最小二乘法拟合第22页

机器学习——逻辑回归

回归问题：例如线性回归，用于拟合方程，预测趋势、曲线走势等分类问题：例如男女分类，猫狗大战等，用于解决类别区分问题sigmoid函数这里介绍一个特殊的函数，在深度学习中也称为激活函数，而在机器学习，或者说这篇博文中

SF-FCZ·2023-12-01 15:17

【机器学习】线性模型之逻辑回归

文章目录逻辑回归Sigmoid函数概率输出结果预测值与真实标签之间的并不匹配交叉熵逻辑回归模型梯度下降逻辑回归模型求解编程求解sklearn实现，并查看拟合指标逻辑回归逻辑回归是一种广义线性模型，形式上引入了

撕得失败的标签·2023-12-01 15:39

Course1-Week3-分类问题

Course1-Week3-分类问题文章目录Course1-Week3-分类问题1.逻辑回归1.1线性回归不适用于分类问题1.2逻辑回归模型1.3决策边界2.逻辑回归的代价函数3.实现梯度下降4.过拟合与正则化

虎慕·2023-12-01 15:33

第二章模型评估与选择

2.1经验误差与过拟合通常我们把分类错误的样本数占样本总数的比例称为“错误率”，即结果m个样本中a个样本分类错误，则错误率E=a/m；相应的，1-a/m称为“精度”。

lammmya·2023-12-01 12:36

day1-多层感知机

内容包括:MLP简介与普通感知机的区别2.为什么需要多层感知机激活函数1.不同激活函数介绍relusigmoidtanh区别MLP简介与普通感知机区别加入了一个或多个隐藏层，并引入激活函数多层可以拟合更复杂的线性函数

wamgz·2023-12-01 12:48

图像的放大：双三次插值算法（C++实现）

双线性插值算法的不足就是细节处理的不好，换句话说，就是曲线拟合得不够光滑，所以又有了双三次插值算法。双三次插值算法是基于周围的16个像素点，通过计算16个像素点的权重，累积得到增加点的像素值的。

lzm88123·2023-12-01 11:37

时间序列预测实战(二十一)PyTorch实现TCN卷积进行时间序列预测（专为新手编写的自研架构）

本文介绍本篇文章给大家带来的是利用我个人编写的架构进行TCN时间序列卷积进行时间序列建模（专门为了时间序列领域新人编写的架构，简单不同于市面上大家用GPT写的代码），包括结果可视化、支持单元预测、多元预测、模型拟合效果检测

Snu77·2023-12-01 10:16

拟合:最小二乘逼近

=0\int^b_af(x)g(x)dx=0∫abf(x)g(x)dx=0表示在[a,b]区间,f(x)f(x)f(x)和g(x)g(x)g(x)正交函数空间的标准正交基是自乘为1,它乘为0的一组函数最小二乘法通用求解法对每个未知参数求偏导

好学的学渣·2023-12-01 09:58

统计学多元线性回归

文章目录统计学多元线性回归多元线性回归模型拟合优度显著性检验线性关系检验回归系数检验多重共线性及其处理多重共线性的问题多重共线性的识别与处理变量选择利用回归方程进行预测哑变量回归统计学多元线性回归多元线性回归模型多元线性回归模型

Air浩瀚·2023-12-01 06:57

#线性回归多项式拟合和正规方程（最小二乘法）

多项式拟合和正规方程特征点的创建和合并对于一个特定的问题，可以产生不同的特征点，通过对问题参数的重新定义和对原有特征点的数学处理合并拆分，能够得到更加优秀的特征点。

小小程序○·2023-12-01 06:56

大数据HCIE成神之路之数学（4）——最优化实验

最优化实验1.1最小二乘法实现1.1.1算法介绍1.1.2代码实现1.2梯度下降法实现1.2.1算法介绍1.2.2代码实现1.3拉格朗日乘子法1.3.1实验1.3.2实验操作步骤1.1最小二乘法实现1.1.1

邵奈一·2023-12-01 05:09

TopNet-（CVPR2023）前背景图像合成

文章目录摘要引言算法架构结构损失函数实验数据集评估SOTA比较模型是否过拟合到修复区域泛化到真实图片消融实验讨论及结论限制参考文献论文：《TopNet:Transformer-basedObjectPlacementNetworkforImageCompositing

