最小二乘学习整理

神经网络的优缺点是什么,深度神经网络的优缺点

最小二乘法、回归分析法、灰色预测法、决策论、神经网络等5个算法的使用范围及优缺点是什么？最小二乘法：通过最小化误差的平方和寻找数据的最佳函数匹配。
「已注销」·2023-11-21 19:08

Open3D 进阶（18）整体最小二乘拟合平面

一、算法原理1、算法过程  最小二乘拟合平面认为点云数据系数矩阵不存在误差，然而由于观测条件的限制，观测向量、系数矩阵都有可能存在误差，那么最小二乘方法就不再是最优的，而是有偏的，因此，可以采用总体最小二乘法拟合点云平面
点云侠·2023-11-21 08:02

2020.05.18 空无一物训练营结营总结

入营第一天我就傻眼了，因为我只知道自己是来学习整理的，自认为自由职业的我时间应该能安排开，需要的是来学习方法，其实我对空营一无所知，开营仪式让我
Lily刘莉·2023-11-21 04:50

mysql存储过程与函数、触发器、游标、变量等知识点详解

引言：该文章仅供自己学习整理mysql执行顺序语法顺序写sql的关键字顺序select[distinct]fromjoin（如leftjoin）onwheregroupbyhavingunionorderbylimit
m0_小淼·2023-11-21 02:32

MapReduce-WritableComparable排序 （From 尚硅谷）

个人学习整理，所有资料来自尚硅谷B站学习连接：添加链接描述MapReduce-WritableComparable排序1.WritableComparable排序1.1排序概述排序是MapReduce框架中最重要的操作之一
lavineeeen·2023-11-21 00:04

周检视 20190122-20190127

3.学习：听书，学习整理，学习感恩，学习峰值时刻，参加班会，小组会。4.家人：回老家看望父母。5.休闲：和家人在一起聊天6.健康：早睡早起，缺乏锻炼。7.社交：建立强链接。
泓希麻麻·2023-11-20 16:05

《明天也是小春日和》学习整理

为了防止自己读完书就忘记，要求自己读完一本书后做到三点：1、用自己的语言概括本书（不用网站上的读书介绍）；2、整理出金句摘抄，3、对自己的启发。一、故事梗概富家小姐出身的英子从少女时代就憧憬嫁给一个“从事城市建设的理想家”，在相亲时遇到了完全符合自己想象的津端修一。婚后英子女士一直以丈夫的理想为重，跟随他到处奔波，终于待丈夫退休后，收到了一份甜蜜的礼物——携手归隐乡间，一圆她多年的田园梦。一居室的
小狮子王后·2023-11-20 14:53

预测数值型数据：回归

用线性回归找到最佳拟合直线y=ax1+bx2+c类似这种形式的就是回归方程求回归系数的过程就是回归（如上就是求a、b、c）可以用最小二乘法（OLS）：追求均方差最小局部加权线性回归（LWLR）使用核函数来对附近的点赋予更高的权限选取合适的平滑值
洛克黄瓜·2023-11-20 12:33

Vue学习整理(三)

Vue中的动画需求：屏幕上有HelloWorld文字，还有一个切换按钮，点击切换按钮，文字渐渐消失，再次点击按钮，文字渐渐出现。transition标签，当一个元素被该标签包裹后，vue会分析CSS样式，自动构建动画流程。.fade-enter,.fade-leave-to{opacity:0;}.fade-enter-active,.fade-leave-to{transition:opacit
茶还是咖啡·2023-11-19 19:47

matlab对数据插值增加数据,matlab数据插值与拟合方法

晚上做一个曲线拟合，结果才开始用最小二乘法拟合时，拟合出来的东西太难看了！于是尝试用其他方法。经过一番按图索骥，终于发现做曲线拟合的话，采用插值法是比较理想的方法。尤其是样条插值，插完后线条十分光滑。
游研白夜谈·2023-11-19 16:40

Matlab中的最小二乘法拟合问题解决方案

最小二乘法是一种常用的数据拟合方法，它通过最小化误差平方和来找到最佳拟合曲线或函数。而Matlab是一个功能强大的数值计算软件，提供了丰富的工具和函数来解决最小二乘法拟合问题。
vipfanxu·2023-11-19 07:54

SystemVerilog学习整理——例化连接与接口

目录3、SystemVerilog——设计例化和连接以及验证结构3.1设计例化和连接3.2验证结构4、SystemVerilog——接口interface4.1接口（把信号封装，便于维护和使用）4.2采样和数据驱动（竞争、接口中的clocking用于信号的同步）4.2.1竞争问题4.2.2接口中的clocking块4.3测试的开始和结束（时钟复位信号开始，系统函数调用stop、finish结束、p
Like_ai·2023-11-19 04:20

