最小二乘法拟合第54页

决策树的剪枝问题

决策树的过拟合问题决策树是一种分类器，通过ID3，C4.5和CART等算法可以通过训练数据构建一个决策树。

城市中迷途小书童·2023-08-11 22:40

C++ 计算拟合优度R^2

解决的问题：拟合优度(GoodnessofFit)是指回归直线对观测值的拟合程度，度量拟合优度的统计量是可决系数(亦称确定系数)R?。R最大值为1。

疯狂的阿亮·2023-08-11 21:50

指导生活的算法（一）

1.过度拟合有

人间一棵草·2023-08-11 06:31

数学建模系列-评价模型（四）---主成分分析法

主成分分析法可以理解为层次分析法的一种衍生，是为了舍去无用或者效用较少的参数来达到拟合的目的，为了简化计算。主成分与原始变量之间的关系：（1）主成分保留了原始变量绝大多数信息。

Caiersaru·2023-08-11 05:27

多元回归自变量存在共线性

如果在构建多重线性回归模型时，把具有多重共线性的变量一同放在模型中进行拟合，就会出现方程估计的偏回归系数明显

Leon_124·2023-08-10 23:23

现代C++中的从头开始深度学习：【4/8】梯度下降

在这个故事中，我们将通过引入梯度下降算法来介绍数据中2D卷积核的拟合。我们将使用卷积和上一个故事中引入的成本函数概念，将所有内容编码为现代C++和特征。

无水先生·2023-08-10 15:03

偏最小二乘法的原理与实现

作者：Resther审稿：童蒙编辑：angelica引言近几年来，机器学习在各个领域都有不错的表现，在生物信息领域也有相关的应用。然而，在诸如基因组学、转录组学、蛋白组学以及代谢组学等高通量数据的一大特点是特征量多、样本数少。以转录组数据为例，特征量个数通常为基因个数，达到万级，而样本数一般是几十到几百例。当我们基于转录组数据去研究基因表达与其他性状之间的联系时，对于这种自变量大于观察个数的情况，

生信阿拉丁·2023-08-10 09:07

（统计学习方法|李航）第一章统计学习方法概论——四五六节模型评估与模型选择，正则化与交叉验证，泛化能力

80条记录给训练集，10条记录给测试集，10条记录给验证集先在训练集中训练模型，再在验证集上测试看哪种模型更拟合最后用测试集算出成绩表示决策函数模型拟合的好坏（对已知数据的预测效果）我们可以通过训练集测出训练误差来衡量对未知数据预测效果好坏可以利用测试集来衡量预测值和真实值不相等的个数占测试集样本总个数的比例经过模型的预测值和真实

Allenspringfestival·2023-08-10 08:40

目标检测-识别提升方法记录

目标检测提升方法记录1.添加预训练（imagenet/coco），增强模型泛化能力，缓解过拟合，减少误检（很有用），无副作用。

NineDays66·2023-08-10 07:54

解决pytorch模型加载跑测试集和训练过程中跑测试集结果不一致的问题——功夫不负有心人

我每次加载数据的时候target都是从一个由集合转成的列表里面的下标……这样就造成了每次做断点训练的时候每个样本的target都是不一样的……他只拟合了训练时候的

甄小胖·2023-08-10 04:22

拜读苏神-1-深度学习+文本情感分类

一、闲聊神经网络与深度学习参考链接：https://www.kexue.fm/archives/3331分类模型本质上是在做拟合——模型其实就是一个函数（或者一簇函数），里边有一些待定的参数，根据已有的数据

甄小胖·2023-08-10 04:22

用C语言构建一个数字识别深度神经网络

接上一篇:用C语言构建一个数字识别卷积神经网络1.深度神经网络按照深度学习的理论，随着神经网络层数的增加，网络拟合复杂问题的能力也会增强，对事物特征的挖掘也会更加深入．这里尝试构建一个５层深度的神经网络

