非线性误差第5页

✿ ༺小陈在拼命༻✿·2024-02-15 06:19

吴恩达机器学习—大规模机器学习

魏清宇·2024-02-14 21:14

第三届睡眠脑电专题班（直播：2023.7.9~7.10）

睡眠脑电信号是一种非线性、非平稳的信号，在不同时期有不同的频率。按频率分布情况，脑电信号主要包含着四种不同频率的波。如何提取干

茗创科技·2024-02-14 18:12

但愿我的感觉没有误差

昨天下午变得很冷，我一上车就把空调暖风开起来，现在的车上没有显示具体多少温度，所以我不确定我开的太暖和还是不够暖和。我一想到这个的时候，有意识的自问自己,奇怪，暖不暖和你自己感觉一下不就可以了吗？为啥一定要看到度数才知道适不适合呢？今天早上也发生类似的事情，不过是w的。一早起床她看到我手机的天气预报显示会下雨，于是她自己决定穿两条裤子，一件背心两件衬衣，我在旁边又多嘴了，你穿这么多会热的，她说不会

明晓yoko·2024-02-14 17:08

Kmeans、混合高斯模型、EM 算法

混合高斯模型（MixturesofGaussians）和EM算法image.pngKmeans与EM算法E步是确定隐含类别变量CM步更新其他参数u(质心)来时J(平方误差)最小化隐含类别变量指定方法比较特殊

dreampai·2024-02-14 17:00

非线性回归的原理与实现

1.激活函数：激活函数是为了让神经网络可以拟合复杂的非线性函数，比如torch.nn.functional.relu()2.人工神经网络是多层人工神经元组成的网络结构，输入层，隐含层，输出层3，隐含层大于

o0Orange·2024-02-14 16:23

线性回归原理与python实现

线性回归原理：在一堆散点中xiyi，拟合出一个函数使其离所有点最近目标函数：y=w1x+w0误差函数：MSE（均方误差）L（w1,w0）=Σ（yi-y）^2优化方法：梯度下降，autograd，反向传播

o0Orange·2024-02-14 16:22

ssm/php/node/python论文投稿系统

尤其是在医学诊断领域，传统的诊断方法依赖于医生的经验和知识积累，这不仅对医生的个人能力提出了较高要求，也存在一定的主观误差。深度学习的图像识别技术通过训练大量的医学图像数据，能够辅助

果果程序设计·2024-02-14 15:54

盘点一些著名的树型结构习题和图的分类

但在实际生活中，往往是非线性关系，数据元素之间的关系通常可以一对多。所以必须要把这些数据关系储存下来：—.树的概念树形结构树的初始起点：我们定义为根。递归树中，都只能从父节点走到子节点。

hack_frag·2024-02-14 13:28

局部加权回归

局部加权回归（LocalWeightedRegression）是一种非参数回归方法，用于解决线性回归模型无法很好拟合非线性数据的问题。

亦旧sea·2024-02-14 11:54

【机器学习】数据清洗之处理异常点

这些异常值可能是由于数据采集过程中的误差、设备故障或其他未知原因引起的。处理异常值是确保我们的模型能够稳健、准确地进行预测的关键一环。本博客将深入探讨处理异常值的不同策略，以及它们各

·2024-02-14 09:09

单细胞测序最好的教程（二）：归一化

这些步骤会影响同一种细胞的细胞间的测序计数深度的变异性，故单细胞测序数据中的细胞间差异可能会包含了这部分测序误差，等价于计数矩阵中包含了变化很大的方差项。但在目前的统计方法中，绝大部分模型都预先

Starlitnightly·2024-02-14 06:18

单细胞测序最好的教程（三）：特征基因选择

1.背景我们现在有了一个经过标准化的单细胞测序数据，其保留了细胞差异，同时消除了技术带来的采样误差。

Starlitnightly·2024-02-14 06:18

数学建模：K-means聚类手肘法确定k值（含python实现）

在聚类的过程中，随着聚类数的增大，样本划分会变得更加精细，每个类别的聚合程度更高，那么误差平方和（SSE）会逐渐变小，误差平方和即该类重心与其内部成员位置距离的平方和。

图学习的小张·2024-02-14 05:00

RBF神经网络中的RBF的英文全称是什么，是用来干什么的？

径向基函数是一种在机器学习和模式识别中常用的函数类型，它们通常用于构建非线性模型。

神笔馬良·2024-02-14 03:14

非线性方程组求解

非线性方程组求解fsolve()可以对非线性方程组进行求解，它的基本调用形式为fsolve(func，x0)。其中func是计算方程组误差的函数，它的参数x是一个数组，其值为方程组的一组可能的解。

