最小二乘法拟合

机器学习（15）---代价函数、损失函数和目标函数详解

代价函数通常包含一些正则化项以防止过拟合。在训练过程中，我们希望最小化代价函数。 2.损失函数：损失函数（LossFunction）是定义在单个样本上的，算的是
冒冒菜菜·2023-09-15 16:43

【支持向量回归机预测波士顿房价】

Ⅰ、项目任务要求任务描述：将“Boston房价”数据集划分为训练集和测试集，利用训练集结合支持向量回归机建立预测模型，再利用测试集来预测波士顿房价并验证预测模型的拟合能力。
小手の冰凉·2023-09-15 13:04

Tensorflow RNN中使用dropout的一些坑

使用tensorflow中的DropoutWrapper引发的问题最近炼（tiao）丹（can）的时候遇到了RNN模型过拟合比较严重的问题，当时只是在RNN的输入特征加了dropout。
theoqian·2023-09-15 12:26

探索过拟合和欠拟合

探索过拟合和欠拟合与往常一样，此示例中的代码将使用tf.kerasAPI；如需了解详情，请参阅TensorFlowKeras指南。
轻盈飘零·2023-09-15 09:45

【物联网】简要介绍最小二乘法—C语言实现

最小二乘法是一种常用的数学方法，用于拟合数据和寻找最佳拟合曲线。它的目标是找到一个函数，使其在数据点上的误差平方和最小化。
嵌入式小白—小黑·2023-09-15 09:24

过拟合和欠拟合：机器学习模型中的两个重要概念

文章目录引言过拟合和欠拟合的概念过拟合和欠拟合的影响与危害过拟合和欠拟合的原因与解决方法过拟合和欠拟合的研究现状与发展趋势过拟合&欠拟合---案例总结引言在机器学习模型中，过拟合和欠拟合是两种常见的问题
小馒头学python·2023-09-15 07:12

深度学习-全连接神经网络-训练过程-欠拟合、过拟合和Dropout- [北邮鲁鹏]

目录标题机器学习的根本问题过拟合overfitting泛化能力差。
古董a·2023-09-15 07:26

多特征建模时，特征之间的相关性和饱和现象

1\最准确的策略涉及使用TCB和TCW组件的LTTC拟合图像。众所周知，TCB和TCW都是区分林地和非林地覆盖的合适指标（Frazier等人，2015年）。
凉风之林·2023-09-15 06:23

广义线性回归----线性拟合

写这篇文章的主要目的就是建立一个会回拟合的思想；其中目标值y是输入变量x的线性组合。
随机给个名字吧·2023-09-15 00:24

Open3D点云数据处理（二十二）：最小二乘多项式拟合（手写实现）

文章目录1最小二乘多项式拟合原理2多项式拟合的评估指标3实现步骤4完整代码5计算最小二乘多项式拟合的各种评估指标6函数封装my_least_squares_polynomial_fit(pcd,k,evaluation
孙 悟 空·2023-09-14 22:08

MATLAB 自定义函数拟合

MATLAB自定义函数拟合首先建立阻滞增长模型symsx(t)rxmt0x0eqns=diff(x,t)==r*(1-x/xm)*x;cons=x(t0)==x0;y(t)=simplify(dsolve
卓越之源·2023-09-14 21:01

《Discovering Statistics Using R》笔记14-线性回归模型诊断-离群值与强影响点

模型诊断概述基于样本数据建立模型后有两个问题要考虑：1.模型对样本数据拟合是否够好？/模型是否被少数样本点所影响？2.模型是否能外推到其他样本？
新云旧雨·2023-09-14 20:23

C++ Opencv4.5.5 多边形拟合 findContours()检测物体轮廓 (三角形、圆形、四边形、五边形、六边形、星形)

文章目录1轮廓查找findContours(）函数介绍2霍夫圆检测3测试代码1轮廓查找findContours(）函数介绍/***findContours检测出物体轮廓*image单通道图像矩阵，可以是灰度图，但更常用的是二值图像，一般是经过Canny、拉普拉斯等边缘检测算子处理过的二值图像；*contours定义为“vector>contours”，是一个向量，并且是一个双重向量，向量内每个元素
R-G-B·2023-09-14 13:49

