matlab-拟合

深度模型优化与正则化

优化问题神经网络模型是一个非凸函数，再加上在深度网络中的梯度消失问题，很难进行优化；另外，深层神经网络模型一般参数比较多，训练数据也比较大，会导致训练的效率比较低泛化问题（正则化）因为神经网络的拟合能力强
锋年·2023-11-26 22:44

正则化线性回归与正则化逻辑回归

如果这么做，我们可以获得拟合数据的这样一条直线，但是，实际上这并不是一个很好的模型。我们看看这些数据，很明显，随着房子面积增大，住房价格的变化趋于稳定或者说越往右越平缓。
matuoxifan·2023-11-26 22:13

ML笔记（3）线性回归的正则化

先举一个多项式回归的例子，当我们使用多项式回归的时候，如果没有对多项式的系数进行限制，拟合的模型过拟合的概率极高，所以我们需要通过一些方法限制多项式系数的变化。
孚瓜·2023-11-26 22:08

线性模型加上正则化

弹性网络回归的目标函数包括数据拟合损失和正则化项：minw12n∣∣y−Xw∣∣22+α(λ∣∣w∣∣1+12(1−λ)∣∣w∣∣22)min_w\frac{1}{2n}||y-Xw||^2_2+\alpha
羞儿·2023-11-26 22:08

动手学深度学习(四)---多层感知机

多层感知机4.多层感知机的从零开始实现【相关总结】1.torch.randn()2.torch.zeros_like()一、理论知识1.感知机给定输入x,权重w，和偏移b,感知机输出：2.XOR问题感知机不能拟合
释怀°Believe·2023-11-26 20:40

DL Homework 2

最小二乘法是一种寻找最优拟合曲线的统计学方法，它的原理是使所有点到回归直线的距离的平方和最小。而平方损失函数正是这一原理的体现。
熬夜患者·2023-11-26 20:54

2021-12-26

让机器学习这些答案，对自己的模型进行调整进行拟合，再根据这些样本作出预测，无监督学习是什么？不同于监督学习的数据的样子，即无监督学习中没有任何的标签或者是有相同的标签或者就是没标签。一般用于归类。
微风_煜·2023-11-26 17:35

机器学习-线性模型·

线性模型的任务是学习适当的权重，以最好地拟合训练数据，并对未见过的数据做出准确的预测。线性模型在不同领域中有广泛的应用，包括回归问题和分类问题。线性模型的训练通常涉及到一个优
普通研究者·2023-11-26 10:37

解密人工智能：线性回归 | 逻辑回归 | SVM

2.2如何确定线性回归模型的拟合优度？2.3如何处理线性回归中的异常值？3、逻辑回归算法3.1什么是逻辑函数?3.2逻辑回归可以用于多类分类吗？3.3如何解释逻辑回归中的系数？
春人.·2023-11-26 10:18

深度学习第1天：深度学习入门-Keras与典型神经网络结构

少年起而行之文章目录神经网络介绍结构基本要素Keras介绍导入定义网络模型训练前馈神经网络特点常见类型代码示例反馈神经网络特点作用常见类型代码示例结语神经网络介绍我们知道，深度学习也是机器学习的一个范畴，所以它满足机器学习的基本思想：从数据中拟合出某种规律
Nowl·2023-11-26 06:54

MATLAB-深度网络设计器

一、操作步骤1、打开APP中的深度网络设计器2、点击建立空白网络3、根据图像数据的具体情况建立神经网络，本文以2为图像数据为例4、调整分类数，本文演示2分类5、导入数据本文演示的数据为“123”文件夹下A/B两类图片数据6、训练模型二、卷积神经网络原理（一）计算机视觉原理计算机视觉原理：以下图为例，不同于人眼可以直接观察到图像形态和色彩特征，计算机是依靠数值矩阵记录图像的。首先将图片分割为N*N个
江垣紫·2023-11-26 01:55

MATLAB萤火虫算法求解数据拟合和多参数优化问题代码实例

MATLAB萤火虫算法求解数据拟合和多参数优化问题代码实例1.基本概念萤火虫算法(FireflyAlgorithm,FA)是一种模仿萤火虫之间信息交流，相互吸引集合，警戒危险。
麦哥MATLAB·2023-11-26 00:08