陨星落云·2024-02-14 01:22

python求解非线性多元方程_python用fsolve、leastsq对非线性方程组求解

背景：实现用python的optimize库的fsolve对非线性方程组进行求解。可以看到这一个问题实际上还是一个优化问题，也可以用之前拟合函数的leastsq求解。

weixin_39954908·2024-02-14 00:41

python fsolve说明_python用fsolve、leastsq对非线性方程组求解

背景：实现用python的optimize库的fsolve对非线性方程组进行求解。可以看到这一个问题实际上还是一个优化问题，也可以用之前拟合函数的leastsq求解。

卖腿毛养你啊·2024-02-14 00:41

无线传感网络

以上，是锯齿波作为反馈波形的基本流程，下面主要是利用锯齿波的锯齿波具有相位误差和误差控制信号的线性关系来进行快速的捕获。下面主要对锯齿波的这个线性特性进行分析。

fpga和matlab·2024-02-14 00:07

SLICER：从单细胞RNA-seq数据推断分支的非线性细胞轨迹

SLICER可以捕获高度非线性的基因表达变化，自动选择与该过程相关的基因，并检测轨迹中的多个分支和loopfeatures。

生信编程日常·2024-02-14 00:51

大模型激活函数知识

FFN块的作用是引入非线性，允许模型学习更复杂的特征表示。一个标准的FFN块通常包含两个全连接层

lichunericli·2024-02-13 19:56

立体视觉几何（三）

立体视觉系统概述误差分析考虑对应于深度Z的视差d的匹配对。我们想要评估ΔZ，即视差误差引起的深度误差。

dc爱傲雪和技术·2024-02-13 18:04

LogLogCounting 基数估计算法

它是一种基于概率统计理论所设计的概率算法，克服了精确基数计数算法的诸多弊端（如内存需求过大或难以合并等），同时可以通过一定手段将误差控制在所要求的范围内。什么是基数？

芒果菠萝蛋炒饭·2024-02-13 14:19

【概率论】作业八

∗0.05=6,DX=120∗0.05∗0.95=5.7近似为正态分布有X−65.7√~N(0,1),则P(X≥10)=1−Φ(10−65.7√)≈0.0465习题五第4题设随机变量Xi为每个数舍入的误差

蓝鲸瓜皮小正义·2024-02-13 14:21

牛客寒假算法基础集训营4-J-Applese 的减肥计划

输出描述:输出一个实数表示两力合力的大小，要求相对误差或绝对误差不超过10−610−6。严格来讲，如果你的答案是a

Honyelchak·2024-02-13 13:10

机器学习入门--BP神经网络原理与实践

BP算法的核心思想是通过计算损失函数相对于网络参数的梯度，然后利用这些梯度信息来更新网络的权重和偏置，从而最小化误差。数学原理BP算法的数学原理基于链式法则计算梯度。考虑一个简单的两层神经

Dr.Cup·2024-02-13 13:37

基于神经网络实现手写数字识别(matlab)

二、分类器原理阐述1、前向传播：输入样本从输入层传入，经隐层逐层处理后，传到输出层，计算实际输出和期望输出的误差。2、误差反向传播：

入门小新手·2024-02-13 10:22

用Excel进行数据分析：数据分析工具在哪里？

Excel里面自带的数据分析功能也可以完成SAS、SPSS这些专业统计软件有的数据分析工作，这其中包括：描述性统计、相关系数、概率分布、均值推断、线性、非线性回归、多元回归分析、时间序列等内容。

东方草堂的数据·2024-02-13 09:26

AVR 328pb ADC基本介绍和使用

03/LGT8FX8P_databook_v1.0.4.pdf328pbADC特性•10-bitResolution10位分辨率•0.5LSBIntegralNon-linearity0.5LSB积分非线性

perseverance52·2024-02-13 08:10

《行为金融学讲义》视频讲解合集

3、易得性偏差4、首因效应、近因效应、代表性偏差和小数定律5、信息输出+信息反馈阶段的认知偏差6、决策参考点7、损失厌恶8、概率非线性转化9、狭隘框架10、心理账户11、选美博弈12、分散化不足13、简单分散化

