非线性误差

团体程序设计天梯赛-练习集——L1-031 到底是不是太胖了

真实体重与标准体重误差在10%以内都是完美身材（即|真实体重−标准体重|doublesc(doubleh)//计算完美身材{h-=100;h*=0.9;h*
SY师弟·2025-02-09 14:52

（62）使用RLS自适应滤波器进行系统辨识的MATLAB仿真

文章目录前言一、基本概念二、RLS算法原理三、RLS算法的典型应用场景四、MATLAB仿真代码五、仿真结果1.滤波器的输入信号、参考信号、输出信号、误差信号2.对未知系统进行辨识得到的系数总结与后续前言
通信仿真实验室·2025-02-08 23:58

从零开始人工智能Matlab案例-线性回归与梯度下降算法

使用线性回归模型拟合历史数据，并通过梯度下降算法优化模型参数，动态展示参数更新如何逐步降低预测误差。
算法工程师y·2025-02-08 23:28

【深度学习】L1损失、L2损失、L1正则化、L2正则化

它们的作用分别在于如何计算模型误差和如何控制模型的复杂
小小小小祥·2025-02-08 15:31

图神经网络实战（8）——图注意力网络(Graph Attention Networks, GAT)

多头注意力1.5改进图注意力层2.使用NumPy中实现图注意力层3.使用PyTorchGeometric实现GAT3.1在Cora数据集上训练GAT模型3.2在CiteSeer数据集上训练GAT模型3.3误差分析小结系列链接
盼小辉丶·2025-02-08 12:09

深度学习 - 神经网络的原理

*每个神经元接收多个输入信号，对信号进行加权求和，并通过激活函数进行非线性变换，最终输出一个信号。*常用的激活函数包括Sigmoid、
test猿·2025-02-08 09:43

ReLU激活函数的定义

它的作用是引入非线性，使得神经网络能够学习复杂的模式和特征。
人工智能专属驿站·2025-02-07 13:34

深度学习实战一：线性回归（基于Pytorch，含数据和详细注释）

，这就是回归分析的本质2、回归的分类线性回归（又分为一元线性回归和多元线性回归）广义线性回归（又分为逻辑回归和对数回归）非线性回归3、线性回归线性回归是深度学习中最基础、最简单的模型。
若北辰·2025-02-05 17:34

使用numpy自定义数据集，使用scikit-learn中SVM的包实现SVM分类

概述：支持向量机（SVM）是一种强大的分类算法，适用于线性和非线性分类问题。本博客将展示如何使用numpy自定义一个数据集，并利用scikit-learn中的SVM实现分类。
辞落山·2025-02-04 10:10

机器学习笔记20241017

文章目录torchvisiondataloadernn.module卷积非线性激活模型选择训练误差泛化误差正则化权重衰退的基本概念数学表示权重衰退的效果物理解释数值稳定性（GradientVanishing
tt555555555555·2025-02-04 03:11

【图像处理】基于双目立体匹配的景深计算（Matlab代码实现）

本文目录如下：目录1概述1.双目相机标定2.图像预处理3.特征提取与匹配4.视差计算5.深度图生成与校正6.景深计算7.误差分析与优化应用领域2运行结果3参考文献4Matlab代码实现1概述双目立体匹配一直是双眼视觉的研究热点
然哥爱编程·2025-02-03 15:05

PID详解

在控制领域应该是应用最为广泛的算法了，在工业控制，汽车电子等诸多领域中运用下面我用一个例子和算法过程来讲解PID的概念PID：P比例控制：基本作用就是控制对象以线性的方式增加，在一个常量比例下，动态输出缺点：会产生稳态误差
Mr.Fu!·2025-02-03 09:45

深度学习：基础原理与实践

定义：深度学习可以定义为使用深层神经网络进行学习的过程，这些网络由多个非线性的变换组成，能够学习数据的多层次表示。发展历程：深度学习的起源可以追溯到1943年WarrenSturgisMc
阿尔法星球·2025-02-03 06:49

Python——常见排序算法解析

概述十种常见排序算法可以分为两大类：非线性时间比较类排序：通过比较来决定元素间的相对次序，由于其时间复杂度不能突破O(nlogn)，因此称为非线性时间比较类排序。
代码输入中...·2025-02-03 04:35

