非线性最小二乘法拟合第17页

线性回归理论+实战

线性回归什么是线性回归3.1.线性回归—动手学深度学习2.0.0documentation(d2l.ai)模型损失函数模型拟合（fit）数据之前，我们需要确定一个拟合程度的度量。

良子c·2024-01-17 18:13

用julia演示蝴蝶效应：洛伦兹吸引子

这种现象表明，微小的变化可能会被放大并产生非线性的结果。这个概念最早由美国气象学家爱德华·洛伦兹提出的。

微小冷·2024-01-17 15:58

写作无需体系化

写作的非线性特征决定了写作不需要系统性知识。谈几点自己最深的感悟。1.写作教学应基于学情。写作教学的着力点应当是基于

叶页210·2024-01-17 15:08

机器学习——支持向量机SVM

1摘要：支持向量机（SVM）是一种二类分类模型，其基本模型是在特征空间上找到最佳的分离超平面使得训练集上正负样本间隔最大，间隔最大使它有别于感知机，支持向量机也可通过核技巧使它成为非线性分类器。

AAI机器之心·2024-01-17 15:32

论文解读--Phase Noise in FMCW Radar Systems

分析了在传输延迟小于参考振荡器相干时间时，相干混频引起的非线性相位噪声去相关函数;讨论了在传输延迟大于参考振荡器相干时间时，目标响应的频谱展宽。提出了收发链中各子系统的影响，并讨论了一

奔袭的算法工程师·2024-01-17 14:57

2025山大软件学院机器学习805 2024持续押中

2．模型评估与选择经验误差与过拟合、评估方法、性能度量、比较检验、偏差与方差等。3．线性模型线性回归、对数几率回归、线性判别分析、多分类学习、类别不平衡问题、基于梯度的优化方法等。4．决策树决

sdu_study·2024-01-17 14:17

高精度PWM脉宽调制信号转模拟信号隔离变送器1Hz~10KHz转0-5V/0-10V/1-5V,0-10mA/0-20mA/4-20mA

32V宽范围供电>>PWM脉宽调制信号输入:1Hz~10KHz>>输出标准信号：0-5V/0-10V/1-5V,0-10mA/0-20mA/4-20mA等，具有高负载能力>>全量程范围内极高的线性度（非线性度

YULINTECHNOLOGY·2024-01-17 13:05

速通——决策树（泰坦尼克号乘客生存预测案例）

3.决策树也易过拟合，采用剪枝的方法缓解过拟合二、信息熵1、概述：描述信息的完整性和有序性2、熵（Entropy）信息论中代表随机变量不确定度的度量；熵越大，数据的不确定性越高，信息就越多；

小林打怪中·2024-01-17 12:12

熵减321周报第34篇：看见和相信，成长是非线性的，好目标的意义

思考2：成长是非线性的成长进步并非是线性发展的。虽然每天进步一点点的说法，听上去是非常有道理的，事实上却是不真实的。譬如对于一项技能，你已经可以熟练应用的时候，再想进一步提升

熵减黑客·2024-01-17 09:43

光伏发电系统MPPT控制算法的研究

光伏发电是目前太阳能最有效的利用方式之一，但由于光伏电池的输出特性具有较强的非线性特征，其输出功率极易受到外界环境变化的影响，而无法保证光伏发电系统始终稳定地工作在最大功率点(MPP)处。

电气_空空·2024-01-17 09:26

低压有源滤波器在用户侧谐波治理中的设计解决方案

关键词:APF;主从控制;FFT0引言某供电公司供电区域内低压配电系统中存在许多非线性负

Acrel1782112591·2024-01-17 05:53

协方差矩阵自适应调整的进化策略(CMA-ES)

CMA-ES是一种随机或随机化方法，用于非线性、非凸函数的实参数（连续域）优化。作者NikolausHansen于2016年在MachineLearning上发布了关于CMA-ES详细教学。

