数学建模最小二乘法拟合

Mathorcup数学建模竞赛第四届-【妈妈杯】C题：最佳旅游路线的选择模型（附MATLAB代码）

赛题描述暑假即将来临，很多家长会选择这个时间带孩子去某城市旅游，但不同的家庭有不同的需求(人数，费用限制，时间限制等)，请您任选一个旅游城市(比如你所在的城市)，综合考虑旅行路线，费用、时间以及其它你认为比较重要的因素，为有不同需求的家庭设计一份最佳旅游套餐。Withthesummervocationapproaching,afamilyisplanningaone-weektraveltoaci
格图素书·2024-09-04 15:14

数学建模-插值算法原理笔记

文章目录目的概念分类一般插值多项式拉格朗日插值法分段线性插值分段二次插值牛顿插值法埃尔米特插值原理分段三次埃米尔特插值三次样条插值这里是根据清风数学建模视频课程记录的笔记，我不是清风本人。
Faye_C_66·2024-09-04 15:13

数学建模之插值算法

注：本文面向应用，参考了清风大大的资料以及司守奎老师的《数学建模算法与应用》，属作者的个人学习总结。一.算法应用背景当已知函数点非常少的时候，我们经常要模拟产生一些新的函数值来支撑后续数据分析。
阿米诺s·2024-09-04 15:41

第四讲：拟合算法

与插值问题不同，在拟合问题中不需要曲线一定经过给定的点。拟合问题的目标是寻求一个函数(曲线)使得该曲线在某种准则下与所有的数据点最为接近，即曲线拟合的最好(最小化损失函数)。
云 无 心 以 出 岫·2024-09-04 08:53

ChatGPT-4o：多领域创新应用的智能助手

ChatGPT-4o：多领域创新应用的智能助手前言1.数学建模：ChatGPT-4o的精确计算1.1专业术语简介1.2代码示例：线性规划问题问题描述代码实现运行结果2.AI绘画：ChatGPT-4o的视觉创造力
洋葱蚯蚓·2024-09-03 21:44

数学建模(多分类问题)

前言多分类问题是机器学习中的一种常见任务，其目标是将输入数据分配到三个或更多预定义的类别之中。解决这类问题的方法包括一对一（One-vs-One,OvO）和一对多（One-vs-All,OvA或One-vs-Rest,OvR）策略，前者通过构建多个分类器来比较每对类别，后者则是为每个类别构建一个分类器以区别该类别和其他所有类别。这些技术有助于从给定的训练数据集中学习分类模型，并在新的未知数据上进行
不以物喜a·2024-09-03 19:00

计量经济学中的检验——F检验（概念、检验假设、适用条件及操作流程）

它最常用于比较已拟合到数据集的统计模型，以识别最适合数据抽样总体的模型。精确的“F检验”主要出现在当模型用最小二乘法拟合数
佛系研go·2024-09-03 18:29

数学建模_缺失值处理_拉格朗日、牛顿插值（全）

-缺失值处理1.识别缺失值在处理缺失值之前，首先需要识别数据中的缺失值。1.1使用isna()和isnull()Pandas提供了isna()和isnull()方法来检测缺失值，二者功能相同。importpandasaspddf=pd.DataFrame({'A':[1,2,None,4],'B':[None,2,3,4],'C':[1,None,None,4]})#检测缺失值print(df.i
计科加油站·2024-09-03 17:50

数学建模强化宝典（7）模拟退火算法

前言模拟退火算法（SimulatedAnnealing,SA）是一种基于概率的全局优化算法，它模拟了固体退火过程中的物理现象，通过随机搜索和概率接受机制来寻找问题的全局最优解。以下是对模拟退火算法的详细解析：一、算法起源与背景起源：模拟退火算法的思想最早由N.Metropolis等人在1953年提出，用于研究粒子在金属中的退火过程。1983年，S.Kirkpatrick等人成功地将这一思想引入到组
IT 青年·2024-09-03 08:21

