阻尼最小二乘法

（2）——非线性阻尼，考虑扰动系统的反步法控制总结

阅读本文的之前可先移步上一篇博文打好基础：https://blog.csdn.net/weixin_42887138/article/details/109089396https://blog.csdn.net/weixin_42887138/article/details/109089396.作于：2020-10-1916：55修改于：2020-10-2319：21
小乖乖的臭坏坏·2020-10-19 17:40

使用最小二乘法计算机器学习算法之线性回归（计算过程与python实现）

求得一条直线：更一般可表达为：1.2最小二乘法：基于L2范数（均方误差）最小化进行模型求解的方法。
Geoffrey丨chon·2020-10-10 17:14

线性回归-最小二乘法

最小二乘法原理：https://baike.baidu.com/item/%E6%9C%80%E5%B0%8F%E4%BA%8C%E4%B9%98%E6%B3%95/2522346?
SLClinchen·2020-10-10 12:34

另说爱与情

爱与情之中，日常的油盐酱醋柴如同其阻尼，无论多么绚丽的激情最终也只会衰减至围绕生活轴线的平淡，而此平淡却尽显系统之稳定、平安。力学之系
liyueming·2020-10-10 09:41

最小二乘法和梯度下降法的理解

最小二乘法在线性回归中，听的最多的应该算是最小二乘法了。最小二乘法在具体实现过程中保留核心思想的同时，会在算法上进行不同程度的改进，因此，最小二乘法有很多演变体，例如：递推最小二乘法，加权最小二乘法。
在做算法的巨巨·2020-10-10 08:01

python机器学习之(sklearn)岭回归

2.岭回归在sklearn中的apisklearn.linear_model.Ridge(alpha=1.0)#具有正则化的线性最小二乘法#alpha表示正则化力度#coel_表示回归系数fromsklearn
柳小葱·2020-10-06 23:09

线性回归损失函数构造：极大似然法和贝叶斯估计的视角

最小二乘极大似然法估计估计思想线性回归中应用贝叶斯估计估计思想贝叶斯公式最大后验估计最大后验估计应用线性回归独立重复试验线性回归基础方法：最小二乘对于线性回归模型Y=Xβ+uY=X\beta+uY=Xβ+u，为了求出系数矩阵β\betaβ，线性最小二乘法说要构造一个函数描述
高延君·2020-10-06 11:34

麻雀SSA优化深度极限学习机用于回归

相比于其他深度方法，DELM具有训练速度快的优点，但是ELM-AE在预训练的过程中，输入层权重与偏置是随机产生的正交随机矩阵；同时，ELM-AE无监督预训练过程中采用最小二乘法更新参数，但只有输出层权重参数会更新
机器鱼·2020-10-03 22:04

创领2-2-801

中厨西厨：柜体兔宝宝多层柔光白色（见下图）：柜门实木多层白色亮面（见下图）：台面（见下图）：合页：304不锈钢液压缓冲阻尼的～～～～～～～～～～～～～～～～～～～西橱的蒸烤一体机做全嵌，效果如下图：中厨的洗碗机也做嵌入式
康健堂医药·2020-10-03 14:52

与Q7、卡宴同平台，它却便宜好几十万，百公里9个多油，太香了！

德系原装进口SUV，四驱+托森差速器，空气悬架+可变阻尼减振，这些硬件听起来又高级又贵，不过大众又给它一颗2.0T的心脏，那么一台2.0T的
汽车之家·2020-10-02 00:00

浅谈最小二乘法

最小二乘法是回归分析的一种标准方法，它通过最小化每个方程式结果中的残差平方和来近似超定系统（方程组多于未知数的方程组）。
BMEZhang·2020-09-27 16:18

机器学习之矩阵最小二乘法的理解加应用

机器学习之矩阵最小二乘法的理解加应用矩阵最小二乘法的推导原理矩阵最小二乘法的matlab应用编程矩阵最小二乘法的推导原理设：得到：涉及到矩阵求导利用矩阵求导并利用上述定理，得到在极值点处梯度值为零，得到上述得到的方程组叫做正规方程组
北巷番茄鱼·2020-09-24 11:21

