最小二乘法拟合第11页

非对称重加权惩罚最小二乘平滑的基线校正-2

Baselinecorrectionusingasymmetricallyreweightedpenalizedleastsquaressmoothing-Analyst(RSCPublishing)前言：基于惩罚最小二乘法的基线校正方法已成功地应用于各种光谱分析中

子虚先生√·2024-01-12 17:37

非对称重加权惩罚最小二乘平滑的基线校正修订版-2

基于惩罚最小二乘法的基线校正方法已成功地应用于各种光谱分析中。该方法通过估计基线来迭代地改变权重。如果信号低于先前拟合的基线，则给予大权重。

子虚先生√·2024-01-12 17:37

YOLOv8改进 | 损失篇 | VarifocalLoss密集目标检测专用损失函数 (VFLoss，原论文一比一复现)

是一种为密集目标检测器训练预测IoU-awareClassificationScores（IACS）的损失函数，我经过官方的版本将其集成在我们的YOLOv8的损失函数使用上，其中有很多使用的小细节(否则按照官方的版本使用根本拟合不了

Snu77·2024-01-12 16:51

【深度学习】优化器介绍

文章目录前言一、梯度下降法（GradientDescent）二、动量优化器（Momentum）三、自适应学习率优化器前言深度学习优化器的主要作用是通过调整模型的参数，使模型在训练数据上能够更好地拟合目标函数

行走的学习机器·2024-01-12 15:32

今天的计划2019年8月14日

图片发自App人无远忧，必有近虑今天重点将加热炉非稳态热传导，进行参数之间的多项式拟合，力求将复杂的公式进行简化。在此基础上进行加热趋势的仿真实验。锻炼身体再接再厉。卫生搞起来，不能停。

改善昨天的自己·2024-01-12 14:11

多元线性回归模型（公式推导+举例应用）

文章目录引言模型表达式均方误差和优化目标最小二乘法广义线性模型范数XTX\mathbf{X^TX}XTX不是满秩情况下，回归问题的解决方案岭回归套索回归弹性网络回归（ElasticNet）XTX\mathbf

Nie同学·2024-01-12 14:00

BP神经网络（公式推导+举例应用）

文章目录引言M-P神经元模型激活函数多层前馈神经网络误差逆传播算法缓解过拟合化结论实验分析引言人工神经网络（ArtificialNeuralNetworks，ANNs）作为一种模拟生物神经系统的计算模型

Nie同学·2024-01-12 14:00

【数值分析】逼近，正交多项式

曲线拟合的最小二乘法可以克服龙格现象，同时不会有大计算量。用函数序列pn(x){p_n(x)}pn(x)去近似一个函数f(x){f(x)}f(x)，称为逼近。用函数Φ{\Phi}Φ去近似一

你哥同学·2024-01-12 11:26

谈谈曲线与曲面

这些点通过插值、拟合或光顺等技术连接起来，形成连续的曲线。

老歌老听老掉牙·2024-01-12 10:32

【Python机器学习】SVM——预处理数据

为了解决特征特征数量级差异过大，导致的模型过拟合问题，有一种方法就是对每个特征进行缩放，使其大致处于同一范围。核SVM常用的缩放方法是将所有的特征缩放到0和1之间。

zhangbin_237·2024-01-12 09:05

基于深度残差网络（ResNet）的水果分类识别系统

提示：文章写完后，目录可以自动生成，如何生成可参考右边的帮助文档文章目录前言一.背景含义项目说明二、数据预处理三.网络结构1.采用残差网络(ResNets)四.损失函数五.具体说明超参数的调节过程六.拟合处理七

猿戴科·2024-01-12 09:18

频数表和列联表，以及进一步处理分析 -- R

1.如何统计分类变量的分布次数--频数表2.如何统计多分类变量的分布次数--频联表3.单个分类变量的分类结果是否满足理论分类结果--拟合优度问题4.多个分类变量的分类结果是否相关干扰--分类变量（多因素

