最小二乘法拟合第57页

2019-11-27

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·2023-07-28 09:17

机器学习基础数据集、特征工程、特征预处理、特征选择 7.27

机器学习基础1.数据集2.特征工程3.学习分类4.模型5.损失函数6.优化7.过拟合8.欠拟合数据集又称资料集、数据集合或者资料集合，是一种由数据所组成的集合特征工程1.特征需求2.特征设计3.特征处理特征预处理

孤独memories·2023-07-28 08:00

【模型欠拟合与过拟合（正则化）】

介绍在机器学习和深度学习中，我们常常遇到两个关键问题：模型欠拟合和模型过拟合。这两个问题都与模型的拟合能力有关，即模型对训练数据的拟合程度。

武帝为此·2023-07-28 06:10

【梯度下降算法】

在机器学习和深度学习领域，梯度下降被广泛应用于模型的训练过程中，通过最小化损失函数来优化模型参数，从而使模型更好地拟合训练数据。

武帝为此·2023-07-28 06:05

TIN创建到DEM构建

TIN相信大家已经很熟悉了，又叫不规则三角网，是由一系列两两相连的三角形组成，通常用来拟合数字高程模型。在我看来，它更像是一种艺术，不信可以百度一下，它早已应用到了生活的方方面面。

凌晨GIS·2023-07-28 05:05

MATLAB RANSAC圆柱体点云拟合（28）

MATLABRANSAC圆柱体点云拟合（28）一、算法介绍二、函数介绍三、算法实现四、效果展示一、算法介绍RANSAC拟合方法，从原始点云中拟合具有特定形状的点云，这里对原始点云中大致呈圆柱的点云进行分割

点云学徒·2023-07-28 03:34

PCL笔记九：采样一致性

模型拟合？采样一致性的目的：用于排除错误的样本。基于采样一致性算法的应用主要是对点云进行分割，根据不同设定的几何模型，估计对应的几何模型的参数，在一定允许误差范围内分割出在模型上的点云。

xiaoyaolangwj·2023-07-28 03:23

算法推导之——递归最小二乘法

RLSforsystemidentification推导第一部分RLSforsystemidentification推导第二部分及总结systemidentification上面是用于系统辨识时的推导过程，用于信道估计时候的推导过程如下RLSforchannelestimation推导过程RLSforchannelestimation总结

saiGo·2023-07-28 02:52

Gradient Boosting —— 梯度迭代增强

回归问题(Regression)考虑一个回归问题，已知n个样本需要拟合一个函数，使得误差最小。

X猪·2023-07-27 12:56

【GUI】使用PID控制器进行台式过程控制实验，以保持热敏电阻的温度（Matlab代码实现）

特别是，本实验讲解：手动和自动控制的区别生成动态数据的步进测试拟合动态数据以构建简单的一阶加死区时间（FOPDT）模型从标准调整规则获取PID控制的参数调整PID控制器以提高性能稳定性分析具有第一性原理的动态建模动态数据对账模型预测控制要使用

然哥依旧·2023-07-27 11:16

多项式拟合

多项式拟合都可以统一转换看成是线性拟合。

东城青年·2023-07-27 11:56

GBDT算法

GBDT可以用于分类和回归任务，但基学习器都是CART回归树，因为它使用的是负梯度拟合的方法做的，分类任务是通过采用损失函数来做的，类似于二分类逻辑回归的对数损失函数来说，相当于把之前的线性回归f(x)

_森罗万象·2023-07-27 10:23

Tensorflow(二)

一、过拟合过拟合现象:机器对于数据的学习过于自负(想要将误差减到最小)。解决方法:利用正规化方法二、卷积神经网络(CNN)卷积神经网络是近些年来逐渐兴起的人工神经网络，主要用于图像分类、计算机视觉等。

几两春秋梦_·2023-07-27 10:18

爬取微博热搜榜并进行数据分析

再讲数据保存到CSV文件中，进行数据清洗，数据可视化分析，绘制数据图表，并用最小二乘法进行拟合分析。主题页面的结构特征分析1.主题页面的结构与特征分析:通过观察页面HTML源代码，可以发现每个

老虎也淘气·2023-07-27 09:13

论文笔记|CVPR2023:Supervised Masked Knowledge Distillation for Few-Shot Transformers

/pdf/2303.15466.pdf代码链接：https://github.com/HL-hanlin/SMKD1Motivation1.ViT在小样本学习（只有少量标记数据的小型数据集）中往往会过拟合

李问号·2023-07-27 07:50

人工智能10大算法-CNN(Convolutional Neural Networks)-笔记

卷积(CNN)目的:提特征CNN架构池化(Pooling)Dropout权值共享池化目的:降采样(subsample)，减小参数(防止过拟合)减少输入图片大小也使得神经网络可以经受一点图片平移,不受位置的影响有大小