努力发光的程序媛·2024-01-17 05:49

2月书影音

《系统之美》德内拉.梅多斯8看的第一本关于系统的书，之前知道一些概念，比如存量与增量，线性与非线性，但是从未在系统范畴内思考。

抓主要矛盾·2024-01-17 04:57

【INTEL（ALTERA）】错误（14566）：由于与现有约束（1 HSSI_Z1578A_CLUSTER）冲突，拟合器无法放置 0 个外围组件。

错误（14566）：由于与现有约束（1HSSI_Z1578A_CLUSTER）冲突，拟合器无法放置0个外围组件。解决方法要变通解决此问题，请删除任何“refc

神仙约架·2024-01-17 03:27

【科普】神经网络中的随机失活方法

1.Dropout如果模型参数过多，而训练样本过少，容易陷入过拟合。过拟合的表现主要是：在训练数据集上loss比较小，准确率比较高，但是在测试数据上loss比较大，准确率比较低。

pprpp·2024-01-17 00:24

分类模型—监督学习

计算测试数据与训练数据之间的距离2.按照距离的递增关系进行排序3.选取距离最小的K个点4.确定K个点所在类别出现的频率5.返回前K个点中出现频率最高的类别作为测试数据的预测分类K值的选择K过小容易发生过拟合

Carolina_Wang·2024-01-17 00:13

Matlab 之数据分布拟合

文章目录Part.IIntroductionPart.IIDistributionFitterAPP的使用Chap.IAPP简介Chap.II简单使用Part.III通过代码实现分布拟合Chap.I基于

流浪猪头拯救地球·2024-01-17 00:25

SHAP：最受欢迎、最有效的可解释人工智能工具包

在许多情况下，机器学习模型比传统线性模型更受欢迎，因为它们具有更好的预测性能和处理复杂非线性数据的能力。然而，机器学习模型的一个常见问题是它们缺乏可解释性。

Python数据挖掘·2024-01-16 22:31

工程中的数据拟合方法

本文介绍工程中的数据拟合方法。工程中经常会涉及到对测量到的数据进行拟合，如传感器标定。本文从工程化的角度介绍数据拟合。

propor·2024-01-16 22:25

连续时间多bit sigma-delta调制器的动态元件匹配技术以解决静态和动态误差

DynamicElementMatchingTechniquesforStaticandDynamicErrorsinContinuous-TimeMulti-BitModulators背景由于静态元件不匹配，多位调制器存在非线性

沃卟炻·2024-01-16 21:58

生存分析序章4——生存分析之Python篇：自定义方法与进阶技术探索

特殊需求下的曲线绘制2.高级Cox模型2.1引入时间依赖性的Cox模型2.1.1时间依赖性的概念2.1.2模型调整2.1.3场景举例2.2处理复杂数据的Cox模型应用2.2.1类别型特征处理2.2.2非线性关系建模

theskylife·2024-01-16 20:09

重大突破！单向结构光系统校准方法，平面测量精度提高2.5倍，球面测量精度提高2倍

该方法通过采用具有投影随机图案和平面拟合的立体视觉来重建白色平面。为了促进校准过程，使用了辅助摄像机和辅助投影仪。实验结果表明，所提出的方法对于单向结构光系统具有较高的标定精度。原文链接：重大突破！

3DCV·2024-01-16 17:42

回归方程的拟合优度检验_浅析拟合与回归的关系

浅析拟合与回归的关系拟合与回归是数学建模和统计分析常用的方法，由于这两种方法在一定程度上具有很高的相似性，致使大家对这两种方法易产生混淆，下面从其基本概念角度阐述拟合与回归。

weixin_39611031·2024-01-16 16:30

【Python机器学习系列】拟合和回归傻傻分不清？一文带你彻底搞懂它

一、拟合和回归的区别拟合并不特指某一种方法，指的是对一些数据，按其规律方程化，比如把平面（一元）上一系列的离散点，用一条直线（线性）或光滑的曲线（非线性）连接起来，而其方程化的方法有很多，回归分析（regressionanalysis

数据杂坛·2024-01-16 16:59

多元回归的拟合优度：R^2

拟合优度解释变量对被解释变量的解释比例值得注意的是，拟合优度并不一定随解释变量个数的增多而变大（当然，若增加的x是显著的，拟合优度会变大，即模型的解释力度变强）修正后的拟合优度在原基础上考虑了自由度的影响

