最小二乘法拟合第44页

OpenCV操作整理

(Img,cv2.RETR_EXTERNAL,cv2.CHAIN_APPROX_NONE)画出轮廓：cv2.drawContours(frame,contours,-1,(0,0,255),2)多边形拟合

Dylan_zhang7788·2023-09-20 00:52

神经网络训练技巧

问题描述二、设计简要描述三、程序清单四、结果分析五、调试报告六、实验小结一、问题描述基于二元函数f(x,y)=z=1/20x2+y2掌握梯度下降和权重初始化的技巧，基于手写体识别掌握正规化和两种防止过拟合的技巧

CSU迦叶·2023-09-19 17:22

适合性检验

这种方法是对样本的理论值先通过一定的理论分布推算出来，然后用观测值与理论值比较，从而得到观测值与理论值之间是否吻合的结论，因此适合性检验也称为吻合性检验或拟合优度检验(goodnessoffittest

不玩手机的蛇佬腔·2023-09-19 12:35

SGM算法的快速实现

CPU2010年，MartinHumenberger等人采用SGM算法计算粗视差图，然后对图像进行分割，在分割区域内进行视差平面的拟合，设置一定阈值，对无效视差进行填充。

爱钻研的小铭·2023-09-19 11:11

pytorch基础（五）- 过拟合、正则化、学习率衰减

目录模型的学习能力modelcapacity欠拟合underfitting过拟合overfittingTrain-Val-Test划分Train-Test划分Train-Val-Test划分交叉验证正则化奥卡姆剃刀原理正则化的作用

sherryhwang·2023-09-19 09:27

python：岭回归（Ridge Regression）、Lasso回归（Lasso Regression）

本文将介绍岭回归（RidgeRegression）、Lasso回归（LassoRegression）和普通最小二乘法（OLS，OrdinaryLeastSquares），并记录了它们的代码脚本。

_乐多_·2023-09-19 06:13

【线性回归、岭回归、Lasso回归分别预测患者糖尿病病情】数据挖掘实验一

Ⅰ、项目任务要求任务描述：将“diabetes”糖尿病患者数据集划分为训练集和测试集，利用训练集分别结合线性回归、岭回归、Lasso回归建立预测模型，再利用测试集来预测糖尿病患者病情并验证预测模型的拟合能力

小手の冰凉·2023-09-19 05:10

美赛整理之带参数的常微分方程拟合问题研究

带参数的常微分方程拟合问题研究一.问题的背景：二.提出一个较为简单，但是很有代表性的一个问题：三.求解的基本原理：四.求解的基本算法：1.利用matlabmatlabmatlab遗传算法求解出其最优误差函数值

赛亚茂·2023-09-18 22:10

职场大忌（上）：不要相信其他公司的口头承诺

当时谈判得基本上没问题了，到了拟合同的时候，对方却以“公司不允许把这些承诺写进合同，否则不允许通过”为理由，在给我拟的合同里面，把谈判好的很多条款都没写上去，相当空白。

柚子他爸·2023-09-18 19:42

Python中进行特征重要性分析的9个常用方法

·2023-09-18 16:51

论文笔记：TILDE-Q: A TRANSFORMATION INVARIANT LOSS FUNCTION FOR TIME-SERIES FORECASTING

2023ICLR（未中）1intro最常见的时间序列预测损失函数是MSE、MAE等点误差函数，这类函数关注每个点的拟合是否准确。

UQI-LIUWJ·2023-09-18 14:55

深度学习——分类和回归问题联系与区别

回归输出的值是连续的；（但不是严格意义上数学的连续和离散）分类输出物体的所属类别，回归输出物体的值；分类输出的值是定性的，回归输出的值是定量的；2.目的不同：分类是为了寻找决策边界，回归是为了找到最优拟合

三世·2023-09-18 13:13

机器学习 jupyter Python 线性回归（自己写的算法）

一、寻找最佳拟合曲线线性回归的目的是预测数值型的目标值。对给定的样本点用直线(平面)进行拟合，求解最佳直线(平面)的过程，就是求解回归方程的过程。

十旬叶大叔·2023-09-18 10:01

合肥综合性国家科学中心人工智能研究院-机器学习作业(一)

损失函数的优化目标是最小化预测值与实际值之间的差异，以使模型能够更好地拟合数据。而性能度量则关注模型在实际任务中的表现，

小宋加油啊·2023-09-18 10:30

Tensorflow学习笔记（三）

正则化这一课突然间难度直接暴涨，毫无心理准备的我一脸懵逼地听了三遍，还有好多没有理解的地方缓解过拟合，在损失函数中引入模型复杂度指标，利用给w加权值，弱化训练数据的噪声（一般不正则化b）loss新的计算方法

繁盛天地橘·2023-09-18 08:32

Python探索性数据分析(EDA)统计数据和建模

EDA不同于初始数据分析(IDA)，更侧重于检查模型拟合和假设检验所需的假设，并根据需要处理缺失值和进行变量转换。EDA包含IDA。EDA的目标是：启用数据中的意外