Simulink学习——可切换内部组件的子系统

还是之前那个双弹簧阻尼器模型，在这个模型中，Operator包含一个目标位置的设置器。假设我想要多种目标位置设定方式进行切换，那怎么办呢
一大块肥皂·2020-09-20 13:17

实例通俗解释高斯牛顿法求解曲线拟合的最小二乘法问题与c++编程实践教程

要解决的问题是：现在有N个数据点(x,y)。我们假设这个曲线y=exp(ax2+bx+c)+noisey=exp(ax^2+bx+c)+noisey=exp(ax2+bx+c)+noise可以拟合那堆数据，其中a,b,c是待求解的参数，noise是噪声。我们要根据那堆数据去算出a,b,c的值。用的方法是高斯牛顿法。为啥有个牛顿？因为它和牛顿法一样都是用泰勒展开，只不过高斯牛顿法是一阶泰勒展开。一阶
andiwang4290·2020-09-17 15:26

最小二乘法简述

今天学习分形理论的分形维数计算过程，其中最后一步是利用最小二乘法来估计出分形维数。看到后，半天没反应过来，最小二乘？是什么东西。
LinJM-机器视觉·2020-09-17 15:00

最小二乘法的几何意义 – 巧妙记忆公式的方法

上次写了篇文章来阐述几何投影与傅里叶级数的联系，今天我想谈谈几何投影与最小二乘法的联系，这种联系的好处是不管多复杂的公式，又可以被瞬间记住了。
xiaoshengforever·2020-09-17 15:33

最小二乘法

最小二乘法与矩阵的前世今生投影矩阵与最小二乘二者有什么必然的联系？
人工智障从业者·2020-09-17 15:12

深入浅出了解最小二乘法及其应用

无论是使用线性拟合还是非线性拟合，最小二乘法都是使用它们的基础。关于最小二乘法的数学原理可以给出很多很好的解释，比如可以直接使用多元函数极值的观点，也可以使用线性代数中向量到子空间距离的观点。
兔美酱xz·2020-09-17 15:10

线性代数系列（十）--子空间投影和最小二乘法

主要内容子空间投影最小二乘法正文虽然我们很早就接触了投影，但是我们可能并没有理解他的几何意义，这里的子空间的投影将会刷新我们对投影的认识。
Thingcor·2020-09-17 14:34

最小二乘法 几何意义

上次写了篇文章来阐述几何投影与傅里叶级数的联系，今天我想谈谈几何投影与最小二乘法的联系，这种联系的好处是不管多复杂的公式，又可以被瞬间记住了。
I AM A BIG SHARK·2020-09-17 14:01

线性代数(4)：QR分解原理，矩阵在图上面的应用，正交向量，子空间，最小二乘法...

rank(AAT)=rank(A)rank(AA^T)=rank(A)rank(AAT)=rank(A),rank是矩阵的秩的意思。投影矩阵有什么用？因为Ax=b很可能没有解，但是没有解我们可以求最接近的解啊。所以要把b投影到A的列向量空间中。为何要投影到A的向量空间中？因为Ax它的本质就是对A的列向量进行线性组合，而线性组合就是向量空间。如果我们能把b投影到A的向量空间中。假设Ax^A\hatx
andiwang4290·2020-09-17 14:48

向量到子空间的距离·最小二乘法

向量到子空间的距离·最小二乘法一、向量到子空间的距离向量之间的距离定义基本性质向量到子空间的距离二、最小二乘法一、向量到子空间的距离向量之间的距离定义基本性质向量到子空间的距离二、最小二乘法
菜瓜变菜鸟·2020-09-17 14:11

Alink漫谈(十) ：线性回归实现 之 数据预处理

Alink漫谈(十)：线性回归实现之数据预处理文章目录Alink漫谈(十)：线性回归实现之数据预处理0x00摘要0x01概念1.1线性回归1.2优化模型1.3损失函数&目标函数1.4最小二乘法0x02示例代码
罗西的思考·2020-09-17 14:19

作业5：DPCM线性预测器设计的部分推导&最小二乘法学习与总结

一、DPCM线性预测器设计过程中的部分推导此处将列出描述最佳预测系数的矩阵形式方程的推导过程：二、最小二乘法相关知识1基本知识最小二乘法（又称最小平方法）是一种数学优化技术。
weixin_45432000·2020-09-17 14:07

