高斯拟合

Python散点图以及一次拟合曲线图像

#散点图以及一次拟合曲线图像#准备数据df=(pd.read_csv(r'C:\Users\Administrator\Desktop\销售数据2.csv',usecols=[0]))season=np.array
Blackened·2024-02-09 00:52

记录pytorch常用的维度转换方法

*********#***生成固定数据***test1=torch.tensor([[1,2,3],[4,5,6]])#***生成随机数据***test=torch.rand(2,4)#***生成符合高斯分布的随机数据
嘿，兄弟，好久不见·2024-02-08 20:30

零基础学Java第一节(语法格式、数据类型)

第1章Java概述1.1Java语言发展史Java语言发展史詹姆斯·高斯林（JamesGosling）1977年获得了加拿大卡尔加里大学计算机科学学士学位，1983年获得了美国卡内基梅隆大学计算机科学博士学位
编程攻略·2024-02-08 19:22

matlab积分函数拟合详细步骤及源码

本文介绍一下基于matlab实现积分函数拟合的过程。采用的工具是lsqcurvefit和nlinfit两个函数工具。关于包含积分运算的函数，这里可以分为两大类啊。
suoge223·2024-02-08 16:31

基于python和matlab的复杂函数拟合的方法、工具以及学习资料

复杂函数拟合是指对具有复杂形式的函数进行拟合，例如积分函数、微分方程、偏微分函数、隐函数、方程组的拟合，通常涉及到非线性、多变量、高维度、高阶、多参数等情况。
suoge223·2024-02-08 16:00

什么是指数型基金

指数型基金是一种以拟合目标指数、跟踪目标指数变化为原则，实现与市场同步成长的基金品种。指数基金的投资采取拟合目标指数收益率的投资策略，分散投资于目标指数的成份股，力求股票组合的收益率拟合该目标指数
执着的80后·2024-02-08 15:22

Python 算法集

01目录环境需求怎样使用本地化扩展卡尔曼滤波本地化无损卡尔曼滤波本地化粒子滤波本地化直方图滤波本地化映射高斯网格映射光线投射网格映射k均值物体聚类圆形拟合物体形状识别SLAM迭代最近点匹配EKFSLAMFastSLAM1.0FastSLAM2.0
Aaronlan·2024-02-08 12:15

转载：高斯函数以及在图像处理中的应用总结

转载连接：https://www.cnblogs.com/herenzhiming/articles/5276106.html一、高斯函数和图像上的应用1.一维高斯函数：一维高斯函数a表示得到曲线的高度
思思入扣·2024-02-08 11:02

深度学习（7）---Diffusion Model概念讲解

1.1概念讲解1.2Denoise模块二、StableDiffusion2.1概念讲解2.2FID2.3CLIP一、基本概括1.1概念讲解 1.DiffusionModel是一种生成模型，通过连续添加高斯噪声来破坏训练数据
冒冒菜菜·2024-02-08 11:53

JavaBase持续更新

人与人交流沟通的表达方式计算机语言:人与计算机之间进行信息交流沟通的一种特殊语言Java语言是美国Sun公司（StanfordUniversityNetwork）在1995年推出的计算机语言Java之父:詹姆斯·高斯林
只年·2024-02-08 10:10

高斯伪谱C++封装库开源！

Windowsx64/86C++无依赖运行高斯伪谱法求解最优控制问题，你只需要ElegantGP!
Y. F. Zhang·2024-02-08 09:21

机器学习：数据集划分笔记

目录原因1.避免过拟合2.模型评估3.模型选择和调参方法1.留出法（Hold-outMethod）2.自助法（Boots
Ningbo_JiaYT·2024-02-08 07:35

收藏 | 统计学最全思维导图，附下载链接

思维导图描述性统计：表格与图形法描述性统计：数值方法概率概率分布抽样分布区间估计假设检验两总体均值&比例的推断总体方差的统计推断多个比率的比较/独立性/拟合优度检验实验设计|方差分析简单线性
一木Campus·2024-02-08 04:12