亚图跨际·2023-09-18 07:20

2021-01-08

解决方法:我们先描一条产品轮廓线,然后在这条线上指定三个端点.在草图里最好用端点.然后点击【草图】--【编辑】--【变换】选择要变换的曲线然后【点拟合】，如下图所示：1、[再点入菜单里【点拟合】里面找到

东莞青华模具先娅·2023-09-18 06:11

机器学习算法基础--Generalized Linear Regression Model

目录1.数据的处理及查看2.数据的处理及可视化3.模型的创建与拟合4.算法可视化效果图5.多维度模型可视化线性回归讲了很多次了，广义线性回归无非就是拟合的多项式曲线的次数的变化，就不再推导公式和算法流程了

Danceful_YJ·2023-09-18 06:56

六、数学建模之插值与拟合

1.概念2.例题和matlab代码求解一、概念1.插值（1）定义：插值是数学和统计学中的一种技术，用于估算在已知数据点之间的未知数据点的值。插值的目标是通过已知数据点之间的某种函数或方法来估计中间位置的数值。插值通常用于数据分析、图形绘制、数值模拟和其他领域。（2）常见插值方法1）线性插值：是通过已知数据点之间的直线来估算中间位置的值。这意味着在两个相邻的数据点之间，估计值按照线性关系进行插值。2

Studying 开龙wu·2023-09-18 04:25

ESDA in PySal (3)：Geosilhouettes：集群拟合的地理测量

ESDAinPySal(3)：Geosilhouettes：集群拟合的地理测量Silhouettestatistics(Rousseeuw,1987)是观测值与给定聚类的拟合优度的非参数度量。

rgb2gray·2023-09-18 02:23

李沐机器学习入门

机器学习介绍8.1决策树模型8.2线性模型线性模型做回归线性模型做分类Softmax回归8.3小批量随机梯度下降8.4神经网络多层感知机MLP卷积神经网络循环神经网络总结三种神经网络模型9.评估指标9.1过拟合和

几窗花鸢·2023-09-17 23:30

Python中进行特征重要性分析的9个常用方法

deephub·2023-09-17 23:52

np.random.shuffle(a)的作用

这在数据处理、机器学习、统计分析等领域中经常用到，例如在训练模型时对数据进行随机化，以减少模型过拟合等问题。这个函数会修改传入的数组a，而不会创建一个新的数组。

奇异果~·2023-09-17 20:39

机器学习——决策树/随机森林

0、前言：决策树可以做分类也可以做回归，决策树容易过拟合决策树算法的基本原理是依据信息学熵的概念设计的（Logistic回归和贝叶斯是基于概率论），熵最早起源于物理学，在信息学当中表示不确定性的度量，熵值越大表示不确定性越大

疋瓞·2023-09-17 16:02

正则化的一些理解

今天看百面机器学习的书.书上提到改善模型过拟合的一个方法是加正则化项.这句话其实已经不止第一次见了,但是每次都没有想想为什么.现在记录一下自己的理解.为什么会过拟合机器学习的前提条件是训练集和测试集都是独立同分布

miahuang·2023-09-17 12:05

使用python对光谱进行lorentz峰值拟合并作图（标注峰值点位）

承接：使用python对光谱进行lorentz峰值拟合接下来是对图象的处理，即作图。

哈士奇转身变成狼·2023-09-17 12:19

使用python对光谱数据进行lorentz峰值拟合（bounds限定拟合参数范围）

1、lorentz峰值拟合发光光谱是一种用于表征二维半导体材料光学性质的重要技术，它可以反映出材料中的载流子密度、缺陷态、激子束缚能等信息。

哈士奇转身变成狼·2023-09-17 12:49

matlab GPR高斯过程回归与股票价格预测

如果我们期望底层函数是线性的，且可以对输入数据做一些规范化假设，那么我们可以使用最小二乘法来线性回归（直线拟合）。

哈士奇转身变成狼·2023-09-17 12:49

【Arduino步进电机】【5.2】PWM代码(2)语句自动生成代码

并且单元时长越短，拟合效果越好。但是后面Arduino程序需要修改的

RickyWasYoung·2023-09-17 11:33

OpenCV（四十七）：RANSAC优化特征点匹配

它的主要思想是通过随机选择一部分数据样本，构建模型并评估其拟合程度，迭代过程中逐步优化模型，最终得到一个拟合较好的模型。

Hdnw·2023-09-17 09:23

一文通俗讲透树模型

前言决策树模型因为其特征预处理简单、易于集成学习、良好的拟合能力及解释性，是应用最广泛的机器学习模型之一。

算法进阶·2023-09-17 06:40

【吴恩达老师《机器学习》】课后习题5之【偏差与方差】

这次练习将会了解如何改进机器学习算法，包括过拟合、欠拟合的状态判断以及学习曲线的绘制。一些概念偏差Bias：预测值与真实值的差距，表示算法本身的拟合能力方差Varia

cx-young·2023-09-17 05:08

1.2 introduction

常见的优化问题数据拟合问题LQR次调节器，目标是让能量最小。多用户能量控制问题寻找用户传输的功率最佳分布使得流量最大图像处理问题TV-L_2模型，使得处理后的图像分片光滑。

