最小二乘拟合

PYTHON基础：决策树与随机森林算法

但容易出现过拟合。随机森林的优劣势：最广泛的使用算法之一，不需要对数据进行预处理，不需要对参数调节，可以并行处理。集成了决策树所有的优点并且弥补了决
翼达口香糖·2023-12-27 22:55

MATLAB入门

1.MATLAB产品说明1.主要功能用于科学和工程计算的高级语言用于为迭代探查、设计和问题求解而设计的桌面环境用于可视化数据的图形和用于创建自定义绘图的工具用于曲线拟合、数据分类、信号分析、控制系统优化和许多其他任务的
Litle_Pudding·2023-12-27 21:39

吴恩达深度学习笔记（2）-什么是神经网络（Neural Network）

这时，你想要拟合一个根据房屋面积预
极客Array·2023-12-27 20:02

卡尔曼滤波的理解以及参数调整

一、前言卡尔曼滤波器是一种最优线性状态估计方法（等价于“在最小均方误差准则下的最佳线性滤波器”），所谓状态估计就是通过数学方法寻求与观测数据最佳拟合的状态向量。
sxl-63·2023-12-27 19:32

一文读懂“Allan方差”（IMU噪声估计&标定）&matlab代码仿真

功率信号与能量信号2.2.功率谱密度2.3.高斯白噪声2.4.平稳/非平稳随机过程2.5.Allan方差3.allan方差的应用3.1.双对数曲线求解allan方差参数3.2.为什么不同的斜率对应不同的误差项3.3.最小二乘拟合方法求解参数
深耕智能驾驶·2023-12-27 19:31

基于车载传感器的联合标定算法

毫米波雷达标定参数（4）超声波雷达标定参数1.3.联合标定需求1.4.联合标定方法1.4.1.离线时空联合标定1.4.2.在线时空联合标定2.1.时间配准方法2.2.空间配准方法2.3.参数估计方法2.3.1.最小二乘法
深耕智能驾驶·2023-12-27 19:31

机器学习——线性模型（二）

1、优化方法线性回归最小二乘法的两种求解方法(即优化方法)分别是正规方程和梯度下降。
风月雅颂·2023-12-27 18:04

8.1 有监督学习算法

有监督学习算法0.机器学习理论基础根据酒精浓度、颜色深度判断红酒类别常用机器学习算法体系有监督学习无监督学习半监督学习强化学习输入/输出空间、特征空间过拟合与欠拟合1.KNN/K近邻算法1.1算法原理1.2
adamlay·2023-12-27 15:44

【MATLAB】史上最全的13种数据拟合算法全家桶

有意向获取代码，请转文末观看代码获取方式~1【MATLAB】傅里叶级数拟合算法傅里叶级数拟合算法是一种强大而灵活的数学方法，可以将复杂的函数拆解成多个简单的正弦和余弦函数的和。
Lwcah·2023-12-27 11:23

【论文解读】在上下文中学习创建任务向量

特别是，将其映射到“标准”机器学习框架是具有挑战性的，在该框架中，人们使用训练集S在某些假设类中找到最佳拟合函数f(x)。
合合技术团队·2023-12-27 09:59

2023年12月16日~12月22日（自适应反馈机制下基于卷积神经网络的高清晰反射波反演算法：CNN-RWI）

AdaptiveFeedbackConvolutional-Neural-Network-BasedHigh-ResolutionReflection-WaveformInversion全波形反演（FWI）是一种非线性拟合观测地震记录从而获得高清晰速度模型的最优化算法
摘星星的屋顶·2023-12-27 09:38

excel统计分析——S-W正态性检验

参考资料：[1]马兴华,张晋昕.数值变量正态性检验常用方法的对比[J].循证医学,2014,14(02):123-128.统计推断——正态性检验（图形方法、偏度和峰度、统计（拟合优度）检验）_sm.distributions.ecdf-CSDN
maizeman126·2023-12-27 08:43

excel统计分析——K-S正态性检验

参考资料：马兴华,张晋昕.数值变量正态性检验常用方法的对比[J].循证医学,2014,14(02):123-128统计推断——正态性检验（图形方法、偏度和峰度、统计（拟合优度）检验）_sm.distributions.ecdf-CSDN
maizeman126·2023-12-27 08:43

excel统计分析——CVM正态性检验

参考资料：统计推断——正态性检验（图形方法、偏度和峰度、统计（拟合优度）检验）_sm.distributions.ecdf-CSDN博客29_张达成_从经验过程出发建立Cramer-vonMises统计量的性质
maizeman126·2023-12-27 08:10

