直线拟合

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

数据挖掘常用算法优缺点分析

偏差bias其实是模型太简单而带来的估计不准确的部分---欠拟合方差：描述的是预测值的变化范围、离散程度
天波烟客00·2025-02-02 14:52

使用Transformer模型实现股票走势预测：深入解析和实操案例（基于Python和PyTorch）

结果证实Transformer模型能有效预测股价，但需注意过拟合和数据量问题。未来研究将着眼于模型优化和
AI_DL_CODE·2025-02-02 09:44

物理运动模拟基础

牛顿定律第一定律：若物体所受外力为0，则物体保持静止或匀速直线运动第二定律：物体的动量随时间的变化率与受力成正比。
lang_dye·2025-02-01 22:05

洛谷P3975 跳房子 [DP，单调队列优化，二分答案]

跳房子的游戏规则如下：在地面上确定一个起点，然后在起点右侧画n个格子，这些格子都在同一条直线上。每个格子内有一个数字（整数），表示到达这个格子能得到的分数。
weixin_30653097·2025-02-01 19:12

洛谷P3957 跳房子【单调队列优化DP】

跳房子的游戏规则如下：在地面上确定一个起点，然后在起点右侧画n个格子，这些格子都在同一条直线上。每个格子内有一个数字（整数），表示到达这个格子能得到的分数。
niiick·2025-02-01 19:09

【NOIP2017】【洛谷P3957】跳房子【单调队列优化dp】

跳房子的游戏规则如下：在地面上确定一个起点，然后在起点右侧画nnn个格子，这些格子都在同一条直线上。每个格子内有一个数字（整数），表示到达这个格子能得到的分数。
stoorz1023·2025-02-01 19:07

自定义数据集使用scikit-learn中的包实现线性回归方法对其进行拟合

自定义数据集使用scikit-learn中的包实现线性回归方法对其进行拟合importnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltfromsklearn.linear_modelimportLinearRegressionfromsklearn.model_selectionimporttrain_test_splitfromsklearn.metricsimport
Jam-Young·2025-02-01 09:47

使用scikit-learn中的线性回归包对自定义数据集进行拟合

1.导入必要的库首先，需要导入所需的库，包括pandas用于数据处理，numpy用于数值计算，以及scikit-learn中的线性回归模型。importpandasaspdimportnumpyasnpfromsklearn.model_selectionimporttrain_test_splitfromsklearn.linear_modelimportLinearRegressionfrom
Luzem0319·2025-02-01 09:44

方波的傅里叶变换及方波的MATLAB实现

它的理论依据是：任何连续周期信号都可以由一组适当的正弦曲线组合而成，即使用简单的正弦、余弦函数,可以拟合复杂函数。为什么要进行傅里叶变换？傅里叶变换是一种数学工具，‌能够将时域信号转换为频域信号。
xrgs_shz·2025-01-31 20:54

自定义数据集使用scikit-learn中的包实现线性回归方法对其进行拟合

1.引言简要介绍线性回归模型及其在机器学习中的应用。2.创建自定义数据集通过生成一个简单的自定义数据集来模拟问题。可以使用numpy生成数据。importnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotasplt#生成自定义数据np.random.seed(42)X=2*np.random.rand(100,1)y=4+3*X+np.random.randn(100,1)3.使用s
辞落山·2025-01-31 05:45

梯度提升用于高效的分类与回归

使用决策树（DecisionTree）实现梯度提升（GradientBoosting）主要是模拟GBDT（GradientBoostingDecisionTrees）的原理，即：第一棵树拟合原始数据计算残差
纠结哥_Shrek·2025-01-31 03:33

9. 马科维茨资产组合模型+FF5+GARCH风险模型优化方案（理论+Python实战）

目录0.承前1.核心风险函数代码讲解1.1数据准备和初始化1.2单资产GARCH建模1.3模型拟合和波动率预测1.4异常处理机制1.5相关系数矩阵计算1.6构建波动率矩阵1.7计算协方差矩阵1.8确保矩阵对称性
AI量金术师·2025-01-30 20:38

