最小二乘法拟合

最小二乘法求解平面坐标转换四参数

四参数的转换公式为：构造条件方程：设=mcosa-1,b=msina,有:等价表达：其中，，,即：,,，根据最小二乘原理计算X：解得X后，可知和，可解得m和α：
dibowei2069·2023-09-06 08:43

R语言STAN贝叶斯线性回归模型分析气候变化影响北半球海冰范围和可视化检查模型收敛性...

相关视频1.了解Stan统计模型可以在R或其他统计语言的各种包中进行拟合。但有时你在概念上可以设计的完美模型，在限制了你可以使用的分布和复杂性的软件包或程序中很难或不可能实现。这时你可能想
拓端研究室TRL·2023-09-06 07:29

机器学习线性回归学习

线性回归算法线性回归算法是用来拟合连续值样本的一类算法，具体来说就是在我们观察到数据是线性变化的时候，我们可以使用一条拟合直线来大概的描述样本数据的变化，从而能够在新样本到来时，能快速的预测其对应的结果值算法原理线性回归算法主要就是通过训练测试样本
子龙爱弹琴·2023-09-06 06:41

统计学极简入门——数据分布

3.数据分布t分布、F分布和卡方分布是统计学中常用的三种概率分布，它们分别用于样本均值的推断、方差的比较和数据的拟合优度检验。
紫色沙·2023-09-06 05:23

（八）从零开始学人工智能--统计学习：统计学习基础知识

统计学习基础知识文章目录统计学习基础知识1.统计学习种类1.1监督学习1.1.1分类问题1.1.2回归问题1.2非监督学习2.统计学习中的基本概念2.1统计学习三要素：模型，策略，算法2.2欠拟合和过拟合
小花技术大本营·2023-09-06 05:35

Python功能强大、灵活可扩展的Statsmodels库

Statsmodels提供了丰富的统计工具，用于评估模型的拟合优度、参数估计的显
一只会写程序的猫·2023-09-06 03:07

从卷积层、激活层、池化层到全连接层深度解析卷积神经网络的原理

权值共享全连接神经网络需要非常多的计算资源才能支撑它来做反向传播和前向传播，所以说全连接神经网络可以存储非常多的参数，如果你给它的样本如果没有达到它的量级的时候，它可以轻轻松松把你给他的样本全部都记下来，这会出现过拟合的情况
mm_exploration·2023-09-05 23:26

Matlab二乘法进行参数拟合

matlab二乘法进行参数拟合主函数：clearall;closeall;clc;%%原始数据可视化JiBie=[566269778594105];Zongchengji=[305327358380394418436
不知何时归家·2023-09-05 22:22

模型部署

一、深度模型线上部署1、预训练embedding+轻量级模型复杂网络离线训练，生成embedding存入内存数据库，线上实现LR或浅层NN等轻量级模型拟合优化目标；（1）分别用复杂网络对“用户特征”和“
inspiredhss·2023-09-05 22:13

2023年电赛E题-运动目标控制与自动追踪系统

目录比赛经历以及思路步进电机云台代码找激光坐标代码找轮廓形状代码找黑色电工胶带代码“指哪打哪”云台运动代码直线拟合找黑框中心点代码完整代码比赛经历以及思路在导师分配完参赛成员后，我被分到了和大三的学长学姐一队
猫吃耗子·2023-09-05 19:18

动手学深度学习（四）多层感知机

多层感知机的从零开始实现1.1初始化模型参数1.2实现Relu函数1.3实现模型1.4训练二、多层感知机的简洁实现2.1实现模型2.2训练三、模型选择3.1训练误差和泛化误差3.2验证数据集和测试数据集3.3过拟合和欠拟合
向岸看·2023-09-05 16:07

【深度学习】实验05 构造神经网络示例

注明：该代码用来训练一个神经网络，网络拟合y=x^2-0.5+nois
Want595·2023-09-05 16:22

时间序列分析

时间序列分析是利用已知数据使用合适的模型拟合时间序列同时估算相应模型的参数。时间序列分析的模型与方法体现了我们对于时间序列自然属性的理解。同时这些模型方法也能够用于对时间序列进行预测和模拟。
whimian·2023-09-05 15:24