All_Will_Be_Fine噻·2024-01-12 09:03

【机器学习300问】3、机器学习中有哪些数据集都有什么用？

帮助评估模型在未见过的数据上的表现，防止过拟合。三、测试集（TestSet）作用：用来对最终模型进行性能评估，测试

小oo呆·2024-01-12 06:21

python 分类变量编码_深度学习编码分类变量的3种方法——AIU人工智能学院

这意味着，如果你的数据包含分类数据，则必须先将其编码为数字，然后才能拟合和评估模型。两种最流行的技术是整数编码和一种热编码，尽管一种称为学习嵌入的较新技术可能在这两种方法之间提供了有用的中间立场。

weixin_39974882·2024-01-12 06:36

大语言模型面试问题

求和的意思就是残差层求和，原本的等式为y=H(x)转化为y=x+H(x)，这样做的目的是防止网络层数的加深而造成的梯度消失，无法对前面网络的权重进行有效调整，导致神经网络模型退化（这种退化不是由过拟合造成的

抓个马尾女孩·2024-01-12 05:23

书柜就是你的鱼塘，读完就能成为海王——「快速阅读术」

思考拟合未来，阅读创造价值农耕时代读几年书就可以应付一辈子工业经济时代读十几年书能管用一辈子知识经济时代和网络时代要一辈子读书用一生学习如何一年读完300本书？

一条拟合线·2024-01-12 05:18

pytorch10：正则化(weight_decay、dropout、Batch Normalization)

目录一、正则化regularization1.概念2.过拟合3.减小方差策略4正则化--权值衰减二、正则化-dropout2.1dropout概念2.2数据尺度变化2.3nn.Dropout2.4两种模式三

慕溪同学·2024-01-12 03:45

如何解决大模型的「幻觉」问题

大模型的幻觉问题可能是由于以下原因引起的：模型过拟合：大模型容易过拟合训练数据，即对训练数据的学习过于深入，导致模型过于自信

csdn_aspnet·2024-01-12 02:33

ARMA模型带拟合的程序暂存

function[ddb,bbb,aaa,e,pos,yucezhi]=armaminerrordainihe2(cD)%没有作平稳性检验相关函数https://blog.csdn.net/chamyto98/article/details/5181623%以下为系统自带函数%editarima%editgarchaaa=ones(50,500)*10000;bbb=ones(50,500)*10

FakeOccupational·2024-01-12 00:28

自变量是分类变量的线性拟合+哑变量

也相当于对数据分类)何时引入哑变量顺序变量如(高,中,低)可按比例引入值(如1，3，5)而分类变量，或连续变量的划分:(如：1-10，11-20，21-30……)则可引入哑变量引入哑变量后，可以降低De,拟合效果较好引入哑变量后

FakeOccupational·2024-01-12 00:28

Hermite插值、拉格朗日插值法、牛顿插值法比较

这样即可以在给定的数据范围内获得更准确的拟合结果。与其他插值方法相比，Hermite插值具有更高的精度和光滑性。通过给定的数据点和其导数值，建立一个n次多项式函数（n是数据点的数量)。

一只会飞的猪️·2024-01-11 13:02

Python：二次曲线拟合（节约生命法拟合）

有一组离散点，可以直接使用plot画出来肉眼观察大致是个二次的曲线，但是假如想拟合出曲线参数，比如y=ax^2+bx+c，想求出abc，就有点繁琐。人生苦短，python一行。

六月的翅膀·2024-01-11 12:22

matlab多元线性回归

1.matlab多元回归示例如下：解决问题：油价预测方法：多元线性回归实现：matlabregress()函数技巧：通过增加X1^2，X2^2，或者X1*X2等构造的特征项，可以提高回归模型的拟合准确度

