非线性最小二乘法第29页

计算机图像识别的原理、过程、应用前景

简单分析了图像识别技术的引入、其技术原理以及模式识别等，之后介绍了神经网络的图像识别技术和非线性降维的图像识别技术及图像识别技术的应用。从中可以总结出图像处理技术的应用

我的庄园·2023-11-14 01:54

混沌现象基础知识总结：定义、基本特征及其判据

混沌是指确定的宏观的非线性系统在一定条件下所呈现的不确定的或不可预测的随机现象;是确定性与不确定性，规则性与非规则性或有序性与无序性融为一体的现象;目前在不同的学科领域里对混沌有不同的理解和表达方法，体现出在各自领域中的应用特点

时光猎人688·2023-11-13 22:08

Python 模块之heapq

1、heapq介绍：1）堆是非线性的树形的数据结构，有两种堆,最大堆与最小堆。（heapq库中的堆默认是最小堆）最大堆，树种各个父节点的值总是大于或等于任何一个子节点的值。

测试狗一枚·2023-11-13 21:57

图像增强-中值滤波

中值滤波是图像平滑的一种方法它是一种非线性平滑滤波技术，在一定条件下可以克服线性滤波带来的图像细节的模糊问题，特别是针对

哈尼嘟嘟·2023-11-13 20:45

17. 机器学习——SVM

机器学习面试题汇总与解析——SVM本章讲解知识点什么是SVMSVM的基本原理线性不可分SVM非线性SVMSVM优缺点本专栏适合于Python已经入门的学生或人士，有一定的编程基础。

qq_32468785·2023-11-13 14:28

计算机视觉未来走向：视频理解等5大趋势详解

作者：廖康，北京交通大学信息科学研究所校对：梦佳智源导读：近年来，深度学习在各种计算机视觉任务上都取得了重大的突破，其中一个重要因素就是其强大的非线性表示能力，能够理解图像更深层次的信息。

智源社区·2023-11-13 10:52

模拟非线性调制——相位调制PM、频率调制FM、NBFM窄带调频

模拟非线性调制系统模拟系统的非线性调制，包括角调制的基本概念，相位调制（PM）、频率调制（FM）、单频调制的FM与PM、NBFM窄带调频。

宁77吖·2023-11-13 07:40

模拟信号数字化--低通抽样与带通抽样

关于通信原理还有其他文章可参考：1、信息量、码元、比特、码元速率、信息速率详细解析——实例分析2、模拟系统的AM信号的调制与频域分析3、AM解调、DSB、VSB的调制与解调4、模拟非线性调制——相位调制

宁77吖·2023-11-13 07:40

数据挖掘--非负矩阵分解

交替最小二乘法：如果同时解下图绿色方程的两个矩阵W和H，属于非线性问题，考虑先初始化一个矩阵W，再在非负矩阵的限制下求出矩阵H，再利用求出矩阵H反过来解矩阵W，…,直到满足误差限为止，这种方法叫交替最小二乘法

萝卜丝皮尔·2023-11-12 22:44

数据结构与算法基础(软件设计师备考笔记)

目录第六章.数据结构与算法基础(重点)第一节.数组及稀疏矩阵第二节.数据结构的定义及线性表的概念第三节.顺序存储与链式存储的比较第四节.线性表——队列与栈第五节.广义表第六节.非线性结构——树与二叉树(

路过的陈哥·2023-11-12 22:54

牛顿迭代法及其实际应用（附C++代码）

牛顿迭代法介绍牛顿迭代法主要用于求解对于不便于计算的非线性方程实根的问题，利用牛顿迭代法求出近似解。

永恒有多远·2023-11-12 21:28

解非线性方程组的牛顿迭代法(附Python代码)

解非线性方程组的牛顿迭代法(附Python代码)文章目录解非线性方程组的牛顿迭代法(附Python代码)非线性方程组的一般形式推广的牛顿迭代法数值算例非线性方程组的一般形式考虑方程组{f1(x1,⋯,xn

