matlab-拟合

深度学习中的池化

1深度学习池化概述1.1什么是池化池化层是卷积神经网络中常用的一个组件，池化层经常用在卷积层后边，通过池化来降低卷积层输出的特征向量，避免出现过拟合的情况。
智慧医疗探索者·2023-12-25 09:39

深度学习中的Dropout

当一个复杂的前馈神经网络被训练在小的数据集时，容易造成过拟合。为了防止过拟合，可以通过阻止特征检测器的共同作用来提高神经网络的性能。在2012年，Alex、Hin
智慧医疗探索者·2023-12-25 09:06

PyTorch官网demo解读——第一个神经网络（3）

大佬说梯度下降是深度学习的灵魂；梯度是损失函数（代价函数）的导数，而下降的目的是让我们的损失不断减少，达到模型收敛的效果，最终拟合出最优的参数w。所以，我们要先从损失函数（代价函数）说起。
骑猪等风·2023-12-25 06:30

matlab显示函数表达式_从零开始的matlab学习笔记——（25）微分方程

matlab应用——求极限，求导，求积分，解方程，函数绘图，三维图像，拟合函数....更多内容尽在个人专栏：matlab学习之前我们学习过matlab的各种解方程的函数工具，这一节我们再来学习一种，（常
weixin_39636333·2023-12-25 06:49

线性回归模型数值仿真

请采100个输入样本，计算出相应的输出样本，并利用线性回归模型拟合这些样本，利用最小二乘求解。
!chen·2023-12-25 05:59

多项式拟合

将利用多输入的线性回归模型实现多项式的拟合。使用最小二乘法进行求解，并可视化拟合的结果。
!chen·2023-12-25 05:28

【C++PCL】点云处理最小二成三维球拟合

作者：迅卓科技简介：本人从事过多项点云项目，并且负责的项目均已得到好评！公众号：迅卓科技，一个可以让您可以学习点云的好地方目录1.原理介绍2.代码效果3.源码展示4.参数调试5.注意事项
迅卓科技·2023-12-25 04:37

【C++PCL】点云处理最小二成圆柱拟合

作者：迅卓科技简介：本人从事过多项点云项目，并且负责的项目均已得到好评！公众号：迅卓科技，一个可以让您可以学习点云的好地方目录1.原理介绍2.代码效果3.源码展示4.参数调试5.注意事项
迅卓科技·2023-12-25 04:37

【C++PCL】点云处理最小二成空间直线拟合

作者：迅卓科技简介：本人从事过多项点云项目，并且负责的项目均已得到好评！公众号：迅卓科技，一个可以让您可以学习点云的好地方目录1.原理介绍2.代码效果3.源码展示4.参数调试5.注意事项</
迅卓科技·2023-12-25 04:07

【C++PCL】点云处理最小二成二维圆拟合

作者：迅卓科技简介：本人从事过多项点云项目，并且负责的项目均已得到好评！公众号：迅卓科技，一个可以让您可以学习点云的好地方目录1.原理介绍2.代码效果3.源码展示4.参数调试5.注意事项
迅卓科技·2023-12-25 04:07

【C++PCL】点云处理RANSAC圆锥拟合

作者：迅卓科技简介：本人从事过多项点云项目，并且负责的项目均已得到好评！公众号：迅卓科技，一个可以让您可以学习点云的好地方目录1.原理介绍2.代码效果3.源码展示4.参数调试5.注意事项
迅卓科技·2023-12-25 04:06

三维目标检测：（三）用PCL中的RANSAC算法去除点云的平面点

算法原理随机采样一致性原理如下https://blog.csdn.net/qq_28087491/article/details/107376740简单来说，如果三个点确定一个平面，那我们随机取三个点，然后拟合成一个平面
ZZZZZZZZZZZZZYQ·2023-12-25 04:36

