椭球拟合

ALOAM代码解析laserMapping（二）

文章目录前言1.计算当前帧位置的IJK坐标2.与地图特征点与线段拟合及残差计算2.1.变换点云坐标系2.2.寻找最近邻点2.3.计算最近邻点的中心2.4.计算协方差矩阵2.5.特征值与特征向量分析2.6

大山同学·2025-02-26 23:32

正则化技术和模型融合等方法提高模型的泛化能力

正则化技术原理正则化是通过在损失函数中添加一个正则化项，来限制模型的复杂度，防止模型过拟合训练数据，从而提高模型在未见过数据上的泛化能力。

小赖同学啊·2025-02-26 15:36

《人工智能之高维数据降维算法：PCA与LDA深度剖析》

高维数据在带来丰富信息的同时，也引入了计算复杂度高、过拟合风险增大以及数据稀疏性等难题。降维算法应运而生，它能将高维数据映射到低维空间，在减少维度的同时最大程度保留关键信息。

·2025-02-26 05:01

Matlab编写的直齿轮时变啮合刚度求解模型程序及拟合公式详解

Matlab:势能法-编写的关于直齿轮时变啮合刚度求解模型程序（齿间摩檫力也有考虑进去），根据周期变化计算得到整个啮合过程的综合刚度啮合曲线，并得到拟合公式，以便在建立动力学方程的时候方便使用！

UcbSSHqp·2025-02-25 23:49

基于势能法和切片法的斜齿轮时变啮合刚度求解模型的Matlab程序设计及综合刚度曲线拟合公式解析

Matlab技术在斜齿轮时变啮合刚度求解模型中的应用分析一、引言在工程技术领域，斜齿轮作为高效传动的重要部件，其啮合刚度的准确计算对于提升传动性能、确保设备运行稳定至关重要。本文将围绕Matlab编程技术在斜齿轮时变啮合刚度求解模型中的应用展开讨论，特别是通过势能法和切片法相结合的方式编写Matlab程序，以满足工程实际需求。二、时变啮合刚度求解模型概述斜齿轮的时变啮合刚度求解模型是一个复杂的多物

AbVhftfAZW·2025-02-25 23:48

深度学习-2：tensorflow 入门以及简单的线性拟合

摘要：介绍tensorflow入门使用tensorflow实现简单的线性回归tensorflow入门知识参考：https://www.tensorflow.org/get_started/get_started载入tensorflow的标准语句：importtensorflowastftensortensor物理上的翻译是张量。tensor是tensorflow的基本核心数据单元，tensor可以

wangs0622·2025-02-24 14:24

解锁机器学习核心算法 | 线性回归：机器学习的基石

它试图寻觅一条最佳拟合直线（或超平面），以使预测值与实际观测值之间的误差降

紫雾凌寒·2025-02-24 08:35

python绘图之回归拟合图

回归拟合图在数据分析中具有重要作用，它不仅可以帮助我们理解变量之间的关系，还可以评估模型的拟合效果、进行预测和推断、发现异常值，以及用于模型比较和结果展示。

pianmian1·2025-02-24 01:19

MATLAB学习之旅：数据插值与曲线拟合

从基础的语法和数据处理，到如今，我们即将踏入数据插值与曲线拟合这片充满魅力的领域。

Evaporator Core·2025-02-23 13:21

Matlab基于主成分分析(PCA)的平面拟合(一)

1.概述利用主成分分析(PrincipalComponentsAnalysis,PCA)方法，可计算待拟合点的法向量，进而得到平面参数。

点云客户·2025-02-22 19:05

《西瓜书》大白话思想总结-第三章

而所给的直线就是根据离散点拟合出来的线，其本质就是一种预测。那么根据离散点的特征，给出了预测方程的这个直线，就符合回归的定义。因此，这就叫作线性回归。

小溪子子·2025-02-22 19:31

机器学习的模型类型（Model Types）

1.传统机器学习模型线性模型（LinearModels）：线性回归（LinearRegression）：用于回归任务，拟合线性关系。

路野yue·2025-02-21 14:56

机器学习课程的常见章节结构

以下是机器学习课程的常见章节结构，结合了搜索结果中的信息：1.机器学习基础知识机器学习的定义与分类监督学习、无监督学习、半监督学习、强化学习机器学习的产生与发展机器学习的历史与现代应用经验误差与过拟合过拟合与欠拟合的概念及解决方案评估方法与性能度量交叉验证

