直线拟合第4页

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

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

python 特征选择方法_【来点干货】机器学习中常用的特征选择方法及非常详细的Python实例...

它有以下几个优点：减少过拟合：冗余数据常常

Blair Long·2025-01-19 15:14

详解深度学习中的Dropout

这有助于增加模型的泛化能力，防止过拟合。二、具体实现随机选择：在每次训练迭代中，以一定的概率p（通常设定为0.2到0.5之间）随机选

nk妹妹·2025-01-19 11:43

【机器学习：二十七、决策树集合】

决策树集合利用多棵树的组合，减少了单棵树可能出现的过拟合或对噪声的敏感性。主要优势性能提升：在分类和回归任务中通常表现优于单独的决策树。稳定性更强：对

KeyPan·2025-01-19 08:49

数据增强方法及其工具

数据增强有助于增加数据的多样性，减少过拟合，提升模型的泛化能力，尤其是在数据量有限的情况下。数据增强可以应用于图像、文本、音频等多种类型的数据。

cxr828·2025-01-19 07:09

机器学习笔记——Boosting中常用算法（GBDT、XGBoost、LightGBM）迭代路径

文章目录XGBoost相对GBDT的改进引入正则化项，防止过拟合损失函数L(yi,y^i)L(y_i,\hat{y}_i)L(yi,y^i)正则化项Ω(fm)\Omega(f_m)Ω(fm)使用二阶导数信息

好评笔记·2025-01-19 03:24

PCL点云处理算法汇总（C++长期更新低价精品版）

目录一、点云滤波1、常用滤波器2、采样滤波3、裁剪滤波二、KD树与八叉树1、KD树2、八叉树三、点云配准粗配准精配准对应关系配准精度坐标转换刚体运动变换四、点云拟合分割1、RANSAC2、其他几何分割五

点云侠'·2025-01-18 20:16

使用神经网络拟合6项参数

使用神经网络拟合6项参数1.数据预处理1.1添加参数解析1.2数据预处理逻辑1.3数据归一化及划分1.4数据标签处理逻辑1.5数据转torch2.定义model2.1CNN_LSTM2.2Transformer3

Andrew_Xzw·2025-01-18 15:06

java graphics类详解_java 基础二 Graphics类

一、处理图形1.画直线voiddrawLine(intstartx,intstarty,intendx,intendy)参数列表：直线开始的横坐标、纵坐标，直线结束的横坐标、纵坐标。

Jackie Bao·2025-01-18 07:33

华为OD机试E卷 - 计算面积/绘图机器（Java & Python& JS & C++ & C ）

算法大师·2025-01-18 06:57

【人工智能】人工智能的10大算法详解（优缺点+实际案例）

其目标是寻找最佳拟合直线，使得预测值与实际值之间的误差最小化。模型训练通过最小二乘法来最小化预测值与真实值之间的误差，得到线性回归方程的

ChatGPT-千鑫·2025-01-18 03:04

P1824 进击的奶牛

DevC++6.7.5RedpandaC++14正文进击的奶牛题目描述FarmerJohn建造了一个有NNN（2≤N≤1052\leqN\leq10^52≤N≤105)个隔间的牛棚，这些隔间分布在一条直线上

zty郑桐羽呀·2025-01-18 00:15

【PCL】Segmentation 模块—— 圆柱模型分割（Cylinder model segmentation）

法线估计：计算点云中每个点的法线，用于后续的模型拟合。模型拟合：使用RANSAC（随机

old_power·2025-01-17 17:14

【机器学习：二十、拆分原始训练集】

模型改进的目标是在测试数据上表现更优，避免过拟合或欠拟合。常见的改进方向增大训练数据集：通过数据增强或获取更多样本提高模型泛化能力。

KeyPan·2025-01-17 13:35

机器学习模型调优指南

通过合理调整模型的超参数，能够提高模型的准确性、降低过拟合或欠拟合的风险、加快训练过程等。

闵少搞AI·2025-01-17 13:00

深度学习：从基础到实践（上、下册）(安德鲁·格拉斯纳)

过拟合与欠拟合：过拟合是指模型在训练数据上表现过

fyjgfyjfg·2025-01-17 07:11

亮剑的背后

历史的前进不是直线，不是渐进，可能是进很多步，退很多步，低速的螺旋上升。

晖晖晓·2024-09-16 06:07

吴恩达深度学习笔记(30)-正则化的解释

正则化（Regularization）深度学习可能存在过拟合问题——高方差，有两个解决方法，一个是正则化，另一个是准备更多的数据，这是非常可靠的方法，但你可能无法时时刻刻准备足够多的训练数据或者获取更多数据的成本很高

极客Array·2024-09-16 00:23

服了我的一根筋

年龄越大，越苦恼于我的一根筋，在我的思维模式里，所有的事情都是直线，点对点，没有曲折，没有迂回，对事的态度非黑及白，没有灰色地带。

公木白·2024-09-16 00:45

七.正则化

从数学公式上理解L1和L2https://blog.csdn.net/b876144622/article/details/81276818虽然在线性回归中加入基函数会使模型更加灵活，但是很容易引起数据的过拟合

愿风去了·2024-09-15 21:11

机器学习-------数据标准化

一作用在做训练时，需要先将特征值与标签标准化，可以防止梯度防炸和过拟合；将标签标准化后，网络预测出的数据是符合标准正态分布的—StandarScaler()，与真实值有很大差别。

罔闻_spider·2024-09-15 21:37

剖析牛顿定律(三)

一、解剖“牛三律”牛顿认为作用力和反作用力，大小相等、方向相反且作用在同一直线上，同时认为二者具有同时性。

能子源·2024-09-15 16:34

语言的魅力

而XXX同学就因为老师这样一句普通的话，从此之后她爱上了语文课，成绩直线上升！这就是语言的魅力！在生活中，少指

明月_xx·2024-09-15 15:15

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