最小二乘法拟合第40页

深度学习｜卷积神经网络

该结构在处理图像等高维数据时表现出色，因为它具有共享权重和局部感知的特点，一方面减少了权值的数量使得网络易于优化，另一方面降低了模型的复杂度，也就是减小了过拟合的风险。

智扬同学·2023-10-05 20:43

【Dive into Deep Learning |动手学深度学习（李沐）】4.4 模型选择、欠拟合和过拟合--学习笔记

目录训练误差和泛化误差验证数据集和测试数据集K-折交叉验证小结过拟合和欠拟合VC维线性分类器的VC维数据复杂度小结代码实现生成数据集对模型进行训练和测试三阶多项式函数拟合(正常)线性函数拟合(欠拟合)高阶多项式函数拟合

爱吃白菜的金小妞·2023-10-05 18:19

过拟合、欠拟合

如果训练误差很低，泛化误差很高，这就是overfitting过拟合。如果训练误差和泛化误差都很高，那么这就属于underfitting欠拟合。什么

菜园狸花喵·2023-10-05 18:18

动手学习深度学习（总结梳理）——4.模型选择，过拟合，欠拟合

目录1.从训练误差和泛化误差——》模型复杂度——》过拟合与欠拟合——》模型复杂性——》引入验证集——》K折交叉验证——》数据大小和模型容量的理论（来自李沐老师的官网）2.多项式回归2.1生成数据集编辑2.2

TheFanXY·2023-10-05 18:18

李沐动手学深度学习-过拟合和欠拟合

模型容量拟合各种函数的能力低容量的模型难以拟合训练数据高容量的模型可以记住所有的训练数据模型容量的影响估计模型容量难以在不同的种类算法之间比较：例如树模型和神经网络给定一个模型的种类，将有两个主要因素：

啥都想学点的研究生·2023-10-05 18:18

深度学习笔记7：模型选择+过拟合和欠拟合

模型选择例子：预测谁会偿还贷款银行雇你来调查谁会偿还贷款你得到了100个申请人的信息其中五个人在3年内违约了发现：5个人在面试的时候都穿模型也发现了这个强信号这会有什么问题？训练误差和泛化误差训练误差：模型在训练数据上的误差泛化误差：模型在新数据上的误差（主要关注）例子：根据模考成绩来预测未来考试分数在过去的考试中表现很好（训练误差）不代表未来考试一定会好（泛化误差）学生A通过背书在模考中拿到好成

燏羡·2023-10-05 18:17

李沐深度学习记录3：11模型选择、欠拟合和过拟合

通过多项式拟合探索欠拟合与过拟合importmathimportnumpyasnpimporttorchfromtorchimportnnfromd2limporttorchasd2l#生成数据集max_degree

smile~。·2023-10-05 18:17

李沐之模型选择，欠拟合和过拟合笔记

公式解释代码解释importmathimportnumpyasnpimporttorchfromtorchimportnnfromd2limporttorchasd2l#4.4.4.1.生成数据集max_degree=20#多项式的最大阶数n_train,n_test=100,100#训练和测试数据集大小true_w=np.zeros(max_degree)true_w[0:4]=np.array

要努力啊啊啊·2023-10-05 18:47

PyTorch学习笔记（五）：模型选择、欠拟合、过拟合和应对方法

PyTorch学习笔记（五）：模型选择、欠拟合、过拟合和应对方法模型选择、欠拟合和过拟合训练误差和泛化误差模型选择验证数据集KKK折交叉验证欠拟合和过拟合模型复杂度训练数据集大小多项式函数拟合实验生成数据集定义

FriendshipT·2023-10-05 18:16

李宏毅一天搞懂深度学习2016学习总结

II训练DNN的技巧1.没有办法得到很好的训练结果---重新选择训练方式2.没有办法得到很好的测试结果---往往由于过度拟合导致，需要重新定义方法（网络结构）训练集效果不好优化训练方法的手段：1.选择合适的

深度学习努力中·2023-10-05 15:58

InstructGPT高效实践——【DeepSpeed-Chat】源码详解(2/3)：Supervised Finetuning、Reward Model Finetuning