是璇子鸭·2024-01-16 16:28

回归和拟合的关系

在统计学和机器学习中，回归（Regression）和拟合（Fitting）是密切相关的概念，它们通常一起使用来描述如何通过模型来逼近或拟合数据。

Cc小跟班·2024-01-16 16:52

2020开启“付出”与“得到”的非线性跃迁

付出的标准：长时间以来，在生活经历的不断试错中，我慢慢学会了用过去的经验和对关系的好恶形成是否值得付出的判断标准：如果这个人我不喜欢，NO！如果这件事情我不太喜欢，也不擅长，又不是必须要做的，算啦，不要折腾自己！如果这件事情要默默付出很多，但是似乎没有什么实质性的好处，耗时耗力，别人也不太能看到你的付出，投入产出比有点低，不值得！所以在我的认知里，付出与得到之间应该是线性的，付出的前提是可以获得线

yiling在路上·2024-01-16 15:53

运筹说第103期 | 非线性规划经典例题讲解

通过前几期的学习，我们已经学会了非线性规划的基本概念、一维搜索的计算方法，其中掌握了斐波那契法、0.618法（黄金分割法）、库恩塔克条件以及无约束极值问题的定义与相关求解方法，本期小编带大家学习非线性规划在经济管理中的应用

运筹说·2024-01-16 15:45

运筹说第97期|非线性规划-一维搜索

第二节一维搜索通过上期学习，大家已经了解了非线性规划的基本内容，那么如何求解一个非线性规划问题呢？

运筹说·2024-01-16 15:38

「RIA学习力」《系统之美》No.9，康钦清

拆页十一（P127）在非线性的世界里，不要用线性的思维模式「I，重述知识」（可选）用一个社会现象解释非线性对系统的影响通货膨胀：一种商品稀缺，需求又大，价格就会走高；大家都投入去生产这种商品时，供应加大

康康的成长记录·2024-01-16 12:16

电源防雷器的行业解决方案

地凯科技电源防雷器的分类根据防雷器的工作原理和结构特点，电源防雷器可以分为以下几类：限压型防雷器：利用非线性元件（如压敏电阻、雪崩二极管、氧化锌等）在正常工作时呈现高阻抗状态，在遇到过电压时呈现低阻抗状态

地凯科技·2024-01-16 11:12

Python实现分位数回归模型(quantreg算法)项目实战

1.项目背景分位数回归是简单的回归，就像普通的最小二乘法一样，但不是最小化平方误差的总和，而是最小化从所选分位数切点产生的绝对误差之和。本项目通过quantreg回归算法来构建分位数回归模型。

胖哥真不错·2024-01-16 11:30

Python实现递归最小二乘法回归模型(RecursiveLS算法)项目实战

1.项目背景RLS主要是在误差平方和最小的原则基础上,提出一种解析的拟合模型参数的迭代递推公式;可以实现在新的样本数据到来时,利用新的样本数据以及旧的最优模型参数来便捷地计算新的满足最小二乘最优模型参数

胖哥真不错·2024-01-16 11:55

【MATLAB】 SSA奇异谱分析信号分解算法

有意向获取代码，请转文末观看代码获取方式~1基本定义SSA奇异谱分析（SingularSpectrumAnalysis）是一种处理非线性时间序列数据的方法，可以对时间序列进行分析和预测。

Lwcah·2024-01-16 11:22

监督学习 - 梯度提升回归（Gradient Boosting Regression）

梯度提升回归的基本思想是通过拟合前一轮模型的残差（实际值与预测值之差）来构建下一轮模型，从而逐步减小模型对训练数据的预测误差。

草明·2024-01-16 11:02

《如何制作类mnist的金融数据集》——1.数据集制作思路

1．数据集制作思路（生成用于拟合金融趋势图像的分段线性函数）那么如何去制作这样的一个类minist的金融趋势曲线数据集呢？

wo~he!·2024-01-16 10:55

深度学习面试100题（1-10）

神经元组合起来形成了网络，可以拟合任何函数。为了得到最佳的神经网络，我们用

xiaoshun007～·2024-01-16 10:36

图片对比度算法

非线性模型公式：当Contrast>=0时：newRGB=RG

海天鹰·2024-01-16 09:38

大模型学习篇(一)：初识大模型

大模型具有以下特点：参数规模庞大：大模型的一个关键特征是其包含了大量的可学习参数，这些参数是在训练过程中根据输入数据自动调整的，以便模型更好地拟合训练数据；深度结构：大模型通常是深度神经网络，具有多个层次的结构