遗传进化算法进行高效特征选择

使用全部特征往往会导致过拟合、增加计算复杂度等问题。因此，我们需要从原始特征集中选择一个最优子集，以提高模型的泛化性能和效率。
广东数字化转型·2024-09-03 05:08

python奇数平方和_平方和

平方和误差和最大后验2020-12-2119:32:19多项式曲线拟合问题中的最大后验与最小化正则和平方和误差之间的关系简单证明多项式回归的最大后验等价于最小正则化和平方和误差;主要内容:多项式回归高斯分布贝叶斯定理对数函数计算
weixin_39807352·2024-09-02 23:54

Origin 2022软件安装包下载及安装教程 免激活永久使用

Origin可以支持多种数据格式、统计分析、曲线拟合等功能，在科研、工程设计、教学等领域广泛应用。OriginLab公司成立于1992年，当时主要从事数据分析软件的研发和销售。
2401_87084737·2024-09-02 23:22

模型评估：可决系数与纳什效率系数

1、可决系数R2  可决系数（Coefficientofdetermination，R）是用来度量一个统计模型的拟合优度的。
~hello world~·2024-09-02 20:09

2024国赛数学建模C题思路模型代码分析

开始在本帖实时更新2024国赛数学建模赛题思路代码，文章末尾获取！持续为更新参考思路赛题思路会持续进行思路模型分析，下自行获取。
数模竞赛pawn·2024-09-02 16:47

2024国赛数学建模评价类算法解析，2024国赛数学建模C题思路模型代码解析

2024国赛数学建模评价类算法解析，2024国赛数学建模C题思路模型代码解析：9.5开赛后第一时间更新，更新见文末名片1层次分析法基本思想是定性与定量相结合的多准则决策、评价方法。
灿灿数模·2024-09-02 16:46

备战2024数学建模国赛（模型十八）：拟合模型 优秀案例（二）高温作业服设计

专栏内容(赛前预售价99，比赛期间299):2024数学建模国赛期间会发布思路、代码和优秀论文。
2024年数学建模国赛·2024-09-02 16:45

2024年数学建模国赛 35个优秀算法模型优秀论文，备战2024年数学建模国赛目录

专栏内容(赛前预售价69，比赛期间299):2024数学建模国赛期间会发布思路、代码和优秀论文。
2024年数学建模国赛·2024-09-02 16:45

备战2024数学建模国赛（模型六）：多元回归 优秀案例（一）颜色与物质浓度的辨识问题

专栏内容(赛前预售价99，比赛期间299):2024数学建模国赛期间会发布思路、代码和优秀论文。
2024年数学建模国赛·2024-09-02 16:45

AI学习指南深度学习篇-门控循环单元的调参和优化

本文将深入探讨GRU中的调参技巧、训练过程优化及避免过拟合的方法。一、门控循环单元（GRU）简介1.1GRU的结构GRU的结构相对简单，它利
俞兆鹏·2024-09-02 09:05

Spark MLlib LinearRegression线性回归算法源码解析

–2损失函数J(θ)=1/2∑mi=1(hθ(xi)−yi)2J(θ)=1/2∑i=1m(hθ(xi)−yi)2—————31/2是为了求导时系数为1，平方里是真实值减去估计值我们的目的就是求其最小值最小二乘法要求较为
SmileySure·2024-09-02 09:33

[范文赏析 代码复盘]2023高教社杯数学建模国赛C题详细代码 文章 数据教学 保姆级手把手包含文档格式 2024数模国赛教学:蔬菜类商品的自动定价和补货决策

本系列专栏将包括两大块内容第一块赛前真题和模型教学,包括至少8次真题实战教学,每期教学专栏的最底部会提供完整的资料百度网盘包括:真题、数据、可复现代码以及文章.第二块包括赛中思路、代码、文章的参考助攻,会提供2024年高教社国赛各个赛题的全套参考内容(一般36h内更新完毕),欢迎订阅!蔬菜类商品的自动定价和补货决策在上一篇博客中2023高教社C题建模和结果分析我们详细的进行了2023高教社杯数学建
千千小屋grow·2024-09-02 04:01

