阻尼最小二乘法第24页

20221213 机器学习技术点

1、生成模型和判别模型面试题解答13：由朴素贝叶斯，到生成模型和判别模型的区别，以及一些常见误解的解答-知乎2、最小二乘法和最大似然法的联系-知乎

AI-sqG·2022-12-14 07:28

图像分割——大津法(Otsu)

大津法又叫最大类间方差法，是于1979年由日本学者大津展之提出的一种对图像进行二值化的高效算法，是在判别与最小二乘法原理的基础上推导出来的。

想上天的狗·2022-12-14 06:41

图像的OTSU阈值化、双阈值化、半阈值化的原理及OpenCV代码实现

它是1979年由日本学者大津展之提出的一种对图像进行二值化的高效算法，是在判别与最小二乘法原理的基础上

昊虹AI笔记·2022-12-14 06:00

断点回归法

局部线性回归的学习工具变量与两阶段最小二乘法链接1，工具变量的解释，两阶段最小二乘法的介绍。看完上述3个链接应该是有一个基本的了解了。

WenbinYao&YouweiHu·2022-12-14 03:15

ArcMap对多年 NDVI 进行线性趋势和F显著性检验

1方法1.1趋势分析采用一元线性回归分析和最小二乘法，逐像元拟合近n年间遥感影像每个栅格NDVI的斜率Slope，得到多年NDVI的变化趋势，综合分析流域多年植被覆盖变化额方向和速率。

丑唐的修炼之旅·2022-12-14 01:12

平时整理的一些小算法

移动最小二乘法MLS（MovingLestSquares）参考1：矩阵计算参考2：公式推导参考3：百度文库参考4：最详细

LingbinBu·2022-12-13 23:41

基于最小二乘法和SVM从天气预报中预测太阳能发电量（Matlab代码实现）

欢迎来到本博客❤️❤️❤️本文目录如下：⛳️⛳️⛳️目录1概述2展望3Matlab运行结果4Matlab代码+数据+文章详细讲解1概述智能电网计划的一个关键目标是显著提高可再生能源在电网能源中所占的比例。将可再生能源纳入电网的一个挑战是，它们的发电是间歇性的和不可控的。因此，预测未来的可再生能源发电非常重要，因为随着发电量的变化，电网必须调度发电机以满足需求。虽然手动开发复杂的预测模型对于大型太阳

@橘柑橙柠桔柚·2022-12-13 22:28

AI学习笔记（七）图像滤波器、OpenCV算法解析

算法解析图像滤波器图像噪声噪声的产生信噪比高斯噪声椒盐噪声其他噪声图像滤波滤波的目的滤波的要求各种滤波器均值滤波中值滤波最大最小值滤波双边滤波限幅滤波（程序判断滤波）引导滤波图像增强点处理1、线性变换2、分段线性变换3、对数变换4、幂律变换/伽马变换领域处理OpenCV算法解析OpenCVOpenCV大坑之BGROpenCV常见算法最小二乘法

Lee森·2022-12-13 21:18

7-2 OpenCV算法解析

7-2OpenCV算法解析目录1OpenCVOpenCV大坑之BGROpenCV性能OpenCV常见算法2最小二乘法2.1线性回归什么是线性回归？

Ficus_f·2022-12-13 21:45

回归，逻辑回归，线性判别的python实现-DataWhale吃瓜教程-task02

回归分析最小二乘法和极大似然估计:思路不同推出同一个公式最小二次法是均方误差最小化进行模型求解，极大似然估计则是利用了联合分布及似然函数得到公式$E_{(w,b)}=$利用最优化的思路当$E_{(w,b

zaprily·2022-12-13 21:32

吃瓜教程｜Task2（阅读西瓜书第3章）

学得：最小二乘法：基于均方误差最小化来进行模型求解，分别对w、b求偏导，同时令式子为0，可以求到w，b的闭式解。

HWH-·2022-12-13 21:58

基于深度学习的指针式仪表图像智能读数方法

而现在的基于深度学习的方法在仪表识别的解决方案中主要有以下两种方法：1、目标检测仪表定位（YOLO、MaskRCNN、FasterRCNN等）+传统图像处理指针识别（Hough变换、最小二乘法、模板匹配等

