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椭球拟合
Unity中URP下实现能量罩(交接处高亮)
文章目录前言一、交接处高亮原理1、我们先用一个球作为能量罩、一个Cube和一个
椭球
作为与能量罩交接的物体2、这是我们目前场景的深度图3、使能量罩为半透明渲染队列且关闭深度写入不渲染深度图二、交接处高亮实现
楠溪泽岸
·
2024-01-11 11:07
Unity
unity
游戏引擎
matlab多元线性回归
1.matlab多元回归示例如下:解决问题:油价预测方法:多元线性回归实现:matlabregress()函数技巧:通过增加X1^2,X2^2,或者X1*X2等构造的特征项,可以提高回归模型的
拟合
准确度
lingllllove
·
2024-01-11 10:44
matlab
线性回归
开发语言
C/C++调用matlab
C/C++调用matlabmatlab虽然可以生成C/C++的程序,但其能力很有限,很多操作无法生成C/C++程序,比如函数求解、优化、
拟合
等。
深一
·
2024-01-11 10:07
matlab
C/C++
联合编程
R语言-受限三样次条回归RCS-基于logistic
临床上,因变量和临床的结局有时候不是线性关系,而回归模型有一个重要的假设就是自变量和因变量呈线性关联,因此非线性关系模型用回归分析来
拟合
受到限制。
MRI_lab
·
2024-01-11 07:58
r语言
回归
开发语言
AlexNet论文精读
使用SGD(随机梯度下降)来训练,每个batch128,动量为0.9,权重衰减为0.0005(防止过
拟合
,
warren@伟_
·
2024-01-11 02:02
经典论文笔记
人工智能
深度学习
数模学习day09-cftool使用
选择X和Yxy选择好之后就自动画好了
拟合
曲线。
WenJGo
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2024-01-10 23:19
数学建模
学习
数学建模
仿射变换
参考http://www.cnblogs.com/ghj1976/p/5199086.html变换模型是指根据待匹配图像与背景图像之间几何畸变的情况,所选择的能最佳
拟合
两幅图像之间变化的几何变换模型。
D_Major
·
2024-01-10 23:08
老生重谈:大模型的「幻觉」问题
一、什么是大模型「幻觉」大模型的幻觉问题通常指的是模型在处理输入时可能会产生一些看似合理但实际上是错误的输出,这可能是因为模型在训练时过度
拟合
了训练数据,导致对噪声或特定样本的过度敏感。"
沛沛老爹
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2024-01-10 22:42
数字化转型
人工智能
架构/理论
大数据
模型幻觉
大模型
大模型技术
掌握深度学习的残差之道——Resnet残差网络
左图虚线框中的部分需要直接
拟合
出该映射f(x),而右图虚线框中的部分则需要
拟合
出残差映
kay_545
·
2024-01-10 21:12
深度学习白皮书
深度学习
人工智能
机器学习-线性回归实践
目标:使用Sklearn、numpy模块实现展现数据预处理、线性
拟合
、得到
拟合
模型,展现预测值与目标值,展现梯度下降;一、导入模块importnumpyasnpnp.set_printoptions(precision
Visual code AlCv
·
2024-01-10 20:17
人工智能入门
线性回归
算法
回归
梯度下降法
在机器学习和深度学习中,梯度下降被广泛应用于更新模型参数,以使模型能够更好地
拟合
训练数据。基本思想:通过不断迭代,沿着损失函数的负梯度方向更新模型参数,直到达到损失函数的最小值。具体来说,对
Visual code AlCv
·
2024-01-10 20:46
人工智能入门
人工智能
计算机视觉
深度学习
多项式回归
定义:使用多项式函数来
拟合
数据点,以预测因变量和自变量之间的关系。基本形式如下:理解:在了解了线性回归模型之后,我们会意识到数据集上的点有时使用曲线
拟合
效果会更好。我们可以选择使用多项式曲线进行
拟合
。
Visual code AlCv
·
2024-01-10 20:43
人工智能入门
回归
数据挖掘
人工智能
3.4.1-欠
拟合
与 过
拟合
(Bias and variance) + 相关解决方案
3.4.1欠
拟合
与过
拟合
+相关解决方案1、定义我们给出过
拟合
的定义:Overfitting:Ifwehavetoomanyfeatures,thelearnedhypothesismayfitthetrainingsetveywell
帅翰GG
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2024-01-10 18:20
机器学习
机器学习
人工智能
27、过度
拟合
的简单直觉,或者为什么测试训练数据是一个坏主意