训练数据样例1.2训练过程1.3关键代码详解1.3.1基座模型结构1.3.2LoRA结构及其正向传播1.3.3phase1的指标评估1.4实例测试1.5相关拓展1.5.1多轮对话性能1.5.2本阶段训练更倾向过拟合

Remixa·2023-10-05 12:27

【深度学习】正则化方法——L1和L2正则化

文章目录一、正则化的概念二、避免模型过拟合——L1正则化&L2正则化一、正则化的概念凡是能解决模型泛化误差而不是训练误差的方法，都被称为正则化。

第五季度·2023-10-05 11:32

拟合平面再思考

总结之前思考了2种拟合平面的方式1。ransan随机取样拟合平面2。特征值分解特征向量，最小特征值就是法向量其中方法一误差较小，毕竟随机采样的方式可以忽略误差点。

东东就是我·2023-10-05 09:49

使用sklearn，报错Library not loaded: @rpath/libgfortran.3.dylib

因为需要使用sklearn，去做一些数据分析，所以使用conda命令进行安装condainstallscikit-learn在安装完成之后，导入，并使用拟合优度R2函数评估，发生如下报错；importsklearnasskr2

云从天上来·2023-10-05 09:06

LogisticRegression 与 LogisticRegressionCV 的区别

可以使用不同的优化算法（如拟牛顿法、坐标下降法）来拟合逻辑回归模型。可以根据需要设置正则化项（L1正则化或L2正则化）以控制模型的复杂

我有明珠一颗·2023-10-04 23:25

Task02-数据读取和数据扩增

一、数据扩增的目的数据扩增可以增加用于训练的数据样本，缓解样本的过拟合二、常见的数据扩增方法一般可以从颜色、尺寸、形态、空间和像素等角度转换，当然也可以自由组合。

天秤座的机器狗·2023-10-04 20:02

量化交易全流程（三）

本节目录收益率、波动率夏普比率索提诺比率阿尔法和贝塔最大回撤利率的计量债券定价债券的剥息定价远期利率久期期权平稳性自相关系数混成检验AR模型（及p的确定）信息准则（拟合优度）MA模型（ARMA）ARCH

mnwl12_0·2023-10-04 20:34

【C++】VS2019配置GSL库

该库提供了广泛的数学例程，例如随机数生成器、特殊函数和最小二乘拟合。总共有超过1000个

G.Chenhui·2023-10-04 19:14

机器学习笔记(二)

过拟合如下图左边,模型出现了过拟合现象为了解决过拟合现象,其中一个做法是多收集数据,如右图。

半岛铁盒@·2023-10-04 19:35

unity实现物体沿指定的平滑曲线移动（贝塞尔曲线拟合）

先上原文链接：unity实现物体沿指定的平滑曲线移动（通过贝塞尔曲线实现）_以梦为马,不负韶华的博客-CSDN博客_unity贝塞尔曲线移动输入程序后，首先设置Size的值，即需要拟合的点的数量。

一个小菜汪·2023-10-04 14:09

[Paper Reading] Video-Audio Driven Real-Time Facial Animation

OverviewOverview算法的基本流程为：步骤一：通过DNN网络模型，从音频中提取PSPP特征向量；通过多线性模型从图像和深度数据中拟合当前的人脸表情系数，并提取嘴形周围的若干特征顶点数据步骤二

_soaroc_·2023-10-04 12:20

最基础的神经网络与反向传播

算法原理概述：算法通过构建多层网络解决单层感知机的非线性可分无法分割问题，通过梯度下降法更新网络中的各个权值向量，使得全局的损失函数极小化，从而实现对任意复杂的函数的拟合，这在分类问题中表现为它能将任意复杂的数据划分开

鲜橙·2023-10-04 10:59

【数据科学】Scikit-learn[Scikit-learn、加载数据、训练集与测试集数据、创建模型、模型拟合、拟合数据与模型、评估模型性能、模型调整]

训练集与测试集数据四、创建模型4.1有监督学习评估器4.1.1线性回归4.1.2支持向量机(SVM)4.1.3朴素贝叶斯4.1.4KNN4.2无监督学习评估器4.2.1主成分分析(PCA)4.2.2KMeans五、模型拟合