如何查询Oracle用户的角色/权限

在开发环境迁移测试环境时，分配的oracle用户SMARTYD经常会报用户权限异常/服务端连接异常等错误信息；初步排除代码异常问题后，开始排查是否新分配的oracle用户问题；学习整理如下：1、查询oracle
岳尚工·2023-11-19 02:40

机器学习基础之《回归与聚类算法（8）—回归与聚类算法小结》

+wnxn+b损失函数最小二乘法/均方误差优化损失正规方程LinearRegression梯度下降SGDRegressor模型评估均方误差过拟合和欠拟合过拟合：模型过于复杂正则化L1正则化LASSOL2
csj50·2023-11-18 17:42

Mybatis二次深度学习整理——基础应用

前言啰嗦两句，工作中使用Mybatis，感觉自己理解不深，又系统学习了一次，现在是第二次整理了，反反复复学习了三次，学习这东西本来就是学忘、忘学的过程本篇是对Mybatis中基础应用的一个整理，在我眼里的基础应用都包括什么呢？Mybatis基础配置、Xml开发、注解开发、结果集映射——一对一、一对多、多对多，这些都是基础应用，说实话就是CRUD。但是本篇应该不只有基础应用的介绍，还包括一些我在中文
开发菜鸡·2023-11-16 17:13

MQTT学习整理

文章目录MQTT介绍MQTT介绍MQTT协议介绍【重要&详细】MQTT问题记录MQTT嵌入式开发嵌入式MQTT开源库MQTTQOS2平台MQTTBroker(exmq)MQTT测试环境MQTTBroker选型MQTT服务器搭建(未验证)MQTT调试工具MQTT.fx(MQTT客户端软件)emqttd(MQTTborker及client)MQTT其他工具MQTT抓包（尚未验证）MQTT介绍MQTT介
mayue_csdn·2023-11-16 14:36

加权最小二乘滤波

加权最小二乘滤波（WeightedLeastSquaresFiltering）是一种强大的信号处理和滤波技术，它广泛用于估计系统状态、信号恢复、数据调整和噪声滤除等应用。
南抖北快东卫·2023-11-16 07:28

机器学习-特征选择：使用Lassco回归精确选择最佳特征

机器学习-特征选择：使用Lassco回归精确选择最佳特征一、Lasso回归简介1.1Lasso回归的基本原理1.2Lasso回归与普通最小二乘法区别二、特征选择的方法2.1过滤方法2.2包装方法2.3嵌入方法三
清木!·2023-11-15 23:09

docker自启与容器自启

文章均为学习整理笔记，分享记录为主，如有错误请指正，共同学习进步。
寒山李白·2023-11-15 22:04

初识线性回归

excel线性回归练习一、excel中数据分析功能做线性回归练习二、jupyter编程（不借助第三方库），最小二乘法，重做第1题（一）打开jupyternotebook程序（二）进入页面（三）新建文件（
一只特立独行的猪 ️·2023-11-15 19:40

Lasso回归和岭回归详解

岭回归可以解决特征间的精确相关关系导致的最小二乘法无法使
数字生命Allen·2023-11-15 15:27

最小二乘法及参数辨识

文章目录一、最小二乘法1.1定义1.2SISO系统运用最小二乘估计进行辨识1.3几何解释1.4最小二乘法性质二、加权最小二乘法三、递推最小二乘法四、增广最小二乘法一、最小二乘法1.1定义1974年高斯提出的最小二乘法的基本原理是未知量的最可能值是使各项实际观测值和计算值之间差的平方乘以其精确度的数值以后的和为最小
彐雨·2023-11-15 08:06

HANTS 时间序列平滑算法实现(python)

其核心算法是傅里叶变换和最小二乘法拟合,即把时间波谱数据分解成许多不同相位、频率和幅度的正弦曲线和余弦曲线，从中选取若干个能够反映时间序列特征的曲线
我不爱机器学习·2023-11-15 04:32