深度学习学习笔记——解决过拟合问题的方法:权重衰减和暂退法，与正则化之间的关系

解决过拟合问题是机器学习和深度学习中关键的任务之一，因为它会导致模型在训练数据上表现良好，但在未见数据上表现不佳。
xw555666·2023-09-05 15:48

[Machine Learning][Day1]监督学习和无监督学习

目录监督学习(SupervisedLearning)应用1：数据回归拟合应用2：分类无监督学习(UnsupervisedLearning)监督学习和无监督学习的区别练习：监督学习(SupervisedLearning
思则变·2023-09-05 15:06

PCL RANSAC分割提取多个空间圆

一、概述  使用PCL分割提取多个空间圆，其核心原理仍然是RANSAC拟合空间圆，这里只是做简单修改，适用于提取多个球圆。具体实现原理见：PCLRANSAC拟合空间圆。二、代码实现
点云侠·2023-09-05 11:39

数学建模之拟合

目录1拟合法概述2最小二乘法2.1最小二乘几何解释2.2最小二乘求解3算法评价4代码编写5曲线拟合器6自己模拟数据演示1拟合法概述与插值问题不同，在拟合问题中不需要曲线一定经过给定的点。
夏木夕·2023-09-05 10:46

机器学习知识点总结

、机器学习：二、统计学习：1.统计学习概念：1.1统计学习步骤：1.2统计学习特点：1.3统计学习目的：1.4统计学习的分类2.统计学习三要素：2.1模型：2.2策略：2.3算法：3.模型的评估4.过拟合
Flechazo_lalala·2023-09-05 06:56

FIR滤波器算法

FIR滤波器的设计方法主要有两种：窗函数法和最小二乘法。窗函数法是按照指定的
WangLanguager·2023-09-05 04:39

主成分分析计算步骤

使用PCA可以减少特征数，减少噪声和冗余，减少过度拟合的可能性。什么是主成分分析主成分分析采用数据降维的方
一枚小可爱c·2023-09-05 04:03

R语言入门——line和lines的区别

一、line()从R语言的帮助文档中找到，line()的使用，规则如下：line(x,y,iter=1)具体解释，line()函数中的参数，x,y可以理解为一个数据点横轴，纵轴，其进行的是线性拟合。
统计学小王子·2023-09-05 00:56

R语言STAN贝叶斯线性回归模型分析气候变化影响北半球海冰范围和可视化检查模型收敛性|附代码数据

像任何统计建模一样，贝叶斯建模可能需要为你的研究问题设计合适的模型，然后开发该模型，使其符合你的数据假设并运行1.了解Stan统计模型可以在R或其他统计语言的各种包中进行拟合。
·2023-09-04 23:41

R语言STAN贝叶斯线性回归模型分析气候变化影响北半球海冰范围和可视化检查模型收敛性|附代码数据

像任何统计建模一样，贝叶斯建模可能需要为你的研究问题设计合适的模型，然后开发该模型，使其符合你的数据假设并运行1.了解Stan统计模型可以在R或其他统计语言的各种包中进行拟合。
·2023-09-04 23:07

转载自http://www.cnblogs.com/pinard/p/5970503.html---梯度下降讲解

梯度下降（GradientDescent）小结在求解机器学习算法的模型参数，即无约束优化问题时，梯度下降（GradientDescent）是最常采用的方法之一，另一种常用的方法是最小二乘法。
_codedreamer·2023-09-04 22:49

机器学习算法：线性回归、逻辑回归、决策树和随机森林解析

它通过拟合一条直线来建立输入特征和输出之间的关系。应用场景预测房价经济数据分析股票价格预测示例import
不一样的老墨·2023-09-04 19:45

机器学习——决策树与随机森林

机器学习——决策树与随机森林文章目录前言一、决策树1.1.原理1.2.代码实现1.3.网格搜索1.4.可视化决策树二、随机森林算法2.1.原理2.2.代码实现三、补充（过拟合与欠拟合）总结前言决策树和随机森林都是常见的机器学习算法
星石传说·2023-09-04 19:44