深度学习100问43:什么是过拟合

嘿，咱来聊聊过拟合是什么。想象一下，有个机器学习的模型就像一个学生在准备考试。如果这个模型对训练数据就像学生把课本上的题目背得超级熟，在训练数据上表现得那叫一个棒，就像学生在做课本上的题时成绩超高。
不断持续学习ing·2024-09-01 23:28

深度学习100问44:如何避免模型出现过拟合现象

嘿，想让你的模型不出现过拟合现象？来看看这些妙招吧！一、增加数据量这就好比让学生多做各种不同的练习题。数据多了，模型就能学到更普遍的规律，而不是只记住那一点点数据里的小细节。
不断持续学习ing·2024-09-01 18:00

数学建模强化宝典（2）linprog

一、介绍linprog是MATLAB中用于解决线性规划问题的函数。线性规划是一种优化方法，它尝试在满足一组线性等式或不等式约束的条件下，找到一个线性目标函数的最大值或最小值。linprog函数适用于求解形如以下问题的线性规划问题：minimizecTxsubjecttoAx≤bAeqx=beqlb≤x≤ub其中：c是目标函数的系数向量。x是优化变量向量。A和b定义了不等式约束Ax≤b。Aeq和be
IT 青年·2024-09-01 16:46

【2024国赛E题】高教社杯全国大学生数学建模竞赛E题思路和参考代码

⛄一、思路与参考代码点击下方，即可订阅专栏2024年高教社杯全国大学生数学建模竞赛（国赛）1：订阅此专栏，即可见解题思路+参考代码+参考论文+一次付费+持续更新！
海神之光·2024-08-31 17:26

【2024国赛B题】高教社杯全国大学生数学建模竞赛B题思路和参考代码（进群获得）

⛄一、思路与参考代码点击下方，即可订阅专栏2024年高教社杯全国大学生数学建模竞赛（国赛）1：订阅此专栏，即可见解题思路+参考代码+参考论文+一次付费+持续更新！
海神之光·2024-08-31 13:23

推荐召回中ALS(交替最小二乘法)算法验证

文章目录需求流程设计步骤1:数据准备步骤2:模型训练步骤3:评估指标选择步骤4:性能评估代码实现导入依赖Mysql获取数据分批加载到矩阵目标coo_matrixvstackbm25_weight模型训练测试评估完整代码需求为了验证推荐系统中ALS（交替最小二乘）算法的召回效果以及离线数据推荐的效果，我们需要进行一系列的实验步骤。这些步骤包括数据准备、模型训练、评估指标的选择以及最终的性能评估流程设
山水阳泉曲·2024-08-31 09:59

C# 多个点拟合圆并给出圆心坐标

多个点拟合圆并给出圆心坐标。
Nobody-H·2024-08-31 03:43

数学建模—SPSS学习笔记

1、描述统计（描述一组数据的集中和离散情况）SPSS操作分析—描述统计—描述度量标准：度量（定距变量IntervalData）【可以分类（=和≠），可以排序（>和和30)，其样本均值都近似服从正态分布。条件二：样本数据是连续的且数据之间的差异不能太大（不能包含离群点或异常值）。条件三：每组样本之间相互独立。条件四：皮尔逊相关系数有效的前提是两组数据（两个对象）之间呈线性关系。2)散点图检验使用EX
shellier·2024-08-30 17:44

论文阅读瞎记(四) Cascade R-CNN: Delving into High Quality Object Detection 2017

两个主要因素：1.训练时的过拟合，正样本指数消失2.检测器最优IOU与输入假设的不匹配。一个单阶段的物体检测器CascadeR-CNN被提出用于解决这些问题。
码大哥·2024-08-30 15:58

机器学习 之 决策树与随机森林的实现

随机森林简介随机森林是一种基于决策树的集成学习方法，它通过构建多个决策树并综合它们的预测结果来提高准确性和防止过拟合。随机森林的工作原理主要包括以下几个步骤：自助采样：从原始数
SEVEN-YEARS·2024-08-30 03:39

