E-COM-NET
首页
在线工具
Layui镜像站
SUI文档
联系我们
推荐频道
Java
PHP
C++
C
C#
Python
Ruby
go语言
Scala
Servlet
Vue
MySQL
NoSQL
Redis
CSS
Oracle
SQL Server
DB2
HBase
Http
HTML5
Spring
Ajax
Jquery
JavaScript
Json
XML
NodeJs
mybatis
Hibernate
算法
设计模式
shell
数据结构
大数据
JS
消息中间件
正则表达式
Tomcat
SQL
Nginx
Shiro
Maven
Linux
最小二乘法拟合
Python中的惩罚分析:理论与实践指南
惩罚分析的应用场景1.4惩罚方法的类型2.惩罚分析在Python中的实现2.1实现代码示例2.2未加惩罚的模型2.3加惩罚的模型(L1和L2正则化)2.4选择合适的惩罚方法与调整强度2.5惩罚过程改善过
拟合
问题
theskylife
·
2024-03-16 04:35
数据分析
python
开发语言
数据分析
数据挖掘
机器学习
水云模型去除植被覆盖影响反演土壤水
目录水云模型简介使用方法环境配置输入文件源代码输出文件反演方法构造土壤水分与散射系数
拟合
方程一、Matlab
拟合
线性曲线二、python多元线性回归波段计算讨论本文是在哨兵1号后向散射系数土壤水分反演文章上的拓展
海绵波波107
·
2024-03-14 07:30
遥感反演与解译技术
笔记
c#
【机器学习】支持向量机 | 支持向量机理论全梳理 对偶问题转换,核方法,软间隔与过
拟合
支持向量机走的路和之前介绍的模型不同之前介绍的模型更趋向于进行函数的
拟合
,而支持向量机属于直接分割得到我们最后要求的内容1支持向量机SVM基本原理当我们要用一条线(或平面、超平面)将不同类别的点分开时,
Qodicat
·
2024-03-13 10:34
支持向量机
机器学习
算法
岭回归算法
岭回归算法是在
最小二乘法
的基础上引|入正则项,使回归模型具有较好泛化能力和稳定性,但岭回归算法并不能处理自变量间非线性相关的情况。
码银
·
2024-03-07 19:44
回归
数据挖掘
人工智能
《模式识别与机器学习》第一章
C1符号含义x\boldxx:向量,曲线
拟合
问题中的x坐标数值序列。元素个数为N。t\boldtt:向量,曲线
拟合
问题中的y坐标(target)数值序列。
CS_Zero
·
2024-03-06 09:03
机器学习
人工智能
人工智能底层自行实现篇2——多元线性回归
多元线性回归的基本原理是通过
拟合
一个线性模型来描述自变量与因变量之间的关系。这个线性模型通常采用
最小二乘法
来估计参数,使得模型预测值与实际观测值之间的残差平方和最小化。多元线性回归
ALGORITHM LOL
·
2024-03-04 11:33
人工智能
线性回归
回归
R语言GAMLSS模型对艾滋病病例、降雪量数据
拟合
、预测、置信区间实例可视化|附代码数据
全文链接:http://tecdat.cn/?p=31996原文出处:拓端数据部落公众号最近我们被客户要求撰写关于GAMLSS的研究报告,包括一些图形和统计输出。GAMLSS模型是一种半参数回归模型,参数性体现在需要对响应变量作参数化分布的假设,非参数性体现在模型中解释变量的函数可以涉及非参数平滑函数,非参数平滑函数不预先设定函数关系,各个解释变量的非线性影响结果完全取决于样本数据。它克服了GAM
·
2024-03-01 04:32
数据挖掘深度学习人工智能算法
1.深度学习基础-模型评估指标
有监督学习回归任务回归任务模型的评估主要通过误差和
拟合
优度来进行,常用的指标包括平均绝对误差(MAE)、均方误差(MSE)、均方根误差(RMSE)和决定系数(R²)。
alstonlou
·
2024-02-24 20:03
深度学习指南
深度学习
人工智能
机器学习
算法
python
2021年秋招算法岗面经-字节跳动
