球面拟合第11页

用freesurfer对扩散指标（FA，MD）进行VBA分析（基于体素的分析）-dt_recon

DTIGLM拟合和张量构造。包括创建：tensor.nii–mapsofth

MRI_lab·2024-01-13 09:40

统计学-R语言-3

给直方图增加正态曲线的不恰当之处需要注意的是，给直方图拟合正态分布曲线并非总是适用，有时甚至是荒谬的，容易产生误导。合理的做法是为直方图拟合一条核密度估计曲线，它是数据实际分布的一种近似描述。

柔雾·2024-01-13 08:32

机器学习_实战框架

3.选择算法并建立模型4.训练模型5.模型的评估和优化介绍机器学习的实战框架一个机器学习项目从开始到结束大致分为5步，分别是定义问题、收集数据和预处理、选择算法和确定模型、训练拟合模型、评估并优化模型性能

you_are_my_sunshine*·2024-01-13 07:44

机器学习-线性回归

2、一元线性回归一元线性回归分析：找到一条直线能够最大程度上拟合二维空间中出现的点。3、多元线性回归多元线性回归分析：如果自变量多于1个，那么就要求一个多元函数去拟合空间中的点。

有语忆语·2024-01-13 07:09

如何确定网络的深度和每层的节点（神经元）数目？

数据量：拥有大量数据时，可以使用更深的网络，因为大数据集可以减少过拟合的风险。过拟合风险：如果模型在训练数据上表现良好，但在验证数据上表现不佳，可能意味着过拟合。这时

CA&AI-drugdesign·2024-01-13 06:46

圆拟合算法

圆拟合算法文章目录圆拟合算法最小二乘法拟合(leastsquarefitting)代数拟合(algebraicfitting)KåsaFitPrattFit算法分析TaubinFit迭代重加权最小二乘法

lingtianyulong·2024-01-13 06:00

电磁波散射

一、电磁散射概念和雷达截面（RCS）1.电磁散射概念入射场和散射场和总场和物质外部：2.雷达截面（1）截获功率在距离散射体距离r趋向于无限远处某观测点被观测到的散射场功率流密度乘以球面积（2）雷达截面散射体从入射波中所截获的功率与入射功率流密度成正比

m0_46521579·2024-01-13 04:40

机器学习系列--R语言随机森林进行生存分析（2）

RF是一种强大的、非线性的技术，通过拟合一组树来稳定预测精度模型估计。

天桥下的卖艺者·2024-01-13 03:55

一元线性回归模型（公式推导+举例应用）

文章目录引言模型表达式均方误差和优化目标最小二乘法利用协方差和方差求解kkk和bbb结论实验分析引言一元线性回归是回归分析中简单而重要的一种模型，旨在找到一条直线，以最佳方式拟合输入变量与输出变量之间的关系

Nie同学·2024-01-12 23:50

残差网络学习

参考B站同济子豪兄的Resnet讲解网络退化，不是梯度消失（根本没有开始学习），梯度爆炸，过拟合。

満湫·2024-01-12 23:18

过拟合和欠拟合

第一个模型过于简单，第二个过于拟合。训练误差会随着模型容量增加，训练误差开始下降；泛化误差会下降，降低到某一个点的时候，开始上升。模型足够复杂，通过各种手段控制模型容量，使得最后泛化误差往下降。

你若盛开，清风自来！·2024-01-12 21:39

感知机、多层感知机、激活函数sigmoid

多层感知机多层感知机可以拟合XOR函数。一个函数实现不了，再来一个函数，组合多个函数。σ不能是一个线性函数，因为线性模型无法解决XOR问题，我们多层感知机是为了解决这个问题的，必须是非线性的。

你若盛开，清风自来！·2024-01-12 21:07

机器学习速成课程学习笔记9:泛化

过拟合：为了得到一致假设而使假设变得过度严格。https://www.zhihu.com/question/32246256奥卡姆剃刀定律训练集-用于训练模型的子集。测试集-用于测试模型的子集。