图灵猫·2023-11-12 21:58

【数据结构--二叉树】--附超详细图解

1.树概念及结构1.1树的概念树是一种非线性的数据结构，它是由n（n>=0）个有限结点组成一个具有层次关系的集合。把它叫做树是因为它看起来像一棵倒挂的树，也就是说它是根朝上，而叶朝下的。

Mr Maria·2023-11-12 18:57

数据结构

（1）顺序存储（2）链式存储（3）单链表和单向循环链表（4）双向链表和双向循环链表2、栈（1）顺序存储（2）栈的链式存储3、队列（1）顺序存储（2）循环队列（3）链接存储（4）双端队列4、串二、数据的非线性结构

swadian2008·2023-11-12 17:47

CS224W6.1——介绍图神经网络GNN

从这篇开始，我们介绍了令人兴奋的图神经网络技术，该技术基于图结构用多层非线性变换对节点特征进行编码。图神经网络在各种任务中表现出非凡的性能，并可以驯服图的复杂性质。

阿牛大牛中·2023-11-12 17:40

CS224W6.2——深度学习基础

从将机器学习表述为优化问题开始，介绍了目标函数、梯度下降、非线性和反向传播的概念。文章目录1.大纲2.优化问题2.1举例损失函数3.如何优化目标函数？

阿牛大牛中·2023-11-12 16:04

解非线性方程python实现黄金分割法

1.基本概念黄金分割法（GoldenSectionMethod）也叫0.618法，也是一种在区间上进行迭代的数值计算方法。它与二分法都通过不断缩小搜索区间来逼近方程的解。与二分法不同的是，二分法将搜索区间均匀地切割为两半，而黄金分割法将搜索区间不等分为两部分，每次迭代后搜索区间按照黄金分割比例缩小。2.代码实现下面简单实现方程f(x)=x^3-x-1=0在1到1.5之间的根。要求用四位小数计算，精

安心不心安·2023-11-12 16:11

深度学习——ReLU激活函数的用法和作用

二、ReLU激活函数的的作用torch.nn.ReLU(inplace=True)是PyTorch中的一个激活函数，其功能是对输入进行逐元素的非线性变换。

o涂鸦小巷的菇凉o·2023-11-12 15:25

吴恩达机器学习第8-9章

吴恩达机器学习第8-9章第8章8-1非线性假设对于一个复杂的样本模型，如果用logistc回归算法的话，很容易产生过拟合，当特征数很大的时候，会使特征空间急剧膨胀，用增加特征数，来建立非线性分类器，并不是一个好做法

爱编程的西瓜·2023-11-12 13:55

吴恩达机器学习--神经网络概述

weixin_40025586·2023-11-12 13:24

吴恩达机器学习----神经网络：表述

（共18章，其中第3章“线性代数回顾”与第5章“Octava教程”的笔记就不总结了）第八章神经网络：表述(NeuralNetworks：Representation)1、非线性假设我们之前学的

huapusi·2023-11-12 13:24

数据拟合、参数估计、插值等数据处理算法

常见的数据拟合方法包括最小二乘法和非线性最小二乘法。最小二乘法通过最小化实际数据与拟合函数的残差平方和来求解最优拟合参数。非线性最小二乘法则通过迭代优化算法来拟合非线性函数模型。

七七喝椰奶·2023-11-12 13:21

吴恩达机器学习--中文笔记--第四周

吴恩达机器学习第四个星期1.诱因和动机1.1非线性假设函数1.2神经元和大脑2.神经网络2.1模型表示(1)2.2模型表示(2)3.应用3.1示例和直觉（1）3.1示例和直觉（2）3.3多类别分类参考文献本文是在学习吴恩达老师机器学习课程的基础上结合老师的