zhangfeng1133·2025-02-21 14:24

深度学习探索-基础篇-正则化篇

2.2.1L2正则化的工作原理2.2.2如何在训练中应用L2正则化2.2.3L2正则化的效果2.3WeightDecay2.4Dropout一、正则化介绍1.1正则化的简介在深度学习领域中，正则化是一种用于防止过拟合的技术

神仙盼盼·2025-02-21 13:49

机器学习杂记

过拟合处理方法：早停正则化dropout数据增广避免局部极小值方法：以不同的初始值来训练网络，最终选取最小的。使用模拟退火技术。

被自己蠢哭了·2025-02-21 08:33

【数据分析】通过个体和遗址层面的遗传相关性网络分析

文章目录介绍原理应用场景加载R包数据下载函数个体层面的遗传相关性网络分析导入数据数据预处理构建遗传相关性的个体网络对个体网络Nij进行可视化评估和选择最佳模型评估和选择最佳模型最佳模型进行总结拟合优度检验遗址层面的遗传相关性网络分析导入数据数据预处理构建遗址之间的遗传相关性网络可视化图条件边预测与模型评估总结系统信息介绍个

生信学习者1·2025-02-20 13:37

卷积神经网络之AlexNet经典神经网络，实现手写数字0~9识别

先看原理：AlexNet网络特点采用ReLU激活函数，使训练速度提升6倍采用dropout层，防止模型过拟合通过平移和翻转的方式对数据进行增强采用LRN局部响应归一化，限制数据大小，防止梯度消失和爆炸。

知识鱼丸·2025-02-20 08:24

Pytorch实现论文之利用多生成器来预防模式崩溃

简介简介：一般来说，生成器相比判别器要完成的任务更加困难，前者需要完成数据概率密度的拟合，而后者只需要判别真伪，影响GAN性能的一个问题就是模式奔溃。而采用多生成器可以缓解这个问题。

这张生成的图像能检测吗·2025-02-20 04:17

过拟合抑制策略调整方法大揭秘，让模型性能飙升

过拟合抑制策略调整方法大揭秘，让模型性能飙升引言你是否遇到过模型在训练集上表现完美，可一到测试集就“原形毕露”的糟心情况？为啥模型训练得好好的，实际应用时却差强人意呢？这其实就是过拟合在捣乱！

盼达思文体科创·2025-02-20 01:56

正则化（Regularization）和正则表达式（Regular Expression）区别

定义：正则化是一种用于防止模型过拟合（Ove

Dontla·2025-02-18 17:58

【漫话机器学习系列】041.信息丢失（dropout）

信息丢失（Dropout）Dropout是一种广泛应用于神经网络训练中的正则化技术，旨在减少过拟合（overfitting），提高模型的泛化能力。

IT古董·2025-02-17 22:40

第二章：12.4 学习曲线

它们可以帮助我们理解模型在不同数据量下的表现，以及模型是否过拟合或欠拟合。二阶模型的学习曲线交叉验证错误（Jcv）：这条绿色曲线表示模型在未见过的数据上的表现。

望云山190·2025-02-17 22:05

星辰瑞云·2025-02-17 20:55

【第15章：量子深度学习与未来趋势—15.3 量子深度学习在图像处理、自然语言处理等领域的应用潜力分析】

想象这样一个场景：你现在训练一个GPT-5级别的模型，不需要耗费价值上亿美元的算力资源，不需要等待数周的训练时间，甚至不需要纠结于模型参数是否过拟合。这就是量子深度学