数据压缩：完全重建QMF滤波器组的相关知识

目前，完全重建QMF滤波器组的设计有多种优化设计方法，如特征值法、最小二乘法[1]、遗传法、多项式分解法[2]等等，都将信号失真降到了很小的范围，但是这些方法计
Tinsley's key·2020-09-17 13:22

总结 最小二乘法

这里写目录标题作业1：最小均方误差下最佳系数作业2：最小二乘法总结梯度下降法牛顿法高斯-牛顿法作业1：最小均方误差下最佳系数推导致此处后，可直接借助于durbin算法递推求出系数ai。
pzp49666·2020-09-17 12:22

机器学习算法基础3 - 回归算法

损失函数最小二乘法系数矩阵w求解-1-正规方程（sklearn.linear_mo
ChoesTiger wa·2020-09-17 11:26

【机器学习】（3）：拟合度与最大似然估计

一、最小二乘法的拟合度监督式学习中一类典型的应用就是回归问题，基本的就是线性回归，即用一条直线去逼近训练集合。最小二乘法就是根据已有的训练集样本来确定拟合度最好的函数曲线。
windhawk_fly·2020-09-17 06:02

最小二乘法为什么使用误差平方和

个人理解，根据大数定理残差服从高斯分布，而高斯分布的密度函数里exp的指数是二次方，然后最大似然估计，所以就是求误差平方和。
weixin_34221332·2020-09-17 06:46

机器学习-多项式回归

内容简介:1.在我们上节课所讲的一元线性回归的算法所用到的是利用最小二乘法去解决,但是最小二乘法并不适合去处理对多元线性回归进行拟合,我们将会利用矩阵的方式去解决。
我用代码改变世界·2020-09-17 05:41

最小二乘法拟合圆原理与在点云数据中的应用

最小二乘法拟合圆原理与实现以及在点云数据中的应用最小二乘法拟合圆原理C++代码实现withPCL库在点云模型中的应用最小二乘法拟合圆原理我把原理和公式手推了一遍，如下：参考blog：最小二乘法拟合圆公式推导及其实现最小二乘法拟合圆
Leo-Ma·2020-09-17 05:54

最小二乘法拟合多项式原理以及c++实现

转载请注明出处：http://blog.csdn.net/lsh_2013/article/details/46697625最小二乘法（又称最小平方法）是一种数学优化技术。
Hao_09·2020-09-17 05:32

最小二乘法与matlab拟合工具箱cftool

一）关于最小二乘法百度百科解释：最小二乘法（又称最小平方法）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。
on2way·2020-09-17 05:29

9.最小二乘法解方程方式和矩阵方式

代码地址：appke/Los-House-Prices:洛杉矶房价预测数据的制作importnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltX=np.arange(0,10,0.1)Xarray([0.,0.1,0.2,0.3,0.4,0.5,0.6,0.7,0.8,0.9,1.,1.1,1.2,1.3,1.4,1.5,1.6,1.7,1.8,1.9,2.,2.1,2.2
appke_·2020-09-17 05:57

基于 移动最小二乘法(MLS) 的三维数据拟合

项目介绍：1.需要预测的数据：2.采用的权函数以及形函数：3.求解的形函数曲线结果：4.算法流程图：5.预测结果：x=[2342552557612];y=[1622421765455];z=[199200575073];对应的预测结果为:>>MLS_OutputEsti_ux=53.365173.859954.22165.96689.0063Esti_uy=43.981877.533248.349
weixin_30632089·2020-09-17 04:34

最小二乘法拟合多项式曲线（含C++代码）

本文原创，转载请注明来源：https://blog.csdn.net/syc666946/article/details/79954587最小二乘原理见https://blog.csdn.net/jairuschan/article/details/7517773关于原文下面评论中的问题：为什么最后一步明明是求解线性方程组AX=Y(X，Y均为向量)中的系数矩阵A，而A的表达式为A=(X'*X)-1
Cloud丶Shao·2020-09-17 04:55

最小二乘法拟合三维直线

在《高等数学》的书中给出了最小二乘法拟合直线的具体实例，但是那个例子是拟合二维直线的f(t)=at+b，那么三维直线怎么使用最小二乘法来拟合呢？
樱桃木·2020-09-17 04:49