Bill Gates's fan·2023-11-12 13:51

吴恩达《机器学习》8-1-＞8-2:非线性假设、神经元和大脑

一、非线性假设在之前学到的线性回归和逻辑回归中，存在一个缺点，即当特征数量很多时，计算的负荷会变得非常大。

不吃花椒的兔酱·2023-11-12 13:20

moving least square移动最小二乘法MLS算法的matlab官方程序演示

clearall;%Collectingthepoints:%Requiringthepivots:v=[11,20,22,1,1;11,12.3,2,3,4;12,3,3,4,6];p=[1,201,22.5,1,5;1,12.3,2,3,4;12,3,3,4,6];q=[20,22,11,11,5;11,12.3,2,3,4;12,3,3,4,6];%Precomputationoftheml

lixiaohu0524·2023-11-12 13:59

Analysis of Explainers of Black Box Deep Neural Networks for Computer Vision: A Survey

作为一种黑盒模型，由于其多层非线性结构，深度神经网络经常被批评为不透明且其预测无法被人类追踪。此外，这些模型从人工生成的数据集中学习，而这些数

今我来思雨霏霏_JYF·2023-11-12 13:29

最小二乘法 - least sqaure method

一、最小二乘法的提出最小二乘法是从日本那边引过来的，在日本又叫最小平方法。基本就是炒这位马同学的解释，闻道有先后。如何理解最小二乘法？

Σίσυφος1900·2023-11-12 13:28

最小二乘法（Least square method）

最小二乘法是在线性回归模型最小化均方误差时使用，其实就是对误差函数求导数，然后让其等于0，然后解出使得误差最小。本篇文章讲解最小二乘法。首先声明，此篇的内容是来自"马同学高等数学"微信公众号的内容。

Tonywu2018·2023-11-12 12:50

Least Square Method 最小二乘法（图文详解，必懂）

最小二乘法是一种求解线性回归模型的优化方法，其目标是最小化数据点和拟合直线之间的残差平方和。这意味着最小二乘法关注的是找到一个直线，使得所有数据点与该直线的偏差的平方和最小。

子燕若水·2023-11-12 12:49

深度学习中激活函数怎么选择？

选择适当的激活函数是深度学习模型设计中的重要决策，因为激活函数决定了神经网络的非线性变换能力，对模型的学习和表达能力有重要影响。

喝凉白开都长肉的大胖子·2023-11-12 11:41

时间序列预测实战(九)PyTorch实现LSTM-ARIMA融合移动平均进行长期预测

ARIMA模型不属于机器学习)和利用PyTorch实现深度学习模型LSTM进行融合进行预测，主要思想是->先利用ARIMA先和移动平均结合处理数据的线性部分（例如趋势和季节性），同时利用LSTM捕捉更复杂的非线性模式和长期依赖关系

Snu77·2023-11-12 11:48

数据结构：树、二叉树的概念和性质

小小酥诶·2023-11-12 02:58

数据结构：树的概念介绍及几种表示方法，以及二叉树介绍和二叉树的性质

文章目录树的概念树的表示方法（代码实现结构定义）二叉树概念满二叉树完全二叉树二叉树的一些性质树的概念有别于之前学的顺序表、链表、栈、队列等线性结构，树是一种非线性结构。

我还是学习吧·2023-11-12 02:27

机器学习笔记（三）

枯鱼过河泣·2023-11-11 17:50

数据结构-树与深度优先遍历

笔者在读书时，选择的专业是计算机科学，但和大家一样，在处理线性的问题时较为熟悉，但当自己在尝试理解树和图这种非线性结构时，就总无法深刻准确的理解，为此，也很苦恼很无奈，但也没有什么好的办法。

思影影思·2023-11-11 17:23

人工智能发展与结构科学

这种简单的结构在处理线性问题时效果显著，但对于复杂的非线性问题则力不从心。为了解决

yeasy·2023-11-11 15:25

机器学习基础——线性回归算法

一、概念要明白什么是线性回归算法，首先要明白什么是线性，什么是非线性、什么是回归。

光影时刻·2023-11-11 13:43

机器学习算法——线性回归与非线性回归

目录1.梯度下降法1.1一元线性回归1.2多元线性回归1.3标准方程法1.4梯度下降法与标准方程法的优缺点2.相关系数与决定系数1.梯度下降法1.1一元线性回归定义一元线性方程y=ωx+by=\omegax+by=ωx+b则误差（残差）平方和C(ω,b)=∑i=1n(yi^−yi)2C(\omega,b)=\sum_{i=1}^n(\hat{y_i}-y_i)^2C(ω,b)=i=1∑n(yi^−