一颗小萌新·2022-12-13 20:34

【Python常微分方程】

Python常微分方程@[TOC](Python常微分方程)1.导入模块2.常微分方程3.符号方法求解ODE3.1牛顿冷却定律3.2自动应用初始条件3.3阻尼振荡器3.4方向场图3.5近似解析解3.6使用拉普拉斯变换求解

2345VOR·2022-12-13 13:48

Python深度学习基础（四）——损失函数

极大似然损失函数（LR）应用场景总结前言在进行深度学习的过程中我们需要有一个评判标准来评价模型，损失函数就是通过比较预测值与真实值的来对模型当前的权值进行评价的损失函数均方误差（MSE）均方误差也被称作最小二乘法

艾醒(AiXing-w)·2022-12-13 09:03

【菜鸟笔记|机器学习】线性模型

1.二元线性回归二元线性回归需要学的函数为：利用最小二乘法，

武咏歌·2022-12-13 08:09

机器学习笔记(菜鸟版

之前已经写过一些基本的概念了，这里就不过多的赘叙了）这里写目录标题，emm机器学习笔记监督学习过拟合与欠拟合损失函数1.较简单的，大多用于分类算法的损失函数，如果用于回归函数就过于苛刻了，这个条件1.最小二乘法

别卷了好吗·2022-12-13 08:18

杂思｜机器学习是不是就是把已有模型参数重新算，再做预测啊

对于一组数据来说，根据最小二乘法就能算出来最优斜率。但有时候M1不能很好解释数据，可能不是因为模型，而是因为模型参数。

Ten years old·2022-12-12 15:20

【模式识别与机器学习】——最大似然估计（MLE）最大后验概率（MAP）和最小二乘法...

1）极/最大似然估计MLE给定一堆数据，假如我们知道它是从某一种分布中随机取出来的，可是我们并不知道这个分布具体的参，即“模型已定，参数未知”。例如，我们知道这个分布是正态分布，但是不知道均值和方差；或者是二项分布，但是不知道均值。最大似然估计（MLE，MaximumLikelihoodEstimation）就可以用来估计模型的参数。MLE的目标是找出一组参数，使得模型产生出观测数据的概率最大：其

weixin_30908649·2022-12-12 14:54

线性回归--经验最小化，结构最小化，最大似然估计，最大后验估计

bclshuai/p/11380657.html1.1线性回归1.1.1原理简介线性回归是对一次函数的拟合y=θ1x1+……+θixi+b，其中xi为自变量，每一个输入向量（x1……xi）就是一个特征向量，可以用最小二乘法推导出参数矩阵计算公式

bclshuai·2022-12-12 14:47

机器学习--监督学习 —— 回归模型

这里写目录标题监督学习——回归模型线性回归模型线性回归模型最小二乘法求解线性回归单线性回归（最小二乘法）多元线性回归梯度下降法求解线性回归简单线性回归（梯度下降法）线性回归调sklearn库实现**回归分析

猪三岁·2022-12-12 13:39

Python数据分析之机器学习：回归

目录一、前情回顾二、回归的评价指标三、回归算法概述1、线性回归——最小二乘法求解回归系数2、进化线性回归——正则化（抑制过拟合）2.1L2范数正则化（RidgeRegression，岭回归）2.2L1范数正则化

啊心个。·2022-12-12 12:08

常见损失函数和评价指标总结

注：本文采用markdown进行编写，用markdown打开可得更佳展示效果～##1.损失函数：###1.1回归问题：####1.平方损失函数（最小二乘法）：$$L(Y,f(x))=\sum_{i=1}