【C++PCL】点云处理RANSAC圆柱拟合

作者：迅卓科技简介：本人从事过多项点云项目，并且负责的项目均已得到好评！公众号：迅卓科技，一个可以让您可以学习点云的好地方目录1.原理介绍2.代码效果3.源码展示4.参数调试5.注意事项
迅卓科技·2023-12-25 04:36

Logistic回归

原理对分类边界建立回归公式，找到最佳拟合参数，以此来进行分类。优点：计算代价不高，易于理解和实现。缺点：容易欠拟合，分类精度可能不高。在数据不是完全线性可分的情况，永远不会收敛。
JasonChiu17·2023-12-24 22:03

【Python特征工程系列】利用梯度提升（GradientBoosting）模型分析特征重要性（源码）

有些可能是冗余的或不相关的，这会增加建模的复杂性并可能导致过拟合。
数据杂坛·2023-12-24 21:11

决策树的剪枝、连续与缺失

剪枝处理剪枝是决策树学习算法对付“过拟合”的主要手段。剪枝的基本策略有预剪枝和后剪枝两种。
New_Learner·2023-12-24 20:55

第3A章 | 安徽某高校《统计建模与R软件》期末复习

第3A章数据描述性分析目录3.1数据的收集3.2数据的整理3.3描述统计量3.4图像的绘制3.5正态性检验与分布拟合3.6一些R函数的总结与补充3.7补充题：Createacalendar！
我不是saint·2023-12-24 17:16

Error in x$terms : $ operator is invalid for atomic vectors

R报错在做nomo图的时候报的错后面发现模型具体参数需要显示出来，像下面这样子就可以了，但是又会出现新问题，应该是无法拟合或拟合不精确。
愿航·2023-12-24 17:37

生成任意轴线方向的圆柱体（附源码）

文章目录测试效果1.基本内容2.生成任意轴线方向的圆柱体2.代码实现3.参考目标：根据拟合的圆柱体轴线和轴上点，可视化任意轴线方向的圆柱体测试效果1.基本内容在实际检测拟合圆柱体后，我们可以根据拟合误差查看拟合的效果
IVisionNode·2023-12-24 16:48

LogisticRegression - 参数说明

L1G规范假设的是模型的参数满足拉普拉斯分布，L2假设的模型参数满足高斯分布，所谓的范式就是加上对参数的约束，使得模型更不会过拟合(overfit)，
魏鹏飞·2023-12-24 11:34

神经网络：机器学习基础

偏差（Bias）：衡量了模型拟合训练数据的能力，偏差反应的是所有采样
是Dream呀·2023-12-24 10:40

C#处理Gauss光斑图像[通过OpenGL和MathNet]

C#处理高斯光束的光斑图像1基础操作2图片截取3转灰度图4SharpGL画三维点云图5MathNet拟合，OxyPlot作图1基础操作.Net平台必备VS，新建WinForm项目，项目名称Gauss，位置任选
微小冷·2023-12-24 08:19

离散数据多项式拟合

1、多项式拟合多项式拟合&多项式插值多项式插值，给出一些点，求出这些点所满足的方程的表达式，表达式曲线一定经过每个点n次多项式插值→n+1个点求解n+1元一次方程组\boxed{n次多项式插值}\xrightarrow
哦豁灬·2023-12-24 08:17

机器学习---比较单个学习器与Bagging集成的偏差-方差分解、在Iris数据集的不同特征子集上使用不同的分类器进行训练和可视化

方差项测量在问题的不同实例上拟合时估计器的预测的可变性。最后，噪声测量由于数据的可变性而导致的误差的不可约部分。fromskle
三月七꧁ ꧂·2023-12-24 07:29

点云拟合方法：三点定圆

目录一、相关介绍二、计算代码三、计算结果一、相关介绍根据数学相关原理可以，超过半圆的三个点可以确定唯一的一个圆，计算方法如下：连结3点，形成三角形，再作任意两边的垂直平分线，交于一点，该点即为圆心，且到三点距离相等。第一步：首先假设圆心为
点云处理·2023-12-24 00:54