哈密瓜Q·2023-11-11 13:36

基于spss的曲线回归（curvilinear regression）

基于spss的曲线回归一、简介1、线性回归2、曲线回归3、非线性回归4、分类二、曲线回归1、曲线直线化2、曲线估计3、基本曲线的类型和特点（1）指数函数（2）对数函数（3）幂函数（4）双曲函数曲线：变形双曲线

我的眼中只有学习·2023-11-11 07:18

matlab多项式运算开方,matlab多项式运算【技术材料】

1、Matlab多项式运算与代数方程求解器,主要内容多项式的表达方式多项式的四则运算多项式的求导求多项式的值求多项式的零点求线性方程组的解求非线性方程的根符号求解或求根,1,研究学习,Matlab多项式运算

腹黑大狸子·2023-11-11 07:45

使用SPSS进行曲线估算分析

一、曲线估算和线性回归的原理类似，曲线估算也是以最小二乘法为基础，来分析曲线关系资料在数量变化上的特征和规律的一种回归分析方法。

软件智多星·2023-11-11 07:08

SPSS曲线回归

1.曲线回归曲线回归是一种回归分析方法，用于探索自变量和因变量之间的非线性关系。相比于线性回归，曲线回归可以更好地拟合曲线状或非线性的数据模式。在曲线回归中，常

抱抱宝·2023-11-11 07:04

机器学习(十)——支持向量机

SVM可以通过核函数进行非线性分类，是常见的核学习（kernellearning）方法之一。什么是支持向量机支持向量机（supportvectormachin

hhhcbw·2023-11-11 05:26

深度学习原理23——激活函数

thehyperbolictangentfunction，双曲正切函数）：2.4ReLU1激活函数作用激活函数（Activationfunctions）对于人工神经网络[1]模型去学习、理解非常复杂和非线性的函数来说具有十分重要的作用

晓码bigdata·2023-11-11 01:48

深度学习——激活函数sigmoid

激活函数是神经网络中能够产生非线性特质的一个根源，如果没有激活函数的存在，那么整个网络只剩下线性运算，线性运算的复合还仍然线性运算，最终的效果只相当于单层的线性模型。

千岁千岁千千岁_·2023-11-11 01:15

机器学习——激活函数sigmoid、tanh、ReLU和softmax

激活函数，就是使得神经网络具有的拟合非线性函数的能力，使得其具有强大的表达能力！关于激活函数，首先要搞清楚的问题是，激活函数是什么，有什么用？不用激活函数可不可以？答案是不可以。

也许明天_Martina·2023-11-11 01:13

深度学习——激活函数（函数，函数图像，优缺点，使用建议）

文章目录激活函数sigmoidtanhReLULeakyReLUsoftmax激活函数使用建议激活函数激活函数是用来加入非线性因素的，因为线性模型的表达能力不够。

plasma-deeplearning·2023-11-11 01:13

基于ADS的肖特基二极管整流电路仿真

这个事情对理解非线性电路还是有点帮助，所以把它记录下来。先来看看仿真的原理图。其中C0–C11容值相同，为2pF，Cs=2uF，输出级存在10nA的漏电。在进行完整的分析之前，需要先对仿真

洁仔爱吃冰淇淋·2023-11-11 00:50

基于广义回归神经网络的货运量预测

广义回归神经网络（GRNN）是径向基神经网络的一种，GRNN具有很强的非线性映射能力和柔性网络结构以及高度的容错性和鲁棒性，适合解决非线性问题。

带我去滑雪·2023-11-10 23:43

传统关系型数据库和MapReduce的比较

传统关系型数据库和MapReduce的比较传统关系型数据库MapReduce数据量级GBPB数据存取交互式和批处理批处理数据更新多次读写一次写入，多次读取结构静态动态完整性高低事务ACID无横向扩展非线性线性

每个月只能更新一次·2023-11-10 16:46

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