机器学习（ML）算法分类

线性回归：用于建立连续变量之间的关系，通过拟合一条直线或超平面来预测新数据的输出值。逻辑回归：虽然名称中包含“回归”，但实际上是用于分类问题，特别是二分类问题。通过将线性回归模
活蹦乱跳酸菜鱼·2024-08-29 08:31

【ShuQiHere】SGD vs BGD：搞清楚它们的区别和适用场景

优化算法帮助我们调整模型的参数，使其更好地拟合训练数据，减少预测误差。在众多优化算法中，梯度下降法是一种最为常见且有效的手段。
ShuQiHere·2024-08-28 13:20

数学建模学习（123）：使用Python实现ARAS方法进行多准则决策实战

文章目录1引言1.1简介1.2ARAS方法的基本原理2.案例分析：设备采购决策2.1.数据集的构建2.2权重的设定2.3.准则类型的设定2.4.ARAS方法实现2.5.结果分析1引言1.1简介多准则决策分析（MCDA）是一种用于帮助决策者在多个备选方案和多个相互冲突的准则中选择最佳方案的工具。在实际应用中，决策问题通常涉及多个复杂因素，如成本、质量、风险等，这些因素在不同的决策情境下具有不同的重要
川川菜鸟·2024-08-28 11:40

第七届MathorCup高校数学建模挑战赛-A题：基于改进的神经网络和混沌时间序列预测控制高炉炼铁过程

目录摘要一．问题重述二．模型假设三．符号说明四．问题分析五．数据预处理5.1异常值剔除5.2归一化处理5.3预处理后的数据六．问题一模型的建立与求解6.1BP神经网络预测模型6.1.1输入层和输出层6.1.2训练集和验证集6.1.3三层BP神经网络结构6.1.4BP神经网络的参数6.1.6相关性分析6.2小波神经网络预测模型6.2.1小波神经网络的结构6.2.2小波神经网络的基函数6.2.3小波神
格图素书·2024-08-28 09:28

2024SCD与2023SCD目录

2024SCD目录序号刊名ISSNCN是否新增1数学通报0583-145811-2254/O12大学数学1672-145434-1221/O13数学建模及其应用2095-307037-1485/O14运筹学学报
m0_55576290·2024-08-26 06:52

【数学建模】蚁群算法的基本原理

这种算法有别于传统编程模式，其优势在于，避免了冗长的编程和筹划，程序本身是基于一定规则的随机运行来寻找最佳配置。也就是说，当程序最开始找到目标的时候，路径几乎不可能是最优的，甚至可能是包含了无数错误的选择而极度冗长的。但是，程序可以通过蚂蚁寻找食物的时候的信息素原理，不断地去修正原来的路线，使整个路线越来越短，也就是说，程序执行的时间越长，所获得的路径就越可能接近最优路径。这看起来很类似与我们所见
DS数模·2024-08-25 21:56

【数模修炼之旅】05 拟合模型 深度解析（教程+代码）

【数模修炼之旅】05拟合模型深度解析（教程+代码）接下来C君将会用至少30个小节来为大家深度解析数模领域常用的算法，大家可以关注这个专栏，持续学习哦，对于大家的能力提高会有极大的帮助。
DS数模·2024-08-25 20:52

机器学习（西瓜书）学习笔记导览

本篇文章会持续更新直到更新完毕，关注博主不迷路~（如果没有超链接，表示还没有更新到）第一章绪论1.1引言1.2基本术语1.3假设空间1.4归纳偏好第二章模型评估与选择2.1经验误差与过拟合2.2评估方法
盛寒·2024-08-25 18:11

CC攻击导致服务器卡顿的技术解析

攻击者通过模拟合法用户的行为，向服务器发送大量请求，从而耗尽服务器资源，导致合法用户
群联云防护小杜·2024-08-25 17:33

机器学习最优化方法之梯度下降

1、梯度下降出现的必然性利用最小二乘法求解线性回归的参数时，求解的过程中会涉及到矩阵求逆的步骤。随着维度的增多，矩阵求逆的代价会越来越大，而且有些矩阵没有逆矩阵，这个时候就需要用近似矩阵，影响精度。
whemy·2024-08-25 17:45