分布式机器学习（上）-并行计算与机器学习

最小二乘回归。用并行计算来解最小二乘回归。并行计算中的通信问题。MapReduce，已经如何用MapReduc
差分隐私·2023-12-27 05:33

学习笔记-极大似然法与最小二乘法

1、极大似然法（maximumlikelihoodestimation，MLE）极大似然法（maximumlikelihoodestimation，MLE）是概率统计中估算模型参数的一种很经典和重要的方法。（1）定义最大似然估计是一种基于观测数据估计概率模型参数的统计方法。最大似然函数的目标是找到最大似然函数的参数值集，该函数测量在假设模型下观察给定数据的概率。（2）MLE关键组成部分Likeli
RS&·2023-12-27 03:14

机器学习

机器学习概念拟合：构建的算法模型符合给定数据的特征欠拟合：算法不太符合样本的数据特征过拟合：算法太符合样本数据的特征，对于实际生产中的数据特征无法拟合。【背答案，没有
温柔倾怀·2023-12-27 01:13

【指纹识别系统】数据集收集与测试用例说明

首先，基于算法上的数据集收集是这样的，以不产生过拟合与欠拟合的模型为最终标准目标，能抵御可预测的环境干扰作为附加条件。构造一个身份识别模型
茉莉使者·2023-12-26 22:20

pytorch中池化函数详解

1池化概述1.1什么是池化池化层是卷积神经网络中常用的一个组件，池化层经常用在卷积层后边，通过池化来降低卷积层输出的特征向量，避免出现过拟合的情况。池化的基本思想就是对不同位置的特征进行聚合统计。
智慧医疗探索者·2023-12-26 18:02

单组学的多变量分析| 2.稀疏偏最小二乘判别分析（sPLS-DA）

plsda_2.jpg稀疏偏最小二乘判别分析（sPLS-DA）sPLS-DA（SparsePLSdiscriminantanalysis）是PLS-DA的一种特殊情况，同时包含变量选择和分类的过程。
木舟笔记·2023-12-26 15:01

042、文本与语言模型

之——nlp基础目录之——nlp基础杂谈正文1.文本预处理2.语言模型3.语言模型实现杂谈在语言模型中，需要对文本进行预处理，进行数字化的一系列操作，而后才能进行网络的拟合。
Here we are——wxl·2023-12-26 15:40

机器学习之数据扩充

数据扩充能帮助充分利用有限数据集，增加训练数据数量，减少模型过拟合风险。
贾斯汀玛尔斯·2023-12-26 11:21

回答同学的提问，机器学习中常见的目标函数，优化器，损失函数的概念，联系

目标函数主要分为分类任务目标函数和回归任务目标函数，有时还会加入附加任务目标函数以防止过拟合或求得稀疏解。换句话说目标函数（objectivefunction）是机器学习
小桥流水---人工智能·2023-12-26 09:20

【机器学习】Boosting算法-梯度提升算法（Gradient Boosting）

梯度提升算法的核心思想是利用损失函数的负梯度作为残差的近似值，然后用一个基学习器拟合这个残差，再将其加到之前的模型上，从而不断地减小损失函数的值。
十年一梦实验室·2023-12-26 09:18

[PyTorch][chapter 8][李宏毅深度学习][DNN 训练技巧]

前言：DNN是神经网络的里面基础核心模型之一.这里面结合DNN介绍一下如何解决深度学习里面过拟合,欠拟合问题目录：DNN训练常见问题过拟合处理欠拟合处理keras项目一DNN训练常见问题我们在深度学习网络训练的时候经常会遇到下面两类问题
明朝百晓生·2023-12-26 07:26

机器学习之归一化

为什么需要归一化假设我们现在有一组样本数据，我们需要拟合的目标函数如下：其中X1和X2为样本中两个特征。当X1和X2数值
小光K·2023-12-26 01:55

Python使用训练数据拟合模型

#假设“满意度”是因变量，其他的是自变量#提取自变量（特征）和因变量（目标）X=df_filtered_cleaned[['Bonus','Enhancement','Time_in_seconds']]y=df_filtered_cleaned['Satisfaction']#分割为训练集和测试集。X_train,X_test,y_train,y_test=train_test_split(X,
xdpcxq1029·2023-12-25 14:28

深度学习中的池化

1深度学习池化概述1.1什么是池化池化层是卷积神经网络中常用的一个组件，池化层经常用在卷积层后边，通过池化来降低卷积层输出的特征向量，避免出现过拟合的情况。
智慧医疗探索者·2023-12-25 09:39

深度学习中的Dropout

当一个复杂的前馈神经网络被训练在小的数据集时，容易造成过拟合。为了防止过拟合，可以通过阻止特征检测器的共同作用来提高神经网络的性能。在2012年，Alex、Hin
智慧医疗探索者·2023-12-25 09:06

PyTorch官网demo解读——第一个神经网络（3）

大佬说梯度下降是深度学习的灵魂；梯度是损失函数（代价函数）的导数，而下降的目的是让我们的损失不断减少，达到模型收敛的效果，最终拟合出最优的参数w。所以，我们要先从损失函数（代价函数）说起。
骑猪等风·2023-12-25 06:30

matlab显示函数表达式_从零开始的matlab学习笔记——（25）微分方程

matlab应用——求极限，求导，求积分，解方程，函数绘图，三维图像，拟合函数....更多内容尽在个人专栏：matlab学习之前我们学习过matlab的各种解方程的函数工具，这一节我们再来学习一种，（常
weixin_39636333·2023-12-25 06:49