TJUTCM-策士之九尾·2023-10-04 09:19

机器学习笔记 -- 线性回归

越小则拟合效果越好。

算法导航·2023-10-04 09:16

Graphpad Prism9.5.1 科学绘图软件下载安装教程(含Win/Mac)】

简介GraphPadPrism是一款非常专业强大的科研医学生物数据处理绘图软件，它可以将科学图形、综合曲线拟合（非线性回归）、可理解的统计数据、数据组织结合在一起，除了最基本的数据统计分析外，还能自动生成统计图

我希望的一路生花·2023-10-04 08:59

2018-04-01建造神经网络

目标是拟合出像是x^2=0.5的曲线大概的结构是这样的image.pngimporttensorflowastfimportnumpyasnpdefadd_layer(inputs,in_size,out_size

DIO哒·2023-10-04 07:48

RANSAC拟合算法简单了解

随机采样一致性（RandomSampleConsensus，RANSAC）由斯坦福国际研究院的Fischler和Bolles于1981年首次提出。RANSAC算法是一种随机参数估计迭代算法；从一组包含异常数据的样本数据集中，通过迭代的方式，估计已知数学模型的参数，并得到有效样本数据的算法；也可以将其理解为一种点集中离散值的检测方法。RANSAC存在2个假设：①数据由“内点”（inliers）和“外

小黄的学习记录·2023-10-04 06:53

基础-MVP定位-找边算子

至少要找到2个点才能拟合成直线，所以卡尺个数可设置的最小值为2。搜索长度：决定了各卡尺检索区域搜索的长度，显示区域那个红色的箭头所在的边长即为搜索长

小黄的学习记录·2023-10-04 06:23

TensorFlow笔记之卷积神经网络

一、卷积神经网络CNN1、全连接网络：参数增多，速度减慢，过拟合2

Mr_Stutter·2023-10-04 06:49

线性回归大结局(岭(Ridge)、 Lasso回归原理、公式推导)，你想要的这里都有

Lasso回归线性回归实现过程Ridge回归和Lasso回归区别Ridge和Lasso对权值的影响References线性模型简介所谓线性模型就是通过数据的线性组合来拟合一个数据，比如对于一个数据XXXX

一无是处的研究僧·2023-10-04 05:48

R语言机器学习与临床预测模型54-- 线性回归之单变量回归

线性回归使用最小二乘法预测定量的结果，实际上，线性回归是我们机器学习所有方法的基础，很多方法仅是

科研私家菜·2023-10-04 01:46

第18章模型构建

关于残差部分：https://www.jianshu.com/p/c9022affd8b9关于一元线性方程拟合：http://www.chinacpda.com/jishu/10692.html关于多元线性方程拟合

李其龙_ec81·2023-10-03 23:20

pytorch梯度下降函数_PyTorch学习笔记2 - 梯度下降

1在numpy和pytorch实现梯度下降法(线性回归)梯度下降法的一般步骤为：(1)设定初始值(2)求取梯度(3)在梯度方向上进行参数的更新1.1Numpy版本假设欲拟合的目标函数为y=2*x1-4*

weixin_39636057·2023-10-03 23:47

（三）激光线扫描-中心线提取

2.传统光条纹中心提取算法传统的光条纹中心提取算法有灰度重心法、阈值法、极值法、边缘法、中心法、二值形态学细化法、Steger算法、曲线拟合法、深度约束法。

FlyWine·2023-10-03 22:53

双目视觉标定与 3D 坐标测量

研究背景与意义二、课题内容（一）双目视觉标定1.原理2.流程(二)双目视觉测量1.对第“4”对图分析2.对第“5”对图分析3.对第“6”对图分析4.将数据综合列表画图（三）位移测量(0-20mm11对图)1.确定拟合平面参考文献一

玖釉-·2023-10-03 17:10

将多组三维点拟合成平面方程MATLAB

将三维点拟合成平面方程可以使用最小二乘法。最小二乘法可以找到最优的平面模型，使得拟合的平面与给定的三维点之间的误差最小化。

玖釉-·2023-10-03 17:39

Ultra-Fast-Lane-Detection-v2 {后处理优化}//参考

采用三次多项式拟合生成的anchor特征点，在给定的polyfit_draw函数中，degree参数代表了拟合多项式的度数。

暧昧的呆呆猫·2023-10-03 09:37

正态分布检验的拟合优度法与综合统计量法

综合统计量方法和正态分布的拟合优度检验方法是常用于检验数据是否呈正态分布的两类主要方法。以下是具体的检验方法：综合统计量方法：Shapiro-Wilk检验：基于W统计量，适用于各种样本大小。