一个小时)讲实习实习的结果是如何评估的为什么用AUC,而不用别的AB测试时,为什么是基于用户划分,而不是基于司机划分最大池化的反向传播求导公式LSTM解决了什么问题通用的提高模型泛化能力的方法(解决过
拟合
的方法
机器学习面试基地
·
2024-02-20 22:13
机器学习-近邻KNN算法学习笔记
目录一、算法定义KNN算法性能:欠
拟合
和过
拟合
KNN算法优缺点二、算法原理算法通俗解释算法的公式欧氏距离曼哈顿距离三、算法实现与应用模型搭建思路KNN算法模型源码代码运行效果图四、总结一、算法定义K最近邻
不会敲代码的陈序员
·
2024-02-20 21:36
机器学习
算法
人工智能
吴恩达机器学习全课程笔记第二篇
目录前言P31-P33logistics(逻辑)回归决策边界P34-P36逻辑回归的代价函数梯度下降的实现P37-P41过
拟合
问题正则化代价函数正则化线性回归正则化logistics回归前言这是吴恩达机器学习笔记的第二篇
亿维数组
·
2024-02-20 21:03
Machine
Learning
机器学习
笔记
人工智能
学习
MATLAB进行特征选择
特征选择是机器学习和统计建模中的重要步骤,它涉及选择最相关、最有信息价值的特征,以提高模型性能、降低过
拟合
风险,并加速训练过程。
AI Dog
·
2024-02-20 18:17
数学建模\MATLAB
matlab
数学建模
数据挖掘
特征选择
特征提取
算法工程师(机器学习)面试题目4---深度学习算法
在全连接神经网络中,每相邻两层之间的节点都有边相连,而对于卷积神经网络,相邻两层之间只有部分节点相连;全连接网络缺点:参数太多,计算速度变慢,容易过
拟合
卷积神经网络:局部链接;权值共享;参数更少,降低过
拟合
的可能卷积神经网络一般是由卷积层
小葵向前冲
·
2024-02-20 15:34
算法工程师
算法
机器学习
深度学习
3.QTL定位:Rqtl —— Multiple-QTL analyses
在此工作中,我们使用由makeqtl()创建的QTL对象,利用fitqtl()
拟合
多qtl模型。
Wei_Sun
·
2024-02-20 09:54
最小二乘法
拟合
(C++)
曲线
拟合
插值与
拟合
较为相似,同样是给出了数据点,要求求出一个函数,但是插值要求插值数据必须100%正确,即求出来的函数必须都过这些点,而
拟合
则不一定,因为
拟合
的数据点本身就不一定正确,比如拿尺子测量某物体的形变趋势
龙行泽雨
·
2024-02-20 09:40
计算方法
最小二乘法
c++
机器学习
数据分析 - 机器学习
1:线性回归线性回归是一种统计技术用于对输出变量与一个或多个输入变量之间的关系进行建模用外行人的话来说,将其视为通过某些数据点
拟合
一条线,如下所示以便在未知数据上进行预测,假设变量之间存在线性关系点和线之间存在微小的差异
龙马啊
·
2024-02-20 08:43
数据分析
机器学习
数据挖掘
PyTorch使用Tricks:Dropout,R-Dropout和Multi-Sample Dropout等 !!
Dropout是一种在神经网络训练过程中用于防止过
拟合
的技术。在训练
JOYCE_Leo16
·
2024-02-20 07:04
计算机视觉
pytorch
人工智能
python
深度学习
神经网络
深度学习技巧应用37-模型训练过程中训练曲线的观察方法与超参数随机搜索方法
观察训练曲线可以帮助了解模型性能和诊断问题,如过
拟合
或欠
拟合
。超参数随机搜索是一种自动选择最优超参数组合的方法,通过在给定空间内随机选择超参数组合并进行评估,选择性能最佳的超参数组合。
微学AI
·
2024-02-20 02:59
深度学习技巧应用
深度学习
人工智能
训练曲线
超参数
随机搜索
【机器学习笔记】5 机器学习实践
数据集划分子集划分训练集(TrainingSet):帮助我们训练模型,简单的说就是通过训练集的数据让我们确定
拟合
曲线的参数。
RIKI_1
·
2024-02-19 23:52
机器学习
机器学习
笔记
人工智能
机器学习和统计学的区别?