基于三维点云包围盒平面的圆柱体拟合方法

目录一、算法原理二、实现代码三、计算结果一、算法原理（1）三维点云数据集能够找到一个最大外包围盒将其包裹，具体步骤如下，首先找到坐标的极大值和极小值点，然后得到最大包围盒，极大值和极小值点构成外包围盒的对角点，其他点可以推算得到；（2）找到包围盒的一个面，将其包裹在一个圆内（即圆将是圆柱体面）&
点云处理·2023-12-24 00:23

机器学习之损失函数

它是优化算法的核心，通过最小化损失函数来调整模型的参数，使得模型能够更好地拟合训练数据并在新数据上表现良好。
贾斯汀玛尔斯·2023-12-23 21:47

机器学习之过拟合和欠拟合

过拟合概念过拟合（Overfitting）是机器学习中常见的问题之一，它指的是模型在训练数据上表现很好，但在未见过的新数据上表现较差的情况。
贾斯汀玛尔斯·2023-12-23 21:46

由实验数据进行函数拟合的python实现

0.引言已知公式求参的过程，对工程而言，一般是一个线性拟合或者非线性拟合的过程。我们现在来以代码片段为例，来描述如何求参。一般这个过程会涉及超定方程的计算。
子正·2023-12-23 20:36

Matlab 最小二乘法 拟合平面 (PCL PCA拟合平面)

一、原理推导最小二乘法拟合平面是我们最常用的拟合平面的方法，但是有特殊的情况是用这种方法是不能拟合的，后续会加上这种拟合方法（RANSAC）。
Σίσυφος1900·2023-12-23 20:15

3D点云法向量估计(最小二乘拟合平面)

1、点云法向量估计的主要思路是对K-近邻的N个点进行平面拟合（平面过N点重心），平面法向量即为所求；2、最小二乘拟合可以转换为求协方差矩阵最小特征值对应的特征向量（SVD分解）；此种解法对数据噪声有很强的鲁棒性
weixin_30487201·2023-12-23 20:15

matlab 点云最小二乘拟合平面(PCA法)

一、算法原理  见：matlab点云最小二乘拟合平面(PCA法详细过程版)。二、代码实现clc;clear;%%------
点云侠·2023-12-23 20:43

Matlab最小二乘平面拟合(SVD方法)—点云处理及可视化第3期

在之前的文章中，分享了Matlab基于PCA的平面拟合方法：这一次，再来分享一下基于奇异值分解（SingularValueDecomposition,SVD）的平面拟合。
阿昆的科研日常·2023-12-23 20:43

点云法向量与点云平面拟合的关系（PCA）

点云法向量估计的主要思路是对K-近邻的N个点进行平面拟合（平面过N点重心），平面法向量即为所求；所以求法向量就是变相的求拟合平面。
菜鸟知识搬运工·2023-12-23 20:43

Matlab基于主成分分析(PCA)的平面拟合—点云处理及可视化第2期

目录1概述2代码实现3可视化验证完整代码：PCA平面拟合结果：特别提示：《Matlab点云处理及可视化》系列文章整理自作者博士期间的部分成果，旨在为初入点云处理领域的朋友提供一份较为权威、可直接用于论文写作的
阿昆的科研日常·2023-12-23 20:13

PCL 最小二乘拟合空间直线

目录一、算法原理1、一般式2、点向式3、最小二乘法拟合4、参考文献二、代码实现三、结果展示本文由CSDN点云侠原创，原文链接。如果你不是在点云侠的博客中看到该文章，那么此处便是不要脸的爬虫。
点云侠·2023-12-23 20:13

matlab 点云最小二乘拟合空间直线(PCA法)