lingllllove·2024-01-11 10:44

C/C++调用matlab

C/C++调用matlabmatlab虽然可以生成C/C++的程序，但其能力很有限，很多操作无法生成C/C++程序，比如函数求解、优化、拟合等。

深一·2024-01-11 10:07

R语言-受限三样次条回归RCS-基于logistic

临床上，因变量和临床的结局有时候不是线性关系，而回归模型有一个重要的假设就是自变量和因变量呈线性关联，因此非线性关系模型用回归分析来拟合受到限制。

MRI_lab·2024-01-11 07:58

AlexNet论文精读

使用SGD（随机梯度下降）来训练，每个batch128，动量为0.9，权重衰减为0.0005（防止过拟合，

warren@伟_·2024-01-11 02:02

数模学习day09-cftool使用

选择X和Yxy选择好之后就自动画好了拟合曲线。

WenJGo·2024-01-10 23:19

仿射变换

参考http://www.cnblogs.com/ghj1976/p/5199086.html变换模型是指根据待匹配图像与背景图像之间几何畸变的情况，所选择的能最佳拟合两幅图像之间变化的几何变换模型。

D_Major·2024-01-10 23:08

老生重谈：大模型的「幻觉」问题

一、什么是大模型「幻觉」大模型的幻觉问题通常指的是模型在处理输入时可能会产生一些看似合理但实际上是错误的输出，这可能是因为模型在训练时过度拟合了训练数据，导致对噪声或特定样本的过度敏感。"

沛沛老爹·2024-01-10 22:42

掌握深度学习的残差之道——Resnet残差网络

左图虚线框中的部分需要直接拟合出该映射f(x)，而右图虚线框中的部分则需要拟合出残差映

kay_545·2024-01-10 21:12

机器学习-线性回归实践

目标：使用Sklearn、numpy模块实现展现数据预处理、线性拟合、得到拟合模型，展现预测值与目标值，展现梯度下降；一、导入模块importnumpyasnpnp.set_printoptions(precision

Visual code AlCv·2024-01-10 20:17

梯度下降法

在机器学习和深度学习中，梯度下降被广泛应用于更新模型参数，以使模型能够更好地拟合训练数据。基本思想：通过不断迭代，沿着损失函数的负梯度方向更新模型参数，直到达到损失函数的最小值。具体来说，对

Visual code AlCv·2024-01-10 20:46

多项式回归

定义：使用多项式函数来拟合数据点，以预测因变量和自变量之间的关系。基本形式如下：理解：在了解了线性回归模型之后，我们会意识到数据集上的点有时使用曲线拟合效果会更好。我们可以选择使用多项式曲线进行拟合。

Visual code AlCv·2024-01-10 20:43

3.4.1-欠拟合与过拟合（Bias and variance） + 相关解决方案

帅翰GG·2024-01-10 18:20

27、过度拟合的简单直觉，或者为什么测试训练数据是一个坏主意

当您第一次开始使用机器学习时，您需要加载数据集并尝试模型。您可能会想到，为什么我不能仅使用所有数据构建模型并在同一数据集上对其进行评估？这看似合理。培训模型的更多数据更好，对吧？在同一数据集上评估模型和报告结果将告诉您模型有多好，对吧？错误。在这篇文章中，您将发现这种推理的困难，并发展直觉，为什么在看不见的数据上测试模型很重要。在同一数据集上进行训练和测试如果你有一个数据集，比如虹膜花数据集，该数