Keras深度学习框架实战（2）：估计模型训练所需的样本量

1、模型训练样本量评估概述1.1样本量评估的意义预估模型需要的样本量对于机器学习项目的成功至关重要，以下是几个主要原因：防止过拟合与欠拟合：过拟合：当模型在训练数据上表现极好，但在未见过的测试数据上表现糟糕时
MUKAMO·2024-08-25 15:52

【机器学习】特征工程的基本概念以及LASSO回归和主成分分析优化方法

以提高模型的性能和预测能力LASSO（LeastAbsoluteShrinkageandSelectionOperator）回归是一种用于回归分析的线性模型，它通过引入L1正则化（Lasso正则化）来简化模型并减少过拟合的风险主成分分析
Lossya·2024-08-25 15:48

数学建模学习（124）:使用Python实现模糊ARAS方法从原理到实战

文章目录1.引言2.模糊ARAS方法原理2.1模糊数的表示3.案例分析：设备采购决策3.1数据来源3.2权重设定3.3数据集3.4Python实现模糊ARAS方法3.5结果分析3.6模糊ARAS的优势3.7应用场景4.总结参考文献1.引言在复杂的决策场景中，决策者往往面对的不仅仅是多个选择（备选方案），还必须考虑多个评价标准（准则）。更为复杂的是，许多准则可能并不是简单的确定值，而是具有模糊性或不
川川菜鸟·2024-08-25 09:13

神兽归家第一天

关于学习，他和好友组成的数学建模小组，计划参加校赛，没有指导老师，三个男生，看论文看程序做了分工，挺好。这是他今年的小目标
123h456·2024-08-25 05:24

数学建模论文写作

如何避免代码查重修改变量名加注释（自己的理解）对于模型的介绍文字很容易与他人的论文冲突，可以将文字插入到公式编辑器中（如果有公式）三线表的制作
qq_40925074·2024-08-24 23:12

数学建模（优化与控制）

入门到精通（持续更新）：1.线性规划，整数规划，0-1规划（优化与控制）线性规划：整数规划：0-1规划：importpulp #导入PuLP库函数#1.定义一个规划问题MyProbLP=pulp.LpProblem("LPProbDemo1",sense=pulp.LpMaximize)'''pulp.LpProblem是定义问题的构造函数。"LPProbDemo1"是用户定义的问题名（用于输出信
菜鸡中的奋斗鸡→挣扎鸡·2024-08-24 16:58

数学建模比赛（国赛）水奖攻略

之前很多同学私聊问我，学校要求参加数模比赛，但是不擅长建模编程，但又不想浪费这个时间该怎么办呢，今天就来给大家讲一下大家都非常感兴趣的内容——数学建模水奖攻略。分享一下博主直接参加比赛时候的经验。
数模加油站·2024-08-24 09:19

备战2024数学建模国赛（模型十四）：马尔科夫模型 优秀案例（二）大型百货商场会员画像描述的马尔科夫模型案例

目录1.引言2.马尔科夫模型概述3.数据准备3.1数据收集3.2数据预处理4.马尔科夫模型构建4.1定义状态空间4.2计算状态转移概率4.3模型训练与验证5.结果分析与应用6.结论7.附录：完整代码8.扩展分析8.1状态空间的细化8.2状态转移矩阵的可视化8.3长期预测分析9.高级应用9.1个性化营销策略9.2客户流失预测9.3数据驱动的业务决策10.总结与展望1.引言在大型百货商场中，会员画像的
2024年华数杯数学建模·2024-08-24 08:14

机器学习中分类算法的优缺点

2、容易出现过拟合问题。3、忽略数据集中属性的相互关联。4、ID3算法计算信息增益时结果偏向数值比较多的特征。三、改进措施1、对决策树进行剪
qq_41581769·2024-08-24 07:37
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