Tensorflow基础学习笔记

为了使损失函数得到最小值，我们有很多方法，诸如最小二乘法、梯度下降法等。步骤：选择模型确定数据模型：拟合数据的最优模型确定成本函数：比较
Super_CCo·2023-11-14 22:38

docker搭建etcd集群

最近用到etcd，就打算用docker搭建一套，学习整理了一下。记录在此，抛砖引玉。
BBJG_001·2023-11-13 13:25

数据挖掘--非负矩阵分解

交替最小二乘法：如果同时解下图绿色方程的两个矩阵W和H，属于非线性问题，考虑先初始化一个矩阵W，再在非负矩阵的限制下求出矩阵H，再利用求出矩阵H反过来解矩阵W，…,直到满足误差限为止，这种方法叫交替最小二乘法
萝卜丝皮尔·2023-11-12 22:44

数据拟合、参数估计、插值等数据处理算法

常见的数据拟合方法包括最小二乘法和非线性最小二乘法。最小二乘法通过最小化实际数据与拟合函数的残差平方和来求解最优拟合参数。非线性最小二乘法则通过迭代优化算法来拟合非线性函数模型。
七七喝椰奶·2023-11-12 13:21

moving least square移动最小二乘法MLS算法的matlab官方程序演示

clearall;%Collectingthepoints:%Requiringthepivots:v=[11,20,22,1,1;11,12.3,2,3,4;12,3,3,4,6];p=[1,201,22.5,1,5;1,12.3,2,3,4;12,3,3,4,6];q=[20,22,11,11,5;11,12.3,2,3,4;12,3,3,4,6];%Precomputationoftheml
lixiaohu0524·2023-11-12 13:59

最小二乘法 - least sqaure method

一、最小二乘法的提出最小二乘法是从日本那边引过来的，在日本又叫最小平方法。基本就是炒这位马同学的解释，闻道有先后。如何理解最小二乘法？
Σίσυφος1900·2023-11-12 13:28

最小二乘法（Least square method）

最小二乘法是在线性回归模型最小化均方误差时使用，其实就是对误差函数求导数，然后让其等于0，然后解出使得误差最小。本篇文章讲解最小二乘法。首先声明，此篇的内容是来自"马同学高等数学"微信公众号的内容。
Tonywu2018·2023-11-12 12:50

Least Square Method 最小二乘法（图文详解，必懂）

最小二乘法是一种求解线性回归模型的优化方法，其目标是最小化数据点和拟合直线之间的残差平方和。这意味着最小二乘法关注的是找到一个直线，使得所有数据点与该直线的偏差的平方和最小。
子燕若水·2023-11-12 12:49

机器学习笔记（三）

相关文章链接机器学习的基本概念模型的评估与选择回归分析决策树与随机森林支持向量机SVM与隐马尔可夫模型卷积神经网络CNN与循环神经网络RNN聚类与集成算法机器学习笔记（三）回归分析线性回归损失函数最小二乘法岭回归
枯鱼过河泣·2023-11-11 17:50

机器学习读书笔记之11 - 岭回归 & LASSO回归

最小二乘大家再熟悉不过了，作为入门级的线性回归，可能会遇到的一些问题：（1）参数稳定性和精度问题如果观测数据和参数之间有比较明显的线性关系，最小二乘回归会有很小的偏倚；如果观测数据个数N远大于参数个数P
linolzhang·2023-11-11 17:50

回归预测 | Matlab实现PCA-PLS主成分降维结合偏最小二乘回归预测

回归预测|Matlab实现PCA-PLS主成分降维结合偏最小二乘回归预测目录回归预测|Matlab实现PCA-PLS主成分降维结合偏最小二乘回归预测效果一览基本介绍程序设计参考资料效果一览基本介绍Matlab
机器学习之心·2023-11-11 12:59

SPSS实现曲线回归

总目录：SPSS学习整理SPSS实现曲线回归目的适用情景数据处理SPSS操作SPSS输出结果分析知识点目的用曲线估计的方法建立一个简单的模型（一个自变量）适用情景数据处理SPSS操作分析——回归——曲线估计
sayasora·2023-11-11 07:47

使用SPSS进行曲线估算分析

一、曲线估算和线性回归的原理类似，曲线估算也是以最小二乘法为基础，来分析曲线关系资料在数量变化上的特征和规律的一种回归分析方法。
软件智多星·2023-11-11 07:08

最小二乘法构建线性回归方程

文章目录一、线性回归的意义二、线性回归的使用1.在Excel中练习线性回归2.使用jupyter来做一元线性回归分析一、线性回归的意义线性回归是利用数理统计中回归分析，来确定两种或两种以上变量间相互依赖的定量关系的一种统计分析方法，运用十分广泛。在线性回归中，数据使用线性预测函数来建模，并且未知的模型参数也是通过数据来估计。由于市场现象一般是受多种因素的影响，而并不是仅仅受一个因素的影响。所以应用
羚漆·2023-11-10 06:09