ML：使用线性回归实现多项式拟合

介绍注意：这里的代码都是在JupyterNotebook中运行，原始的.ipynb文件可以在我的GitHub主页上下载https://github.com/acphart/Hand_on_ML_Algorithm其中的LinearRegression_multi_polynomal.ipynb，直接在JupyterNotebook中打开运行即可，里面还有其他的机器学习算法实现，喜欢可以顺便给个st
ACphart·2023-09-14 12:39

Python用正则化Lasso、岭回归预测房价、随机森林交叉验证鸢尾花数据可视化2案例|数据分享...

p=33632机器学习模型的表现不佳通常是由于过度拟合或欠拟合引起的，我们将重点关注客户经常遇到的过拟合情况（点击文末“阅读原文”获取完整代码数据）。
拓端研究室TRL·2023-09-14 11:26

全面讲解最小二乘法

常见的最小二乘法我们就不多说了，下面主要介绍一下最小二乘法的一些先进方法。
啵啵鱼爱吃小猫咪·2023-09-14 08:50

最小二乘法的实现与线性回归的应用

该模型可以表示为：y=mx+by=mx+by=mx+b其中xxx:自变量yyy:因变量mmm:斜率bbb:截距最小二乘法是回归分析中用于估计线性回归模型参数的标准方法。
一拖再拖 一拖再拖·2023-09-14 06:15

残差网络、Dropout正则化、Batch Normalization浅了解

残差网络：为什么需要残差网络：残差网络的目的是为了解决深度神经网络在训练过程中遇到的退化问题，即随着网络层数的增加，训练集的误差反而增大，而不是过拟合。
请让我按时毕业·2023-09-14 02:34

ChatGPT追祖寻宗：GPT-2论文要点解读

-1论文要点解读中我们介绍了GPT1论文中的相关要点内容，其实自GPT模型诞生以来，其核心模型架构基本没有太大的改变，都是一路坚持奉行着基于Transformer的单解码器结构，通过无监督预训练方式来拟合条件概率下的语言模型计算公式
五点钟科技·2023-09-14 01:37

task3 数据的特征工程

针对xgb等模型的理解lightgbm,xgboost,gbdt的区别与联系LR和树模型基础概念决策树、逻辑回归、线性回归使用时注意事项以及模型过拟合策略个人的理解是，这些模型大致分为两类，一类是线性模型
欧飞红·2023-09-14 01:45

什么是虚拟人？

在演唱会上，一个模仿邓丽君形象和歌艺的虚拟人通过大屏幕呈现，与现场观众互动，演唱了邓丽君的经典歌曲，并与现场嘉宾费玉清进行虚拟合作。观众们被这种虚实交融的场景所震撼，仿佛穿越时空，与邓丽君亲身互动。
AI 智能服务·2023-09-14 00:09

PCL入门（五）：随机采样一致性算法RANSAC简单使用

具体来说，步骤1：从数据集中随机获得一定量的数据；步骤2：根据获取数据，做参数估计，并拟合模型；步骤3：计算数据集中的每一个点在该模型下的距离或者损失，据此将数据集分为内部点集合和外部点集合；步骤4：若迭代次数未超过阈值
wangxinRS·2023-09-13 20:19

回归 Regression

与线性回归不同的是，逻辑回归由于其联系函数的选择，它的参数估计方法不再使用最小二乘法，而是极大似然法。
accosmos·2023-09-13 20:24

树回归CART

之前线性回归创建的模型需要拟合所有的样本点，但数据特征众多，关系复杂时，构建全局模型就很困难。之前构建决策树使用的算法是ID3。
accosmos·2023-09-13 20:54

打开深度学习的锁

线性回归函数公式3.2sigmoid函数公式四、初始化函数五、构建逻辑回归的前向传播和后向传播5.1损失函数5.2前向传播5.3后向传播5.3.1梯度下降算法5.4前向传播和后向传播完整代码六、代码逐步拟合
Jiashun Hao·2023-09-13 13:31