再见孙悟空_·2025-02-17 14:25

使用多模态大语言模型进行深度学习的图像、文本和语音数据增强

在过去的五年里，研究方向已从传统的机器学习（ML）和深度学习（DL）方法转向利用大语言模型（LLMs），包括多模态方法，用于数据增强，以提高泛化能力，并在训练深度卷积神经网络时防止过拟合。

数行天下·2025-02-17 12:42

ARIMA差分自回归移动平均模型--时间序列预测

模型理论基础2、ARIMA建模步骤3、ARIMA建模实战3.1导入模块3.2加载数据3.3平稳性检验3.4单位根检验3.4白噪声检验3.5模型定阶3.6参数估计3.7模型的显著性检验3.8模型预测3.8模型拟合效果展示参考文献论文

别团等shy哥发育·2025-02-17 12:10

hbase 刷新队列和文件描述符过高告警

1：刷新队列高是因为小文件比较多2：文件描述符高是因为打开的文件比较多处理方法：拟合并hbase文件，后面合并了再更新看看HBASE手动触发major_compact_刘本龙的专栏-CSDN博客_hbasemajor

battybaby·2025-02-16 06:18

发文新思路！双通道CNN的惊人突破，准确率接近100%！

这种架构不仅提高了计算效率，还有效降低了过拟合风险，使其在复杂视觉任务中表现卓越。

沃恩智慧·2025-02-15 03:45

【人工智能】临时抱佛脚准备明天的人工智能考试，试题与答案汇总

奋力向前123·2025-02-14 21:31

Pytorch学习之路（3）

一.机器学习任务的整体流程1.数据预处理：数据格式统一、异常数据消除、必要数据转换，划分训练集、验证集、测试集2.选择模型3.设定损失函数、优化方法、对应的超参数4.用模型拟合训练集数据，在验证集/测试集上计算模型表现二

AAAx1anyu·2025-02-14 21:28

【一起看花书1.3】——第5章机器学习基础

目录：5.7监督学习5.8无监督学习5.9随机梯度下降5.10构建机器学习算法5.11深度学习发展的动力5.7监督学习监督学习，本质上是复杂函数的拟合，即给定特征xxx,我们需要得到标签yyy，这不就是求一个函数的拟合嘛

应有光·2025-02-14 17:03

Halcon 维测量: 点云数据处理与断线拟合

本文将介绍如何使用Halcon来进行点云图转深度图、点云滤波以及断线拟合等维测量操作。我们将通过详细的代码示例来说明每个步骤的实现方法。

QfcaLinux·2025-02-13 14:04

【数值分析】拉格朗日插值法Matlab代码+插值回归拟合介绍

文章目录前言一、插值、拟合、回归介绍二、拉格朗日插值法三、代码编写1.方法一2.方法二3.方法三四、总结参考文献前言本文先是对插值、拟合、回归这三种看似相同的方法进行介绍与区分，其次详细介绍插值中的拉格朗日插值法

Wthirteen·2025-02-12 03:14

Python与R机器学习（1）支持向量机

Python(scikit-learn)R(e1071/kernlab)核心库sklearn.svm.SVC/SVRe1071::svm()或kernlab::ksvm()语法范式面向对象（先初始化模型后拟合

宠物与不尤编程·2025-02-11 23:19

时间序列预测领域表现优秀的模型

根据搜索结果，以下是一些在时间序列预测领域表现优秀的模型：N-BEATS：由ElementAI提出的模型，基于集成前馈网络的深度堆栈，模拟拟合ARIMA模型时的Box-Jenkins方法。

zhangfeng1133·2025-02-11 23:14

python工具方法 19 语义分割结果转labelme标注（可用于大图裁剪）

语义分割结果转labelme标注，本质上是利用opencv的多边形拟合功能，在进行拟合时发现对于中空图形的孔洞区域会拟合出背景区域的多边形，因此需要对背景区域进行计算区分，此代码生成