它更关注统计量服从什么分布、假设检验是否显著、模型
拟合
是否合理等问题。方法:机器学习通常使用训练数据来训练模型,然后通过测试数据来评估模型的性能。在训练过程
小桥流水---人工智能
·
2024-02-19 23:21
人工智能
机器学习算法
机器学习
人工智能
GAN生成对抗性网络
机器学习中生成模型的问题无监督学习是机器学习和未来人工智能的突破点,生成模型是无监督学习的关键部分特点:不需要MCMC或者变分贝叶斯等复杂的手段,只需要在G和D中对应的多层感知机中运行反向传播或者梯度下降算法模型通常使用神经网络,其
拟合
能力最好
Dirschs
·
2024-02-19 23:19
深度学习
GAN
生成对抗网络
人工智能
神经网络
【解决(几乎)任何机器学习问题】:超参数优化篇(超详细)
模型在这⾥的参数被称为超参数,即控制模型训练/
拟合
过程的参数。如果我们⽤SGD训练线性回归,模型的参数是斜率和偏差,超参数是学习率。你会发现我在本章和本书中交替使⽤
X.AI666
·
2024-02-19 23:48
解决(几乎)任何机器学习问题
机器学习
人工智能
深度学习loss骤降
深度学习中的loss骤降可能出现在训练过程中,这通常是因为模型在训练中逐渐找到了数据的分布规律,并开始更好地
拟合
数据。
eric-sjq
·
2024-02-19 20:47
深度学习
人工智能
【机器学习笔记】12 聚类
无监督学习概述监督学习在一个典型的监督学习中,训练集有标签,我们的目标是找到能够区分正样本和负样本的决策边界,需要据此
拟合
一个假设函数。
RIKI_1
·
2024-02-19 19:38
机器学习
机器学习
笔记
聚类
销售话术对成单有啥影响
我们通过一个神经网络来
拟合
这么个关系,即需要用数据去训练一个神经网络模型(成单概率模型),我们可以使用MLP来实现,MLP是一个多层感知器,能够轻松的模拟输入(坐席说的话)和输出(成单)之间的非线性关系
wxl781227
·
2024-02-19 19:31
深度学习
算法
人工智能
机器学习
Python用GAN生成对抗性神经网络判别模型
拟合
多维数组、分类识别手写数字图像可视化
全文链接:https://tecdat.cn/?p=33566原文出处:拓端数据部落公众号生成对抗网络(GAN)是一种神经网络,可以生成类似于人类产生的材料,如图像、音乐、语音或文本。最近我们被客户要求撰写关于GAN生成对抗性神经网络的研究报告,包括一些图形和统计输出。近年来,GAN一直是研究的热门话题。Facebook的AI研究总监YannLeCun称对抗训练是“过去10年中最有趣的机器学习领域
·
2024-02-19 18:13
数据挖掘深度学习机器学习算法
Python环境下基于深度判别迁移学习网络的轴承故障诊断
另一方面,如果直接在新的目标领域中进行模型的训练,其数据的稀缺和标注的不完整可能会导致监督学习出现严重的过
拟合
问题,难以达到令人满意的学习效果
哥廷根数学学派
·
2024-02-19 12:36
故障诊断
信号处理
深度学习
python
迁移学习
开发语言
线性回归:大体介绍
它假设自变量和因变量之间存在线性关系,并且通过最小化预测值与实际观测值之间的差异来确定最佳
拟合
直线。
Galaxy银河
·
2024-02-19 11:56
计算机
/
人工智能
语言/方式/工具/模型/软件
大赏
人工智能
机器学习
激光条纹中心线提取算法FPGA实现方案
常见的中心线提取算法有:边缘法中心法阈值法形态学细化法极值法灰度重心法曲线
拟合
法Steger算法上述这些算法中只有灰度重心法,曲线
MmikerR
·
2024-02-19 10:18
#
机器视觉
#
图像处理
3D线激光
激光中心线提取
FPGA
图像处理
机器视觉
工业检测
3D测量
基于Monte Carlo 的策略评估
这种方法主要是从经验experience中
拟合