SIMD学习笔记2：高斯卷积计算优化

https://github.com/gredx/simd-parallel-convhttps://zhuanlan.zhihu.com/p/419806079https://www.cnblogs.com/Imageshop/p/9069650.htmlhttps://zhuanlan.zhihu.com/p/308004749https://zhuanlan.zhihu.com/p/8369
蜉蝣之翼❉·2024-02-08 03:07

Matlab图像模拟加噪——高斯噪声、椒盐噪声、泊松噪声、乘性噪声、均匀噪声、指数噪声

1.高斯噪声(1)通过均值和方差来产生J=imnoise(I,'gaussian',0,0.01);%高斯噪声，均值为0，方差为0.01(2)通过位置信息来产生I=im2double(I);V=zeros
MatpyMaster·2024-02-08 01:09

Matlab图像处理——基于小波变换的数字图像水印嵌入和提取算法（GUI界面）

结果表明：该算法能够准确实现水印的嵌入和提取功能；嵌入的水印具有良好的隐身性，人眼不能感觉出水印嵌入带来的变化；算法具有较强的鲁棒性，经过椒盐噪声、高斯噪声、JPEG压缩、高斯平滑和裁剪操作等污染及攻击后
MatpyMaster·2024-02-08 01:38

python sklearn.tree 决策树参数

通常来说，不纯度越低，决策树对训练集的拟合越好。现在使用的决策树算法在分枝方法上的核心大多是围绕在对某个不纯度相关指标的最优化上。不纯度基于节点来计算，树中的每个节
有头发的偷心盗贼·2024-02-08 00:19

大规模机器学习简介

我们的目标是找到一个函数fw，它能够最好地拟合数据，形式如下：这里是一个参数化的函数族，参数属于空间，而是误差项。
思诺学长·2024-02-07 21:47

【MATLAB】使用随机森林在回归预测任务中进行特征选择（深度学习的数据集处理）

这有助于简化模型并提高其泛化能力，减少过拟合的风险，并且可以加快模型训练和推理速度。通过剔除不重要的特征，模型的复杂度降低，同时保持了较高的预测准确性。
编程到天明·2024-02-07 15:31

【MATLAB】使用梯度提升树在回归预测任务中进行特征选择（深度学习的数据集处理）

这有助于简化模型并提高其泛化能力，减少过拟合的风险，并且可以加快模型训练和推理速度。此外，特征选择可以帮助理解数据，并为进一步的特征工程提供指导，有效地提高模型的预测性能。
编程到天明·2024-02-07 15:59

彻底学会系列：一、机器学习之线性回归（二）

w1X1+w2X2...wnXn+w0\haty=w_1X_1+w_2X_2...w_nX_n+w_0y^=w1X1+w2X2...wnXn+w0向量表示：y^=WTX\haty=W^TXy^=WTX1.3高斯密度函数
挑大梁·2024-02-07 11:25

智慧海洋建设-Task3 特征工程

分箱特征的重要性：一般在建立分类模型时，需要对连续变量离散化，特征离散化后，模型会更稳定，降低了模型过拟合的风险。离散特征的增加和减少都很容易，易于模型的快速迭代；稀疏向量内积乘法运算速度快，计算结果
1598903c9dd7·2024-02-07 10:58

06 逆矩阵、列空间与零空间

06逆矩阵、列空间与零空间imageimage直观理解这几个概念,计算方法不作讨论,如"Gaussianelimination高斯消元法"和"rowechelonform行阶梯型".Letthecomputerdocomputing
林炒Lynn·2024-02-07 10:51

政安晨：政安晨：机器学习快速入门（三）{pandas与scikit-learn} {模型验证及欠拟合与过拟合}

这一篇中，咱们使用Pandas与Scikit-liarn工具进行一下模型验证，之后再顺势了解一些过拟合与欠拟合，这是您逐渐深入机器学习的开始！模型验证评估您的模型性能，以便测试和比较其他选择。
政安晨·2024-02-07 09:18