万里鹏程转瞬至·2025-02-11 10:15

一切皆是映射：量子机器学习与传统元学习的融合

泛化能力:AI模型在面对未见过的数据时，泛化能力往往不足，容易出现过拟合等问题。可解释性:AI模型的决策过程往往难以解释，这限制了其在一些关键领域的应用。

AI天才研究院·2025-02-10 11:41

AI学习专题（一）LLM技术路线

Python（NumPy、Pandas、Matplotlib）PyTorch&TensorFlow基础HuggingFaceTransformers入门深度学习基础机器学习基础（监督/无监督学习、正则化、过拟合

王钧石的技术博客·2025-02-10 01:39

从零开始人工智能Matlab案例-线性回归与梯度下降算法

使用线性回归模型拟合历史数据，并通过梯度下降算法优化模型参数，动态展示参数更新如何逐步降低预测误差。

算法工程师y·2025-02-08 23:28

【神经网络搜索】NasBench301 使用代理模型构建Benchmark

【GiantPandaCV导语】本文介绍的是NAS中的一个benchmark-NASBench301,由automl.org组织发表，其核心思想是针对表格型基准存在的不足提出使用代理模型拟合架构与对应准确率

*pprp*·2025-02-08 03:32

4.2 过拟合与欠拟合

4.2.1什么是过拟合与欠拟合过拟合：一个假设在训练数据上能够获得比其他假设更好的拟合，但是在测试数据集上却不能很好地拟合数据，此时认为这个假设出现了过拟合的现象。

望云山190·2025-02-07 05:11

直线拟合_matlab基础直线拟合

本文介绍利用矩阵除法进行最小二乘直线拟合%%%矩阵除法最小二乘直线拟合的函数文件，参考MATLAB2018从入门到精通(中文版)function[k,b]=linefit(x,y)n=length(x)

Ready-Player·2025-02-06 23:03

deseq2进行差异分析时的分组问题

示例1：两组比较#创建一个示例数据集，包含4个样本dds=1.10中，所选的阈值是过滤器的最低分位数，其中拒绝数接近拟合曲线在过滤器分位数上的峰值。“接近”定义为在1个残差标准差内。

请你喝好果汁641·2025-02-06 06:07

线性回归模型全攻略：原理、步骤与应用实例

模型的目标是找到一条最佳拟合直线，使得这条直线能够最好地描述(X)和(Y)之间的关系。这条直线的方程通常表示为：(Y=\beta_0+\beta_1X_1+\beta_2X_2+...

..蓝桉...·2025-02-06 03:09

【深度学习】权重衰减

权重衰减前一节我们描述了过拟合的问题，本节我们将介绍一些正则化模型的技术。我们总是可以通过去收集更多的训练数据来缓解过拟合。但这可能成本很高，耗时颇多，或者完全超出我们的控制，因而在短期内不可能做到。

熙曦Sakura·2025-02-06 02:33

scikit-learn实现SVM

这种策略的优势在于它提供了一种防止模型过拟合的方法，从而提高了泛化能力。核技巧：在实际应用中，许多数据集不是线性可分的，这就需要使用核

PeterClerk·2025-02-04 19:23

自定义数据集，使用朴素贝叶斯对其进行分类

fit_transform方法在训练数据上拟合向量器并进行转换。模型训练：-初始化MultinomialNB模型，这是适用于离散数据（如词频）的朴素贝叶斯分类器。

知识鱼丸·2025-02-04 14:40

【漫话机器学习系列】079.超参数调优（Hyperparameter Tuning）

正确地选择超参数可以显著提高模型的预测能力，反之，错误的超参数选择可能会导致过拟合、欠拟合或训练过程缓慢。

IT古董·2025-02-04 11:44

决策树ID3算法

它通过递归地划分数据空间并在每个分区内拟合一个简单的预测模型来工作。选择分区是为了在每个细分中最大化目标变量的同质性。决策树特点1.树形结构决策树由根节点、内部节点

小波LFZZB·2025-02-02 18:15

TensorFlow 示例摄氏度到华氏度的转换（一）

我们可以通过神经网络来拟合这个简单的转换公式。

李建军·2025-02-02 17:42

推荐频道