数值,本质上就是从不同的采样中获得结果,然后将其平均。由于最后当采样的数量达到一定的数量级后,这种方法可以很好地
拟合
我们想要的函数。
Longlongaaago
·
2024-02-15 07:36
机器学习
人工智能
强化学习
机器学习
Pixel Recurrent Neural Networks 和 autoregressive models 自回归模型
他的思想很简单,就是最大似然估计的方式去
拟合
图像数据。将二维的图像数据比作序列数据,以条件概率的方式,逐点预测和计算。
Longlongaaago
·
2024-02-15 07:06
机器学习
深度学习
异常检测-基于统计学的方法-学习笔记-2
异常检测的统计学⽅法的⼀般思想是:学习⼀个
拟合
给定数据集的⽣成模型,然后识别该模型低概率区域中的对象,把它们作为异常点。
Rank_Fan007
·
2024-02-15 05:37
深度学习相关知识--池化
池化作用:1.减少运算量,这个还好理解,因为数据量变少了,后期计算量肯定也少了2.防止过
拟合
,因为池化可以把一张大图变成一张小图,但是保留了重要特征,这样使得模型学习时能
已经大四了,继续努力
·
2024-02-15 04:12
深度学习
计算机视觉
人工智能
二次和三次样条曲线的作用,生成二次和三次样条曲线的方法
例如,它能够保证
拟合
曲线不仅通过所有给定的数据点,而且在每段曲线连接处一阶导数相等,从而使得
拟合
曲线相对平滑。每段曲线是二次曲线。
kfjh
·
2024-02-14 21:54
算法
R语言ggplot2绘图
拟合
曲线的置信区间边框变成虚线
https://stackoverflow.com/questions/57988682/how-to-remove-filled-area-on-se-when-plot-geom-smooth-in-ggplot2library(ggplot2)ggplot(data=mtcars,mapping=aes(x=wt,y=mpg))+geom_point(size=2)+geom_smooth(
小明的数据分析笔记本
·
2024-02-14 20:28
时间序列预测——霍尔特线性趋势法与Holt-Winters方法
该方法基于线性趋势的假设,通过
拟合
历史数据的线性趋势来预测未来的趋势。霍尔特线性趋势法主要由趋势方程和季节调整两部分组成。趋势方程表示为:Tt=a+btT_t=a+btTt=a+bt其中,(T_t)表
Persist_Zhang
·
2024-02-14 18:28
Python
数据分析
传感数据
算法
非线性回归的原理与实现
1.激活函数:激活函数是为了让神经网络可以
拟合
复杂的非线性函数,比如torch.nn.functional.relu()2.人工神经网络是多层人工神经元组成的网络结构,输入层,隐含层,输出层3,隐含层大于
o0Orange
·
2024-02-14 16:23
回归
数据挖掘
人工智能
博客摘录「 【halcon】轮廓
拟合
相关算子」2023年5月26日
特别是使用了union_adjacent_contours_xld之后注意一定要使用segment_contours_xld进行打断,然后才能使用get_contour_global_attrib_xld。
o0Orange
·
2024-02-14 16:52
笔记
线性回归原理与python实现
线性回归原理:在一堆散点中xiyi,
拟合
出一个函数使其离所有点最近目标函数:y=w1x+w0误差函数:MSE(均方误差)L(w1,w0)=Σ(yi-y)^2优化方法:梯度下降,autograd,反向传播
o0Orange
·
2024-02-14 16:22
python
线性回归
算法
通过指数
拟合
获取平均增长率
事实上,我们可以通过指数
拟合
来得到上升比率或下降比率。
热爱生活的大川
·
2024-02-14 15:52