HBU_DAVID·2024-01-12 20:49

非对称重加权惩罚最小二乘平滑的基线校正-2

如果信号低于先前拟合的基线，则给予

子虚先生√·2024-01-12 17:37

非对称重加权惩罚最小二乘平滑的基线校正修订版-2

如果信号低于先前拟合的基线，则给予大权重。另一方面，当信号高于拟合基线时，不给出权重或给出小权重，因为它可以被假设为峰值的一部分。

子虚先生√·2024-01-12 17:37

YOLOv8改进 | 损失篇 | VarifocalLoss密集目标检测专用损失函数 (VFLoss，原论文一比一复现)

是一种为密集目标检测器训练预测IoU-awareClassificationScores（IACS）的损失函数，我经过官方的版本将其集成在我们的YOLOv8的损失函数使用上，其中有很多使用的小细节(否则按照官方的版本使用根本拟合不了

Snu77·2024-01-12 16:51

【深度学习】优化器介绍

文章目录前言一、梯度下降法（GradientDescent）二、动量优化器（Momentum）三、自适应学习率优化器前言深度学习优化器的主要作用是通过调整模型的参数，使模型在训练数据上能够更好地拟合目标函数

行走的学习机器·2024-01-12 15:32

今天的计划2019年8月14日

图片发自App人无远忧，必有近虑今天重点将加热炉非稳态热传导，进行参数之间的多项式拟合，力求将复杂的公式进行简化。在此基础上进行加热趋势的仿真实验。锻炼身体再接再厉。卫生搞起来，不能停。

改善昨天的自己·2024-01-12 14:11

BP神经网络（公式推导+举例应用）

文章目录引言M-P神经元模型激活函数多层前馈神经网络误差逆传播算法缓解过拟合化结论实验分析引言人工神经网络（ArtificialNeuralNetworks，ANNs）作为一种模拟生物神经系统的计算模型

Nie同学·2024-01-12 14:00

【数值分析】逼近，正交多项式

曲线拟合的最小二乘法可以克服龙格现象，同时不会有大计算量。用函数序列pn(x){p_n(x)}pn(x)去近似一个函数f(x){f(x)}f(x)，称为逼近。用函数Φ{\Phi}Φ去近似一

你哥同学·2024-01-12 11:26

谈谈曲线与曲面

这些点通过插值、拟合或光顺等技术连接起来，形成连续的曲线。

老歌老听老掉牙·2024-01-12 10:32

Open CASCADE学习|参数化球面的奇异性

参数曲面的奇异性是一个相对复杂的概念，它涉及到参数曲面的几何特性和参数化过程中的一些特殊情况。参数曲面通常用于描述三维空间中的复杂形状，通过参数方程将二维参数域映射到三维空间中。然而，在某些情况下，参数曲面可能会表现出奇异性，即参数映射不再是一对一的或者曲面上的某些点无法正常表示。参数曲面的奇异性可以分为几种类型，包括但不限于以下几种情况：自交点：参数曲面上的不同参数可能对应到三维空间中的同一个点

老歌老听老掉牙·2024-01-12 10:59

【Python机器学习】SVM——预处理数据

为了解决特征特征数量级差异过大，导致的模型过拟合问题，有一种方法就是对每个特征进行缩放，使其大致处于同一范围。核SVM常用的缩放方法是将所有的特征缩放到0和1之间。

zhangbin_237·2024-01-12 09:05

基于深度残差网络（ResNet）的水果分类识别系统

提示：文章写完后，目录可以自动生成，如何生成可参考右边的帮助文档文章目录前言一.背景含义项目说明二、数据预处理三.网络结构1.采用残差网络(ResNets)四.损失函数五.具体说明超参数的调节过程六.拟合处理七

猿戴科·2024-01-12 09:18

频数表和列联表，以及进一步处理分析 -- R

1.如何统计分类变量的分布次数--频数表2.如何统计多分类变量的分布次数--频联表3.单个分类变量的分类结果是否满足理论分类结果--拟合优度问题4.多个分类变量的分类结果是否相关干扰--分类变量（多因素