【教程4＞第5章＞第22节】基于FPGA的Gardner环实现——时偏误差检测模块

matlab入门100例》《★教程2:fpga入门100例》《★教程3:simulink入门60例》《★教程4:FPGA/MATLAB/Simulink联合开发入门与进阶X例》目录1.软件版本2.时偏误差检测模块的
fpga和matlab·2025-02-03 00:26

《深度学习入门：梯度下降法全解析，小白必看！》

2.1误差的计算2.2梯度的计算2.3参数更新2.4重复迭代三、梯度下降法的几种主要类型1.批量梯度下降（BatchGradientDescent）2.随机梯度下降（StochasticGradientDescent
Lemon_wxk·2025-02-02 12:38

YOLOv10改进策略【Neck】| HS-FPN：高级筛选特征融合金字塔，加强细微特征的检测

在YOLOv10中应用HS-FPN时，其利用高级特征筛选低级特征，增强特征表达，助力模型精准定位和识别目标，减少因尺度变化及特征不足导致的检测误差，显著提升YOLOv10在各项检测任务中的准确性与稳定性
Limiiiing·2025-02-02 10:49

UnityShader常用函数和变量

smoothstep(min,max,x)一种平滑插值的方法，对于创建柔和的边缘或过渡效果特别有用，smoothstep函数的原理是通过一个三次多项式对输入值x在定义的两个边缘值edge0和edge1之间进行非线性插值
微光守望者·2025-02-02 08:33

【GAE】《High-Dimensional Continuous Control Using Generalized Advantage Estimation》译读笔记

High-DimensionalContinuousControlUsingGeneralizedAdvantageEstimation摘要Policygradientmethods在reinforcementlearning中是一种具有吸引力的方法，因为它们直接优化累积奖励，并且可以很直接地与非线性
songyuc·2025-02-02 06:50

《DirectX 12 3D游戏开发实战》读书笔记1：数学基础

文章目录学习内容内容关于浮点类型误差解决方案参数与D3D数据结构向量类型XMVECTOR与XMFLOATn：XMVECTOR与XMFLOATn的相互转化：取得某个分量或者将某个分量转换为XMVECTOR
tikris·2025-02-02 01:23

Python 最小二乘法 圆度误差高斯牛顿迭代

1.最小二乘法求圆度误差importnumpyasnpimportmathimportgeometry_functiondefroundness_lsm(x1,y1):e=0.00000000001y1max_index
CAD二次开发秋实·2025-02-01 22:36

不同物体运动方向的检测-python

、低复杂度场景对噪声和阴影敏感深度摄像头三维方向检测，抗背景干扰能力强需要深度信息的场景需要特殊硬件，成本较高惯性传感器不依赖视觉，适用环境广泛设备本体的运动分析精度受传感器噪声影响机器学习能适应复杂非线性场
人工智能专属驿站·2025-02-01 20:49

非线性动力学笔记C3.4叉型分岔

提示：文章写完后，目录可以自动生成，如何生成可参考右边的帮助文档文章目录前言C3bifurcation3.3叉型分岔(pitchforkbifurcation)1.超临界叉型分岔标准型为：例3.4.1例3.4.22.次临界叉型分岔前言提示：这里可以添加本文要记录的大概内容：参考书《Nonlineardynamicsandchaos》StevenH.Strogatz本节重点Note第三章3.4叉型分
阿北Ben·2025-02-01 13:49

深度学习之核函数

支持向量机通过某非线性变换φ(x)，将输入空间映射到高维特征空间。特征空间的维数可能非常高。
fpcc·2025-02-01 12:38

开关电源matlab仿真,用数学方法建立一种开关电源全系统的仿真模型

引言通过数学的方法，把小功率开关电源系统表示成数学模型和非线性控制模型，建立一种开关电源全系统的仿真模型，提高了仿真速度。
照月鱼yoyi·2025-02-01 07:26

38字以上的标题：OTFS仿真 MIMO-OTFS MP检测算法：详细注释、ZF均衡、低复杂度LU分解和误差纠正MMSE均衡检测：OMP及基本信道估计、MRC检测，结合索引调制IM、空间调制SM、正交