‘Atlas’·2023-12-01 04:38

训练集、测试集、验证集之间的区别及理解

一、训练集、验证集、测试集之间的区别及其作用训练集训练集:用于模型拟合的数据样本,即用于训练的样本集合,主要用来训练神经网络中的参数,验证集验证集：模型训练过程中单独

xiaobai_Ry·2023-12-01 00:54

“十道机器学习问题，帮助你了解基础知识和常见算法“

3.什么是过拟合和欠拟合？如何解决这些问题？4.请解释交叉验证在机器学习中的作用。5.什么是特征选择？为什么它在机器学习中很重要？6.请解释决策树算法的工作原理。7.什么是支持向量机（SVM）？

蓝色心灵-海·2023-12-01 00:47

多元回归分析（stata)

文章目录导入数据清屏分为定量数据（summarize）定性数据多元回归分析(定量）联合显著性检验显著性调整后R2R^2R2回归系数表以及它们对应的p值置信区间多元回归分析(定性）（既有虚拟变量）定性分析（设置虚拟变量）拟合优度标准化回归系数异方差检验多重共线性存在多重共线性的处理方法逐步回归

疯狂成瘾者·2023-12-01 00:06

SVM 算法

1、参数解读C的作用类似于1/λ，当C不是非常非常大的时候，它可以忽略掉一些异常点的影响，得到更好的决策界C=1/λ，因此：C较大时，相当于λ较小，可能会导致过拟合，高方差。

dreampai·2023-11-30 23:39

三维点云学习（4）6-ransac 地面分割

三维点云学习（4）6-ransac地面分割ransac课堂笔记git大神参考代码ransac代码主要参考如下知乎大佬的ransac的线性拟合ransac的线性拟合使用ransac进行地面分割的原因：ransac

selfDisciplineSun·2023-11-30 16:56

Open3D 最小二乘拟合二维直线（直接求解法）

目录一、算法原理二、代码实现三、结果展示本文由CSDN点云侠原创，原文链接。爬虫网站自重。一、算法原理平面直线的表达式为：y=kx+b

点云侠·2023-11-30 16:13

Deep Learning（wu--84）

OptimizationMini-Batch梯度下降法指数加权平均偏差修正RMSpropAdam学习率衰减局部最优问题调参BNsoftmaxframework2偏差和方差唔，这部分在机器学习里讲的更好点训练集误差大（欠拟合

怎么全是重名·2023-11-30 13:06

什么是 dropblock

之前介绍过dropout算法，它在训练神经网络中，可以随机丢弃神经元，是一种防止网络过拟合的方法。

董董灿是个攻城狮·2023-11-30 13:02

25. 深度学习进阶 - 权重初始化，梯度消失和梯度爆炸

就比如最简单的wx+b，现在要拟合成一个yhat，w如果初始的过大或者初始的过小其实都会比较有影响。

茶桁·2023-11-30 13:58

数据扩增（Data Augmentation）、正则化（Regularization）和早停止（Early Stopping）

数据扩增（DataAugmentation）、正则化（Regularization）和早停止（EarlyStopping）是深度学习中常用的三种技术，它们有助于提高模型的泛化性能和防止过拟合数据扩增（DataAugmentation

星宇星静·2023-11-30 09:51

（六）starGAN论文笔记与实战

论文笔记与实战一、网络架构与目标函数二、完整代码一、网络架构与目标函数starGAN的提出是为了解决多数据集在多域间图像转换的问题，starGAN可以接受多个不同域的训练数据，并且只需要训练一个生成器，就可以拟合所有可用域中的数据

SCU-JJkinging·2023-11-30 09:43

R语言学习DAY04：回归分析

模型拟合lm函数：用最小二乘法估计模型参数x<-s

sonder_943f·2023-11-30 07:54

DTAS 3D仿真计算结果解释

拟合分布各种参数：拟合分布的类型，软件支持正态分布、均匀分布、伽马分布、贝塔分布等类型。拟合分布下的各种估计值，如上下分位数、上下限超差率的估计

DTAS尺寸公差分析软件·2023-11-30 07:50

Matlab Smooth函数/丝滑数据

在处理数据的时候，一般会进行数据拟合，这时候免不了会有噪点，从而造成图像上的“飞点”。幸好Matlab自带一个平滑函数smooth，笔者也是最近才晓得，做点笔记。