【DL】神经网络与机器学习基础知识介绍（一）

原博客：https://mengwoods.github.io/post/dl/009-dl-fundamental/文章目录基本通用概念梯度下降算法数据工程训练技术偏差与方差防止过拟合评估指标决策树基本通用概念机器学习的类型
MengWoods·2025-01-30 01:01

利用 PyTorch 动态计算图和自动求导机制实现自适应神经网络

为了解决复杂任务对模型容量的需求，同时避免简单任务因过度拟合导致的性能下降，我们可以构建一个能够根据任务自动调整网络结构的神经网络。
drebander·2025-01-29 11:24

决策树算法总结（上：ID3,C4.5决策树）

、数学知识2.1信息熵2.2条件熵:2.3信息增益三、ID3决策树3.1特征选择3.2算法思路3.3算法不足四、C4.5决策树算法4.1处理连续特征4.2C4.5决策树特征选取4.3处理缺失值4.4过拟合问题五
陈小虾·2025-01-29 10:18

使用scikit-learn实现线性回归对自定义数据集进行拟合

1.引入必要的库首先，需要引入必要的库。scikit-learn提供了强大的机器学习工具，pandas和numpy则用于数据处理，matplotlib用于结果的可视化。importpandasaspdimportnumpyasnpfromsklearn.model_selectionimporttrain_test_splitfromsklearn.linear_modelimportLinear
Luzem0319·2025-01-29 08:26

强化学习很多ac架构的算法比如ppo，为什么使用状态价值网络而不使用动作价值网络实现critic呢?｜状态价值网络的优势与挑战｜Actor-Critic｜状态价值｜强化学习

3.1训练稳定性3.2计算效率3.3高维动作空间的适应性4.使用状态价值网络的挑战4.1收敛速度4.2欠拟合风险5.解决方案与未来方向5.1改进的状态价值网络5.2结合动作价值和状态价值6.结论随着强化学习技术的不断发展
concisedistinct·2025-01-29 01:27

最小二乘法-线性回归 和 梯度下降法

最小二乘法一、最小二乘法概念以及应用  最小二乘法（LeastSquaresMethod,LSE）是一种数学优化技术，主要用于寻找最佳拟合给定数据点的函数。
梦回楼~·2025-01-28 08:19

06-机器学习-数据预处理

数据清洗的核心任务问题类型表现示例影响缺失值数值型字段为空（NaN）模型无法处理缺失值，导致训练中断或偏差异常值年龄=200岁，房价=-100万扭曲统计指标（如均值），降低模型泛化性重复数据两行记录完全相同导致模型过拟合
不会打代码呜呜呜呜·2025-01-28 08:47

从零推导线性回归：最小二乘法与梯度下降的数学原理

它的核心思想是找到一条直线（或者一个平面），让这条直线尽可能地“拟合”已有的数据点，通过这条直线，我们可以预测新的数据。eg：假设你想预测房价，你知道房子的大小（面积）
Echo-Nie·2025-01-28 07:14

自定义数据集使用scikit-learn中的包实现线性回归方法对其进行拟合

一、导入必要的库importpandasaspdfromsklearn.model_selectionimporttrain_test_splitfromsklearn.linear_modelimportLinearRegressionfromsklearn.metricsimportmean_squared_error,r2_score二、加载自定义数据集#创建自定义数据集#假设我们有一个简单
灵封～·2025-01-28 06:07

自定义数据集使用框架的线性回归方法对其进行拟合

代码：#导入必要的库importtorchimportnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotasplt#定义数据集：二维数据，其中第一列是特征x，第二列是目标值ydata=[[-0.5,7.7],[1.8,98.5],[0.9,57.8],[0.4,39.2],[-1.4,-15.7],[-1.4,-37.3],[-1.8,-49.1],[1.5,75.6],[0.4,3
〖是♂我〗·2025-01-28 02:00

深圳杯数学建模挑战赛2024B题思路+论文+代码

在一块板材下料过程中，底部轨道（下面简称轨道）只能沿着板材的长边（纵向）做来回移动，移动速度可在区间[-80,80]mm/s上连续变化；多把切割刀排列在平行于板材短边的一条直线上，每一把切割刀具可以在保持至少
小驴数模·2025-01-27 17:35