局部加权回归
局部加权回归(LocalWeightedRegression)是一种非参数回归方法,用于解决线性回归模型无法很好
拟合
非线性数据的问题。
亦旧sea
·
2024-02-14 11:54
回归
数据挖掘
人工智能
matlab正态分布
拟合
数据画图
1clearclccloseall%生成风速数据wind_speed_data=randn(1000,1)*5+10;%生成均值为10,标准差为5的正态分布数据%计算概率分布直方图hist_bins=linspace(min(wind_speed_data),max(wind_speed_data),20);hist_values=hist(wind_speed_data,hist_bins)/n
红老鼠
·
2024-02-14 09:15
matlab
论文阅读:GamutMLP A Lightweight MLP for Color Loss Recovery
MichaelS.Brown,这个老师是加拿大York大学的,也是ISP领域的大牛,现在好像也在三星研究院担任兼职,这个老师做了很多这种类似的工作,通过一些轻量模型,将一些数据转换过程中的变换关系进行
拟合
Matrix_11
·
2024-02-14 05:57
计算摄影与图像处理
论文阅读
RBF神经网络中的RBF的英文全称是什么,是用来干什么的?
在RBF神经网络中,径向基函数被用作隐藏层的激活函数,用来将输入数据从输入空间映射到一个高维的特征空间,从而实现非线性的数据
拟合
和模式识别。具体来说,径向
神笔馬良
·
2024-02-14 03:14
神经网络
人工智能
深度学习
python求解非线性多元方程_python用fsolve、leastsq对非线性方程组求解
可以看到这一个问题实际上还是一个优化问题,也可以用之前
拟合
函数的leastsq求解。
weixin_39954908
·
2024-02-14 00:41
python求解非线性多元方程
python fsolve说明_python用fsolve、leastsq对非线性方程组求解
可以看到这一个问题实际上还是一个优化问题,也可以用之前
拟合
函数的leastsq求解。
卖腿毛养你啊
·
2024-02-14 00:41
python
fsolve说明
汽车悬架二自由度模型搭建与仿真
1、随机路面建模1)、随机路面时域公式随机路面的时域模型推导如下:我们要的是时域的路面模型,即每一时刻下,路面的高度是多少,单从上面这个公式和这个表,还没法建模,上面的
拟合
公式只是个参考,意思是:我们的生成的随机路面功率谱只要跟它差不多就可以
极简车辆控制
·
2024-02-13 14:07
半主动悬架CDC控制
汽车
lightGBM集成学习算法
每个决策树都是通过迭代地
拟合
负梯度进行训练的。训练过程中,每个新的决策树都会尝试纠正先前模型的错误,并与当前模型进行融合,从而提高整体模
亦旧sea
·
2024-02-13 14:24
集成学习
算法
机器学习
计量经济学计算机输出结果,计量经济学作业答案A..doc
1的估计量(OLS法-
最小二乘法
)用表示。检验?1=0的t统计量定义为t=,其中S()为的样本标准差(StandardError)。问题:1)请找出t统计量和F统计量之间的关系。
weixin_39850981
·
2024-02-13 14:53
计量经济学计算机输出结果
XGboost集成学习
在每一轮迭代中,它先计算模型的负梯度(残差),然后用一个新的弱学习器来
拟合
这个残差。接着,它将当前模型的预测结果与新学习器的预测结果相加,得到一个
亦旧sea
·
2024-02-13 14:53
集成学习
机器学习
人工智能
上一页
1
2
3
4
5
6
7
8
下一页
按字母分类:
A
B
C
D
E
F
G
H
I
J
K
L
M
N
O
P
Q
R
S
T
U
V
W
X
Y
Z
其他