曲面拟合第11页

MATLAB Deep learning

文章目录Chapter1:MachineLearning存在的问题过拟合Overfitting解决过拟合regularizationandvalidationregularization正则化validation

JNU freshman·2024-01-16 09:37

大面积光源HUD阳光倒灌实验装置太阳光模拟器

背景1.根据现在市场上一些量产的hud的结构和原理可知，hud中最重要的零件之一就是凹面镜(自由曲面)，hud利用凹面镜放大投影的光学原理进行投影成像。

科迎法-胡工·2024-01-16 08:04

大屏项目：react中实现3d效果的环形图包括指引线

效果的环形图项目需求实现方式指引线（线的样式+字体颜色）项目需求需要在大屏上实现一个3d的环形图，并且自带指引线，指引线的颜色和每段数据的颜色一样，文本内容变成白色，数字内容变成和指引线一样的颜色实现方式//返回曲面参数方程

米奇妙妙wuu·2024-01-16 08:52

探索sklearn中SVM模型的原理及使用案例

一、SVM的原理SVM是一种监督学习算法，其核心思想是找到一个最优的超平面（或曲面

python慕遥·2024-01-16 07:12

XTuner 微调课程学习

—给模型喂新的领域知识；指令跟随或指令微调——基于海量的预训练数据训练出来的模型通常叫做——base模型或预训练模型，在没有进行指令微调的模型上进行测试，模型只是单纯的对给定的输入进行在训练数据集上的拟合

HsienWei-Chin·2024-01-16 07:19

网络中的网络 NiN

全连接层的参数很多，占用很多的内存，占用很多的计算带宽，很容易出现过拟合。收敛会特别快，可以做大一点的正则化不要一层把所有的东西都学到了。NiN的思想就是完全不要全连接层。

sendmeasong_ying·2024-01-16 06:12

集成学习（五）Stacking

1.导言Stacking集成算法可以理解为一个两层的集成，第一层含有多个基础分类器，把预测的结果（元特征）提供给第二层，而第二层的分类器通常是逻辑回归，他把一层分类器的结果当作特征拟合输出预测结果。

我想要日更徽章·2024-01-16 04:59

Train/Dev/Test sets的比例选择；防止过拟合的两种方法：L2 regularization和Dropout；梯度消失和梯度爆炸的概念和危害；梯度初始化；梯度检查

Train/Dev/Testsets的比例选择一般地，我们将所有的样本数据分成三个部分：Train/Dev/Testsets。Trainsets用来训练你的算法模型；Devsets用来验证不同算法的表现情况，从中选择最好的算法模型；Testsets用来测试最好算法的实际表现，作为该算法的无偏估计。在样本数量不是很大的情况下，例如100,1000,10000：常设置Trainsets和Testset

stay or leave·2024-01-16 02:01

Spark MLlib ----- ALS算法

LS也被用于拟合曲线，比如所熟悉的线性模型。下面以简单的线性一元线性回归模型说明最小二乘法。假设我们有一组数据{(x1,y

创作者mateo·2024-01-16 02:54

三次样条插值拟合离散振动信号包络线

假设信号数据为：每列代表一种信号类型，则代码如下：clear;closeall;clc%%输入测得离散振动信号fault_data=xlsread('D:\fault_data.xlsx');t=(1:500);y=fault_data(:,1);%其中可对数字1更换来处理不同信号类型y=y(1:500,:)';%%findpeaks求极值点[~,indmax]=findpeaks(y);%极大值

Away43567·2024-01-15 23:39

PMP工具之回归分析

在这里，我们使用曲线/线来拟合这些数据点，在这种方式下，从曲线或线到数据点的距离差异最小。我会在接下来的部分详细解释这一点

众易·2024-01-15 23:40

Halcon轮廓的处理

Halcon轮廓的处理文章目录Halcon轮廓的处理1.轮廓分割2.轮廓的筛选3.轮廓的连接4.轮廓的拟合输出了目标的轮廓后，接下来还需要对轮廓进行处理，这主要基于以下3个原因。

electrical1024·2024-01-15 21:24

Matlab论文插图绘制模板第135期—隐函数曲面图(fimplicit3)

在之前的文章中，分享了Matlab隐函数折线图的绘制模板：进一步，再来分享一下隐函数曲面图。先来看一下成品效果：特别提示：本期内容『数据+代码』已上传资源群中，加群的朋友请自行下载。

阿昆的科研日常·2024-01-15 18:45

优视魔方·2024-01-15 13:58

【Python数据可视化】matplotlib之绘制三维图形：三维散点图、三维柱状图、三维曲面图

文章传送门Python数据可视化matplotlib之绘制常用图形：折线图、柱状图（条形图）、饼图和直方图matplotlib之设置坐标：添加坐标轴名字、设置坐标范围、设置主次刻度、坐标轴文字旋转并标出坐标值matplotlib之增加图形内容：设置图例、设置中文标题、设置网格效果matplotlib之设置子图：绘制子图、子图共享x轴坐标matplotlib之绘制高级图形：散点图、热力图、等值线图、

小邓在森林·2024-01-15 11:02

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

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

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

坐而论道，不如起而行之

或坐而论道，或作而行之，或审曲面执，以饬五

写材料典故分享·2024-01-14 16:48

open3d

Octree3.1k-dtree3.2Octree4.滤波4.1体素下采样4.2统计滤波4.3半径滤波5.特征提取5.1法线估计6.分割6.1DBSCAN聚类分割6.2RANSAC平面分割6.3隐藏点剔除7.曲面重建

树和猫·2024-01-14 15:44

[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

微分方程-隐式通解

隐式方程因为会遇到一些导数未接触的一阶微分方程.这里讨论一阶隐式方程，其一般形式为求解这类方程的基本思想是将看成独立的变量而考虑把由代数方程所定义的上的曲面的参数化，再通过变量替换的方法把方程（2.46

洛玖言·2024-01-14 11:56

【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

∥Xw−y∥22\min_w\VertXw-y\Vert_2^2wmin∥Xw−y∥22其中，min⁡wF(w)\min_wF(w)minwF(w)表示F(w)F(w)F(w)最小时的www；www是拟合参数

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

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

2019-11-07

今天上午老师讲了NX软件中的抽取几何特征，放大面，偏置曲面，四点曲面，艺术曲面以及直纹面，下午我们自己做了练习题以及老师布置的任务

李文成666·2024-01-14 04:29

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

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。