非线性最小二乘法拟合

BP神经网络

输出层：神经网络的最终输出结果，可以用来分类和回归预测用于拟合（预测）和分类因此权值和阈值得确定尤为重要接下来是神经元的信息传递f是信号加工，建立x和y之间关系的过程激活量和净激活量激活函数是对净激活量与输出进行映射的函数一般用这两个网络模型分类前馈反馈自组
爱静的龙猫·2024-01-08 22:20

一文读懂：认识与探索数组——基础数据结构的基石

数组数据结构分类数据结构中数据按逻辑结构分为：线性结构、非线性结构常用的线性结构有：线性表（顺序存储、链式存储）、栈、队列、双端队列、串(一维数组)；常见的非线性结构有：二维数组、多维数组、矩阵、散列表
牛马程序员‍·2024-01-08 22:04

模型评估与选择

1、经验误差与过拟合错误率：分类错误的样本数占样本总体的比例。
c839e88a53e3·2024-01-08 21:11

如何利用MATLAB进行数据拟合？

文章目录前言1引例一人口预测问题2曲线拟合的原理3曲线拟合的实现方法4实际应用-家庭储蓄规律问题小结前言本文是科学计算与MATLAB语言课程的第5章第5、6小结的学习笔记，通过查阅本文，可以轻松掌握利用
Nick.Q·2024-01-08 21:22

MATLAB 散点数据拟合曲线

当需要研究两个变量之间的关系时，经常要用到曲线拟合。曲线拟合不仅能给出拟合后的关系式，还能用图形直观的展现出变量之间的关系。
艾晓初·2024-01-08 21:21

MATLAB根据数据拟合曲线

MATLAB根据数据拟合曲线MATLAB根据数据拟合曲线视频观看MATLAB根据数据拟合曲线x1=[1,2,3,4,5,6,7,8,9,10,11,12,13,14,15,16,17,18,19,20,21,22,23,24,25,26,27,28,29,30,31,32,33,34,35,36,37,38,39,40,41,42,43,44,45,46,47,48,49,50,51,52,53
静思心远·2024-01-08 21:17

第1472篇~用一年时间重生Day40

#用一年的时间重生Day40/100关键词：阅读、陪伴、分享输入：《系统之美》系统之奇系统的6大障碍：1、别被表象所迷惑，2、在非线性的世界里，不要用线性的思维模式，3、恰当地划定边界，4、看清各种限制因素
晴致生活馆·2024-01-08 21:30

对图片进行数据增强（基于pytorch）

数据增强的主要目标有以下几点：解决过拟合：过拟合是指模型在训练集上表现得过于优秀，但
草莓橙子碗·2024-01-08 19:55

2018-12-03 机器学习打卡 逻辑回归

14课逻辑回归——非线性逻辑函数的由来逻辑回归LogisticRegression（LR）LR是一种简单、高效的常用分类模型由来指数增长：几何级数对指数函数的上限修正用逻辑函数来描述人口增长的情况，直
Rackar·2024-01-08 18:56

反向传播

反向传播算法可以分为线性反向传播和非线性反向传播。线性反向传播的原理和算法Python实现：线性反向传播是指在神经网络中只有线性激活函数的情况下，通过链式法则计算每个参数的梯度。
人工智能教学实践·2024-01-08 14:18

经典论文之（一）——Alexnet

Alexnet简介背景数据集体系结构RectifiedLinearUnitnonlinearity（ReLU）在多个GPU上训练总体架构减少过拟合dataaugmentation数据扩充dropout丢弃法参考简介
维斯德尔·2024-01-08 12:40

小白学习深度学习之（三）——多层感知机

mlp隐藏层从线性到非线性通用近似定理多层感知机的简洁实现模型K折交叉验证泛化误差、训练误差、欠拟合、过拟合权重衰减暂退法(Dropout)在学习完线性回归和softmax回归后，我们开始对深度神经网络的的探索
维斯德尔·2024-01-08 12:10