政安晨：机器学习快速入门（四）{pandas与scikit-learn} {随机森林}

随机森林的主要特点是采用了随机采样和随机特征选择的方法，以降低模型的方差和减小过拟合的风险。在随机森林中，对于每个决策树的构建，会从训练集中随机选择一部分样本进行有放回抽样，同
政安晨·2024-02-07 09:42

动手学深度学习-02打卡

过拟合、欠拟合及其解决方案1.过拟合、欠拟合的概念2.权重衰减3.丢弃法模型选择、过拟合和欠拟合训练误差和泛化误差训练误差：模型在训练数据集上表现出的误差。
一技破万法·2024-02-07 09:06

数学实验第三版（主编：李继成 赵小艳）课后练习答案（七）（3）（4）（5）

目录实验七：随机变量数据模拟练习三练习四练习五实验七：随机变量数据模拟练习三1.描绘以下数组的频数直方图，画出最小二乘拟合直线3.8,27.6,31.6,32.4,33.7,34.9,43.2,52.8,63.8,41.4,51.8,61.7,67.9,68.7,77.5,95.9,137.4,155clc
C.L.L·2024-02-07 09:01

数学实验第三版（主编：李继成 赵小艳）课后练习答案（六）（2）

（该方阵为满秩方阵）（2）对此方程组，雅可比和高斯-赛德尔迭代法是否收敛？若收敛，则任意取定一个非零向量b,分别用雅可比和高斯-赛德
C.L.L·2024-02-07 09:31

机器学习笔记

若不将输入数据打乱，则在训练时模型的参数首先用于拟合第一种类型的数据，而当大量的第一类数据连续输入训练时，极易造成参数在第一类数据上过拟合。
想努力的人·2024-02-07 08:06

因子分析1——python因子的异常值处理、标准化、市值/行业中性化

基于截面数据的建模并不是说：当前截面的情况对应了未来就会如何如何，而是后验的去描述，未来表现如何如何时，历史上的截面数据大概有什么样子的表现1.异常值处理（绝对中位差）原始数据的分布在使用一些拟合的方法时
呆萌的代Ma·2024-02-07 08:33

【机器学习300问】22、什么是超参数优化？常见超参数优化方法有哪些？

http://t.csdnimg.cn/ZvFiw【机器学习300问】18、正则化是如何解决过拟合问题的？http://t.csd
小oo呆·2024-02-07 06:00

机器学习系列——（十四）正则化回归

引言在机器学习领域，正则化回归是一种常用的技术，旨在解决过拟合问题，提高模型的泛化能力。本文将简单探讨正则化回归的概念、类型和应用，帮助读者更好地理解和运用这一重要技术。
飞影铠甲·2024-02-07 06:28

ArcGIS的UTM与高斯-克吕格投影分带要点总结

投影采用6度分带2）可根据公式计算，带数=（经度整数位/6）的整数部分+313）北半球地区，选择最后字母为“N”的带4）中国国境所跨UTM带号为43-535）西经UTM的带号计算是：(180-带号)取整加1高斯
hi_ly_51·2024-02-07 06:54

【Andrew Ng机器学习】单变量线性回归-模型描述

此时就可以进行模型拟合。根据这个模型，那么你可以告诉他这套房或许可以卖到220k。监督学习：每一个例子都有“正确的答案”，也就是说我们知道了数据集中卖出的房子的实
jenye_·2024-02-07 05:21

【转载】详解残差网络

在深度学习中，网络层数增多一般会伴着下面几个问题计算资源的消耗模型容易过拟合梯度消失/梯度爆炸问题的产生问题1可以通过GPU集群来解决，对于一个企业资源并不是很大的问题；问题2的过拟合通过
yepeng2007fei·2024-02-07 05:15

