最小二乘法拟合

patchwork++源码学习(3)—主代码逻辑梳理

前言patchwork++源码中参数变量较多，并且除了R-VPF（区域垂直平面拟合），R-GPF（区域地面拟合），A-GLE（自适应地面似然估计）和TGR（临时地面还原）这些主要功能模块，还有很多处理的细节
小山菌·2025-05-17 17:19

[训练和优化] 3. 模型优化

1.正则化方法1.1权重正则化通过L1/L2正则化抑制模型复杂度，防止过拟合。impo
斌zz·2025-05-17 07:01

数学建模之入门篇

目录什么是数学建模建模、编程、写作一、初步建模选择模型二、进阶熟练掌握1.数学模型线性规划图与网络模型及方法插值与拟合灰色预测动态规划层次分析法AHP整数规划目标规划模型偏最小二乘回归微分方程模型博弈论
沐硕·2025-05-17 05:51

TensorFlow 教程

在开始之前,让我们先看一段使用PythonAPI撰写的TensorFlow示例代码,让你对将要学习的内容有初步的印象.这段很短的Python程序生成了一些三维数据,然后用一个平面拟合它.importtensorflowastfimportnumpyasnp
life1024·2025-05-16 21:30

西瓜书【机器学习（周志华）】目录

第一部分：基础概念机器学习概述1.1人工智能与机器学习1.2机器学习分类1.3机器学习应用1.4机器学习常用术语解释模型的评估与选择2.1经验误差与过拟合2.2评估方法2.3性能度量2.4偏差与方差第二部分
随机森林404·2025-05-16 21:25

光流 ｜ Matlab工具中的光流算法

常见算法：Lucas-Kanade(局部方法)：假设局部窗口内光流恒定，通过最小二乘法求解。Horn-Schunck(全局方法)：引入全局平滑性约束，通过优化整体能量函数求解。Farne
单北斗SLAMer·2025-05-16 20:20

【高斯拟合】不用库手写高斯拟合算法：从最小二乘到拟合参数推导

高斯分布（正态分布）是科学计算和机器学习中最常见的函数之一，拟合一组数据为高斯曲线在信号处理、统计建模、图像处理中都有广泛应用。市面上很多工具包（如NumPy、SciPy）都可以快速进行高斯拟合。
白码思·2025-05-16 14:04

【模型开发】EDA探索性分析

1.定义  探索性数据分析（ExploratoryDataAnalysis，简称EDA），是指对已有的数据（特别是调查或观察得来的原始数据）在尽量少的先验假定下进行探索，通过作图、制表、方程拟合、计算特征量等手段探索数据结构和规律并且分析数据以概括其主要特征的一种数据分析方法
CS正阳·2025-05-13 07:05

平面方程及拟合

平面方程及拟合一般式ax+by+cz+d=0ax+by+cz+d=0ax+by+cz+d=0，a,b,ca,b,ca,b,c不同时为0,{a=0时，平面与x轴平行b=0时，平面与y轴平行c=0时，平面与
扛着相机的翻译官·2025-05-13 06:30

【计算机视觉】基于深度学习的实时情绪检测系统：emotion-detection项目深度解析

2.1核心算法1)数据预处理流程2)改进型MobileNetV22.2系统架构3.实战部署指南3.1环境配置3.2数据集准备3.3模型训练3.4实时推理4.常见问题与解决方案4.1人脸检测失败4.2模型过拟合
白熊188·2025-05-13 00:50

线性回归算法介绍和代码例程

其基本思想是通过最小化实际观测值（y）和模型预测值（y_hat）之间的残差平方和来拟合最佳的线性模型。线性回归模型的数学表达式如下：复制代码y=b0+b1*x1+b2*x2+...
WangLanguager·2025-05-12 19:52

深度学习-过拟合通俗解释和过拟合的解决方法

过拟合的通俗解释一句话总结：模型像一个“死记硬背”的学生，考试时只会默写原题，遇到新题就蒙圈。1.生活场景类比例子：小明为了数学考试，把《5年高考3年模拟》的题目和答案全背下来，但没理解解题思路。
Edward Nygma·2025-05-12 06:16