线性回归模型数值仿真

请采100个输入样本，计算出相应的输出样本，并利用线性回归模型拟合这些样本，利用最小二乘求解。
!chen·2023-12-25 05:59

多项式拟合

将利用多输入的线性回归模型实现多项式的拟合。使用最小二乘法进行求解，并可视化拟合的结果。
!chen·2023-12-25 05:28

【C++PCL】点云处理最小二成三维球拟合

作者：迅卓科技简介：本人从事过多项点云项目，并且负责的项目均已得到好评！公众号：迅卓科技，一个可以让您可以学习点云的好地方目录1.原理介绍2.代码效果3.源码展示4.参数调试5.注意事项
迅卓科技·2023-12-25 04:37

【C++PCL】点云处理最小二成圆柱拟合

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【C++PCL】点云处理最小二成空间直线拟合

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迅卓科技·2023-12-25 04:07

【C++PCL】点云处理最小二成二维圆拟合

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迅卓科技·2023-12-25 04:07

【C++PCL】点云处理RANSAC圆锥拟合

作者：迅卓科技简介：本人从事过多项点云项目，并且负责的项目均已得到好评！公众号：迅卓科技，一个可以让您可以学习点云的好地方目录1.原理介绍2.代码效果3.源码展示4.参数调试5.注意事项
迅卓科技·2023-12-25 04:06

三维目标检测：（三）用PCL中的RANSAC算法去除点云的平面点

算法原理随机采样一致性原理如下https://blog.csdn.net/qq_28087491/article/details/107376740简单来说，如果三个点确定一个平面，那我们随机取三个点，然后拟合成一个平面
ZZZZZZZZZZZZZYQ·2023-12-25 04:36

【C++PCL】点云处理移动最小二乘上采样

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迅卓科技·2023-12-25 04:36

【C++PCL】点云处理RANSAC圆柱拟合

作者：迅卓科技简介：本人从事过多项点云项目，并且负责的项目均已得到好评！公众号：迅卓科技，一个可以让您可以学习点云的好地方目录1.原理介绍2.代码效果3.源码展示4.参数调试5.注意事项
迅卓科技·2023-12-25 04:36

Logistic回归

原理对分类边界建立回归公式，找到最佳拟合参数，以此来进行分类。优点：计算代价不高，易于理解和实现。缺点：容易欠拟合，分类精度可能不高。在数据不是完全线性可分的情况，永远不会收敛。
JasonChiu17·2023-12-24 22:03

【Python特征工程系列】利用梯度提升（GradientBoosting）模型分析特征重要性（源码）

有些可能是冗余的或不相关的，这会增加建模的复杂性并可能导致过拟合。
数据杂坛·2023-12-24 21:11

决策树的剪枝、连续与缺失

剪枝处理剪枝是决策树学习算法对付“过拟合”的主要手段。剪枝的基本策略有预剪枝和后剪枝两种。
New_Learner·2023-12-24 20:55

第3A章 | 安徽某高校《统计建模与R软件》期末复习

第3A章数据描述性分析目录3.1数据的收集3.2数据的整理3.3描述统计量3.4图像的绘制3.5正态性检验与分布拟合3.6一些R函数的总结与补充3.7补充题：Createacalendar！
我不是saint·2023-12-24 17:16

Error in x$terms : $ operator is invalid for atomic vectors

R报错在做nomo图的时候报的错后面发现模型具体参数需要显示出来，像下面这样子就可以了，但是又会出现新问题，应该是无法拟合或拟合不精确。
愿航·2023-12-24 17:37

生成任意轴线方向的圆柱体（附源码）

文章目录测试效果1.基本内容2.生成任意轴线方向的圆柱体2.代码实现3.参考目标：根据拟合的圆柱体轴线和轴上点，可视化任意轴线方向的圆柱体测试效果1.基本内容在实际检测拟合圆柱体后，我们可以根据拟合误差查看拟合的效果
IVisionNode·2023-12-24 16:48

PyTorch之线性回归

线性回归是利用称为线性回归方程的最小二乘函数，对一个或多个自变量和因变量之间关系，进行建模的一种回归分析。这种函数是一个或多个称为回归系数的模型参数的线性组合。
ldxxxxll·2023-12-24 12:40

LogisticRegression - 参数说明

L1G规范假设的是模型的参数满足拉普拉斯分布，L2假设的模型参数满足高斯分布，所谓的范式就是加上对参数的约束，使得模型更不会过拟合(overfit)，
魏鹏飞·2023-12-24 11:34

神经网络：机器学习基础

偏差（Bias）：衡量了模型拟合训练数据的能力，偏差反应的是所有采样
是Dream呀·2023-12-24 10:40
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