随机森林算法

Bagging方法可以有效减少模型的方差，防止过拟合，并提高模型的泛化能力。
小森( ﹡ˆoˆ﹡ )·2024-02-07 04:27

随机路面激励及其功率谱密度||基于ISO-8608||python&Matlab代码实现

标准指出：拟合高度功率谱密度PSD为：其中，n0为参考空间频率；n为空间频率；w为频率指数（一般取
@Duang~·2024-02-06 19:37

蓝桥杯_数学知识_1 (质数筛法 - 分解质因数 - 约数【约数个数 - 约数之和 - 最大公约数】 )

、线性筛法）判断素数埃式筛法（朴素）线性筛法【分解质因数】869.试除法求约数(试除法)870.约数个数871.约数之和872.最大公约数1.数论【每一步都要想时间复杂度，看能不能做】2.组合计数3.高斯消元
violet~evergarden·2024-02-06 17:35

机器学习之决策树（二）

我想就是将训练集完全分开，然而将训练集完全分开，就会使模型复杂度迅速上升，从而出现过拟合的现象。
Vophan·2024-02-06 16:15

knn实现掌纹识别

Knn掌纹识别算法对比：KnnResNet高斯滤波器、Gabor滤波器、LBP等掌纹提取哲，zhe摘要：自动掌纹识别是一种近年来出现的生物识别技术。
哲子带你学编程·2024-02-06 16:04

Python-多段折线Lut拟合工具

给定折断点坐标信息，插值出折线图上对应点的y值例如：输入:cut_dots=np.array([[0,0.5],[8,0.65],[18,0.996],[63,0.996]])#needmin/max拟合结果图输出
陈年小白·2024-02-06 12:57

【MATLAB】交叉验证求光滑因子的广义神经网络回归预测算法

模型的目标是通过学习训练数据的特征来拟合输
Lwcah·2024-02-06 09:57

机器学习系列——（十二）线性回归

其基本思想是通过拟合最佳直线（或超平面）来预测输出变量与输入特征之间的关系。线性回归的目标是找到最
飞影铠甲·2024-02-06 07:17

【深度学习理论】持续更新

文章目录1.统计学习理论1.统计学习理论统计学习理论，一款适合零成本搞深度学习的大冤种的方向从人类学习到机器学习的对比（学习的过程分为归纳和演绎），引出泛化和过拟合的概念。如何表示归纳的函数规律呢？
一轮秋月·2024-02-06 06:48

机器学习之正态分布

正态分布：也称常态分布，又名高斯分布。正态曲线呈钟形，两头低，中间高，左右对称因其曲线呈钟形，也称钟形曲线。
WEL测试·2024-02-06 06:54

Qt+多线程实现单幅图像高斯、灰度、边缘处理，调用opencv库导入图片

可以实现对输入的图片进行图像处理，高斯模糊、灰度处理以及边缘检测，三种处理同时进行。思路：借助OpenCv库，用Mat读取图片并输出展示在界面上，多线程进行图像处理。这里采用线程池的方法。
我也不太懂她·2024-02-06 05:57

基于OpenCV平滑图像

cv::blurcv::GaussianBlur（高斯模糊）cv::medianBlur（中值模糊）cv::bilateralFilter（双边滤波）理论进行图像平滑的目的有很多，本文的目的是减少噪音。
凌风探梅·2024-02-06 05:27

halcon圆形、残缺圆形检测

内部填充、3、获取图像边缘线，分割曲线，然后计算曲线的circularity_xld圆率范围，和area_center_xld的面积大小，做阈值筛选4、然后fit_circle_contour_xld拟合
好玩的Matlab（NCEPU）·2024-02-06 04:14

ransac拟合直线和平面(matlab版本)

参考资料：[1]RANSAC介绍（Matlab版直线拟合+平面拟合）主要思想：迭代100次，找出内点内点最多的参数模型。
Optimization·2024-02-06 03:38

计算机是怎么求解线性方程的(矩阵乘和求逆)

上回我们说到，高斯老哥用消元法解线性方程，大致步骤呢就是给系数矩阵消元，运气好点呢直接整出上三角系数矩阵，得到方程组的唯一解，运气不行呢，消着消着发现整不出上三角，这时就得再讨论方程是有多解还是无解。
異轩·2024-02-06 02:07
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