李序锴·2024-02-13 07:35

神经网络中的前向传播（Forward Propagation）和后向传播（Backward Propagation）

在每一层，数据会与层内的权重（parameters）进行计算（如加权和），并通过激活函数（activationfunction）进行非线性

山泼黛·2024-02-13 07:26

多元回归分析 | LASSO多输入单输出预测（Matlab完整程序）

多元回归分析|LASSO多输入单输出预测（Matlab完整程序）目录多元回归分析|LASSO多输入单输出预测（Matlab完整程序）预测结果评价指标基本介绍程序设计预测结果评价指标LASSO回归训练集平均绝对误差

前程算法屋·2024-02-13 06:02

Multilevel Modeling Using R 第五章

这次我们介绍下横断数据的多层次分析横断数据的多层次模型的结构如上其中，Yit为响应变量，Xit为受时间影响的决策变量（其中i为第i个变量，t为时间）；πit为Level1的回归系数，βit为Level2的回归系数；εit是Level1的误差

小潤澤·2024-02-13 04:18

浮点数计算务必考虑浮点表示误差并使用epsilon

最简单的例子是浮点表示某些数值会有误差，这个时候必须考虑使用epsilon。比如我要比较abs(a/b-c/d)的最小值，如果数值一样就取字典最小序。

书香门第·2024-02-13 03:53

10.单细胞 RNA-seq：聚类分析

学习目标：评估是否存在聚类过程产生的技术误差使用PCA和UMAP图确定聚类质量，并了解何时重新聚类评估已知的细胞类型标记与假设簇的细胞类型同一性单细胞RNA-seq聚类分析现在我们已经进行了整合，我们想知道我们的细胞群中存在哪些不同细胞类型

denghb001·2024-02-13 01:02

【数据结构】10 广义表与多重链表

广义表广义表不仅跟线性表一样可以表示简单是线性顺序关系，而且可以表达更复杂的非线性多元关系。

abutu999·2024-02-13 01:13

[2021]《非线性成长：不确定时代下的职业发展和商业通关策略》作者: 黄有璨

全书以作者总结出来的个人成长范式“非线性成长”为主线，结合自己的经验和身边高手的例子，帮助大家梳理在不确定环境下个人成长的三

刘书朋·2024-02-13 00:29

【嵌入式开发】80

数据处理与姿态解算：读取到的原始数据通常包含噪声和误差，需要进行滤波和处理。STM32运行相应的算法对这些数据进行处理，如卡尔曼滤波、互补滤波等，以

少年郎123456·2024-02-12 23:47

机器学习：过拟合和欠拟合的介绍与解决方法

(高方差指的是训练集误差较低，而测试集误差比训练集大较多)过拟合的原因从两个角度去分析：模型的复杂度：模型过于复杂，把噪声数

是Dream呀·2024-02-12 19:05

如何判断欠拟合、适度拟合、过拟合

可以通过查看训练集误差和验证集误差，从而判断算法达到什么效果。通过衡量训练集和验证集的误差就可以得出不同结论。1.欠拟合：假定训练集误差是15%，验证集误差是16%。

心窄·2024-02-12 19:05

如果你被困在一个时间循环，你希望这个循环是多久？

我还有好多事情要做根本没有时间去浪费但如果非要选一个时间循环我会选择一个月在这一个月里，我的思维不会循环，但经历却不断重复（一）我可以真正的做一下以前先做却又做不到的事情很多时候都在想:如果时间可以重来如果时间可以循环，我会做一个实验:忽略微小的行为误差

书书你好·2024-02-12 17:08

笨方法学写作01：写作高手为什么喜欢用卡片

其他优点还包括：卡片可以自由自在的组合，从而产生出人意料的惊喜正是因为可以自由组合，它也是一种非线性的组织方式（非线性就是好啊就是好）也是因为组合，就可以不必受限于某本书某个作者的影响也是非常好的一个成长记录工具

ktulu7·2024-02-12 14:37

Week10

以线性回归模型为例，每一次梯度下降迭代，我们都需要计算训练集的误差的平方和，如果我们的学

kidling_G·2024-02-12 14:29

【数据结构】顺序栈和链式栈的简单实现和解析（C语言版）

逻辑结构分为线性结构、非线性结构线性结构：有且仅有一个开始节点和一个终端节点，每个节点最多只有一个直接前驱和一个直接后继。代表结构：栈、队列非线性结构：一个节点可能有多个直接前驱和多个直接后继。

咖喱年糕·2024-02-12 13:27

数据结构学习——顺序栈和链式栈的简单实现和解析（C语言版）