【系列三】线性回归

1.最小二乘法数据集：D={(xi,yi)∣i=1,2,…,N,xi∈Rp,yi∈R}D=\{(x_i,y_i)|i=1,2,\dotsc,N,x_i\in\Reals^p,y_i\in\Reals\}
zwszws111·2020-09-17 04:08

sklearn中文文档——1.1. 普通线性模型

1.1.1.普通最小二乘法（OrdinaryLeastSquares）LinearRegres
quliulangle·2020-09-17 03:52

【Pytorch实战(三)】线性回归

一、使用函数求解最小二乘的权重最小二乘法是一种最基本的线性回归方法，使用torch.lstsq直接实现最小二乘法的代码如下：importtorchx=torch.tensor([[1.,2.,1.],[
cc__cc__·2020-09-17 03:46

2020年中国大学生数学建模竞赛备赛（十一）

5.2最小二乘法应用一：曲线拟合线性最小二乘法是解决曲线拟合最常用的方法。
小白成长之旅·2020-09-17 00:42

【机器学习西瓜书阅读笔记】（三）线性模型

目录思维导图思想解决回归问题一元线性回归多元线性回归广义线性回归最小二乘法解决分类问题对数几率回归（逻辑回归）极大似然法线性判别分析（LDA）多分类学习解决正负样本比例不协调问题再缩放（针对数据总体）欠采样
浅然言而信·2020-09-16 23:48

Simulink学习——基础建模流程案例（一）（简单弹簧阻尼器复合系统建模）

前言当对对象系统的分析不够充分，需求不够明确的时候，仍然可以先将仿真系统的输入、输入、子系统等模块进行划分，形成一个相对科学的仿真系统框架。在这个框架下，进行对象系统的分析和建模可能很多时候会更高效。Simulink给出了一个建模系统的设计的workflow系列案例作为参考，我就跟着这个workflow系列的案例，基于simulink的教程，以自己的理解分析来学习建模思路。这一期为demo中的第一
一大块肥皂·2020-09-16 21:01

Simulink学习——基础建模流程案例（二）（简单弹簧阻尼器系统+控制建模）

SimulinkExample:CreateModelComponents案例学习继上一期当对简单的弹簧、阻尼系统建立完了模型。
一大块肥皂·2020-09-16 21:01

Simulink学习——基础建模流程案例（二）（信号线管理）

前面几期一直在建模的弹簧阻尼系统再次被复杂化。现在有两个不同的弹簧阻尼器，以及一根相连的棒子，现在需要控制上面这根棒子平衡。为此，Simulink展示了一个模型去达到这样
一大块肥皂·2020-09-16 21:01

AMESIM学习——弹簧阻尼器小球位置控制Amesim-Simulink联合仿真

前面一期我们使用了Simulink进行了一次弹簧阻尼器+位置控制仿真。还记得这个图么：后面联合仿真的环境配置好后，我在想，如何联合使用AMESIM和SIMULINK比较科学。
一大块肥皂·2020-09-16 21:33

机器学习系列——内核岭回归

Kernelridgeregression(KRR)（内核岭回归）[M2012]_由使用内核方法的:ref:ridge_regression（岭回归）（使用l2正则化的最小二乘法）所组成。
数据科学家修炼之道·2020-09-16 21:18

基于sklearn的岭回归实现及效果分析

 岭回归也是一种用于回归的线性模型，预测公式与最小二乘法相同，但在岭回归中，对系数w的选择不仅要在训练数据上得到好的预测结果，而且还要拟合附加约束。我们还希望系数尽量小。
知道不_zkl·2020-09-16 21:58

【用户指南|监督学习】1.3-内核岭回归

文章目录内核岭回归(Kernelridgeregression-KRR)由使用内核方法的岭回归(使用l2正则化的最小二乘法)所组成。
LuCh1Monster·2020-09-16 20:00

广义线性模型

1.1.1.普通最小二乘法LinearRegression拟合一个带有系数的线性模型，使得数据集实际观测数据和预测数据（估计值）之间的残差平
博斌·2020-09-16 20:53
上一页 38 39 40 41 42 43 44 45 下一页
按字母分类： ABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUVWXYZ其他