Midas-Zhou·2023-08-10 01:13

神经网络原理概述

多层感知机（Multi-LayerPerceptron，MLP）2.激活函数2.1.单位阶跃函数2.2.sigmoid函数2.3.ReLU函数2.4.输出层激活函数3.损失函数4.梯度下降和学习率5.过拟合和

铃音.·2023-08-09 20:43

(九)人工智能应用--深度学习原理与实战--前馈神经网络实现MNST手写数字识别

目标:识别手写体的数字，如图所示:学习内容:1、掌握MNIST数据集的加载和查看方法2、熟练掌握Keras建立前馈神经网络的步骤【重点】3、掌握模型的编译及拟合方法的使用，理解参数含义【重点】4、掌握模型的评估方法

张小凡vip·2023-08-09 18:20

机器学习笔记1_逻辑回归

@[toc]1LogisticRegressionLogisticRegression逻辑回归，简称LR，适合于分类问题1.1LR模型对于线性回归模型，需要拟合一个的函数，回归问题适合于连续的问题，而对于分类问题

cuiyr123·2023-08-09 17:41

Python支持向量回归SVR拟合、预测回归数据和可视化准确性检查实例

为了拟合这种类型的数据，SVR模型在考虑到模型的复杂性和错误率的情况下，用一个叫做ε管（epsilon-tube，ε表示管子的宽度）的给定余量来接近最佳值。【视频】支持向量机SVM、支持向量回归SVR

拓端研究室·2023-08-09 14:02

【果树农药喷洒机器人】Part5：基于深度相机与分割掩膜的果树冠层体积探测方法

文章目录一、引言二、树冠体积测量对比方法2.1冠层体积人工测量法2.2冠层体积拟合测量法三、基于深度相机与分割掩膜探测树冠体积方法3.1像素值与深度值的转换3.2树冠体积视觉探测法3.3实验分析总结一、

阿超爱嵌入式·2023-08-09 10:38

【MATLAB第65期】基于LSTM长短期记忆网络的多输入单输出数据预测未来思路介绍（短期预测）

1.训练过程：2.测试集拟合效果：“RMSE2”“1.4041”“MAPE2”“0.0594

随风飘摇的土木狗·2023-08-09 10:59

面试（技术|业务）题

set2使用set1.intersection(set2)3.关于GBDT的问题3.1GBDT中有哪些参数弱学习器的个数学习率子采样（注：这里是不放回抽样），一般使用训练集的0.5-0.8的样本，防止过拟合

Drakens_Africa·2023-08-09 09:34

第19章使用ggplot2进行高级绘图

注：R语言的再复习之路1.ggplot2包介绍##拟合平滑曲线ggplot(data=mtcars,aes(x=wt,y=mpg))+geom_point(pch=17,color='blue',size

Drakens_Africa·2023-08-09 09:03

动手学DL——MLP多层感知机【深度学习】【PyTorch】

文章目录4、多层感知机（MLP）4.1、多层感知机4.1.1、隐层4.1.2、激活函数σ4.2、从零实现多层感知机4.3、简单实现多层感知机4.4、模型选择、欠拟合、过拟合4.5、权重衰退4.6、丢失法

来杯Sherry·2023-08-09 09:24

Python 中的机器学习简介：多项式回归

二、多项式回归多项式回归用于最适合曲线拟合的复杂数据。它可以被视为多元线性回归的子集。请注意，X₀是偏差的一列;这允许在第一篇文章中讨论的广义公式。

无水先生·2023-08-09 05:59

[动手学深度学习-PyTorch版]-3.12深度学习基础-权重衰减

3.12权重衰减上一节中我们观察了过拟合现象，即模型的训练误差远小于它在测试集上的误差。虽然增大训练数据集可能会减轻过拟合，但是获取额外的训练数据往往代价高昂。

蒸饺与白茶·2023-08-08 22:14

吃瓜教程-Task02

目录一元线性回归多元线性回归对数几率回归二分类线性判别分析一元线性回归上图是正交回归示例图它试图找到一个正交拟合线，使得实际观测值在拟合线上的投影和预测值之间的残差平方和最小化。