流浪猪头拯救地球·2023-11-30 05:21

线性规划问题的matlab代码（可直接套用）

y=β+βx1+βx2x=[ones(10,1),x1,x2];解数据的散点图明显地呈现两端低中间高的形状，所以应拟合一条二次曲线。

CallMe(´,,•㉨•,,`)·2023-11-30 00:36

神经网络模型结果怎么看,图像识别神经网络模型

一、隐层数一般认为，增加隐层数可以降低网络误差（也有文献认为不一定能有效降低），提高精度，但也使网络复杂化，从而增加了网络的训练时间和出现“过拟合”的倾向。

「已注销」·2023-11-30 00:05

matlab实践（五）：灰色估计法及最小二乘法准则

1.题目2.灰色估计利用灰导数与偶对数的映射关系将其化简为以下式子同理得到剩余三个式子。3.最小二乘准则令则4.代码clc;clear;X=xlsread('数据.xlsx');x1=X(:,2);x2=X(:,3);x3=X(:,4);fori=1:n-1x11(i)=x1(i+1)-x1(i);x12(i)=x1(i+1)+x1(i);x21(i)=x2(i+1)-x2(i);x22(i)=x

从零开始的奋豆·2023-11-30 00:04

对磁芯损耗(Core Loss)数据进行参数拟合

磁芯损耗也有相对应的理论公式，有些磁芯材料厂家会在产品手册中给出相关的参数，而有些厂家则没有提供，这时候就需要用户根据磁芯损耗曲线来进行曲线拟合从而得到参数。

WelSim·2023-11-29 20:32

python三维转换教程_Python科学计算三维可视化【完结】

Python数据三维可视化1Introduction1.1可视化计算工具1.1.1TVTK科学计算三维可视化基础Mayavi三维网格面绘制，三维标量场和矢量场绘制TraitsUI交互式三维可视化SciPy拟合

weixin_39781550·2023-11-29 17:49

吴恩达《机器学习》10-6-10-7:学习曲线、决定下一步做什么

2.识别高偏差/欠拟合在学习曲线中，对于高偏差或欠拟合的情况，增加训练集数据可能不会显著改善模型效果。具体而言，如果使用一

不吃花椒的兔酱·2023-11-29 12:48

一文详解人工智能：线性回归、逻辑回归和支持向量机（SVM)

它通过拟合一个线性模型来预测连续变量的值。线性回归的目标是找到最佳的拟合直线，使得预测值与实际值之间的误差最小化。原理：线性回归基于最小二乘法，通过最小化预测值与实

RRRRRoyal·2023-11-29 12:47

虎妞C·2023-11-29 12:25

张巧龙·2023-11-29 12:48

python与机器学习1，机器学习的一些基础知识概述(完善ing)

1.2人工智能的发展2ML机器学习的分类：SL,USL,RL2.1机器学习的分类2.2具体的应用举例2.3数据分类3关于阈值θ和偏移量b的由来4不同的激活函数5关于回归6关于分类7关于误差和梯度下降8最小二乘法修改

奔跑的犀牛先生·2023-11-29 11:57

Matlab 点云曲率计算（之二）

文章目录一、简介二、实现代码三、实现效果参考资料一、简介之前已经讨论过许多关于计算曲率的问题，这里使用一个通过拟合三次曲面方程的方式来计算曲率，计算过程如下图所示：二、实现代码%********

大鱼BIGFISH·2023-11-29 10:59

OpenCV快速入门【完结】：总目录——初窥计算机视觉

图像滤波与边缘检测5.OpenCV快速入门：图像形态学操作6.OpenCV快速入门：窗口交互7.OpenCV快速入门：直方图、掩膜、模板匹配和霍夫检测8.OpenCV快速入门：目标检测——轮廓检测、轮廓的距、点集拟合和二维码检