GeekPlusA·2023-07-27 06:29

深度学习学习笔记——回归与分类

参考回归分析步骤：根据自变量和因变量的关系建立回归模型（如y=wx+b),通过实测数据来求出模型参数，查看模型的拟合程度，最后可以用得到的回归模型进行预测。

phily123·2023-07-27 03:25

深度学习——过拟合和Dropout

基本概念什么是过拟合？过拟合（Overfitting）是机器学习和深度学习中常见的问题之一，它指的是模型在训练数据上表现得很好，但在未见过的新数据上表现较差的现象。

时代&信念·2023-07-27 00:52

如何解决过拟合/欠拟合问题

文章目录1.什么是过拟合/欠拟合2.如何防止过拟合3.如何防止欠拟合1.什么是过拟合/欠拟合过拟合：模型在训练集上表现很好，但在测试集上表现很差；即模型的泛化能力差。

ctrl A_ctrl C_ctrl V·2023-07-27 00:51

MATLAB 估计点云法线（31）

MATLAB估计点云法线（31）一、算法介绍二、具体函数三、算法实现四、效果展示一、算法介绍点云法线，可以看作点的周围点拟合平面的法线，点的法线是点云处理中非常重要的一个可以使用的特征，如地面和墙面点的法线方向存在十分明显的差异

点云学徒·2023-07-26 23:34

MATLAB 利用RANSAC对多项式进行点拟合（32）

MATLAB利用RANSAC对多项式进行点拟合（32）一、算法介绍二、函数介绍三、算法实现四、效果展示一、算法介绍通过对给定的一小组点进行抽样并生成多项式拟合，得到多项式系数P。

点云学徒·2023-07-26 23:34

RANSAC（Matlab版直线拟合+平面拟合）

1.二维直线拟合%clc;clearall;closeall;%%%%%二维直线拟合%%%%生成随机数据%%内点%mu=[00];%均值%S=[12.5;2.58];%协方差%data1=mvnrnd(

冥冥MSN·2023-07-26 23:04

MATLAB RANSAC球体点云拟合（30）

MATLABRANSAC球体点云拟合（30）一、算法简介二、函数介绍三、具体实现四、效果展示一、算法简介将一个球体与一个从内点到球体的最大允许距离的点云相匹配。该函数返回一个描述球体的几何模型。

点云学徒·2023-07-26 23:04

python ransac 拟合平面_[Matlab] RANSAC平面拟合例子

RANSAC原理输入：①数据②抽样次数N③距离阈值t④数量阈值T输出：最终估计的模型程序流程：1.data：数据2.取样本：确定模型参数p所需要的最小数据数n，随机取n个数据作为一个样本J3.建模型：根据样本J建立模型Mp(J)。4.判断距离：根据模型Mp(J)判断所有数据点到模型的距离。5.记录：记录距离小于t的个数total和距离小于t的点的索引。6.判断：若total>数量阈值T：则用距离小

weixin_39576104·2023-07-26 23:34

ransac 直线拟合 matlab,ransac拟合直线和平面(matlab版本)

修改的问题：原作者ransac拟合直线的参数以及ransac拟合平面的参数我认为有误，在这个基础上进行了修正。

你好吃货·2023-07-26 23:34

matlab RANSAC 拟合,[Matlab]基于matlab的ransac平面拟合程序

[Matlab]基于matlab的ransac平面拟合程序[Matlab]基于matlab的ransac平面拟合程序输入：①数据②抽样次数N③距离阈值t④数量阈值T输出：最终估计的模型程序流程：1。

期货常小识·2023-07-26 23:33

matlab RANSAC拟合平面（详细过程版）

RANSAC一、算法原理二、代码实现三、结果展示四、测试数据一、算法原理见：matlabRANSAC拟合平面二、代码实现RansacPlaneFit.mfunction[planeModel,inlierIdx

点云侠·2023-07-26 23:32

matlab RANSAC拟合平面

目录一、功能概述1、实现算法2、主要函数二、代码实现三、结果展示四、参考链接一、功能概述1、实现算法在matlab点云工具箱中有RANSAC拟合平面算法的直接实现，无需自己写花里胡哨的实现代码（显得自己多厉害似的

点云侠·2023-07-26 23:02

RANSAC点云多平面拟合分割

RANSAC点云多平面拟合分割三维平面拟合（最小二乘法）假设PPP为一个点集，pip_ipi是点集中的任意一点，pi∈Pp_i\inPpi∈P，pcp_cpc是PPP的中心，即pc=1n∑pi∈Ppip_c

SubChange·2023-07-26 23:30

MATLAB RANSAC平面拟合（29）

MATLABRANSAC平面拟合（29）一、算法简介二、函数介绍1.引入库三、算法实现四、效果展示一、算法简介将一个平面与一个从内点到平面的最大允许距离的点云相匹配。该函数返回描述平面的几何模型。