＜深度学习基础＞ Batch Normalization

现在我们可以使用初始很大的学习率或者选择了较小的学习率，算法也能够快速训练收敛；破坏原来的数据分布，一定程度上缓解过拟合；减少梯度消失，加快收敛速度，提高训练精度。
thisiszdy·2023-09-04 19:39

过拟合、欠拟合的通俗理解！过拟合和欠拟合的解决办法，以及dropout和正则化的讲解，代码实现（对于mnist数据集）！

这里写目录标题一、过拟合、欠拟合的通俗理解二、欠拟合和过拟合的解决办法一、欠拟合二、过拟合一、在网络深度中加入dropout()层次二、正则化一、L2正则化：三、图像增强三、搭建模型的参数的选择一、首先开发一个过拟合模型二
@尚码哥@·2023-09-04 18:50

逻辑回归Logistic

回归概念假设现在有一些数据点，我们用一条直线对这些点进行拟合（这条直线称为最佳拟合直线），这个拟合的过程就叫做回归。进而可以得到对这些点的拟合直线方程。
accosmos·2023-09-04 17:54

【人工智能】—_神经网络、前向传播、反向传播、梯度下降、局部最小值、多层前馈网络、缓解过拟合的策略

神经网络、前向传播、反向传播文章目录神经网络、前向传播、反向传播前向传播反向传播梯度下降局部最小值多层前馈网络表示能力多层前馈网络局限缓解过拟合的策略前向传播是指将输入数据从输入层开始经过一系列的权重矩阵和激活函数的计算后
Runjavago·2023-09-04 13:24

【人工智能】—_线性分类器、感知机、损失函数的选取、最小二乘法分类、模型复杂性和过度拟合、规范化

文章目录Linearpredictions线性预测分类线性分类器感知机感知机学习策略损失函数的选取距离的计算最小二乘法分类求解最小二乘分类矩阵解法一般线性分类模型复杂性和过度拟合训练误差测试误差泛化误差复杂度与过拟合规范化
Runjavago·2023-09-04 13:53

【R画图学习21.4】ggplot2回归函数stat_function

我们在21.3主要讲了利用stat_smooth()、geom_smooth()来进行回归分析和曲线拟合。
jjjscuedu·2023-09-04 10:20

10种防止机器学习模型过拟合的方法

本文介绍机器学习/深度学习建模过程中有效防止模型过拟合的10种方法：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Dropout监控训练过程技术交流技术要学会分享
Python数据挖掘·2023-09-04 02:41

3D视觉测量：空间圆孔拟合圆（附源码）

文章目录0.测试效果1.基本内容1.13D空间拟合圆1.23D空间拟合圆代码1.3基于2D方法的空间圆优化文章目录：3D视觉测量目录微信：dhlddxB站:Non-Stop_0.测试效果基于2D方法的空间圆拟合效果
让让布吉·2023-09-04 01:20

【李群李代数】Sophus库中SE3类测试（附manif 与sophus 对比）

测试演示测试结果对Sophus库中SE3类进行一系列的测试，包括李群性质、原始数据访问、变异访问器、构造函数以及拟合等方面。
十年一梦实验室·2023-09-03 23:53

深度学习从入门到精通——生成对抗网络原理

生成对抗网络GANs本质上在做的事情要求产生问题JSDiv距离偏差问题训练速度问题JSDiv距离偏差问题FGAN---深度理解GAN理论观点推导JSDiv不是最佳的DivLSGAN最小二乘法GANWGAN
小陈phd·2023-09-03 21:00

最小二乘法处理线性回归

最小二乘法是一种数学优化技术，用于查找最适合一组数据点的函数。该方法主要用于线性回归分析，当然，也可用于非线性问题。开始之前，我们先理解一下什么是回归。
一拖再拖 一拖再拖·2023-09-03 18:48

机器学习:XGBoost算法

为了提升性能，XGBoost算法主要在以下几个方面做了提升：在目标函数上，XGBoost会考虑模型复杂度，这样可以使学习出来的模型更简单，防止过拟合。
Sun_Sherry·2023-09-03 16:40