曲线拟合：走进数据建模中的艺术与科学

在现代科学和工程领域，曲线拟合是一项重要的数据分析技术，它可以通过数学模型来近似描述实际数据中的复杂关系。本文将详细介绍曲线拟合的基本概念、方法和应用领域，并探究其在数据建模中的艺术与科学。
非著名程序员阿强·2023-11-25 18:44

全面(16万字)深入探索深度学习：基础原理到经典模型网络的全面解析

前言Stacking(堆叠)网页调试学习率：它决定了模型在每一次迭代中更新参数的幅度激活函数-更加详细激活函数的意义:激活函数主要是让模型具有非线性数据拟合的能力，也就是能够对非线性数据进行分割/建模如果没有激活函数
小酒馆燃着灯·2023-11-25 18:10

大模型微调技术

全量微调部分参数微调Adaper-Tuning降维的意义计算和存储成本去除冗余和噪声—特定任务训练数据有限减少模型复杂度避免过拟合风险适应任务需求过拟合是指模型在训练数据上表现得很好，但在新的未见过的数据上表现较差的现象模型过于复杂
数据与后端架构提升之路·2023-11-25 17:19

python ransac拟合曲线_使用RANSAC算法拟合直线（含python实现代码）

importnumpyasnpimportrandomimportmathdeffit_line_by_ransac(point_list,sigma,iters=1000,P=0.99):#使用RANSAC算法拟合直线
二佳啊i·2023-11-25 17:27

python ransac_RANSAC平面拟合python实现

毕设中有一个小模块是要在点云中做平面的拟合，翻阅了一些资料后觉得用最简单的最小二乘法加上AX+BY+CZ=D的平面方程就可以实现(使用SVD进行最小二乘法拟合)，但是当实现过后发现效果并不是很好，考虑原因应该是因为最小二乘法受误差值当影响比较大
weixin_39645019·2023-11-25 17:56

Python: RANSAC随机一致性原理与实现

Python:RANSAC随机一致性原理与实现前言随机一致性原理RANSAC直线拟合python代码前言最近要把点云平面做分割，想到可以使用RANSAC做平面拟合。
RuiH.AI·2023-11-25 17:22

python使用RANSAC算法拟合直线

nptest1=np.array(line1_yx)print("nptest1",nptest1)line1=cv2.fitLine(nptest1,cv2.DIST_L2,0,0.01,0.0)k1=line1[1]/line1[0]b1=line1[3]-k1*line1[2]print('第1排line1:\ny={:0.8f}x+{:0.8f}'.format(k1[0],b1[0]))
天人合一peng·2023-11-25 17:20

02 RANSAC算法 及 Python 实现

文章目录02RANSAC算法及Python实现2.1简介2.2算法流程2.3RANSAC算法实现直线拟合2.4利用RANSAC算法减少ORB特征点误匹配02RANSAC算法及Python实现2.1简介RANSAC
算法导航·2023-11-25 17:13

python 一组数据 正态分布散点图_python数据关系型图表散点图系列残差分析图

参差分析图(线性回归、二次回归)残差分析(residualanalysis)回归方程拟合的数值和实际数值的差值就是残差；残差分析是通过残差所提供的信息，分析出数据的可靠性、周期性或其他干扰；用于分析模型的假定正确与否的方法
weixin_39876650·2023-11-25 15:21

python绘制qq图_Python中作QQ图（quantilequantile Plot）

两组数据的尺度范围是否一致两组数据是否有类似的分布形状前面两个问题可以用样本数据集在Q-Q图上的点与参考线的距离判断；而后者则是用点的拟合线的斜率判断。用Q-Q图来分析分布的好处都有啥？(谁说对了就
如水蜜·2023-11-25 15:51

残差分析与残差图（Python）

残差分析与残差图（Python）残差分析是统计学中常用的一种方法，用于评估回归模型的拟合程度和检查模型的假设。在回归分析中，残差是指观测值与回归模型预测值之间的差异。
CodeByte·2023-11-25 15:47

Tabular特征选择基准

为了防止在后续的下游建模中过拟合，数据科学家通常使用自动特征选择方法来获得特征子集。Tabular特征选择的现有基准建立在经典的下游模型，合成的toy数据集上。
tzc_fly·2023-11-25 13:33

matlab 点云最小二乘拟合平面(PCA法详细过程版)