数据预处理专题

规范化缺失值替换最常用还是插补第一种可以用第二种需要资料第三种需要用接近的样本进行插补，判断欧几里得距离第五种，推荐使用，拉格朗日插值法插值目的：处理数据的手段，对缺失数据补全（线性，拉格朗日，牛顿）拟合
爱静的龙猫·2024-01-08 11:30

解决神经网络过拟合的策略有哪些？

解决神经网络过拟合的问题是深度学习中的一个重要课题。过拟合发生在模型对训练数据学得太好，以至于失去了泛化到新数据的能力。
CA&AI-drugdesign·2024-01-08 11:24

深度学习中的正则化指的是什么？

在深度学习中，正则化是一种技术，旨在减少模型的过拟合，提高其在未见数据上的泛化能力。过拟合是指模型在训练数据上表现得非常好，但在新数据上表现不佳的情况。
CA&AI-drugdesign·2024-01-08 11:24

人工智能知识点总结

深度学习：是构建和训练深层神经网络模型，通过多层非线性变换来学习和表示数据特征。自然语言处
一只发呆的猪·2024-01-08 11:52

大学物理-实验篇——测量误差与数据处理（测量分类、误差、有效数字、逐差法）

）准确度/精确度（Accuracy）随机误差的处理直接测量算术平均值与算术平均偏差标准偏差与高斯分布（正态分布）例题间接测量测量误差的传递例题测量结果的表达有效数字概念有效数字的运算法则数据处理逐差法最小二乘法对比优势原理应用关联系数测量分类测量
qiyi.sky·2024-01-08 10:27

经典卷积网络进阶--GoolgleNet详解

通常来说提高网路性能最直接的方法就是增加网络结构的深度和宽度，但这种方法往往伴随着参数计算量的增加，而且更容易出现过拟合现象。GoogLeNet提出将全连接层甚至一般的卷积都转化为稀疏连接。
无尽的沉默·2024-01-08 09:02

基于贝叶斯决策理论的分类器

在监督学习中，我们主要面对的是拟合问题(regression)和分类问题(classification)。在本节中，我们先来了解一下如何使
CHENG-HQ·2024-01-08 09:39

015文章解读与程序——电网技术EI\CSCD\北大核心《计及电转气协同的含碳捕集与垃圾焚烧虚拟电厂优化调度》已提供下载资源

鉴于所建优化模型具有高维非线性的特点，求解难度大，本文设
电网论文源程序·2024-01-08 09:58

深度学习中的大模型「幻觉」问题：解析、原因及未来展望

这种现象可能导致误导性的结果，表现为在训练数据上过度拟合，使得模型在未曾见过的数据上表现异常优秀。这种过度拟合可能是由于模型的复杂性和训练数据的不足导致的，形成了一种虚假的表现，即幻觉。
ZShiJ·2024-01-08 08:24

目标检测-One Stage-YOLOv4

1.数据增强2.语义分布偏差问题3.损失函数IoUGIoUDIoUCIoU三、BoS(BagofSpecials)增强感受野注意力机制特征融合激活函数后处理四、YOLOv4的网络结构和创新点1.缓解过拟合
学海一叶·2024-01-08 08:11

高手的3个境界

阶段性的非线性成长、跃迁式的上升，每隔几年他们就突然上升一个台阶，眼界、想法、能力、调用的资源和身价都完全不同以往，这就是利用规律放大个人努力的结果。任何收获都需要投入，高回报背后必定时高质量的投入。
XSpectrumX·2024-01-08 06:58

行走在深度学习的幻觉中：问题缘由与解决方案

过拟合引发的“假象”：过拟合是深度学习的常见问题，也是触发幻觉现象的头号元凶。过
两壶若水·2024-01-08 06:36

训练过程中验证精度高于训练精度可能的原因

epoch内的所有loss，比如第一个epoch的loss是2.3,2.2,2.1...0.7,0.6平均trainloss是1.5，而val的时候是用已经训练了一个epoch的model进行测试的，假设拟合的很好验证集的
Kelly_Ai_Bai·2024-01-08 06:42

参数更新方法 初始值 抑制过拟合 Batch Normalization等 《深度学习入门》第六章

此外，为了应对过拟合，本章还将介绍权值衰减、Dropout等正则化方法，并进行实现。最后将对近年来众多研究中使用
Dirac811·2024-01-08 05:11