多模态训练如何平衡不同模态

背景我们在进行多模态训练时，会出现模态不平衡的问题，往往使用了文本预训练模型的文本模态由于大量的预训练会容易出现过拟合现象，在文本模态过拟合的时候，视觉模态还处在欠拟合状态，则会导致视觉模态无法训练到最佳状态
taoqick·2023-09-13 12:32

燕山大学机器学习复习提要

20分以下是回忆的题型时间太久了，只能回忆大概有什么，细节忘了填空题时间太久了忘了有什么了简答涉及的知识点大概有：数据清洗SVM准确率精确率召回率PR曲线K-meansBP神经网络训练集测试集验证集过拟合欠拟合卷积神经网络大题只记得考了一个读代码的题
不会挂科i·2023-09-13 11:30

机器视觉康耐视visionpro-CogFitLineTool拟合直线错误上的理解

视频详细解答：康耐视VisionPro高级脚本系列教程-2.拟合指教脚本遍历编写什么是直线？直线：那么直线是由无线的点组成的。特点是无端点；不能度量，两边无限延长。
视觉人机器视觉·2023-09-13 10:48

样本量极少如何机器学习？看看这篇Few-Shot Learning综述

在训练样本极少的情况下（几百个、几十个甚至几个样本），现有的机器学习和深度学习模型普遍无法取得良好的样本外表现，用小样本训练的模型很容易陷入对小样本的过拟合以及对目标任务的欠拟合。
人工智能与算法学习·2023-09-13 06:17

机器学习 同样数量样本和目标_样本量极少如何机器学习？Few-Shot Learning概述

在训练样本极少的情况下（几百个、几十个甚至几个样本），现有的机器学习和深度学习模型普遍无法取得良好的样本外表现，用小样本训练的模型很容易陷入对小样本的过拟合以及对目标任务的欠拟合。
士节·2023-09-13 06:17

《动手学深度学习 Pytorch版》 4.4 模型选择、欠拟合和过拟合

4.4.3欠拟合还是过拟合整节理论，详见书本。
AncilunKiang·2023-09-13 06:15

《动手学深度学习 Pytorch版》 4.5 权重衰减

4.5.2高维线性回归%matplotlibinlineimporttorchfromtorchimportnnfromd2limporttorchasd2l#生成一些数据，为了使过拟合效果更明显，将维数增加到
AncilunKiang·2023-09-13 06:15

《动手学深度学习 Pytorch版》 4.6 暂退法

importtorchfromtorchimportnnfromd2limporttorchasd2l4.6.1重新审视过拟合整节理论，详见书本。4.6.2扰动的稳健性整节理论，详见书本。
AncilunKiang·2023-09-13 06:34

Pytorch 机器学习专业基础知识+神经网络搭建相关知识

文章目录一、三种学习方式二、机器学习的一些专业术语三、模型相关知识四、常用的保留策略五、数据处理六、解决过拟合与欠拟合七、成功的衡量标准一、三种学习方式有监督学习：1、分类问题2、回归问题3、图像分割4
Wantfly9951·2023-09-13 06:57

神经网络 07(正则化)

因为神经网络的强大的表示能力经常遇到过拟合，所以需要使用不同形式的正则化策略正则化通过对算法的修改来减少泛化误差，目前在深度学习中使用较多的策略有参数范数惩罚，提前终止，DropOut等，接下来我们对其进行详细的介绍
Darren_pty·2023-09-13 05:54

回归与聚类算法系列⑤：逻辑回归

主页：@逐梦苍穹回归与聚类算法系列⭐①：概念简述⭐②：线性回归⭐③：欠拟合与过拟合⭐④：岭回归您的一键三连，是我创作的最大动力1、介绍目标说明逻辑
逐梦苍穹·2023-09-13 00:11

回归与聚类算法系列④：岭回归

主页：@逐梦苍穹回归与聚类算法系列⭐①：概念简述⭐②：线性回归⭐③：欠拟合与过拟合您的一键三连，是我创作的最大动力岭回归（RidgeRegressi
逐梦苍穹·2023-09-13 00:40