铁松溜达py·2023-10-03 05:16

R语言实现竞争风险模型（1）

tmp%sapply(.,as.numeric)str(tmp)fit<-crr(ftime=tmp$OS.Time,fstatus=tmp$OS,vars,failcode=1,cencode=0)##拟合模型

weixin_49320263·2023-10-03 05:32

DL-FWI 问题与技术

一、深度学习如何保障模型的拟合能力增加模型复杂度：深度学习模型通常具有多层结构，可以通过增加隐藏层的数量、神经元的数量等来提高模型的拟合能力。

蓝子娃娃·2023-10-02 15:11

chapter15.4 时间序列3--ARIMA预测模型

15.4.1平稳性(stationarity)平稳的时间序列的性质不随观测时间的变化而变化【样本时间序列所得到的拟合曲线在未来一段时间内仍能顺着现有的形态“惯性”地延续下去】，平稳性要求序列的均值和方差不发生明显的变化因此具有趋势或季节性的时间序列不是平稳时间序列

于饼喵·2023-10-02 12:01

ggplot学习笔记（三）

在前面的一个例图中，在ggplot()函数中将color和fill映射到了continent变量，使得不仅散点颜色代表了不同大洲，还使得每个大洲单独拟合了曲线。如果希望所有大洲拟合同一条曲线怎么办？

财富经略·2023-10-02 03:36

深度学习与python theano

基本用法1.回归2.分类3.function用法4.shared变量5.activationfunction6.Layer层7.regression回归例子8.classification分类学习9.过拟合

泰勒朗斯·2023-10-01 23:21

决策树剪枝：解决模型过拟合【决策树、机器学习】

如何通过剪枝解决决策树的过拟合问题决策树是一种强大的机器学习算法，用于解决分类和回归问题。

修炼室·2023-10-01 23:15

matlab画拟合直方图的脚本

都是一些简单的作图参数，可以自己按照matlab官方的指导去改stylehttps://ww2.mathworks.cn/help/stats/histfit.html%-----------------------------------------------------------------------------------------------------------%%-----F

Vigo*GIS_RS·2023-10-01 18:24

因果推断推荐系统工具箱 - Bias and Debias in Recommender System: A Survey and Future Directions（一）

文章名称BiasandDebiasinRecommenderSystem:ASurveyandFutureDirections核心要点当前有很多拟合用户行为数据的推荐模型被提出，然而这些行为数据是观测数据而非实验数据

processor4d·2023-10-01 16:17

Origin科学绘图分析软件2023最新版下载安装教程

#乐享周末分享吧#下载地址文末功能强大Origin提供了丰富的数据分析工具，包括统计、信号处理、曲线拟合和峰值分析等，可以满足各种复杂的数据分析需求。同时，Origin还提供了大量的科学绘图工

Aruanjian888·2023-10-01 07:09

2019-12-10

拍摄效果类似老师在触摸大屏上讲课，利用虚拟合成的方式，解决了触摸大屏和人物亮度不一致，摒除了触摸屏色调发蓝，发黄等现象。

bjzstw·2023-10-01 05:51

神经网络基础知识

本文由斯坦福CS224n翻译整理而来1.神经网络基础知识1.1单个神经元单个神经元是神经网络的基本单位，其主要接受一个n维的向量x，输出为一个激活函数的输出aa=11+exp(−(ωTx+b))每个神经元均可拟合一种非线性的变化形势

hqc888688·2023-10-01 03:49

深度学习——模型选择、欠拟合和过拟合

深度学习——模型选择、欠拟合和过拟合文章目录前言一、训练误差和泛化误差1.1.统计学习理论1.2.模型复杂性二、模型选择2.1.验证集2.2.K折交叉验证三、欠拟合or过拟合3.1.模型复杂性3.2.数据集大小四

星石传说·2023-09-30 20:35

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