Abro.·2024-01-16 09:38

MATLAB Deep learning

文章目录Chapter1:MachineLearning存在的问题过拟合Overfitting解决过拟合regularizationandvalidationregularization正则化validation

JNU freshman·2024-01-16 09:37

数据结构-第一章

问题二水的模拟关联技术用多个小球（粒子）的物理运动来模拟水的非线性运动粒子多，模拟效果好，运动量加大如何减少运动量内部的小球用大的半径在性能和效率上达到平衡时间、空间复杂度问题三人工智能区块链

肥肥呀呀呀·2024-01-16 09:05

非线性方程求根迭代法(C++)

文章目录问题描述算法描述不动点迭代法一维情形多维情形牛顿迭代法单根情形重根情形割线法抛物线法逆二次插值法算法实现准备工作一般迭代法割线法抛物线法逆二次插值法实例分析例1例2迭代法是一种求解非线性方程根的方法

zsc_118·2024-01-16 07:50

XTuner 微调课程学习

—给模型喂新的领域知识；指令跟随或指令微调——基于海量的预训练数据训练出来的模型通常叫做——base模型或预训练模型，在没有进行指令微调的模型上进行测试，模型只是单纯的对给定的输入进行在训练数据集上的拟合

HsienWei-Chin·2024-01-16 07:19

网络中的网络 NiN

全连接层的参数很多，占用很多的内存，占用很多的计算带宽，很容易出现过拟合。收敛会特别快，可以做大一点的正则化不要一层把所有的东西都学到了。NiN的思想就是完全不要全连接层。

sendmeasong_ying·2024-01-16 06:12

动态规划（DP）---- 01背包入门详解----二维图是学会的关键

DP问题范围分为线性与非线性。线性DP可以顺推可以逆推，在理解过程我们可以尝试画出二维图进行理解；非线性DP类似树形图，可以从根到叶，也可以从叶到根。在学习DP的过程我们或多或

记得开心一点嘛·2024-01-16 06:40

【二叉树】

文章目录树形结构注意要点细分概念树在生活中的应用二叉树什么是二叉树二叉树特点：两种特殊的二叉树二叉树的性质二叉树性质的练习二叉树的存储二叉树的遍历前序遍历中序遍历后序遍历遍历练习树形结构树是一种非线性的数据结构

小小啾啾·2024-01-16 06:39

【Python】Sigmoid和Hard Sigmoid激活函数对比总结及示例

Sigmoid和HardSigmoid是两种常用的激活函数，它们在神经网络中起到非线性变换的作用。

木彳·2024-01-16 06:01

运动模型非线性扩展卡尔曼跟踪融合滤波算法（Matlab仿真）

卡尔曼滤波的原理和理论在CSDN已有很多文章，这里不再赘述，仅分享个人的理解和Matlab仿真代码。1单目标跟踪匀速转弯（CTRV）运动模型下，摄像头输出目标状态camera_state=[x,y,theta,v]，雷达输出目标状态radar_state=[x,y,theta,v]。如果状态为[x,y,vx,vy]，也可以转成[x,y,theta,v]。其中theta=atan(vy/vx)，v=

奔袭的算法工程师·2024-01-16 04:18

集成学习（五）Stacking

1.导言Stacking集成算法可以理解为一个两层的集成，第一层含有多个基础分类器，把预测的结果（元特征）提供给第二层，而第二层的分类器通常是逻辑回归，他把一层分类器的结果当作特征拟合输出预测结果。

我想要日更徽章·2024-01-16 04:59

Train/Dev/Test sets的比例选择；防止过拟合的两种方法：L2 regularization和Dropout；梯度消失和梯度爆炸的概念和危害；梯度初始化；梯度检查

Train/Dev/Testsets的比例选择一般地，我们将所有的样本数据分成三个部分：Train/Dev/Testsets。Trainsets用来训练你的算法模型；Devsets用来验证不同算法的表现情况，从中选择最好的算法模型；Testsets用来测试最好算法的实际表现，作为该算法的无偏估计。在样本数量不是很大的情况下，例如100,1000,10000：常设置Trainsets和Testset

stay or leave·2024-01-16 02:01

推荐频道

非线性最小二乘法拟合