一、算法原理  见：matlab点云最小二乘拟合空间直线。二、代码实现clc;clear;%%----
点云侠·2023-12-23 20:12

matlab 点云的平面拟合、以及面积、倾角和倾向和平整度计算

matlab点云的平面拟合、以及面积、倾角和倾向和平整度计算1、原理和实现pca拟合平面1.1批量读入点云clcclearallcloseallcurent_file=pwd;rock="European_cluster
暗嘿·2023-12-23 20:12

matlab 手写基于PCA的点云法向量计算

matlab手写基于PCA的点云法向量计算点云法向量估计的方法有很多，应用最广泛和普遍的是，基于平面拟合的法向量计算，也就是基于PCA的法向量计算。
暗嘿·2023-12-23 20:12

（14）监督学习-分类问题-决策树

越适合做分类条件特点是：只有树的生成，容易产生过拟合。只能处理离散性数据2、C4.5特征选择方法：信息增益率；信息增益大小没有绝对意义，使用比例对其进行矫正。g1(
顽皮的石头7788121·2023-12-23 19:27

【机器学习】【线性回归】梯度下降

文章目录@[toc]数据集实际值估计值估计误差代价函数学习率参数更新`Python`实现线性拟合结果代价结果数据集(x(i),y(i)),i=1,2,⋯ ,m\left(x^{(i)},y^{(i)}\
丷从心·2023-12-23 16:43

正则化(Regularization) 线性回归

假设我们的模型是：image.png我们可以从之前的事例中看出，正是那些高次项导致了过拟合的产生，所以如果我们能让这些高次项的系数接近于0的话，我们就能很好的拟合了。
东京的雨不会淋湿首尔·2023-12-23 14:32

监督式机器学习与无监督式机器学习

你把它拟合到你的算法中，算法现在会预测这个数据的标签。这称为监督学习。回归和分类是监督学习的两种
人工智能MOS·2023-12-23 08:14

PRML第一章读书小结

1.多项式曲线拟合问题多项式拟合问题作为全书的第一个引例，通过此说明了很多关键的概念。给定一个训练集，训练集由的N次观测组成，记作，对应了相应的观测值，记作。它们拥有了一个内在的规律，这个规律是我们
飞剑客阿飞·2023-12-23 03:33

L1、L2正则化的原理及适用场景

1.2公式表示添加了L1正则化的损失函数一般可表示为：1.3作用L1正则常被用来解决过拟合问题；L1正则化容易产生稀疏权值矩阵（更容易得到稀疏解），即产生一个稀疏模型（较多参数为0），因此也可用于特征选择
云从天上来·2023-12-23 02:22

深度学习之正则化方法

神经网络的拟合能力非常强，通过不断迭代，在训练数据上的误差率往往可以降到非常低，从而导致过拟合（从偏差-方差的角度来看，就是高方差）。因此必须运用正则化方法来提高模型的泛化能力，避免过拟合。
weixin_30369087·2023-12-23 02:21

我们谈一下标签正则化（标签平滑、知识蒸馏、知识精炼）

然而，DNN通常包含数以百万计的可训练参数，这很容易导致过拟合问题。
fond_dependent·2023-12-23 02:50

软间隔与正则化(支持向量机)-------机器学习

特别是在存在噪音或者异常点的情况下，将这些所有的样本都完全的进行线性可分，这样很容易引起过拟合。所以支持向量机是允许在一些样本上出错的，为此，引入了“软间隔”的概念。
Lavender-csdn·2023-12-23 02:19

网络优化（五）——正则化

文章目录1.L1和L2正则化2.权重衰减3.提前停止4.Dropout5.数据增强6.标签平滑正则化是一类通过限制模型复杂度，从而避免过拟合，提高泛化能力的方法，比如引入约束、增加先验、提前停止等。
Suppose-dilemma·2023-12-23 02:18

sklearn笔记整理——（二）决策树（decision tree）

：https://scikit-learn.org/stable/modules/tree.html算法原理将分类（回归）问题考虑成一棵树成长的过程，将特征作为节点，寻找最佳节点与最佳分支，并且防止过拟合
晴空_万里·2023-12-22 22:51
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