二、机器学习模型评估与选择

机器学习模型评估与选择学习笔记一、核心概念1.1经验误差与过拟合误差相关定义错误率与精度：分类错误样本数占样本总数比例为错误率E=a/mE=a/mE=a/m，精度=1-错误率。
没见过西瓜嘛·2025-01-27 15:43

深度学习——模型过拟合和欠拟合的原因及解决方法

一、定义1.过拟合（Overfitting）过拟合是指模型在训练数据上表现非常好，但在测试数据或新的数据上表现很差的现象。模型过度地学习了训练数据中的细节和噪声，以至于它无法很好地泛化到未见过的数据。
发呆小天才O.o·2025-01-27 14:11

一、顺序表

线性表是⼀种在实际中⼴泛使⽤的数据结构，常⻅的线性表：顺序表、链表、栈、队列、字符串…线性表在逻辑上是线性结构，也就说是连续的⼀条直线。
xiaoccii·2025-01-26 15:02

蓝桥刷题记——python实现第二篇

1.卡片#统计1累计出现的次数val=0num=0whileTrue:num+=str(val).count('1')ifnum>=2021:print(val)breakval+=12.直线#解析参考这位博主
一台电脑走天下·2025-01-26 14:55

机器学习day3

自定义数据集使用框架的线性回归方法对其进行拟合importmatplotlib.pyplotaspltimporttorchimportnumpyasnp#1.散点输入#1、散点输入#定义输入数据data
ኈ ቼ ዽ·2025-01-26 12:39

C++ 设计模式

例当前代码实现了直线，矩形的绘制，但如果需要进行迭代更新，增
Tiantangbujimo7·2025-01-26 10:24

华为OD机试E卷 - 最大相连男生数/学生方阵（Java & Python& JS & C++ & C ）

这个相连位置在一个直线上，方向可以是水平的，垂直的，成对角线的或者呈反对角线的。注：学生个数不会超过10000输入描述输入的第一行为矩阵的行数和列数，接下来的n行为矩阵元素，元素间用”,”分隔。
算法大师·2025-01-26 07:28

华为OD机试E卷 --学生方阵--24年OD统一考试（Java & JS & Python & C & C++）

这个相连位置在一个直线上，方向可以是水平的，垂直的，成对角线的或者呈反对角线的。注:学生个数不会超过10000输入描述输入的第一行为矩阵的行数和列数，接下来的n行为矩阵元素，元素间用”,”分隔。
飞码创造者·2025-01-26 07:55

论文阅读：DeepFake-Adapter: Dual-Level Adapter for DeepFake Detection（Deepfake模型快速调参）

作者团队：项目主页：https://github.com/rshaojimmy/DeepFake-Adapter（代码暂未开源）二、动机与创新动机：目前的deepfake检测模型泛化能力差，将其归因于过拟合于低级的伪造模式
海拉鲁的小厨娘·2025-01-25 16:52

2025-1-21-sklearn学习(43) 使用 scikit-learn 介绍机器学习 楼上阑干横斗柄，寒露人远鸡相应。

scikit-learn介绍机器学习43.1机器学习：问题设置43.2加载示例数据集43.3学习和预测43.4模型持久化43.4规定43.4.1类型转换43.4.2再次训练和更新参数43.4.3多分类与多标签拟合
汤姆和佩琦·2025-01-25 15:18

origin软件有python好用吗_Origin 2021大大改进了与Python的交互

这些改进主要包括：新的originpro程序包，可使用Python语言轻松访问Origin对象和数据Python代码编辑器IDE现支持自动补完和调试功能可通过脚本或图形用户界面来安装和管理Python包设置列值，拟合函数和文本对象中使用
weixin_39922534·2025-01-25 09:02

线性回归——最小二乘法代数详细计算过程

Reference:动手实战人工智能AIByDoing关于矩阵方法的求解可参考：最小二乘法矩阵详细计算过程基本定义：通过找到一条直线去拟合数据点的分布趋势的过程，就是线性回归的过程。
在天愿作比翼鸟在地愿为连理枝·2025-01-25 06:41