目录一、算法原理1、平面拟合2、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。爬虫网站自重。
点云侠·2023-11-25 12:39

基于M估计样本一致性算法的点云平面拟合

平面拟合1、算法简介2、参考文献3、实现效果4、相关代码1、算法简介  RANSAC是在给定模型和距离阈值TTT的情况下，通过寻找最小代价CCC来确定内点数据并拟合模型。
点云侠·2023-11-25 12:05

【点云surface】 修剪B样条曲线拟合

1介绍FittingtrimmedB-splines（修剪B样条曲线拟合）是一种用于对给定的点云数据进行曲线拟合的算法。
爱钓鱼的歪猴·2023-11-25 11:48

点云

用法小结：    虽说此类放在了Surface下面，但是通过反复的研究与使用，我发现此类并不能输出拟合后的表面，不能生成Mes
hbzsz33·2023-11-25 11:14

【Ceres基本使用方法】使用Ceres拟合曲线求解最小二乘问题

一、Ceres简介Ceres是一个最小二乘问题求解库，我们只需要定义待优化的问题，然后交给它计算即可。①基本概念常用的最小二乘问题形式如下：参数块：x1x_1x1,…xnx_nxn等优化变量代价函数（残差块/误差项）：fif_ifi核函数：ρ(·)，目标函数由许多平方项经过核函数求和自称②使用方法定义每个参数块。参数块就是简单的向量，也可以是四元数、李代数等特殊的结构。定义残差块的计算方式。残差块
Huffiee·2023-11-25 10:50

ceres使用心得

ceres介绍一、用途：曲线拟合、计算机视觉中的三维模型构建，优化转换参数。
WOZINIYAKE·2023-11-25 10:43

（5）L1、L2正则化

正则化主要是用于降低过拟合的风险。L1引入稀疏性，删除影响较少的参数，可减少计算量。拉普拉斯分布（背靠背的指数分布）L2均衡各个参数的影响，比较平滑，效果比较好。高斯分布。可以获得更少的非0分类。L!
顽皮的石头7788121·2023-11-25 08:56

TensorFlow HOWTO 1.2 LASSO、岭和 Elastic Net

1.2LASSO、岭和ElasticNet当参数变多的时候，就要考虑使用正则化进行限制，防止过拟合。操作步骤导入所需的包。
布客飞龙·2023-11-25 08:10

可视化比较数据集中残差和特定样本邻居的残差的分布

通过分析残差，我们可以评估模型的准确性和对数据的拟合程度。在本文中，我们将介绍如何使用R语言对数据集中的残差和特定样本邻居的残差进行可视化比较。首先，我们需要准备一个数据集和一个训练好的模型。
风吹麦很·2023-11-25 06:50

贝叶斯（2）-最大似然估计和贝叶斯参数估计

直接统计类条件密度太复杂了且样本不足，所以我们希望用一个密度函数去拟合它，比如拟合成下面的正态分布，其中的参数可以用最大似然方法或者贝叶斯估计去进行参数估计。
cloudless_sky·2023-11-24 18:56

matlab-实现-BP-神经网络

最近写论文用到了很多神经网络和优化算法，算是废了不少精力收集起来的，还是整理出来分享给大家，以免浪费了。本篇以最简单的BP神经网络开始吧详细的实现步骤如下：1.环境准备：清空环境变量、关闭开启的图窗、清空变量和命令行。2.数据加载：从"数据集.xlsx"文件中读取数据。3.数据分析：设定训练集占数据集比例、设定输出维度、计算样本个数、打乱数据集（如果不希望打乱数据集，可以注释相应的代码）、计算训练
一个普通的瓜皮·2023-11-24 18:42

【点云surface】基于多项式重建的平滑和法线估计

该方法基于MovingLeastSquares（MLS）算法，通过拟合每个点的邻域数据来进行平滑处理。在平滑过程中，使用多项式函数来逼近邻域内的点，然后通过对多项式函数求导来估
爱钓鱼的歪猴·2023-11-24 12:39

2019-12-10

拍摄效果类似老师在触摸大屏上讲课，利用虚拟合成的方式，解决了触摸大屏和人物亮度不一致，摒除了触摸屏色调发蓝，发黄等现象。
bjzstw·2023-11-24 06:09

