力控制和驱动等先进技术的汽车。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。作为新能源汽车的一种，新能源电动汽车以其低污染、低能耗、调峰能力强等特点在近几年得到了快速发展。新能源电动汽车包括

知新_ROL·2023-11-25 20:21

论文导读 | 10月专题内容精选：人的预测

其中，从基于"生成式可能世界状态模型"(GPWM)进行群体预测的聚合，到使用严格的序贯检验模型来比较预测者的表现，本次选取的三篇文章对"人的预测"相关的数学建模、统计分析及其在优化问题中的应用都有一定启发

运筹OR帷幄·2023-11-25 20:13

曲线拟合：走进数据建模中的艺术与科学

在现代科学和工程领域，曲线拟合是一项重要的数据分析技术，它可以通过数学模型来近似描述实际数据中的复杂关系。本文将详细介绍曲线拟合的基本概念、方法和应用领域，并探究其在数据建模中的艺术与科学。

非著名程序员阿强·2023-11-25 18:44

全面(16万字)深入探索深度学习：基础原理到经典模型网络的全面解析

前言Stacking(堆叠)网页调试学习率：它决定了模型在每一次迭代中更新参数的幅度激活函数-更加详细激活函数的意义:激活函数主要是让模型具有非线性数据拟合的能力，也就是能够对非线性数据进行分割/建模如果没有激活函数

小酒馆燃着灯·2023-11-25 18:10

大模型微调技术

全量微调部分参数微调Adaper-Tuning降维的意义计算和存储成本去除冗余和噪声—特定任务训练数据有限减少模型复杂度避免过拟合风险适应任务需求过拟合是指模型在训练数据上表现得很好，但在新的未见过的数据上表现较差的现象模型过于复杂

数据与后端架构提升之路·2023-11-25 17:19

MathType 快捷键大全——数学建模神器yyds（告别繁杂的公式）

目录1MathType1.1简介1.2超级牛的一个技巧yyds2数学符号快捷键2.1分式2.2根式2.3上下标2.4括号2.5导数与积分2.6不等式2.7上横线与矢量箭头2.8求和与连乘2.9希腊字母（Greece）3其它快捷键3.1放大或缩小尺寸3.2移动公式3.3元素间的跳转3.4文本加粗3.5输入空格4常用技巧4.1怎样打出数学公式中的花体字母？1MathType1.1简介MathType是

荔枝科研社·2023-11-25 17:42

python ransac拟合曲线_使用RANSAC算法拟合直线（含python实现代码）

importnumpyasnpimportrandomimportmathdeffit_line_by_ransac(point_list,sigma,iters=1000,P=0.99):#使用RANSAC算法拟合直线

二佳啊i·2023-11-25 17:27

python ransac_RANSAC平面拟合python实现

毕设中有一个小模块是要在点云中做平面的拟合，翻阅了一些资料后觉得用最简单的最小二乘法加上AX+BY+CZ=D的平面方程就可以实现(使用SVD进行最小二乘法拟合)，但是当实现过后发现效果并不是很好，考虑原因应该是因为最小二乘法受误差值当影响比较大

weixin_39645019·2023-11-25 17:56

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