BIT_mk·2023-08-08 15:45

【电机绘图】:插补算法（一）—直线插补—逐点比较法

在图像处理、信号处理、曲线拟合等领域中，插补算法被广泛应用。常见的插补算法有

NULL指向我·2023-08-08 12:30

最小二乘拟合二维直线

目录1.原理概述2.python实现3.matlab实现4.C++实现爬虫网站自重。1.原理概述平面直线的表达式为：y=kx+b(1)y=kx+b\tag{1}y=kx+b(1) 假设有nnn个点(xi,yi)（0≤ipoints.size();doubleA=0.0,B=0.0,C=0.0,D=0.0;for(inti=0;ipoints[i].x,2);B+=cloud->points[

点云侠·2023-08-08 10:55

PLC拉格朗日插值(SCL、ST计算源代码)

1、拉格朗日插值FC插值法可以对非线性曲线进行函数拟合，函数拟合在工程上的应用请查看下面的文章链接：非线性特征曲线线性化(插补功能块SCL源代码+C代码)_R

RXXW_Dor·2023-08-08 03:27

【DeepLearning】GoogLeNet Incepetion V1 V2 V3创新点比较总结汇总

一、GoogLeNetIncepetionV1总结创新点：为解决巨大的参数量带来的过拟合和大大增加的计算成本问题，提出了Inception结构：对于inception结构而言：1.密集成分来近似最优的局部稀疏结构

zsWang9·2023-08-07 23:23

普通最小二乘法的推导证明

在统计学中，普通最小二乘法（OrdinaryLeastSquares，OLS）是一种用于在线性回归模型中估计未知参数的线性最小二乘法。

跟着大数据和AI去旅行·2023-08-07 21:45

4_回归算法（算法原理推导+实践）

文章目录1线性回归1.1定义1.2题目分析1.3误差项分析1.4目标函数推导1.5线性回归求解1.6最小二乘法的参数最优解2目标函数（loss/costfunction）3模型效果判断4机器学习调参5梯度下降算法

少云清·2023-08-07 21:52

5_普通最小二乘法线性回归案例（Scikit-learn 0.18.2）

现有一批描述家庭用电情况的数据，对数据进行算法模型预测，并最终得到预测模型（每天各个时间段和功率之间的关系、功率与电流之间的关系等）数据来源：IndividualhouseholdelectricpowerconsumptionDataSet建议：使用python的sklearn库的linearmodel中LinearRegression来获取算法开发环境：https://scikit-learn

少云清·2023-08-07 21:21

6_回归算法 —欠拟合、过拟合原因及解决方法

文章目录一、过拟合与欠拟合1过拟合1.1线性回归的过拟合1.2过拟合和正则项1.2.1带有L2正则化的线性回归—Ridge回归1.2.2带有L1正则化的线性回归—LASSO回归1.2.3Ridge（L2

少云清·2023-08-07 21:21

模型训练技术指南

目录引言1.模型训练的重要性2.数据预处理3.特征工程4.模型选择与评估5.参数调优6.模型集成7.过拟合与欠拟合8.模型保存与加载9.分布式训练与加速10.最佳实践与常见问题引言模型训练是机器学习领域中至关重要的一步

Yan-英杰·2023-08-07 20:33

回归预测 | MATLAB实现SVR(支持向量机回归)多输入多输出

支持向量机回归（SVR）用非线性映射将数据映射到高维数据特征空间中，使得在高维数据特征空间中自变量与因变量具有很好的线性回归特征，在该特征空间进行拟合后再返回到原始空间。