OTFS仿真MIMO-OTFSMP检测算法（详细注释），ZF均衡，低复杂度lu分解和误差纠正mmse均衡检测omp及基本信道估计，MRC检测，结合索引调制IM，空间调制SM，正交空间调制，SM-OFDM
PGCUZcQeR·2025-02-01 06:23

Linux系统python虚拟环境及HanLP部署

的虚拟环境，实现Python2与Python3的版本共存，Python虚拟环境与JavaJVM虚拟机的共存，HanLP是面向生产环境的多语种NLP工具包，HanLp的标记是一只蝴蝶，蝴蝶象征着蝴蝶效应、非线性与混沌理论
段智华·2025-01-31 07:04

深度学习过程是什么

问：深度学习是：一组原始数据，经过线性变换、非线性变换、偏差加和等操作后得到一组预测数据，再根据损失函数计算预测数据和原始数据的差值，用差值数据对权重和偏差求偏导，这里的偏导数的值也就是使得损失减小的最佳方向
小松要进步·2025-01-31 01:15

非线性动力学笔记C2.6-2.8震荡，势，数值求解

提示：文章写完后，目录可以自动生成，如何生成可参考右边的帮助文档文章目录前言C2一维流动2.6一维流动中震荡(oscillation)的不可能性机械类比2.7势(Potential)例2.7.22.8数值求解(numericalsolution)2.8.1欧拉方法2.8.2例子前言提示：这里可以添加本文要记录的大概内容：参考书《Nonlineardynamicsandchaos》StevenH.S
阿北Ben·2025-01-30 21:47

【IMU Kalman滤波器】9轴IMU传感器（加速度计、陀螺仪、磁力计）的卡尔曼滤波器算法研究（Matlab代码实现）

本文目录如下：目录⛳️赠与读者1概述一、引言二、9轴IMU传感器原理及误差分析三、卡尔曼滤波器算法四、实验与结果分析五、结论与展望2运行结果3参考文献4Matlab代码、数据⛳️赠与读者‍做科研，涉及到一个深在的思想系统
然哥爱编程·2025-01-30 15:20

导航与定位：室外导航技术_（11）.室外导航技术在移动通信中的应用

控制段包括地面监控站、注入站和主控站，负责监控卫星的运行状态并校正其位置和时间误差。用户段则是各种GPS接收设备，如智能手机、
zhubeibei168·2025-01-30 11:45

均方误差（MSE）揭秘：预测模型的“真面目”

前言在这个充满数据的世界里，我们需要各种方式来衡量一个模型的表现，尤其在回归问题中，均方误差（MSE）是我们非常常见的“好朋友”。它就像一位忠诚的侦探，默默为我们揭示预测值与实际值之间的真相。
星际编程喵·2025-01-29 22:39

必会知识点（持续更新中......）

目录普半径相对误差误差传播与微分近似据有效数字位数求近似值普半径某矩阵的谱半径定义为该矩阵的所有特征值的绝对值的最大值。
努力的小诚·2025-01-29 22:38

数据挖掘常用算法模型简介

ClassificationandRegressionTreeID3:IterativeDichotomiser3C4.5:基于ID3改进使用场景：分类问题（如信用风险评估、客户分类）回归问题（如预测房价）特点：易解释、适合处理非线性数据
大乔乔布斯·2025-01-29 09:36

python3+TensorFlow 2.x（四）反向传播

目录反向传播算法反向传播算法基本步骤：反向中的参数变化总结反向传播算法反向传播算法（Backpropagation）是训练人工神经网络时使用的一个重要算法，它是通过计算梯度并优化神经网络的权重来最小化误差
刀客123·2025-01-29 07:53

深度神经网络（DNN）详解

这些隐藏层通过非线性变换，使得模型能够捕捉到数据中的复杂关系和模式。DNN通常由输入层、隐藏层和输
古龙飞扬·2025-01-28 12:12

chatgpt赋能Python-python_pyomo

它提供了一种简单灵活的方法来描述优化问题，并在可行性、线性、非线性、混合整数和二次规划等方面提供广泛的建模和求解功能。
atest166·2025-01-28 08:23