点云学徒·2023-07-26 23:29

白话机器学习笔记（一）学习回归

最小二乘法定义模型表达式：fθ(x)=θ0+θ1xf_\theta(x)=\theta_0+\theta_1xfθ(x)=θ0+θ1x（常用θ\thetaθ表示未知数、fθ(x)f_\theta(x)fθ

WangXinmingg·2023-07-26 22:47

白话机器学习笔记（三）评估已建立的模型

看它能否很好的拟合训练数据？我们需要能够定量的表示机器学习模型的精度，这就是模型的评估。交叉验证回归问题的验证把获取的全部训练数据分成两份：一份用于测试，一份用于训练。前者来评估模型。一般

WangXinmingg·2023-07-26 22:47

实用随机森林 - 针对时间序列的 kaggle 技巧

Rita_曾小辰·2023-07-26 21:02

【Python机器学习】实验03 logstic回归

gradientdescent(梯度下降)1.5绘制决策边界1.6计算准确率1.7试试用Sklearn来解决2.1准备数据(试试第二个例子)2.2假设函数与前h相同2.3代价函数与前相同2.4梯度下降算法与前相同2.5欠拟合的了

Want595·2023-07-26 21:14

机器学习梯度下降法笔记

在机器学习中，梯度下降法常用于调整模型的参数，使得模型能够更好地拟合训练数据。这个优化算法的基本思想是通过迭代的方式，不断调整参数的值，使得函数的值逐渐接近最小（或最大）值。

Aresiii·2023-07-26 16:41

BP神经网络拟合非线性函数

本章涉及知识点：1、多层神经网络的数学模型2、前向传播算法3、经典激活函数4、经典损失函数5、神经网络的优化过程6、反向传播算法的推导7、梯度下降算法优化8、衰减学习率的设计9、案例引出—拟合非线性曲线

PrivateEye_zzy·2023-07-26 14:00

曲线拟合曲面拟合(MATLAB拟合工具箱)位置前馈量计算(压力闭环控制应用)

利用PLC进行压力闭环控制的项目背景介绍请查看下面文章链接，这里不再赘述。信捷PLC压力闭环控制应用(C语言完整PD、PID源代码)_RXXW_Dor的博客-CSDN博客闭环控制的系列文章，可以查看PID专栏的的系列文章，链接如下：张力控制之速度闭环(速度前馈量计算)_RXXW_Dor的博客-CSDN博客张力控制的开环闭环算法，专栏有系列文章介绍这里不再赘述。具体链接如下：PLC张力控制（开环闭环

RXXW_Dor·2023-07-26 12:46

机器学习概念

机器学习基本概念2.基于规则的学习3.基于模型学习4.机器学习数据集描述二、机器学习分类1.监督学习1.1分类问题1.2回归问题2.无监督学习2.1聚类问题2.2数据降维3.半监督学习4.强化学习三、拟合问题

加油吶·2023-07-26 07:34

重新考察曲线拟合问题

局限性从概率的角度看多项式曲线拟合。

带刺的小花_ea97·2023-07-26 05:40

最小二乘拟合椭圆

目录1.拟合椭圆2.示例代码爬虫网站自重。

点云侠·2023-07-26 00:12

对于yolo模型的训练，我每次增加了数据集，就利用上次训练留在的最好权重作为初始化权重进行训练，这样做是正确的吗

这种做法被称为"增量训练"(IncrementalTraining),它有以下好处:1.减少过拟合。使用上一次训练的权重作为初始化,可以继续在原有的模型基础上进行优化,避免模型快速过拟合新的训练集。

ulimate_·2023-07-25 23:35

机器学习方法与原则

小心过拟合未见样本（所有没做过的题）往往有指数级别或者无穷多个。测试集和训练集都属于未见样本。

lov_vol·2023-07-25 23:18

XGB算法梳理

算法原理XGB(extremegradientboosting)是GBDT的一种工业实现，也是通过不断增加新树，拟合伪残差去降低损失函数。

RamondZ·2023-07-25 20:19

潮汐调和分析

得知一段时间内的观测数据皆可以拟合出各个分潮。以下是利用最小二乘法将一段时间内的潮汐分潮计算得出并进行预报的FORTRAN程序。

某斯·2023-07-25 19:32

机器学习 day29（高偏差、高方差，参数d对模型的影响）

1.高偏差、高方差、拟合能力、泛化能力偏差和方差分别代表拟合能力和泛化能力若给左图数据集拟合一阶多项式（d取1），则该模型有很高的偏差（欠拟合）。

丿罗小黑·2023-07-25 18:11

机器学习 day30（正则化参数λ对模型的影响）

λ对Jcv和Jtrain的影响假设该模型为四阶多项式当λ很大时，在最小化J的过程中，w会很小且接近0，此时模型f(x)近似于一个常数，所以此时模型欠拟合，Jtrain和Jcv都很大当λ很小时，表示模型几乎没有正则化