机器学习：XGBoost

GBDT的扩展和改进，在GBDT中只用了一阶导信息，XGBoost中考虑了二阶导信息，对LossFunction做了二阶泰勒展开，并在目标函数上加入了正则项，用以权衡目标函数的下降和模型的复杂度，避免过拟合
June__11·2023-09-03 16:09

Matlab批量拟合曲线并绘制在一张图上

文章目录简单的拟合批量拟合并呈现在一张图上最终结果与完整代码简单的拟合在命令行输入cftool可以启动工具箱1.在"选择数据"中导入数据2.选择拟合方法（matlab提供的方法或者你自己定义的函数）matlab
yscript·2023-09-03 15:29

数学建模：拟合算法

文章首发于我的个人博客：欢迎大佬们来逛逛数学建模：拟合算法文章目录数学建模：拟合算法拟合算法多项式拟合非线性拟合cftool工具箱的使用拟合算法根据1到12点间的温度数据求出温度与时间之间的近似函数关系
HugeYLH·2023-09-03 15:03

机器学习相关问题

Q1:偏差和方差偏差：预测值与真实值的偏差方差：预测值的离散程度关系：此消彼涨Bias&Variance偏差大：欠拟合，问题：模型过于复杂或者过于简单；算法不使用于某些特定的数据结构；解决方案：加大模型复杂度
咸鱼干lili·2023-09-03 14:26

CloudCompare 二次开发(10)——点云投影到平面

目录一、概述二、代码集成三、结果展示一、概述  不依赖任何第三方点云相关库，使用CloudCompare编程实现点云投影到指定平面，具体计算原理见：PCL点云投影到拟合平面二、代码集成1、mainwindow.h
点云侠·2023-09-03 10:43

Open3D(C++) 整体最小二乘拟合平面

一、算法原理1、算法过程  最小二乘拟合平面认为点云数据系数矩阵不存在误差，然而由于观测条件的限制，观测向量、系数矩阵都有可能存在误差，那么最小二乘方法就不再是最优的，而是有偏的，因此，可以采用总体最小二乘法拟合点云平面
点云侠·2023-09-03 10:12

回归拟合 | 灰狼算法优化核极限学习机(GWO-KELM)MATLAB实现

这周有粉丝私信想让我出一期GWO-KELM的文章，因此乘着今天休息就更新了(希望不算晚)作者在前面的文章中介绍了ELM和KELM的原理及其实现，ELM具有训练速度快、复杂度低、克服了传统梯度算法的局部极小、过拟合和学习率的选择不合适等优点
KAU的云实验台·2023-09-03 09:24

机器学习——正则化

一、过拟合第一种是欠拟合，高偏差。第二种拟合较好。第三种过拟合，高方差。过拟合：当特征很多，训练集可能拟合的很好，甚至代价函数的值约等于0，但是这个模型却不能泛化到新的数据集中，预测新的数据并不好。
BioLearner·2023-09-03 03:59

华为杯数学建模（准备）＜2018 - 2022＞

基础知识一些需要提前掌握的算法：1.时间序列算法、拟合插值算法、基础的图论算法2.多元线性回归3.整数规划、线性规划、多元规划、二次规划等4.排队论、层次分析法5.灰色预测、灰色综合评价6.聚类算法、分类算法
S atur·2023-09-03 02:34

丢弃法Dropout

丢弃法Dropout：一种抑制过拟合的方法。
windmyself·2023-09-03 01:38

正则化，权重衰减，Dropout丢弃法

正则化正则化（Regularization）是机器学习中常用的一种技术，通过在模型训练过程中引入附加项或约束来控制模型复杂度，并减少过拟合问题。
努力学CV·2023-09-03 01:07

丢弃法(dropout)

1对于丢弃法的一点小思考(1)对于模型设计我们可以把隐藏层设计的稍微大一点然后用dropout控制隐藏层大小这样的设计可能比隐藏层设计的小一点的效果更好，防止过拟合，dropout其实就是一个正则项。
苏小贤·2023-09-03 01:36
上一页 44 45 46 47 48 49 50 51 下一页
按字母分类： ABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUVWXYZ其他