用Excle工具利用最小二乘法求回归方程

用Excle工具利用最小二乘法求回归方程首先在Excle表格录入数据然后计算x的平均数，y的平均数接着计算x的平方再算一列数据乘以另一列的数据利用数据分析进行求回归数据首先在Excle表格录入数据然后计算
芝兰生于深谷·2023-11-10 06:37

matlab 最小二乘法绘图,用MatLab画图(最小二乘法做曲线拟合)

之前帮朋友利用实验数据画图，发现MatLab的确是画图的好工具，用它画的图比Excel光滑、精确。利用一组数据要计算出这组数据对应的函数表达式从而得到相应图像，MatLab的程序如下：x=[15102030406080]y=[15.433.942.250.55662.77281.1]plot(x,y,'r*');legend('实验数据(xi,yi)')xlabel('x'),ylabel('y'
原始寒冰菇1444·2023-11-10 06:36

线性最小二乘法

正文：最小二乘法在求解最优化问题时，经常是作为一种有效的数据分析方法，本文主要是阐述线性最小二乘法，我们首先引入一个最经典的例子——拟合直线。
英语饲养员·2023-11-10 06:02

如何用Excel做最小二乘法②

因为在Excel里面做最小二乘法是需要用到LINEST函数的，所以如果不知道怎么对数据进行最小二乘法时，就应该研究一下LINEST函数。
刚见面就脸红·2023-11-10 06:02

使用最小二乘法求解回归方程并用matplotlib画出回归方程

前言最小二乘法LeastSquareMethod，做为分类回归算法的基础，有着悠久的历史（由马里·勒让德于1806年提出）。它通过最小化误差的平方和寻找数据的最佳函数匹配。
CSDN_Arice·2023-11-10 06:00

如何用Excel软件制作最小二乘法①

一、用自带的选项（不推荐），因为感觉只是近似，虽然结果一样1.在Excel中输入或打开要进行在excel中输入或打开要进行最小二乘法拟合的数据，如图所示。
刚见面就脸红·2023-11-10 06:58

数值计算(六)——函数逼近 (2)正交多项式多项式和最小二乘法

正交多项式上一节中我们学会了最佳一致逼近和平方逼近的方式求解函数逼近多项式，但是发现在求解法方程时，多元方程求解难度较大，如果我们能够将对应的法方法的矩阵直接变为只有对角线元素不为零的矩阵，将极大降低计算的运算量，因此我们引入了正交函数族的概念，从而得出正交多项式。下面简单介绍两种正交多项式勒让德多项式和切比雪夫多项式,其他的正交多项式如：Laguerre多项式Laguerre多项式Laguerr
不会算法的数学小白·2023-11-09 08:35

基于SVD的图像压缩，PCA特征降维

目录一、前言二、特征分解三、基于SVD的图像压缩四、基于SVD的特征降维一、前言实际上EVD（特征分解）是SVD的一种特殊情况；逆是伪逆的特殊情况，这在最小二乘当中有应用。
韩师兄_·2023-11-09 07:16

【OpenCV】 拟合直线 与 霍夫直线 对比 , fitLine()与 HoughLinesP()对比

文章目录1fitLine与HoughLinesP函数原型2拟合直线与霍夫直线对比拟合线和圆，是通过已知点拟合出对应的方程，拟合方法如最小二乘法，RANSAC算法等。
R-G-B·2023-11-09 06:23

VirtualBox安装Ubuntu(22.04.2版本，其他版本也可参考此版安装)

文章均为学习整理笔记，分享记录为主，如有错误请指正，共同学习进步。
寒山李白·2023-11-08 20:09

Docker安装

文章均为学习整理笔记，分享记录为主，如有错误请指正，共同学习进步。
寒山李白·2023-11-08 20:09

Docker安装Elasticsearch和Kibana

文章均为学习整理笔记，分享记录为主，如有错误请指正，共同学习进步。
寒山李白·2023-11-08 20:57

【小白学Java】D23 》》》Set集合 & HashSet集合 & 哈希值& LinkedHashSet集合 &TreeSet集合&可变参数

【友情链接】———–—>Java中的各种集合大汇总，学习整理【友情链接】————–>Collection集合【友情链接】————–>ArrayList集合及其常用功能【友情链接】————–>ArrayList
北慕辰·2023-11-08 18:18
上一页 6 7 8 9 10 11 12 13 下一页
按字母分类： ABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUVWXYZ其他