优化｜流形优化系列（一）

简介流形优化是非线性优化的一个分支，它主要关注在特定的几何结构下进行优化。在流形优化中，优化问题通常是在黎曼流形上进行的，而非欧几里得空间。
运筹OR帷幄·2024-01-08 04:02

【数模百科】支持向量机SVM如何处理非线性数据——非线性SVM

本篇文章摘录自非线性SVM-数模百科，里面有非常详细的对SVM模型以及各种延伸模型的讲解，涵盖了所有的知识点以及重点，包括代码讲解。
小树modelwiki·2024-01-08 00:59

MATLAB|基于序贯蒙特卡洛模拟法的电力系统可靠性评估研究

目录主要内容程序代码结果一览下载链接主要内容该模型采用序贯蒙特卡洛模拟法对电力系统网络的可靠性进行评估，在可靠性评估方向，序贯蒙特卡洛模拟法是常用方法，该方法是一种全值估计方法，可以处理非线性、大幅波动及
科研工作站·2024-01-08 00:56

DeepCFR总结

DeepCFR使用神经网络拟合虚拟遗憾最小化算法两个神经网络：虚拟遗憾估值网络：，输入一个状态，输出该状态采用不同动作之后的遗憾值策略网络：输入一个状态，输出不同动作对应的概率DeepCFR神经网络更新神经网络更新方法
神奇的托尔巴拉德·2024-01-07 23:36

如何解决大模型的「幻觉」问题？

这类问题通常与过拟合、训练数据不足或质量不高以及模型架构的不适当有关。以下是一些常见的解决方法：1.数据增强和质量增加数据集规模：更多的数据可以帮助模型更好地泛化。
终将老去的穷苦程序员·2024-01-07 20:34

学习：StatQuest-线性回归

最小二乘法image.png对应点的拟合值与真实值之间的离差和，这个和越小，拟合的越好。
小潤澤·2024-01-07 20:13

论文阅读“Deep Adversarial Multi-view Clustering Network”

这些方法不能充分利用多视图数据的非线性特性，然而对揭示复杂的类簇结构来说是非常重要的
掉了西红柿皮_Kee·2024-01-07 19:36

算法与数据结构之数组（Java）

目录1、数组的定义2、线性结构与非线性结构3、数组的表现形式3.1一维数组3.2多维数组4、重要特性：随机访问5、ArrayList和数组6、堆内存和栈内存7、数组的增删查改7.1插入数据7.2删除一个数据
Yanxia.ou·2024-01-07 18:08

【数据结构-图】

其中，图是一种复杂而强大的非线性数据结构，它通过节点和边的关系模型，能够描述各种复杂的关系和网络。
余炜yw·2024-01-07 18:00

数学建模|通过模拟退火算法求解非线性规划问题（python代码实现）

对模拟退火基础知识不了解的，可以先去看这个视频，我觉得讲的还是比较通俗易懂的大学生速通模拟退火算法_哔哩哔哩_bilibili这次要解决的问题来自数学建模老哥的视频13非线性规划算法在数学建模中的应用与编程实现
笑发财WoW·2024-01-07 17:31

数学建模|通过模拟退火算法求解供应与选址问题：问题一（python代码实现）

通过模拟退火算法求解一元五次方程最值（python代码实现）-CSDN博客这次要解决的供应与选址问题依然来自数学建模老哥的视频：13非线性规划算法在数学建模中的应用与编程实现_哔哩哔哩_bilibili
笑发财WoW·2024-01-07 17:30

优化-规划问题（数学建模）

2.最小值3.最大值.三.整数规划1.整数线性规划（决策变量中部分或者全部取整数，对结果值不要求）2.0-1整数线性规划3.非线性整数规划-模特卡罗法四.非线性规划1.有约束极值问题2.无约束极值问题一
herry57·2024-01-07 15:20

清风数学建模学习笔记-二分类与多分类-逻辑回归

怎么办：过拟合：加入平方项后出现过拟合：解决过拟合的方法：划分数据进行交叉验证这种方法是在源头上，训练时就不训练出过拟合的拟合函数扩展
别被算法PUA·2024-01-07 15:56