喜欢打酱油的老鸟·2022-12-12 12:01

LESSON 3 线性回归的手动实现

Lesson3.线性回归的手动建模实验在此前的两节课程中，我们已经介绍了关于线性回归模型的基本概念，并且介绍了一个多元线性回归的损失函数求解方法——最小二乘法。

Grateful_Dead424·2022-12-12 11:18

c++ 三次多项式拟合_最小二乘法多项式曲线拟合数学原理及其C++实现

本文使用ZhihuOnVSCode创作并发布0前言自动驾驶开发中经常涉及到多项式曲线拟合，本文详细描述了使用最小二乘法进行多项式曲线拟合的数学原理，通过样本集构造范德蒙德矩阵，将一元N次多项式非线性回归问题转化为

weixin_39529903·2022-12-12 11:11

python实现的pagerank算法

原始公式如下：这里的Ru是网页U的打分，d是阻尼系数，B(u)是节点U的入邻居集合，Lv是点V的出读，Rv是点V的分数，N是总顶点个数。

朔风皑皑·2022-12-12 08:42

用python实现pageRank算法

首先画出转换矩阵编写代码如下：importnumpyasnpp=0.85#社交网络阻尼系数p=0.85a=np.array([[0,0,0,0,0,0],[1/3,0,0,0,0,1/2],[1/3,1

咕噜qqq·2022-12-12 08:12

Python 实现pagerank

[0.25,0,0,0],[0.25,0,0,1],[0.25,0.5,0,0],[0.25,0.5,1,0]]#转移矩阵M=[0.25,0.25,0.25,0.25]#初始矩阵alpha=0.85#阻尼系数

沧笙踏歌lzm·2022-12-12 08:11

一元变量线性回归（房价预测） Python代码

文中使用了梯度下降法和最小二乘法两种方法去求解。

襟铭心缘·2022-12-12 07:30

python回归结果可视化图表解读_线性回归的R实现与结果解读

引言：前面我们学习了最小二乘法与直线回归{最小二乘法与线性回归}，也学习了如何评判直线的拟合效果，以及拟合效果是否具有显著性{线性回归中的R方与R方显著性}。

weixin_39655377·2022-12-11 18:46

线性回归（一元、多元、应用）

输出为参数w1和w0使用美国医疗保险费数据insurance.csv的输入特征age和目标特征charges，根据linearRegression得到回归参数值w1和w0，并保留到小数点后两位已知根据最小二乘法求得的参数值为

哈哈笑死哈哈·2022-12-11 18:42

机器学习小白手推一元线性回归[附代码]

手推一元线性回归【机器学习小白】手推一元线性回归（附代码）引言线性回归提出问题用例说明最小二乘法损失函数残差公式损失函数原型和方差（SSE）均方误差（MSE）均方根（RMSE）参数估计——最小二乘法对参数

RACE_NULL·2022-12-11 17:32

机器学习——Logit模型

文章目录机器学习——Logit模型(python)@[toc]1OLS缺陷2估计策略3模型解释3.1边际影响3.2相对风险4拟合优度5Python模拟1OLS缺陷传统线性回归的响应变量为连续变量，使用最小二乘法或极大似然估计可以获得各变量的回归系数

泥壶映雪·2022-12-11 10:40

最小二乘法

importnumpyasnpimportpylabasplfromscipy.optimizeimportleastsq#引入最小二乘函数n=3#多项式次数#目标函数defreal_func(x):returnnp.sin(2*np.pi*x)#多项式函数deffit_func(p,x):f=np.poly1d(p)print('拟合函数表达式',f)returnf(x)#残差函数defresi

南妮儿·2022-12-11 10:38

数字滤波器的设计

极点分布如何影响频率响应从均值滤波看滤波器及系统函数时域表达式频率表达式零极点分布图频率响应分析FIR和IIR滤波器的比较性能上结构上设计工具上效果上FIR滤波器的设计基本设计思路窗函数法频率采样法响应最优法最小二乘法切比雪夫等波纹最佳逼近法

CofCai·2022-12-11 09:25

概率论之概念解析：极大似然估计

分别介绍了参数、直观理解极大似然估计、极大似然估计计算方法、极大似然估计与最小二乘法的区别、极大似然与极大概率的区别，作者层层递进、由浅及深地

国产大熊猫Y·2022-12-11 05:08

《最优化理论与算法》(陈宝林）——第10章：使用导数的最优化方法

目录最速下降法核心思想计算步骤算法讨论牛顿法原始牛顿法核心计算步骤算法讨论阻尼牛顿法：牛顿法进一步修正：共轭梯度法基本思想求解步骤：二次函数一般函数算法讨论拟牛顿法信赖区域方法最小二乘法最速下降法核心思想负梯度方向为最速下降方向计算步骤算法讨论越接近极值点

fenneishi·2022-12-11 05:02

对数几率回归模型

不同的地方是周志华书本上线性回归模型中参数求解方法是最小二乘法（说白了就是求导取极值），当然也可以用梯度下降法。

臭小子222·2022-12-11 01:42

最小二乘法概念和代码示例

最小二乘法最小二乘法（LeastSquaresMethod，又称最小平方法），是一种数学优化技术，求解机器学习算法的模型参数的常用方法之一通过最小化误差的平方和寻找数据的最佳函数匹配利用最小二乘法可以简便地求得未知的数据