当您第一次开始使用机器学习时,您需要加载数据集并尝试模型。您可能会想到,为什么我不能仅使用所有数据构建模型并在同一数据集上对其进行评估?这看似合理。培训模型的更多数据更好,对吧?在同一数据集上评估模型和报告结果将告诉您模型有多好,对吧?错误。在这篇文章中,您将发现这种推理的困难,并发展直觉,为什么在看不见的数据上测试模型很重要。在同一数据集上进行训练和测试如果你有一个数据集,比如虹膜花数据集,该数
攻城狮笔记
·
2024-01-10 16:54
R语言ggplot2可视化多项式曲线、多项式方程以及多项式模型评估指标R方:使用ploynom包
拟合
三阶多项式模型
R语言ggplot2可视化多项式曲线、多项式方程以及多项式模型评估指标R方:使用ploynom包
拟合
三阶多项式模型目录
statistics.insight
·
2024-01-10 13:56
人工智能
机器学习
r语言
数据挖掘
数据分析
计算机视觉下的数据增强
这有助于提升模型的泛化能力,减轻过
拟合
,增强模型对各种变化和噪声的鲁棒性。
Algorithm_Engineer_
·
2024-01-10 13:45
人工智能
计算机视觉
人工智能
JavaScript 实现大地坐标系转换为空间直角坐标系(BLH→XYZ)
对大地测量学中的大地坐标和大地空间直角坐标进行相互转换相关文章:JavaScript实现空间直角坐标系转换为大地坐标系(XYZ→BLH)在相同的坐标基准下,将大地坐标系转换为大地空间直角坐标系的公式为:上式中:N为卯酉圈曲率半径;a为地球
椭球
的长半轴
ReBeX
·
2024-01-10 12:23
javascript
【Python特征工程系列】教你利用逻辑回归模型分析特征重要性(源码)
有些可能是冗余的或不相关的,这会增加建模的复杂性并可能导致过
拟合
。特征重要性分析可以识别并关注最具信息量的特征,从而带来以下几个优势:改进模型性能能减少过度
拟合
更快训练和推理增强可解释性前期相
数据杂坛
·
2024-01-10 11:10
特征工程
python
逻辑回归
算法
机器学习
选择三个机器学习算法,代码实现 ,并选择一个数据集进行性能分析
线性回归算法通过最小化误差的平方和来寻找最佳
拟合
线,误差是指实际观测值与回归线预测值之间的差异。
Aurora_木迦
·
2024-01-10 11:37
机器学习
算法
人工智能
第三节
欠
拟合
使用较小的特征集合,使得
拟合
模型过于简单。过
拟合
使用太大的特征集合,使得
拟合
模型过于复杂,只能表示特定样本的规律。
piziyang12138
·
2024-01-10 10:33
机器学习 —— 自用整理期末复习笔记
【机器学习】假设空间与版本空间-CSDN博客二、模型评估与选择1、经验误差与过
拟合
2、评估方法2.1、留出法2.2、交叉验证法2.3、自助法
西皮呦
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2024-01-10 09:15
机器学习
机器学习
笔记
人工智能
C2-3.3.2 机器学习/深度学习——数据增强
当数据量不足时,模型很容易过
拟合
,精度也无法继续提升,因此数据增强技术应运而生通过执行数据增强,你可以阻止神经网络学习不相关的特征,从根本上提升整体性能。——见后面4、应用场景举例2、什么是
帅翰GG
·
2024-01-10 06:43
机器学习
机器学习
深度学习
人工智能
【Python机器学习】决策树的优缺点
决策树的缺点是,即使做了预剪枝,它也经常过
拟合
,泛化性能很差,所以大多数应用中,往往使用集成方法来替代单颗决策树。
zhangbin_237
·
2024-01-10 06:40
Python机器学习
机器学习
python
决策树
人工智能
【Python机器学习】决策树集成——随机森林
随机森林本质上是许多决策树的集合,其中每棵树都和其他数略有不同,随机森林背后的思想是:每棵树的预测可能都比较好,但是可能对部分数据过
拟合
,如果构造很多树,并且每棵预测的都很好,但都以不同的方式过
拟合
,那么可以对这些树的结果取平均来降低过
拟合
zhangbin_237
·
2024-01-10 06:33
Python机器学习
机器学习
python
决策树
人工智能
随机森林
[动手学深度学习-PyTorch版]-3.13深度学习基础-丢弃法
3.13丢弃法除了前一节介绍的权重衰减以外,深度学习模型常常使用丢弃法(dropout)[1]来应对过
拟合
问题。丢弃法有一些不同的变体。
蒸饺与白茶
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2024-01-09 21:56
C# 多项式
拟合
、线性回归、 MathNet.Numerics
介绍Math.Net是一个开源项目,旨在构建和维护涵盖基础数学的工具箱,以满足.Net开发人员的高级需求和日常需求。其中Math.NETNumerics旨在为科学、工程和日常使用中的数值计算提供方法和算法。涵盖的主题包括特殊函数,线性代数,概率模型,随机数,插值,积分变换等等。安装要使用MathNet.Numerics,首先安装它的Nuget包:NuGet包管理器搜索MathNet.Numeric
gewen_1988
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2024-01-09 19:03
C#
吃瓜学习笔记4-第五章神经网络(感知机、多层前馈网络、误差逆传播算法BP,过