算法种常见的混沌映射是什么

混沌映射是指在某些非线性系统中，通过简单的数学模型生成的复杂动态行为。一、定义与特征1.定义混沌映射是描述非线性系统中，通过简单规则产生的复杂、不可预测的行为。
搏博·2025-01-27 23:39

二、机器学习模型评估与选择

机器学习模型评估与选择学习笔记一、核心概念1.1经验误差与过拟合误差相关定义错误率与精度：分类错误样本数占样本总数比例为错误率E=a/mE=a/mE=a/m，精度=1-错误率。
没见过西瓜嘛·2025-01-27 15:43

ADC与DAC(PWM)

离散信号通常用二进制表示，可以用比特作为单位，离散值个数就是2N2^N2NADC转换误差以
tadus_zeng·2025-01-27 07:56

振动分析-7-轴承数据库之时频域连续小波变换CWT

Python-凯斯西储大学（CWRU）轴承数据解读与分类处理滚动轴承发生故障时，其振动信号往往具有非线性、非平稳性特点。相比传统的时域和频域分析方法，在处理非线性、非平稳信号时，时频分析方法更加有效。
皮皮冰燃·2025-01-26 21:12

简要说一下关于实现整个深度学习项目的流程

2.特征工程；你需要对所有的经过预处理并且将要输入神经网络的信号提取特征，比如信号的频谱图、时间-频率图或者是一些非线性的动力学特征，比如相空间这些。最重要的是提取的特征数据形状必须一致。
懒大王12138·2025-01-26 21:11

L8打卡学习笔记

本文为365天深度学习训练营中的学习记录博客原作者：K同学啊SVM与集成学习SVMSVM线性模型SVM非线性模型SVM常用参数集成学习随机森林导入数据查看数据信息数据分析随机森林模型预测结果结果分析个人总结
无涯学徒1998·2025-01-26 06:16

2025数学建模美赛——神经网络预测模型详解

这种模型能够进行复杂的非线性数据处理，通过调整连接权重，可以从数据中学习到复杂的模式和关系。神经网络的基本结构包括输入层、隐藏层和输出层。输入层接收外部数据，隐藏层对数据进行处理，输出层则给出模型的
前程算法屋·2025-01-25 02:11

CNN+LSTM+AM研究方向初尝试

激活层（ActivationLayer）：常用的激活函数包括ReLU（线性整流单元），用于引入非线性，使网络能够学
qzhqbb·2025-01-25 01:32

基于matlab汽车定速巡航仿真,毕业设计论文汽车定速巡航控制系统的设计.doc

汽车巡航控制系统具有非线性、时变不确定性，并受到外界扰动、复杂的运行工况等影响，采用传统PID控制很难取得满意的效果，本文介绍了一种基于模糊PID控制算法的汽车巡航控制系统。本文首先阐述了
weixin_40005437·2025-01-24 18:10

基于RBF神经网络的在线学习算法

RBF（径向基函数）神经网络作为一种强大的神经网络模型，以其良好的函数逼近能力和非线性处理能力，为在线学习提供了一种有效的工具。本文将深入探讨基于RBF神经网络的在线学习算法，包括其
fanxbl957·2025-01-24 17:03

python方差分析误差棒_一文讲透，带你学会用Python绘制带误差棒的柱状图和条形图...

作为数据常用的必备技能，是目前大数据和数据分析的一个热门，而matplotlib库作为Python中最为常用和经典的二维绘图库，受到了很多人的青睐，最近已经和大家共同探讨了多种类型的图表的绘制，其中关于误差棒图
加勒比考斯·2025-01-24 14:44

c++ 与 Matlab 程序的数据比对

文章目录背景环境数据保存数据加载背景***避免数据精度误差，快速对比变量***环境c++下载https://github.com/BlueBrain/HighFive以及hdf5库在vs中配置库数据保存
一路冰雨·2025-01-24 03:08

基于卡尔曼滤波的系统参数辨识matlab仿真

4.本算法原理4.1、卡尔曼滤波的基本原理4.2、基于卡尔曼滤波的系统参数辨识5.完整程序1.程序功能描述通过kalman滤波的方法，对系统的参数进行辨识，整个程序仿真输出参数辨识的收敛过程，参数辨识误差
软件算法开发·2025-01-24 02:37
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