线性拟合polyfit 第9页

算法随笔_6: 下一个排列

上一篇:算法随笔_5:接雨水-CSDN博客题目描述如下:整数数组的一个排列就是将其所有成员以序列或线性顺序排列。

程序趣谈·2025-01-19 12:52

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

Linux 内存管理页回收和swap机制

页高速缓存和页写回机制页是物理内存或虚拟内存中一组连续的线性地址，Linux内核以页为单位处理内存，页的大小通常是4KB。

富士康质检员张全蛋·2025-01-19 08:42

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

数据结构与算法（python）（数据结构）

数据结构与算法（python）（数据结构）文章目录数据结构与算法（python）（数据结构）一、数据结构基本概念二、线性结构1.列表（顺序存储）2.栈3.队列4.栈和队列的应用：迷宫问题.5.链表（链式存储

芃芃舒·2025-01-19 07:32

单层感知机----或门实现

这个模型旨在建立一个线性超平面来解决线性可分问题，就如我们现在的或门分类。二、实现过程

翔翔子1号·2025-01-19 06:30

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

C#语言的数据结构

它是一个固定大小的线性结构，可以通过索引访问其中的

技术的探险家·2025-01-18 22:07

Java数据结构__Arraylist与顺序表(1)

目录1.线性表2.顺序表3.ArrayList介绍ArrayList构造4.ArrayList使用1.常见操作2.ArratList的遍历3.ArrayList的扩容机制1.线性表线性表是一种数据结构，

suger__salt·2025-01-18 20:55

数据结构---C++版

计算机求解问题:1）问题→抽象出问题的模型→求模型的解问题——数值问题、非数值问题2）数值问题→数学方程非数值问题→数据结构3）本书讨论非数值问题的数据组织和处理，主要内容如下：（1）数据的逻辑结构：线性表

海狸_hlz·2025-01-18 20:51

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

重生之我在异世界学编程之算法与数据结构：算法复杂度介绍篇

本文目录引言正文一时间复杂度1.常数时间复杂度O(1)2.线性时间复杂度O(n)3.对数时间复杂度O(logn)4.平方时间复杂度O(n^2)5.指数时间复杂度O(2^n)二空间复杂度（1）空间复杂度的定义与重要性

就爱学编程·2025-01-18 16:39

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

头歌C语言数据结构课程实验（链表及其应用）

链接存储线性表的存储也可以采用链接存储方式来实现。链接存储方式包括单链表、双链表和循环链表等形式。

zzj_262610·2025-01-18 13:21

用python编写的UKF（无迹卡尔曼滤波）代码，状态量和观测量都是三维、非线性的，注释使用中文

用python编写的UKF（无迹卡尔曼滤波）代码，状态量和观测量都是三维、非线性的，注释使用中文文章目录代码讲解UKF类的构造预测步骤更新步骤辅助函数示例用法总结importnumpyasnpclassUKF

MATLAB卡尔曼·2025-01-18 11:33

Python AI教程之二十一：监督学习之支持向量机（SVM）算法

支持向量机（SVM）算法支持向量机(SVM)是一种功能强大的机器学习算法，广泛用于线性和非线性分类以及回归和异常值检测任务。

潜洋·2025-01-18 10:25

算法第十六期——动态规划(DP)之线性DP

【概述】线性动态规划，是较常见的一类动态规划问题，其是在线性结构上进行状态转移，这类问题不像背包问题、区间DP等有固定的模板。

小叶pyか·2025-01-18 09:17

【人工智能】人工智能的10大算法详解（优缺点+实际案例）

1.线性回归（LinearRegression）模型原理线性回归用于建立自变量（特征）与因变量（目标）之间的线性关系。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。

ChatGPT-千鑫·2025-01-18 03:04

深度学习驱动的极端天气预测：时空数据异常检测与应用全解析（基于Python + TensorFlow）

通过整合多源气象数据，深度学习模型能够自动挖掘复杂模式和非线性关系，提高预测准确性。然而，挑战依然存在，包括数据质量问题、模型可解释性不足以及极端天气的内在复杂性和不确定性。

AI_DL_CODE·2025-01-18 02:01

【机器学习】从零开始，用线性代数解锁智能时代的钥匙！

【机器学习】从零开始，用线性代数解锁智能时代的钥匙！文章目录【机器学习】从零开始，用线性代数解锁智能时代的钥匙！引言在这个数据驱动的时代，机器学习已经成为解锁智能科技的关键。

eclipsercp·2025-01-18 01:21

视觉SLAM学习打卡【8-1】-视觉里程计·直接法

学下来一个感受就是前几章的数学基础很重要，尤其是构建最小二乘的非线性优化（BA），几乎每种方法都有其一席之地。

肝帝永垂不朽·2025-01-17 23:38

Pandas数据处理基础6---插值填充及其用法

简而言之，就是借助于一个函数（线性或非线性），再根据已知数据去求解未知数据的值。插值在数据领域非常常见，它的好处在于，可以尽量去还原数据本身的样子。

阳光下的米雪·2025-01-17 23:38

【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

P2392 kkksc03考前临时抱佛脚( 贪心（划掉）,dp,01背包 ,思维)

=整体最小（很多时候，局部最小的贪心，是简单的线性结构，而不是这样的二选一（二选一可以用dp去写,这题可以dp,但也可以直接去推导））从整体出发：想一下，会发现，要让

GrittyB·2025-01-17 14:38

【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

python列表

目录1.列表（list(线性表)）2.定义一个列表1.直接用2.用list()3.常见的方法1.append(object)-------向列表尾部追加元素2.insert(index,object)-