深入解析BP神经网络：从理论到实践

本文献深入探讨了BP神经网络的结构、前向传播、激活函数、误差函数、反向传播算法、梯度下降、学习率、权重初始化、过拟合与正则化、早停策略、批量与随机梯度下降、学习率衰减、动量法与Adam优化器，以及训练集
语文乌托邦·2025-05-11 18:36

机器学习：支持向量机（SVM）的进阶理解

1.数学基础：硬间隔SVM的优化问题2.拉格朗日对偶与支持向量3.软间隔SVM：处理噪声与重叠其中是惩罚参数，控制对误分类的容忍度：越大，分类越严格（间隔越小，可能过拟合）。
码记大虾·2025-05-11 14:39

AI-02a5a2.神经网络的学习

损失函数是表示神经网络性能的“恶劣程度”的指标，即当前的神经网络对监督数据在多大程度上不拟合，在多大程度上不一致。
一年春又来·2025-05-10 23:57

PCL 将点云投影到拟合平面

PCL点云算法汇总及实战案例汇总的目录地址链接：PCL点云算法与项目实战案例汇总（长期更新）一、概述点云投影到拟合平面是指将三维点云数据中的点投影到与其最接近的二维平面上。
MelaCandy·2025-05-10 16:15

深度学习 ----- 数据预处理

（Augmentation）改变图像外观/几何结构，提升泛化能力翻转、旋转、缩放、色调扰动等分类、检测、分割等Mixup/CutMix合成新图像/标签组合，提升鲁棒性alpha（混合程度）小数据集、过拟合任务标准化
灬0灬灬0灬·2025-05-10 14:06

过拟合、欠拟合、高偏差、高方差

过拟合在训练样本上误差较小，在验证集上误差较大解决办法：1.添加正则项（or提高正则项系数）2.增加数据规模3.特征降维4.dropout5.pooling6.batchnormalization欠拟合在训练样本和验证集上误差都教大解决办法
jzwei023·2025-05-10 10:31

第99期 dropout防止过拟合

importtorchfromtorchimportnnfromd2limporttorchasd2ldefdropout_layer(X,dropout):assert0dropout).float()沐神手快敲错了#rand和randn区别：https://blog.csdn.net/wangwangstone/article/details/89815661mask=(torch.rand(
qq_Ygdy·2025-05-10 08:50

最小二乘法实现圆的拟合

structPoint2D{doublex;doubley;};//圆结构体（结果容器）structCircle{Point2Dcenter;doubleradius;boolvalid=false;//拟合有效性标志
#君#·2025-05-10 00:00

一文读懂机器学习：分类（classification）、回归（regression）、排名（ranking）、uplifting（提升效果）和异常检测（Anomaly detection）

它广泛应用于金融（信用评分）、医疗（疾病预测）、自动驾驶（路径规划）和自然语言处理（机器翻译）等领域，关键概念包括特征、模型、过拟合和交叉验证。本文我们使用ydf方法进行分别介绍。
此星光明·2025-05-07 07:31

DeepSeek语言模型训练方法详解

同时，训练过程中的技巧，如学习率调整、正则化、防止过拟合的方法。比如用PyTorc
暗涧幽火·2025-05-06 12:38

【随机森林完全攻略】从原理到实战学习总结

1.集成算法的魔法：三个臭皮匠顶个诸葛亮装袋法（Bagging）核心：并行训练N棵决策树（基评估器），通过**多数表决（分类）或平均（回归）**输出结果，降低方差，专治决策树过拟合！
大数据新兵蛋子·2025-05-05 19:48

《自然语言处理实战入门》 ---- NLP方向：面试、笔试题集(1)

分类问题回归问题翻译问题2.pytorch和tensorflow的区别3.过拟合与欠拟合4.评价指标的局限性5.ROC曲线6.余弦距离的应用7.A/B测试的陷阱8.模型评估的方法9.超参数调优？
shiter·2025-05-05 18:40