攻城狮笔记·2024-01-10 16:54

R语言ggplot2可视化多项式曲线、多项式方程以及多项式模型评估指标R方：使用ploynom包拟合三阶多项式模型

R语言ggplot2可视化多项式曲线、多项式方程以及多项式模型评估指标R方：使用ploynom包拟合三阶多项式模型目录

statistics.insight·2024-01-10 13:56

计算机视觉下的数据增强

这有助于提升模型的泛化能力，减轻过拟合，增强模型对各种变化和噪声的鲁棒性。

Algorithm_Engineer_·2024-01-10 13:45

【Python特征工程系列】教你利用逻辑回归模型分析特征重要性（源码）

数据杂坛·2024-01-10 11:10

选择三个机器学习算法，代码实现，并选择一个数据集进行性能分析

线性回归算法通过最小化误差的平方和来寻找最佳拟合线，误差是指实际观测值与回归线预测值之间的差异。

Aurora_木迦·2024-01-10 11:37

第三节

欠拟合使用较小的特征集合，使得拟合模型过于简单。过拟合使用太大的特征集合，使得拟合模型过于复杂，只能表示特定样本的规律。

piziyang12138·2024-01-10 10:33

使用Scikit Learn 进行识别手写数字

喜欢本专栏的小伙伴，请多多支持专栏案例：机器学习案例机器学习(一)：线性回归之最小二乘法机器学习(二)：线性回归之梯度下降法机器学习(三

i阿极·2024-01-10 10:59

机器学习 —— 自用整理期末复习笔记

【机器学习】假设空间与版本空间-CSDN博客二、模型评估与选择1、经验误差与过拟合2、评估方法2.1、留出法2.2、交叉验证法2.3、自助法

西皮呦·2024-01-10 09:15

C2-3.3.2 机器学习/深度学习——数据增强

当数据量不足时，模型很容易过拟合，精度也无法继续提升，因此数据增强技术应运而生通过执行数据增强，你可以阻止神经网络学习不相关的特征，从根本上提升整体性能。——见后面4、应用场景举例2、什么是

帅翰GG·2024-01-10 06:43

【Python机器学习】决策树的优缺点

决策树的缺点是，即使做了预剪枝，它也经常过拟合，泛化性能很差，所以大多数应用中，往往使用集成方法来替代单颗决策树。

zhangbin_237·2024-01-10 06:40

【Python机器学习】决策树集成——随机森林

随机森林本质上是许多决策树的集合，其中每棵树都和其他数略有不同，随机森林背后的思想是：每棵树的预测可能都比较好，但是可能对部分数据过拟合，如果构造很多树，并且每棵预测的都很好，但都以不同的方式过拟合，那么可以对这些树的结果取平均来降低过拟合

zhangbin_237·2024-01-10 06:33

[动手学深度学习-PyTorch版]-3.13深度学习基础-丢弃法

3.13丢弃法除了前一节介绍的权重衰减以外，深度学习模型常常使用丢弃法（dropout）[1]来应对过拟合问题。丢弃法有一些不同的变体。

蒸饺与白茶·2024-01-09 21:56

C# 多项式拟合、线性回归、 MathNet.Numerics

介绍Math.Net是一个开源项目，旨在构建和维护涵盖基础数学的工具箱，以满足.Net开发人员的高级需求和日常需求。其中Math.NETNumerics旨在为科学、工程和日常使用中的数值计算提供方法和算法。涵盖的主题包括特殊函数，线性代数，概率模型，随机数，插值，积分变换等等。安装要使用MathNet.Numerics，首先安装它的Nuget包：NuGet包管理器搜索MathNet.Numeric

gewen_1988·2024-01-09 19:03

吃瓜学习笔记4-第五章神经网络（感知机、多层前馈网络、误差逆传播算法BP,过拟合）

感知机感知机由两层神经元组成，如图5.3所示，输入层接收外界输入信号后传递给输出层，输出层是M-P神经元，亦称"阈值逻辑单元"其中感知机是用在线性可分的数据集上。感知机的目的就是能得到一个对数据集T中的正负样本完全正确划分的超平面，其中就是超平面方程什么叫线性可分？就是找到一个超平面把数据分开。什么叫超平面？超平面就是能把数据集分开的，比如说在一维可以用点区分，点就是超平面；二维可以用线条区分，线

曼曼668·2024-01-09 17:09

python求解多元多次方程组或非线性方程组

（上篇用python拟合2019nCov感染人数的文章被不少博主转载了，发的比较早，不少博主在文章基础上添加新内容也新发了新的更新后的预测，或者加入一些新的模块。

祥瑞Coding·2024-01-09 17:14

模型评估之偏差-方差分解

为了避免过拟合，我们经常会在模型的拟合能力和复杂度之间进行权衡。拟合能力强的模型一般复杂度会比较高，容易导致过拟合。相反，如果限制模型的复杂度，降低其拟合能力，又可能会导致欠拟合。

老羊_肖恩·2024-01-09 15:53

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