拟合
)
感知机感知机由两层神经元组成,如图5.3所示,输入层接收外界输入信号后传递给输出层,输出层是M-P神经元,亦称"阈值逻辑单元"其中感知机是用在线性可分的数据集上。感知机的目的就是能得到一个对数据集T中的正负样本完全正确划分的超平面,其中就是超平面方程什么叫线性可分?就是找到一个超平面把数据分开。什么叫超平面?超平面就是能把数据集分开的,比如说在一维可以用点区分,点就是超平面;二维可以用线条区分,线
曼曼668
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2024-01-09 17:09
python求解多元多次方程组或非线性方程组
(上篇用python
拟合
2019nCov感染人数的文章被不少博主转载了,发的比较早,不少博主在文章基础上添加新内容也新发了新的更新后的预测,或者加入一些新的模块。
祥瑞Coding
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2024-01-09 17:14
python
编程与算法
模型评估之偏差-方差分解
为了避免过
拟合
,我们经常会在模型的
拟合
能力和复杂度之间进行权衡。
拟合
能力强的模型一般复杂度会比较高,容易导致过
拟合
。相反,如果限制模型的复杂度,降低其
拟合
能力,又可能会导致欠
拟合
。
老羊_肖恩
·
2024-01-09 15:53
r语言
拟合
曲线
r语言
拟合
曲线#圆滑曲线library(ggalt)library(ggplot2)df<-read.csv("lqs-1.csv",header=T)p2<-ggplot(data=df,
不懂python不懂R
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2024-01-09 13:06
R语言
r语言
开发语言
【深入浅出Pytorch-task3】上采样与下采样、神经网络中类的继承,调用父类初始化方法、对网络中间层进行修改
下采样连接和上采样连接也可以叫做池化层以及上采样层1.1下采样(downsampling)在深度学习中,下采样连接也叫下采样层,在视觉领域也称为池化层目的就是用来降低特征的维度并保留有效信息,一定程度上避免过
拟合
数据框
·
2024-01-09 09:33
神经网络
pytorch
计算机视觉
NLP -关键词提取
TextRankLDALSA/LSIRake特点关于关键词提取关键词提取(KeyWordExtraction)主要有以下方法:基于统计:tf-idf,TextRank基于词分布:LDA:采用贝叶斯学派的方法对分布信息
拟合
小田_
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2024-01-09 09:14
NLP
【Python机器学习】构造决策树
通常来说,构造决策树直到所有叶结点都是纯的叶结点,但这会导致模型非常复杂,并且对于训练数据高度过
拟合
。
zhangbin_237
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2024-01-09 08:28
机器学习
python
决策树
3D点云平面
拟合
算法
假设你有一组3D中的n个点,并且想要为它们
拟合
一个平面。在本文中,我将推导出一个简单的、数值稳定的方法,并提供它的源代码。听起来很好玩?我们开始吧!
新缸中之脑
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2024-01-09 08:45
算法
机器学习的目标函数、损失函数
用损失函数来度量
拟合
程度:损失函数损失函数越小代表模型
拟合
的越好。风险函数是损失函数的期望,关于训练集的平均损失称为经验风险:经验风险我们的目标是使得经验风险最小。
毕一
·
2024-01-09 07:42
欠
拟合
与过
拟合
在模型训练中,我们总是希望最终的模型在训练集上有很好的
拟合
即训练误差小,同时在测试集上也要有较好的
拟合
效果即泛化误差小,但往往不尽人意。
缘起性空、
·
2024-01-09 05:01
人工智能
机器学习
深度学习
keras
数模学习day08-
拟合
算法
这里
拟合
算法可以和差值算法对比引入插值和
拟合
的区别与插值问题不同,在
拟合
问题中不需要曲线一定经过给定的点。
WenJGo
·
2024-01-08 23:53
数学建模
算法
学习
人工智能
BP神经网络
输出层:神经网络的最终输出结果,可以用来分类和回归预测用于
拟合
(预测)和分类因此权值和阈值得确定尤为重要接下来是神经元的信息传递f是信号加工,建立x和y之间关系的过程激活量和净激活量激活函数是对净激活量与输出进行映射的函数一般用这两个网络模型分类前馈反馈自组
爱静的龙猫
·
2024-01-08 22:20
神经网络
人工智能
深度学习
模型评估与选择
1、经验误差与过
拟合
错误率:分类错误的样本数占样本总体的比例。
c839e88a53e3
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2024-01-08 21:11
如何利用MATLAB进行数据
拟合
?