92岁高龄码农·2023-11-29 10:33

MATLAB神经网络拟合Neural Net Fitting工具箱使用介绍

本文介绍MATLAB软件中神经网络拟合（NeuralNetFitting）工具箱的具体使用方法。

疯狂学习GIS·2023-11-29 09:00

一种新的基于物理的AlGaN/GaN HFET紧凑模型

Anewphysics-basedcompactmodelforAlGaN/GaNHFETs(IEEEMTT-SInternationalMicrowaveSymposium)摘要摘要-针对AlGaN/GaNHFET，提出了一种无拟合参数的物理解析模型

幻象空间的十三楼·2023-11-29 07:55

r语言相关性作图_用R语言进行相关性分析：画出散点图、拟合线及标注相关系数和P值...

一.读取数据因为我们一般自己录的数据都是excel表格的，对于读取excel，此处有一个小技巧读取excel方法1.把excel文件另存为CSV文件1png2.png3.png4.png2.按照读取csv文件方法读取dat此名为excel1文件被R语言读取二.利用ggplot2画图1.加载ggplot2包library(ggplot2)#加载ggplot2包注意此处初学者容易出现一个错误，ggpl

JunyuanLI·2023-11-29 03:03

MATLAB数值计算之常微分方程的初始值问题求解-向前欧拉算法、泰勒级数算法，Runge-Kutta算法

Tip：在接下来，我会更新一些关于MATLAB数值计算的博客，像常微分方程的初始值问题求解，求微分积分，解线性方程与非线性方程组，差值与拟合还有求极值等，需要的小伙伴可以关注一下常微分方程的初始值问题一

Matlab小辣鸡1932·2023-11-28 22:04

机器学习——多元线性回归升维

目的：解决欠拟合问题，提高模型的准确率。为解决因对预测结果考虑因素比较少，而无法准确计算出模型参数问题。常用方法：将已知维度进行自乘（或

SF-FCZ·2023-11-28 17:26

加权基因共表达网络

也就是说，我们根据无标度拓扑拟合指数（公式1.13）：选择满足近似无标度拓扑的最小的b

淡水鱼Ada·2023-11-28 17:21

Coursera-吴恩达机器学习课程个人笔记-Week2

2.2优化梯度下降法的方法 1).特征缩放(特征标准化) 2).学习率α的选择2.3批量梯度下降算法和随机梯度下降算法3.线性回归的“非线性拟合”4.目标函数J(θ)的最小值的线性代数求法(了解)4.1

lavendelion·2023-11-28 15:22

机器学习的复习笔记4-岭回归与多项式回归

如图，若为满足所有点的拟合（虚线），表面上看R2值小，但为了右下角两个噪声点严重偏离了大部分点群，这是得不偿失的。因此设置阈值来过滤少数噪声点的影响，反而会使拟合效果更加合理。

大滑稽儿·2023-11-28 15:48

机器学习的复习笔记3-回归的细谈

它假设自变量与因变量之间存在线性关系，并通过最小化预测值与真实值之间的差距来拟合最优直线。线性回归易于解释和实现，但对于非线性关系的建模能力有限。

大滑稽儿·2023-11-28 15:18

3D Hough变换点云平面检测算法

1.适用场景分析：拟合问题也可以看成是在参数空间内进行的搜索。在我们遇到拟合问题时，我们需要解答的问题通常是以下几个方面中的一个：已知点集合属于某一个平面（模型），这个模型的参数是多少？

时义龙·2023-11-28 13:04

时间序列预测实战(二十)自研注意力机制Attention-LSTM进行多元预测（结果可视化，自研结构）

一、本文介绍本文给大家带来的是我利用我自研的结构进行Attention-LSTM进行时间序列预测，该结构是我专门为新手和刚入门的读者设计，包括结果可视化、支持单元预测、多元预测、模型拟合效果检测、预测未知数据

Snu77·2023-11-28 10:39

正则化与正则剪枝

文章目录引言正则化为什么会过拟合拉格朗日与正则化梯度衰减与正则化应用解决过拟合网络剪枝总结致谢参考引言在深度学习中，模型的复杂度通常是由模型参数的数量和取值范围来决定的。

东荷新绿·2023-11-28 09:35

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