Land欧阳·2022-12-11 01:00

【LINGO】最小二乘法计算产品属性的效用函数

目录最小二乘法计算产品属性的效用函数最小二乘法计算产品属性的效用函数MODEL:TITLE最小二乘法计算产品属性的效用函数;SETS:PRICE/H,M,L/:P;SAFETY/2,1,0/:Q;M(safety

嵌入式职场·2022-12-11 00:57

曲线拟合的最小二乘法：正交二乘法 python

曲线拟合的最小二乘法：正交二乘法pythonimportsympyx=[]y=[]W=[]a=[]aa=[]beita=[]n=int(input("请输入最高项的次数:"))xxx=(input("请输入

厄巧克力·2022-12-11 00:23

Python 最小二乘法拟合多项式

最小二乘法拟合多项式一、功能二、最小二乘法拟合多项式三、运行结果一、功能利用最小二乘法去拟合直线、任意项高阶多项式。

奔跑的小豆芽·2022-12-11 00:22

python绘制拟合曲线与样本点_python中matplotlib实现最小二乘法拟合的过程详解

前言最小二乘法LeastSquareMethod，做为分类回归算法的基础，有着悠久的历史（由马里·勒让德于1806年提出）。它通过最小化误差的平方和寻找数据的最佳函数匹配。

weixin_39781326·2022-12-11 00:51

python拟合函数_Python-最小二乘法曲线拟合

行文思路：最小二乘法原理介绍利用leastsq()函数进行最小二乘法拟合拟合注意事项利用curve_fit进行最小二乘法拟合总结：参考文献实现代码一，最小二乘法拟合最小二乘法是一种数学优化技术，它通过最小化误差的平方和寻找数据的最佳函数匹配

weixin_39657094·2022-12-11 00:51

用python写多项式拟合_多项式最小二乘法拟合的python代码实现

github上找到了这本书对应的源码，决定自己跟着敲一敲代码，也感谢代码的贡献者，链接如下：https://github.com/fengdu78/lihang-codegithub.com第一章有一个关于使用最小二乘法演示过拟合的示列

weixin_39637256·2022-12-11 00:21

最小二乘法曲线任意阶数拟合及Python类实现

最小二乘法曲线任意阶数拟合及Python类实现全文图片和代码转自：https://amphenol-sensors.cn/newsinfo/3017644.html图-1模拟的输入输出采集信号示意图全文内容可以去原网站查询

ReuterK·2022-12-11 00:50

机器学习：Python中如何使用最小二乘法

机器学习：Python中如何使用最小二乘法之所以说”使用”而不是”实现”，是因为python的相关类库已经帮我们实现了具体算法，而我们只要学会使用就可以了。

alanxiecsdn·2022-12-11 00:50

机器学习算法之——线性回归

ｗ为权重向量，ｂ为偏执（ｂｉａｓ）一、线性回归之最小二乘法实现importnumpyasnpimportsklearnfromsklearn.model_selectionimporttrain_tes

Working&Learning·2022-12-10 16:19

[深度学习]什么叫梯度学习

在求解无约束优化问题，如机器学习算法的模型参数，梯度下降（GradientDescent）是最常采用的方法之一，另一种常用的方法是最小二乘法。

just-do-it-zzj·2022-12-10 16:55

最小二乘法拟合python实现

最小二乘法拟合python实现最小二乘法通过最小化误差的平方和找到一组数据的最佳函数匹配。下面列出其python实现。

C喳喳·2022-12-10 14:18

python多元线性回归实例_机器学习4- 多元线性回归+Python实现

类似的，使用最小二乘法估

weixin_39888180·2022-12-10 13:40

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