基于OpenCV的透视变换

基础概念透视变换(PerspectiveTransformation)是仿射变换的一种非线性扩展,是将图片投影到一个新的视平面(ViewingPlane)，也称作投影映射(ProjectiveMapping
会的东西有点杂·2024-01-07 11:04

目标检测part1

1*1卷积GoogleNet/Inception可看作全连接1、增加非线性2、特征降维空洞卷积在相同的感受野的情况下，使用空洞卷积得到更大的特征图，获得更密集的数据，而更大的特征图有助于目标检测和目标分割任务中对小物体的识别分割效果转置卷积不是真正意义上的反卷积
草莓味的狮子座leo·2024-01-07 11:53

早停止（Early Stopping）-PyTorch版本（代码使用教程）

一、说明记录自己使用早停法来解决过拟合问题的经历。这里给出的是pytorch版本，需要tensorflow版本的，可以使用chatgpt转换，也可以自己转换。
冬天的李同学·2024-01-07 09:50

【数值分析】非线性方程求根，牛顿法，牛顿下山法，matlab实现

4.牛顿法收敛时牛顿法的收敛速度是二阶的，不低于二阶。如果函数有重根，牛顿法一般不是二阶收敛的。xk+1=xk−f(xk)f′(xk)x_{k+1}=x_k-\frac{f(x_k)}{f'(x_k)}xk+1=xk−f′(xk)f(xk)matlab实现%%牛顿迭代例子f=@(x)x.^2-2;g=@(x)2.*x;x=newton(f,g,2,1e-7,100)%%牛顿迭代functionx=
你哥同学·2024-01-07 08:58

【数值分析】非线性方程求根，二分法，割线法，matlab实现

1.基本问题收敛阶lim⁡k→∞∣ek+1∣∣ek∣r=C>0  ,  r为收敛阶\lim_{k\to\infty}\frac{|e_{k+1}|}{|e_k|}^r=C>0\,\,,\,\,r为收敛阶k→∞lim∣ek∣∣ek+1∣r=C>0,r为收敛阶2.二分法二分法是线性收敛的，如果指定精度ϵ{\epsilon}ϵ，则最多需要迭代步数k=⌈log⁡2(b−aϵ)⌉k=\lceil\log_2
你哥同学·2024-01-07 08:23

一个实例让你初识图像卷积

把它当成一种运算就好理解了3.图像中目标的边缘检测五.学习由X生成Y的卷积核总结前言在学习卷积神经网络之前我们已经了解了线性神经网络,这里我们简单回顾一下,从我们的线性回归,,softmax回归,多层感知机,模型的选择,欠拟合和过拟
笔写落去·2024-01-07 07:25

训练神经网络(上)激活函数

只作为个人笔记.观看视频为cs231n文章目录前言一、Sigmoid函数二、tanh函数三、ReLU函数四、LeakyReLU函数五、ELU函数六.在实际应用中寻找激活函数的做法总结前言激活函数是用来加入非线性因素的
笔写落去·2024-01-07 07:47

【数据结构】二叉树的概念及堆

前言我们已经学过了顺序表、链表、栈和队列这些属于线性结构的数据结构，那么下面我们就要学习我们第一个非线性结构，非线性结构又有哪些值得我们使用的呢？那么接下来我们就将谈谈树的概念了。
Ja_小浩·2024-01-07 06:50

YOLO原理

如果一个目标的中心点在某个网格内，那么就会在该网格内拟合出一个边界框。提取特征向量：使用卷积神经网络提
giao客·2024-01-07 03:08

基于Kdtree加速的DBSCAN点云聚类

聚类是点云分割中的一类方法（其他方法有模型拟合、区域增长、基于图的方法、深度学习方法等）
点云处理·2024-01-07 02:10

KCF原理分析

2、将线性空间的脊回归通过核函数映射到非线性空间，在非线性空间通过求解一个对偶问题和某些常见的约束，同样的可以使用循环矩阵傅里叶空间对角化简化计算。3、给出了一种将多通道数
依顿_9791·2024-01-07 02:44
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