插值与拟合的区别以及如何选取

插值和拟合都是用于处理数据的方法，但它们的目标和方法有所不同。1.插值插值是在已有数据点之间估计未知数据点的数值。
七七喝椰奶·2023-09-13 00:19

电池电动汽车的健康状态 SOH 和充电状态 SOC 估计

微❤关注“电气仔推送”获得资料主要内容：健康状态SOH采用平均加权最小二乘法（AWTLS）进行估计，并对比了加权最小二乘（WLS）、总最小二乘法（TLS）以及加权总最小二乘法（WTLS）算法。
电气仔推送·2023-09-12 22:07

使用statsmodels模块做多元线性回归

pd.DataFrame({'Y':np.random.normal(0,1,30),'X1':-3*np.random.normal(0,1,30),'X2':5*np.random.normal(0,1,30)})#拟合模型方法一
江姐vior·2023-09-12 20:11

EmguCV-C#版本Opencv图像识别和处理

均衡化（2）阈值处理（3）滤波（4）形态学运算（5）ROI3、检测（1）角点检测（2）边缘检测（3）霍夫变换（4）轮廓（5）特征点匹配（6）Blob特征（7）凸包检测4、定位（1）找圆（2）模板匹配（3）拟合圆
Big_潘大师·2023-09-12 18:37

关于深度学习图像数据增广

随着卷积神经网络的发展，各种经典的网络模型在其图像分类任务中都或多或少地采用了数据变形类增广方法以防止过拟合问题。
哥廷根数学学派·2023-09-12 17:25

05 回归算法 - 多项式扩展、管道Pipeline

==多项式扩展==上一章的最后我们提到：训练集上表现得不好，那么测试集上的效果肯定也不好，即训练集上表现得好，测试集表现得不好，即如何解决本案例中遇到的欠拟合问题？
白尔摩斯·2023-09-12 15:01

Open3D Ransac拟合二维圆（python详细过程版）

目录一、算法原理二、代码实现三、结果展示四、测试数据一、算法原理  RANSAC拟合圆，一般采用的是三点定圆，然而三点定圆计算公式推导过于复杂（见：三点定圆推导公式）。
点云侠·2023-09-12 12:18

Open3D Ransac拟合二维直线（python详细过程版）

目录一、算法原理二、代码实现三、结果展示四、测试数据一、算法原理  平面直线的表达式为：y=kx+b(1)y=kx+b\tag{1}
点云侠·2023-09-12 12:18

Open3D Ransac点云球面拟合（python详细过程版）

目录一、算法原理二、代码实现三、结果展示一、算法原理见：[1]Open3D最小二乘拟合空间球[2]Open3D——RANSAC三维点云球面拟合二、代码实现importopen3daso3dimportnumpyasnpimportsysimportrandomdefransac_fit_sphere_process
点云侠·2023-09-12 12:18

Open3D Ransac拟合分割多个平面

目录一、算法原理二、代码实现三、结果展示四、测试数据一、算法原理  算法的核心原理还是RANSAC拟合平面，具体理论可参考：Open3D使用RANSAC分割平面。
点云侠·2023-09-12 12:47

Open3D Ransac拟合分割多条直线

目录一、算法原理二、代码实现三、结果展示四、测试数据一、算法原理  算法的核心原理还是RANSAC拟合空间之嫌，具体理论可参考：Open3D——RANSAC三维点云空间直线拟合。
点云侠·2023-09-12 12:47

Open3D Ransac拟合分割多个平面（方法二）

目录一、算法原理二、代码实现三、结果展示四、测试数据一、算法原理  算法的核心原理还是RANSAC拟合平面，具体理论可参考：Open3D使用RANSAC分割平面。
点云侠·2023-09-12 12:47

Open3D(C++) Ransac拟合平面分割点云

目录一、算法原理1、概述2、拟合平面3、实现过程4、参考文献二、主要函数三、代码实现四、结果展示1、原始点云2、分割结果五、相关链接博客长期更新，本文最近一次更新时间为：2023年7月11日。
点云侠·2023-09-12 12:17
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