机器学习调参指南：提升模型性能的关键步骤

诸神缄默不语-个人CSDN博文目录文章目录1.理解模型的参数和超参数2.使用网格搜索进行超参数调优3.随机搜索4.贝叶斯优化5.使用交叉验证避免过拟合6.考虑正则化7.调整学习率和其他优化器参数8.实验和记录
诸神缄默不语·2023-11-24 01:51

笔记-L1、L2范数理解

L1、L2范数是解决机器学习问题中模型过拟合的典型方法，在模型参数空间进行限制，是机器学习建模逻辑中重要的一环。
ZSYGOOOD·2023-11-24 00:24

使用R语言对数据进行拟合曲线

使用R语言对数据进行拟合曲线在数据分析和统计建模中，拟合曲线是一种常见的方法，用于找到最佳的函数来描述给定数据的趋势。R语言是一个功能强大且广泛使用的统计分析工具，提供了各种拟合曲线的函数和包。
TechBlitzZ·2023-11-23 23:36

基于框架的线性回归

它建立了自变量和因变量之间的线性关系，并通过拟合一条直线或超平面来预测和分析数据。基于框架的线性回归是构建线性回归模型的一种常见方法，它利用现有的机器学习框架来实现线性回归模型的建立、训练和预测。
非著名程序员阿强·2023-11-23 17:51

matlab 拟合三维平面

clc;clearall;data=load('data.txt');xx=data(:,1);yy=data(:,2);zz=data(:,3);[m,n]=size(data);plot3(xx,yy,zz);holdoff;bestnorm=zeros(1,3);Norm=zeros(1,3);inierror=0;fori=1:20000#随机取三个点index=randi([1200],
4月16！·2023-11-23 16:31

数学建模之拟合及其代码

发现新天地，欢迎访问Cr不是铬的个人网站引言与插值问题不同，在拟合问题中不需要曲线一定经过给定的点。
Cr不是铬·2023-11-23 16:29

基于深度ST-残差网络的城市人流量预测 读书笔记

使用三个CNN模型分别去拟合周期性(period)、邻近性(closeness)和趋势性(trend)，在CNN中使用1
zzyy0929·2023-11-23 15:33

网络中BN层的作用

BN层的作用主要有三个：加快网络的训练和收敛的速度控制梯度爆炸防止梯度消失防止过拟合分析：（1）加快收敛速度：在深度神经网络中中，如果每层的数据分布都不一样的话，将会导致网络非常难收敛和训练，而如果把每层的数据都在转换在均值为零
suibianshen2012·2023-11-23 14:42

Dropout 作用

一、前言Dropout出现的原因训练深度神经网络的时候，总是会遇到两大问题：（1）容易过拟合（2）网络费时在机器学习的模型中，如果模型的参数太多，而训练样本又太少，训练出来的模型很容易产生过拟合的现象。
shadowismine·2023-11-23 14:12

Dropout层、BN层、Linear层 & 神经网络的基本组成

空洞卷积对比普通卷积)、激活函数层、池化层&感受野目录（1）Dropout层（2）BN层（BatchNormal）（3）全连接层（1）Dropout层在深度学习中，当参数过多而训练样本又比较少时，模型容易产生过拟合现象
Flying Bulldog·2023-11-23 14:11

BN层的作用

原文链接：https://zhuanlan.zhihu.com/p/75603087BN层的作用主要有三个：加快网络的训练和收敛的速度控制梯度爆炸防止梯度消失防止过拟合分析：（1）加快收敛速度：在深度神经网络中中
薛定谔的炼丹炉！·2023-11-23 14:10

神经网络中的BN层

优势:加快网络的训练和收敛的速度，即我们可以使用较大的学习率控制梯度爆炸防止梯度消失防止过拟合1.加快训练速度在深度神经网络中中，如果把每层的数据都在转换在均值为零，方差为1的状态下，这样每层数据的分布都是一
我本将心向明月5526·2023-11-23 14:32

matlab 最小二乘拟合平面并与XOY平面对齐

一、算法原理  首先，使用最小二乘拟合平面；具体原理见：
点云侠·2023-11-23 13:19
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