【MATLAB】将机械臂运动轨迹输出为avi视频或是gif动图

输出轨迹视频文件figure%将轨迹创建生成视频out=VideoWriter('直线轨迹.avi');out.FrameRate=10;open(out);robot0.plot([17,15,15,15,15,15
课堂随想·2025-01-24 16:24

深入剖析SolidWorks二维草图：三维设计的基石

一、草图绘制工具基本绘图工具直线工具：这是最基础的绘图工具之一，通过简单的点击和拖动操作，用户能够绘制出各种直线段。在构建机械零件的基本框架时，直线工具十分常用。
小白是昏头仔·2025-01-24 01:59

机器学习、基础算法、python常见面试题必知必答系列大全：（面试问题持续更新）

基础算法常见面试篇1.1过拟合和欠拟合常见面试篇一、过拟合和欠拟合是什么？二、过拟合/高方差（overfiting/highvariance）篇2.1过拟合是什么及检验方法？
·2025-01-22 20:09

solidworks的三维特征内容介绍

还可使用几何草图实体（如直线、方形、槽口和样条曲线）作为打孔定位的引导，将鼠标悬停在实体上，单击即可在这些草图实体上定位孔，提高打孔操作的效率和准确性。显示自定义属性单位：在注释和表
小白是昏头仔·2025-01-22 19:36

24/11/4 算法笔记 蛇形卷积

以下是蛇形卷积的一些核心特点和机制：动态蛇形卷积核：蛇形卷积核的形状不是固定的矩形或方形，而是类似于蛇形路径，这样的设计使得卷积核能够更灵活地捕捉图像中的曲线和非直线结构，更好地适应图像中的
青椒大仙KI11·2025-01-22 11:30

3d高斯泼溅学习

椭球集就是一堆3d高斯椭球集之位置与形状：协方差矩阵(包括旋转矩阵和缩放矩阵)，要大多数都能表达实体的位置，实体的位置和形状要落在大概率范围内椭球集之球谐函数：代表球面上不同位置的值基函数，拟合颜色和形状
便携与感知组，研ing·2025-01-22 05:14

tkinter中text属性_tkinter属性（总结）

提供绘图功能(直线、椭圆、多边形、矩形)可以包含图形或位图3.Checkbutton选择按钮。一组方框,可以选择其中的任意个(类似HTML中的checkbox)4.Entry文本框。
俠之大者·2025-01-21 19:22

C语言程序设计基础（例题（请看注释）03

一，基础篇案例1—1《点到直线的距离》已知直线L的方程是Ax+By+C=0,点P的坐标是（x,y)，求点P到直线L的距离。
24白菜头·2025-01-21 17:38

大模型介绍

由于具有更多的参数，大模型能够更好地拟合复杂的数据和模式，从而提供更准确的预测和更好的性能。大模型的参数量通常远远超过常规模型，可以达到数百万甚至数十亿个参数。
詹姆斯爱研究Java·2025-01-21 01:39

自适应神经网络架构：原理解析与代码示例

固定的网络结构和参数对于动态变化的环境和多样化的数据往往难以适应，导致了过拟合或欠拟合的问题。
chian-ocean·2025-01-20 19:51

【分类】【损失函数】处理类别不平衡：CEFL 和 CEFL2 损失函数的实现与应用

面对这种情况，普通的交叉熵损失函数容易导致模型过拟合到大类样本，忽略少数类样本。
丶2136·2025-01-20 14:54

Kaggle欺诈检测：使用生成对抗网络（GAN）解决正负样本极度不平衡问题

传统的分类算法在面对这种不平衡数据时，往往会导致模型对多数类（正常交易）过拟合，而对少数类（欺诈交易）的识别能力较差。为了解决这个问题，生成对抗网络（GAN）提供了一种有效的手
Loving_enjoy·2025-01-19 22:46

通俗易懂之样条函数的原理、计算、案例、python实现

样条函数通过分段多项式的形式，在不同区间内灵活地拟合数据，从而捕捉复杂的非线性关系。本文将更为详细地讲解样条函数的原理、具体示例以及在Python中的实现方法。
智识小站·2025-01-19 17:31
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