直线拟合

【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

『FPGA开发必备技能』汇总导航

八十公斤的体重勉强与大鹏一日同风起的浮力动态平衡，做不到宠辱不惊无欲无求的匀速直线运动，就按部就班的小波浪式前进，螺旋式蠕动。<我是一名专注于FP
FPGArea·2025-02-14 15:15

opencascade 标注-直线标注、半径标准、角度标注

opencascade直线标注在OpenCascade（OCCT）中实现标注功能主要涉及使用其交互服务模块（AIS）和尺寸标注类。
一只小小汤圆·2025-02-13 23:31

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

【LeetCode Hot100】盛最多水的容器[特殊字符]双指针法，Java实现！图文详解，小白也能秒懂！

✏️本文对应题目链接：盛最多水的容器题目描述给定一个长度为n的整数数组height，其中height[i]表示第i条垂直线的高度。找出其中的两条线，使得它们与x轴共同构成的容器可以容纳最多的水。
AllowM·2025-02-13 11:39

逻辑回归不能解决非线性问题，而svm可以解决

它的目的是寻找一个最适合数据的直线（或超平面），用来将不同类别的数据分开。它的分类决策是基于输入特征的加权和，即：由于逻辑回归是线性模型，因此它只能在数据集是线性可分的情况下表现良好。
江河地笑·2025-02-13 07:01

NLOS场景代表什么

NLOS（Non-Line-Of-Sight）场景指的是在通信、雷达、成像以及其他传感应用中，信号传输路径被障碍物阻挡，导致信号无法直接从发送点直线到达接收点的情况。
　☆cwlulu·2025-02-12 23:09

【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

惯性制导 科普

它的工作原理基于牛顿第一定律——物体会保持匀速直线运动，除非受到外力作用
不知道是谁2·2025-02-10 09:25

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

华为最新OD机试真题-学生方阵-Python-OD统一考试（E卷）

这个相连位置在一个直线上，方向可以是水平的，垂直的，
ai因思坦·2025-02-09 11:02

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

第五节《VTK 点与网格模型求交处理技巧》

我基于VTK提供的算法总结了3种点与网格求交计算的方法，第一种vtkOBBTree直线与网格求交计算；第二种局部网格直线求交计算；第三种基于深度缓存求交计算；第一种vtkOBBTree直线与网格求交计算
《雨声》·2025-02-08 12:45

【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

松下否认解散松下电器？老牌松下到底是怎么了？

这一决定引发松下控股的股价开盘后直线上涨，涨幅超过11
江瀚视野·2025-02-07 22:30

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

QT图形/视图架构详解（二）

这个示例程序具有如下的功能：●可以创建矩形、椭圆、圆形、三角形、梯形、直线、文字等基本图形项。●每个图形项都可以被选择和拖动。●图形项或整个视图可以缩放和旋转。●图形项重叠时，可以调整前置或后置。
杨德杰·2025-02-04 18:12

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

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
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