文章目录前言1引例一人口预测问题2曲线
拟合
的原理3曲线
拟合
的实现方法4实际应用-家庭储蓄规律问题小结前言本文是科学计算与MATLAB语言课程的第5章第5、6小结的学习笔记,通过查阅本文,可以轻松掌握利用
Nick.Q
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2024-01-08 21:22
《科学计算与MATLAB语言》
matlab
数据分析
线性代数
矩阵
MATLAB 散点数据
拟合
曲线
当需要研究两个变量之间的关系时,经常要用到曲线
拟合
。曲线
拟合
不仅能给出
拟合
后的关系式,还能用图形直观的展现出变量之间的关系。
艾晓初
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2024-01-08 21:21
MATLAB
matlab
MATLAB根据数据
拟合
曲线
MATLAB根据数据
拟合
曲线MATLAB根据数据
拟合
曲线视频观看MATLAB根据数据
拟合
曲线x1=[1,2,3,4,5,6,7,8,9,10,11,12,13,14,15,16,17,18,19,20,21,22,23,24,25,26,27,28,29,30,31,32,33,34,35,36,37,38,39,40,41,42,43,44,45,46,47,48,49,50,51,52,53
静思心远
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2024-01-08 21:17
matlab
开发语言
对图片进行数据增强(基于pytorch)
数据增强的主要目标有以下几点:解决过
拟合
:过
拟合
是指模型在训练集上表现得过于优秀,但
草莓橙子碗
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2024-01-08 19:55
人工智能
pytorch
机器学习
经典论文之(一)——Alexnet
Alexnet简介背景数据集体系结构RectifiedLinearUnitnonlinearity(ReLU)在多个GPU上训练总体架构减少过
拟合
dataaugmentation数据扩充dropout丢弃法参考简介
维斯德尔
·
2024-01-08 12:40
论文阅读
深度学习
小白学习深度学习之(三)——多层感知机
mlp隐藏层从线性到非线性通用近似定理多层感知机的简洁实现模型K折交叉验证泛化误差、训练误差、欠
拟合
、过
拟合
权重衰减暂退法(Dropout)在学习完线性回归和softmax回归后,我们开始对深度神经网络的的探索
维斯德尔
·
2024-01-08 12:10
深度学习
深度学习
数据预处理专题
规范化缺失值替换最常用还是插补第一种可以用第二种需要资料第三种需要用接近的样本进行插补,判断欧几里得距离第五种,推荐使用,拉格朗日插值法插值目的:处理数据的手段,对缺失数据补全(线性,拉格朗日,牛顿)
拟合
爱静的龙猫
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2024-01-08 11:30
算法
解决神经网络过
拟合
的策略有哪些?
解决神经网络过
拟合
的问题是深度学习中的一个重要课题。过
拟合
发生在模型对训练数据学得太好,以至于失去了泛化到新数据的能力。
CA&AI-drugdesign
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2024-01-08 11:24
GPT4
神经网络
人工智能
深度学习
深度学习中的正则化指的是什么?
在深度学习中,正则化是一种技术,旨在减少模型的过
拟合
,提高其在未见数据上的泛化能力。过
拟合
是指模型在训练数据上表现得非常好,但在新数据上表现不佳的情况。
CA&AI-drugdesign
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2024-01-08 11:24
GPT4
深度学习
人工智能
经典卷积网络进阶--GoolgleNet详解
通常来说提高网路性能最直接的方法就是增加网络结构的深度和宽度,但这种方法往往伴随着参数计算量的增加,而且更容易出现过
拟合
现象。GoogLeNet提出将全连接层甚至一般的卷积都转化为稀疏连接。
无尽的沉默
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2024-01-08 09:02
深度学习
keras
基于贝叶斯决策理论的分类器
在监督学习中,我们主要面对的是
拟合
问题(regression)和分类问题(classification)。在本节中,我们先来了解一下如何使
CHENG-HQ
·
2024-01-08 09:39
机器学习
机器学习
贝叶斯分类器
参数估计
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