机器学习之心·2023-08-07 18:55

模型常用评估指标详解

凡事都得有个目标，才知道努力的（拟合）方向，否则枉然。

Young.Dr·2023-08-07 17:04

模型常用评估指标详解- 混淆矩阵/Recall/ROC/AUC/F1/MAPE/RMSE

凡事都得有个目标，才知道努力的（拟合）方向，否则枉然。

hetallian·2023-08-07 17:03

模型评估与选择

过拟合：学习器把训练样本学得‘太好’了的时候，很可能把训练样自身的一些特点当作了所有潜在样本都会具有的一般性质，这样导致泛化性能下降。此现象称为‘过拟合’。

正树_9838·2023-08-07 11:55

NLP自然语言处理中的阅读理解

优点：计算代价不高，易于理解和实现缺点：容易欠拟合，分类精度可

小罐子的唠叨·2023-08-07 11:47

【推荐系统】wss课程-特征交叉

如果做二阶特征交叉，那么参数量为O(特征数量平方)，计算量大，而且容易造成过拟合。因式分解机（FactorizedMachine,FM）用低秩矩阵分解的方式降低参数量，加速计算。

sdbhewfoqi·2023-08-07 09:38

风速组合预测

假设短期风速预测有个单预测模型，对个时均风速进行评估，根据模型拟合误差选定最优组合预测模型后，对后续的个时均风速进行预测。记为第个时刻的实测值，为第个

胡伟成·2023-08-07 07:28

使用RANSAC算法在点云中拟合原始3D形状：pyRANSAC-3D的介绍和应用

在3D计算机视觉中，RANSAC常用于从点云数据中拟合原始形状，例如平面、长方体和圆柱体。

快撑死的鱼·2023-08-07 06:53

7、（复现）--智慧交通，deepsort车辆追踪统计 + yolov5识别模型训练，

关键词：yolov5车辆检测器、deepsort车辆追踪器、匈牙利算法匹配合并轨迹、卡尔曼滤波（传感器与预测轨迹的权重拟合）关键词：yolov5车辆检测器、deepsort目标最终、匈牙利算法最小等价矩阵

金城武555·2023-08-07 03:45

信用评分卡DAY8-9

演练：训练和验证逻辑回归模型任务目标构建逻辑回归模型并对数据样本进行预测理解和掌握逻辑回归模型性能的评价指标和方法理解过拟合的产生以及通过惩罚项进行抑制的方法任务描述【dataset/titanic_train.csv

MirandaM·2023-08-07 00:12

深度学习基础知识扫盲

Non-supervisedlearning）无监督学习的算法无监督学习使用场景术语特征值特征向量特征工程（Featureengineering）特征缩放Sigmodfunction决策边界激活函数过拟合

羊羊羊i·2023-08-06 12:58

Coding and Paper Letter（八十五）

AGAGeoinformatica20202.R语言包glmmTMB，基于TemplateModelBuilder拟合广义线性混合效应模型。

G小调的Qing歌·2023-08-06 10:37

蒙特卡洛算法

文章目录蒙特卡洛算法数据拟合插值线性规划整数规划灰色预测法模拟退火算法蒙特卡洛算法定义：蒙特卡洛算法是以概率和统计的理论、方法为基础的一种数值计算方法，将所求解的问题同一定的概率模型相联系，用计算机实现统计模拟或抽样

不掉发的小刘·2023-08-06 07:10

Python实现决策树算法：完整源码逐行解析

决策树的缺点是容易过拟合，对噪声和不平衡数据敏感，可能不稳定等。

高垚淼·2023-08-06 06:06

机器学习基础概念

公众号：尤而小屋作者：Peter编辑：Peter大家好，我是Peter~本文主要机器学习的一些基本内容，包含：除了分类和回归之外的其他机器学习形式评估机器学习模型的规范流程为深度学习准备数据特征工程解决过拟合处理机器学习问题的通用流程

皮皮大·2023-08-06 00:42

关于特征值、特征向量、协方差的介绍

，当阶数小于N-1时，为拟合方法，当阶数为1时，则为回归。

糖甜甜甜74·2023-08-06 00:18

RANSAC算法在Python中的实现与应用探索：线性拟合与平面拟合示例

尤其是当我们需要从嘈杂的数据中获取信息或拟合模型时。有时候，数据可能包含异常值或噪声，这可能会对我们的结果产生重大影响。为了解决这个问题，许多算法被开发出来以解决这个问题。

快撑死的鱼·2023-08-05 23:29

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