数值计算——多项式插值

数值计算——多项式插值插值：用某个函数去拟合给定的数据，该函数在给定的数据点的函数值与数据值相等。在离散数据的基础上补插连续函数，使得这条连续曲线通过全部给定的离散数据点。
小黄鸭and小黑鸭·2025-05-04 19:13

多项式插值法(C++)

Lagrange插值法介绍代码实现Newton插值法介绍代码实现测试案例多项式插值法是一种通过已知的若干点找到一个多项式,使得该多项式的图像能够经过这些点的方法.这个方法在数学和科学领域中被广泛使用,可以用于拟合实验数据
zsc_118·2025-05-04 19:43

使用 TensorBoard 可视化训练过程：从零开始监控模型表现

我的模型是否出现过拟合？哪
2501_91537435·2025-05-04 13:58

卷积神经网络（CNN）详解

卷积操作能够捕获图像的空间特征，如边缘、纹理和形状等；池化则降低了特征维度，并保留最重要的信息，有效减少了计算量和过拟合风险。两者配合，增强了网络提取特征和泛化的能力。二、模型篇为什么卷积核尺寸通
Chaos_Wang_·2025-05-04 09:38

PySR：智能优化的符号回归库

项目简介符号回归是一种机器学习方法，它的目标是找到一组数学表达式，以最准确地拟合一组给定的数据点。与传统的黑盒预测模
芮伦硕·2025-05-04 09:35

线性回归算法解密：从基础到实战的完整指南

首先，我们将解释线性回归的数学原理，包括如何构建模型以及利用最小二乘法进行参数估计。接着，针对数据预处理与特征选择，
智能计算研究中心·2025-05-04 06:47

基于随机森林和Xgboost对肥胖风险的多类别预测

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
i阿极·2025-05-03 20:39

【统计方法】交叉验证：Resampling, nested 交叉验证等策略 【含R语言】

Resampling(重采样方法)重采样方法是从训练数据中反复抽取样本，并在每个（重新）样本上重新调整模型，以获得关于拟合模型的附加信息的技术。
pen-ai·2025-05-03 06:41

基础的贝叶斯神经网络（BNN）回归

这个例子用BNN拟合y=x+噪声的一维回归问题，输出均值和不确定性（方差）。
V建模忠哥V·2025-05-02 10:26

《机器学习中的“减肥”秘籍：L2 正则化》

《机器学习中的“减肥”秘籍：L2正则化》摘要在机器学习的世界里，模型过拟合就像一个人过度依赖记忆而缺乏理解能力一样，虽然在训练数据上表现完美，但在面对新数据时却变得手足无措。
未来创世纪·2025-05-02 09:16

深入理解过拟合：机器学习中的常见陷阱

深入理解过拟合：机器学习中的常见陷阱摘要本文深入浅出地剖析了机器学习领域备受关注的过拟合问题。从清晰的定义出发，详细探究其成因、精准的检测手段以及行之有效的避免策略。
未来创世纪·2025-05-02 08:42

量化交易之数学与统计学基础2.3——线性代数与矩阵运算 | 线性方程组

量化交易之数学与统计学基础2.3——线性代数与矩阵运算|线性方程组第二部分：线性代数与矩阵运算第3节：线性方程组：多因子模型中的回归分析与最小二乘法求解一、引言在量化投资领域，多因子模型是解析资产收益率的核心工具之一
灏瀚星空·2025-05-01 22:02

CC 攻击：一种特殊的 DDoS 攻击

CC（ChallengeCollapsar）攻击就是一种常见的DDoS攻击形式，它通过模拟合法用户的请求来消耗服务器资源，最终导致服务器响应缓慢甚至崩溃。本文将深入探讨为什么CC攻击被认为是DDoS攻
群联云防护小杜·2025-05-01 16:28