[禾火]·2025-01-17 12:21

华为OD机试 - 篮球游戏 - 双端队列（Python/JS/C/C++ 2024 D卷 100分）

一、题目描述幼儿园里有一个放倒的圆桶，它是一个线性结构，允许在桶的右边将篮球放入，可以在桶的左边和右边将篮球取出。

哪吒·2025-01-17 10:39

简单优化模型实例（1）

lingo实例简单线性规划简单线性规划是数学中线性规划的一种简化形式，主要用于解决具有两个决策变量的线性目标函数在一组线性约束条件下的最优化问题。

补三补四·2025-01-17 10:02

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

数据结构笔记——概述

数据结构——概述——2017.12.21一、线性表：这个是为了解决单线存储而出现的，数组就是最简单粗暴的存储方法。就是直接拉出一大块数据存在那里。

空旷在远方·2025-01-17 05:52

数据结构————概述

2、数据的逻辑结构的4种分类2.1逻辑结构——数据本身之间的关系●集合：数据元素除了属于同一个集合外，没有其他联系；●线性关系：数据元素之间呈现的是一对一的关系；●树型：数据元素之间呈现的是一对多的关系

i易·2025-01-17 04:19

数据结构学习记录-数据结构概念

1.1数据的逻辑结构：逻辑结构指的是数据本身之间的关系集合：数据元素除了属于同一个集合外，没有其他联系；线性关系：数据元素之间呈现的是一对一的关系；树型：数据元素之间呈现的是一对多的关系；图型（网状）：

墨楠。·2025-01-17 04:17

黎曼流形优化知识点学习

二、线性空间，向量空间，矩阵空间（一）线性空间线性空间是一个抽象的数学概念，它是指一个集合，其中包含了元素和标量。这些元素之间可以进行加法运算和数乘运算，且仍得到元素。

cmgdxrz·2025-01-17 01:15

多维偏好分析及其在实际决策中的应用：基于PCA-KMeans的数据降维与模式识别方法

在高维数据集中，当属性与偏好之间存在非线性关系或维度重叠时，偏好的理解和可视化呈现出显著的技术挑战。

·2025-01-16 23:25

硬件实现：如何在ESP32-C6单片机上运行MoonBit WASM-4小游戏？

WASM-4模拟的硬件规格主要包括：160x160像素的显示屏64KB的线性内存支持键盘、鼠标、触摸屏最多4个游戏手柄作为输入设备音频输出1KB的存储空间‍一个自然的想法便是将WASM-4

·2025-01-16 22:07

编程实践｜用 MoonBit 实现线段树(一)

引言线段树(SegmentTree)是一种常见的数据结构，用于解决一些线性区间的修改、查询问题，比如对于问题：给出一个长度已知的、有初值的数字数组，接下来要进行许多区间加法操作（将一个区间的数值都加上某个值

·2025-01-16 22:37

手撕deque源码，解密双端队列的设计艺术

deque是一种类似list的线性表，但它在两端插入删除数据的时间复杂度都是，因而可以作为队列来使用。from collections imp

叶玄哥·2025-01-16 22:50

深挖 Java8的Stream.flatMap：你不知道的流式操作技巧

它的强大之处在于能够处理复杂数据结构并将其转换为简单的线性流。以下是flatMap()的常见用法和应用场景：1.将嵌套集合展开为单一流用法处理嵌套的List或Set，将其扁平化为单一流。

·2025-01-16 18:22

jupyter notebook练手项目：线性回归——学习时间与成绩的关系

线性回归——学习时间与学习成绩的关系第1步：导入工具库pandas——数据分析库，提供了数据结构（如DataFrame和Series）和数据操作方法，方便对数据集进行读取、清洗、转换等操作。

橙意满满的西瓜大侠·2025-01-16 14:09

【华为OD技术面试真题 - 技术面】- python八股文真题题库（1）

华为OD面试真题精选专栏：华为OD面试真题精选目录:2024华为OD面试手撕代码真题目录以及八股文真题目录文章目录华为OD面试真题精选1.数据预处理流程数据预处理的主要步骤工具和库2.介绍线性回归、逻辑回归模型线性回归

算法大师·2024-09-16 09:42

Python实现简单的机器学习算法

实现简单的机器学习算法开篇：初探机器学习的奇妙之旅搭建环境：一切从安装开始必备工具箱第一步：安装Anaconda和JupyterNotebook小贴士：如何配置Python环境变量算法初体验：从零开始的Python机器学习线性回归

master_chenchengg·2024-09-16 08:36

4.C_数据结构_队列

概述什么是队列：队列是限定在两端进行插入操作和删除操作的线性表。

荣世蓥·2024-09-16 07:00

【树一线性代数】005入门

Owlet_woodBird·2024-09-16 05:49

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

七.正则化

/jianxinzhou/p/4083921.html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

愿风去了·2024-09-15 21:11

BP神经网络的传递函数

传输函数的选择，这个怎么说，假设你想预测的结果是几个固定值，如1,0等，满足某个条件输出1，不满足则0的话，首先想到的是hardlim函数，阈值型的，当然也可以考虑其他的；然后，假如网络是用来表达某种线性关系时

大胜归来19·2024-09-15 21:39

神经网络传递函数sigmoid,神经网络传递函数作用

只是最后一层，但前面层是非线性，那么可能存在区别不大的情况。

快乐的小荣荣·2024-09-15 21:38

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

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