抄书侠·2023-09-17 05:17

深度学习模型在训练集上表现良好，但在测试集上表现较差，可能原因

模型复杂度问题：模型过于复杂或欠拟合，导致在测试集上表现不佳。可以尝试简化模型，例如减少层数、减少神经元数量等，或者使用正则化技术，如Dropout、L1/L2

爱编程的小金毛球球·2023-09-17 04:01

机器学习实战-决策树

决策树(DecisionTree)优点：计算复杂度不高对中间缺失值不敏感可以处理不相关数据缺点：容易过拟合决策树算法主要有3个步骤:1.特征选择；2.构造决策树；3.决策树剪枝构造决策树构造过程需要解决以下几个问题

投篮手型差·2023-09-16 21:34

使用Python CV2自动识别人脸并融合至新图片

为了保证拟合比较好，再将切割后的人脸进行尺寸固定化，然后两张图片贴合就行了。环境准备Python的windows环境加CV

悠悠虾·2023-09-16 19:39

2019-12-09

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·2023-09-16 16:20

最小二乘法公式推导

实现我们可能会想到最小二乘法，下图给出推导过程最小二乘法1.jpeg最小二乘法1.jpeg

刘单纯·2023-09-16 15:54

如何为模型不同层设置不同的学习率？

在模型调参中常用的一种方法是针对不同层设置不同的学习率，以此避免因难易程度不一致引起的过拟合等问题。

云隐雾匿·2023-09-16 14:33

matlab 间接平差法拟合二维圆

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。爬虫自重。一、算法原理圆的方程为：(x－x0)

点云侠·2023-09-16 09:37

数据预处理-分箱（Binning）和 WOE编码

对异常值不敏感，增强模型鲁棒性，防止过拟合。

隔壁偷菜的谁·2023-09-16 06:53

机器学习：10种方法解决模型过拟合

机器学习：10种方法解决模型过拟合本文介绍机器学习/深度学习建模过程防止模型过拟合的10种有效方法：增加训练数据集交叉验证正则化合适的特征选择降低模型复杂度集成方法早停法EarlyStopping数据增强

尤而小屋·2023-09-16 06:20

EDA流程（探索性数据分析），史上最全面

EDA概述介绍探索性数据分析（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的结构和规律了解数据集

卖香油的少掌柜·2023-09-16 06:20

集成学习-树模型

基本树选择特征的准则ID3：信息增益maxC4.5：信息增益比maxCART：基尼指数min优缺点ID3核心思想是奥卡姆剃刀（决策树小优于大）缺点：ID3没有剪枝策略，容易过拟合；信息增益准则对可取值数目较多的特征有所偏好

坠金·2023-09-16 03:38

AI笔记——深度学习

CNNCNN的价值：能够将⼤数据量的图⽚有效的降维成⼩数据量(并不影响结果)能够保留图⽚的特征，类似⼈类的视觉原理CNN的基本原理：卷积层–主要作⽤是保留图⽚的特征池化层–主要作⽤是把数据降维，可以有效的避免过拟合全连接层

华如锦·2023-09-16 03:23

最小二乘法拟合直线和椭圆

直线拟合最小二乘法拟合直线y＝a+bx式中有两个待定参数，a代表截距，b代表斜率。对于等精度测量所得到的N组数据（xi，yi），i＝1，2……，N，xi值被认为是准确的，所有的误差只看yi。

视图猿人·2023-09-16 02:15

信道估计 | 信道

分类信道估计定义例子优点缺点基于训练序列的信道估计算法除了发射数据符号外，还需发射前导或导频信号最小二乘法LS、最小均方误差MMS

山丘之王岳岳·2023-09-15 23:01

正则化(Regularization)

一、过拟合的问题到现在为止，我们已经学习了几种不同的学习算法，包括线性回归和逻辑回归，它们能够有效地解决许多问题，但是当将它们应用到某些特定的机器学习应用时，会遇到过拟合(over-fitting)的问题

handsomemao666·2023-09-15 22:39

神经网络 02(激活函数)

一、激活函数在神经元中引入了激活函数，它的本质是向神经网络中引入非线性因素的，通过激活函数，神经网络就可以拟合各种曲线。

Darren_pty·2023-09-15 18:20

基于Matlab的栅格水平的转折点提取

基本思路是对前后两个序列进行拟合，以残差平方和最小的点作为潜在的转折点，同时评估转折点前后的趋势是否通过显著性检验，如果两边都通过检验，则该潜在转折点为实际转折点，否则不是实际转折点。

画长空_yin·2023-09-15 18:07

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