《机器学习中的过拟合与模型复杂性：理解与应对策略》

《机器学习中的过拟合与模型复杂性：理解与应对策略》摘要在机器学习中，过拟合是模型在训练数据上表现良好但在新数据上泛化能力差的现象。
未来创世纪·2025-05-01 08:04

机器学习——机器学习概述

半监督学习4.4强化学习4.5批量学习4.6在线学习（核外学习）4.7基于实例的学习4.8基于模型的学习5.机器学习的主要挑战5.1训练数据不足5.2训练数据不具代表性5.3低质量数据5.4无关特性5.5过拟合训练数据
会灭火的程序员·2025-05-01 08:02

特征工程四-2：使用GridSearchCV 进行超参数网格搜索（Hyperparameter Tuning）的用途

交叉验证评估每个参数组合的性能，避免过拟合。返回最佳模型，可直接用于预测或分析。
友莘居士·2025-04-30 08:28

PCL 点云拟合 Ranasc拟合平面

目录一、概述1.1原理1.2实现步骤1.3应用场景1.4注意事项二、关键函数2.1头文件2.2加载点云数据2.3拟合平面2.4可视化三、完整代码三、结果一、概述  在进行平面拟合时，RANSAC会随机选择三个点
点云侠'·2025-04-29 20:56

卷积神经网络：池化层

池化层是卷积神经网络（CNN）中的一个重要组成部分，主要用于减少特征图的空间尺寸，从而降低计算复杂度和防止过拟合。池化层通过下采样操作来获取图像特征的显著性，同时保持重要的特征信息。
00&00·2025-04-29 00:03

机器学习基础理论 - 偏差 vs 方差，欠拟合 vs 过拟合

$$\hat{f}(x)=E_D[f(x;D)]$$偏差（Bias）$$bias^2(x)=(\hat{f}(x)-y)^2$$偏差度量了学习算法的期望预测与真实结果的偏离程度，即刻画了学习算法本身的拟合能力
yousuotu·2025-04-28 22:48

深度学习创新点不足？试试贝叶斯神经网络！

众所周知，传统的神经网络虽然很强大，但时常会有过拟合、泛化能力不足的问题...而且，我们往往也不清楚预测结果的可靠程度。
深度之眼·2025-04-28 15:07

qt 3d航迹图

除了不能拟合个线，其他都挺好用。照着这个大
狗蛋儿l·2025-04-28 14:26

最最最详细的梯度下降与代价函数，公式理解+可视化~

梯度下降公式及其可视化进行研究，让我们一起入门机器学习叭~一、线性回归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通俗来讲，就是用一条最适合的一次函数（如y=wx+b）去拟合现有的数据
被人偷偷卷不行·2025-04-28 12:21

【计算机视觉】CV实战项目- Four-Flower：基于TensorFlow的花朵分类实战指南

的花朵分类实战指南项目概述与技术背景技术栈组成完整实战流程环境配置1.基础环境安装2.项目环境搭建3.环境验证数据准备模型架构解析训练过程优化1.训练配置2.关键参数建议3.训练监控常见问题与解决方案1.内存不足错误2.过拟合问题
白熊188·2025-04-28 11:39

OpenCV 图形API（66）图像结构分析和形状描述符------将一条直线拟合到三维点集上函数fitLine3D()

操作系统：ubuntu22.04OpenCV版本：OpenCV4.9IDE:VisualStudioCode编程语言：C++11算法描述拟合一条直线到3D点集。
村北头的码农·2025-04-28 02:45

PCL学习：基于多项式平滑点云及法线估计的曲面重建

一.基于多项式平滑点云及法线估计的曲面重建本小节介绍基于移动最小二乘法（MLS）的法线估计、点云平滑和数据重采样。
JoannaJuanCV·2025-04-27 19:31

深度学习：特征图的PCA、attention、patch、CFA、灰度共生矩阵

降维的目的：减少预测变量的个数；确保变量相互独立；提供框架来解释结果降维后的特征向量减少了冗余，反应特征的本质，具有低相关性性质，做分类预测时不容易导致过拟合。
czmjy·2025-04-27 10:32
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