All_Will_Be_Fine噻·2024-01-12 09:03

综合智慧能源监测管理平台，实现能源管理“透明”化

能源问题是全球面临的最大问题，在提高经济增长的同时，也引发了能源供应危机及环境严重等问题，降低能源管理、低碳环保是我们未来发展的必经之路。为了解决这一问题，智慧能源管理平台应运而生。

jiasoftware·2024-01-12 08:55

【机器学习300问】3、机器学习中有哪些数据集都有什么用？

帮助评估模型在未见过的数据上的表现，防止过拟合。三、测试集（TestSet）作用：用来对最终模型进行性能评估，测试

小oo呆·2024-01-12 06:21

python 分类变量编码_深度学习编码分类变量的3种方法——AIU人工智能学院

这意味着，如果你的数据包含分类数据，则必须先将其编码为数字，然后才能拟合和评估模型。两种最流行的技术是整数编码和一种热编码，尽管一种称为学习嵌入的较新技术可能在这两种方法之间提供了有用的中间立场。

weixin_39974882·2024-01-12 06:36

大语言模型面试问题

求和的意思就是残差层求和，原本的等式为y=H(x)转化为y=x+H(x)，这样做的目的是防止网络层数的加深而造成的梯度消失，无法对前面网络的权重进行有效调整，导致神经网络模型退化（这种退化不是由过拟合造成的

抓个马尾女孩·2024-01-12 05:23

书柜就是你的鱼塘，读完就能成为海王——「快速阅读术」

思考拟合未来，阅读创造价值农耕时代读几年书就可以应付一辈子工业经济时代读十几年书能管用一辈子知识经济时代和网络时代要一辈子读书用一生学习如何一年读完300本书？

一条拟合线·2024-01-12 05:18

pytorch10：正则化(weight_decay、dropout、Batch Normalization)

目录一、正则化regularization1.概念2.过拟合3.减小方差策略4正则化--权值衰减二、正则化-dropout2.1dropout概念2.2数据尺度变化2.3nn.Dropout2.4两种模式三

慕溪同学·2024-01-12 03:45

如何解决大模型的「幻觉」问题

大模型的幻觉问题可能是由于以下原因引起的：模型过拟合：大模型容易过拟合训练数据，即对训练数据的学习过于深入，导致模型过于自信

csdn_aspnet·2024-01-12 02:33

ARMA模型带拟合的程序暂存

function[ddb,bbb,aaa,e,pos,yucezhi]=armaminerrordainihe2(cD)%没有作平稳性检验相关函数https://blog.csdn.net/chamyto98/article/details/5181623%以下为系统自带函数%editarima%editgarchaaa=ones(50,500)*10000;bbb=ones(50,500)*10

FakeOccupational·2024-01-12 00:28

自变量是分类变量的线性拟合+哑变量

也相当于对数据分类)何时引入哑变量顺序变量如(高,中,低)可按比例引入值(如1，3，5)而分类变量，或连续变量的划分:(如：1-10，11-20，21-30……)则可引入哑变量引入哑变量后，可以降低De,拟合效果较好引入哑变量后

FakeOccupational·2024-01-12 00:28

Hermite插值、拉格朗日插值法、牛顿插值法比较

这样即可以在给定的数据范围内获得更准确的拟合结果。与其他插值方法相比，Hermite插值具有更高的精度和光滑性。通过给定的数据点和其导数值，建立一个n次多项式函数（n是数据点的数量)。

一只会飞的猪️·2024-01-11 13:02

Python：二次曲线拟合（节约生命法拟合）

有一组离散点，可以直接使用plot画出来肉眼观察大致是个二次的曲线，但是假如想拟合出曲线参数，比如y=ax^2+bx+c，想求出abc，就有点繁琐。人生苦短，python一行。

六月的翅膀·2024-01-11 12:22

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

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

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

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

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·2024-01-10 23:19

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·2024-01-10 22:42

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

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

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

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

3.4.1-欠拟合与过拟合（Bias and variance） + 相关解决方案

帅翰GG·2024-01-10 18:20

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

手机直连卫星的三个发展阶段

然而，从移动通信的面积覆盖率来看还远远不足，全球80%的陆地和95%的海洋尚无蜂窝网络覆盖，全球面积覆盖率低于10%。“空天海地一体化全覆盖是通信人一直努力的方向。”

正仪·2024-01-10 15:06

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