matlab-拟合

label-preserving transformations

label-preservingtransformations,这是一种减少过拟合的方式。也就是在不影响图像标签的前提下，对图片进行变换，以达到数据增强的目的。
碧寒·2023-11-15 05:15

HANTS 时间序列平滑算法实现(python)

其核心算法是傅里叶变换和最小二乘法拟合,即把时间波谱数据分解成许多不同相位、频率和幅度的正弦曲线和余弦曲线，从中选取若干个能够反映时间序列特征的曲线
我不爱机器学习·2023-11-15 04:32

【机器学习】学习笔记01-概论

机器学习简介文章目录机器学习简介机器学习辨析深度学习与机器学习机器学习与数据挖掘机器学习与统计学习机器学习与传统编程机器学习概念适用条件挑战模型的稳定性模型的可解释性历史符号主义贝叶斯学派连接主义其他概念基本概念三要素模型策略算法归纳偏好证明机器学习的目标欠拟合和过拟合泛化误差
NRbene·2023-11-15 04:29

半参数模型

非参数回归模型对回归函数f()的具体形式不做任何假定或是只做一些简单的光滑性要求，依靠观测数据寻求f()的特征非参数光滑方法权函数估计基于局部加权的思想，利用周围的点拟合某点处回归函数的值。
cigarrrr·2023-11-15 01:33

Tensorflow基础学习笔记

个人理解：机器学习通过已知数据，经过机器，得到需求的未知数据的过程概述：总体来说，我们通过已知数据，为求需求的为止数据，需要得到已知数据的最佳拟合函数。
Super_CCo·2023-11-14 22:38

Python柯布-道格拉斯效用函数规划食品预算和拟合前沿生产函数评估农作物生产效率

柯布-道格拉斯效用函数柯布-道格拉斯生产函数在引入数据时具有吸引人的统计特性。该函数如下所示。Y=zKαL1−αY=zK^\alphaL^{1-\alpha}Y=zKαL1−α该函数的参数化为：参数α∈[0,1]\alpha\in[0,1]α∈[0,1]称为“资本的产出弹性”。zzz称为全要素生产率的值现在，我们定义一个函数，该函数计算参数为z=1z=1z=1和α=0.33\alpha=0.33α
亚图跨际·2023-11-14 22:56

线性函数拟合R语言示例

线性函数拟合（y=a+bx）1.R运行实例R语言运行代码如下：绿色为要提供的数据，黄色标识信息为需要保存的。
大数据技术进阶·2023-11-14 22:43

matlab导入txt数据画图

实例数据:data.txt步骤：①打开matlab->HOME(主页)->ImportData(导入数据)②选择data.txt文件③选择NumericMatrix(数值矩阵)->ImportSelection
王崇卫·2023-11-14 19:11

线圈寿命预测 数据集讲解

确定一个特征使用降维方法如同PCA来构建HI指标也就是label502个点为一个周期数据一共有106个周期利用各个退化周期采集的电抗谱数据集，通过对多个频率下的电抗数据进行拟合，可以得到当前状态下的谐振频率
思考实践·2023-11-14 09:44

机器学习Class 8： 神经网络（Ⅰ）

8-4模型展示（Ⅱ）8-5举例与直觉理解（Ⅰ）例1：AND例2：OR8-6举例与直觉理解（Ⅱ）例3：NOT例4：XNOR8-7多元分类8-1非线性假设一个非线性分类例子如下;若使用logistic回归拟合
By4te·2023-11-14 05:58

GEE之ERA5-L数据集每三月PET与ET比值计算

由于在GEE上直接将数据建立关系还不是很会，所以最后是从csv导出在excel进行的线性拟合（Excelyyds！）选择RZSM不同水平的像元位置文献
时而支楞时而摆烂的小刘·2023-11-14 04:59

CloudCompare——拟合空间球

目录1.拟合球2.软件操作3.算法源码4.相关代码本文由CSDN点云侠原创，原文链接。爬虫网站自重。博客长期更新，本文最新更新时间为：2023年8月6日。
点云侠·2023-11-14 01:54

前端解决多个跨域问题

前端解决多个跨域问题前言：虽然一直是前后端分离，但是没了解过跨域问题，直接是vue.config.js中的内容直接搬过来改改，但是后来调用了下百度语音拟合的api接口发现，有跨域问题，这个肯定不能动用后端了就查了下资料改了下
Ezms·2023-11-14 01:09

ML机器学习理解

连续型有监督：有真值，数据分组：训练与测试，训练所得到的模型在实际测试值的时候会有差错，那么就应该对其进行调整，但本质原因是我们搜集到的数据无法避免的包含其他因素；另外，训练的不理想结果也是有两个：欠拟合与过拟合欠拟合
一灵一·2023-11-14 01:04

实用机器学习-学习笔记

文章目录3.5多层感知机3.5.1手动提取特征到学习特征3.5.2线性方法到多层感知机3.5.3代码实现4.2过拟合和欠拟合4.2.1模型选择4.2.2总结9.1模型调参9.1.1思考与总结9.1.2基线
雨浅听风吟·2023-11-13 18:27

一文了解科创板第一批IPO受理企业详情

据统计，这9个项目拟合计融资金额为109.88亿元。其中，和舰芯片融资金额25亿元最高，科前生物居次席，融资金额为17.47亿元，容百科技融资
穿背心儿的程序猿·2023-11-13 17:29

汽车电子 - matlab - 用法

汽车电子-matlab-用法面向对象面向对象%Man.mclassdefMan
aoaoGofei·2023-11-13 16:25

stm32f103呼吸灯（PWM脉冲宽度调制）

stm32f103呼吸灯（PWM脉冲宽度调制）一、PWM脉冲宽度调制二、硬件说明三、编程实现1、硬件相关宏定义2、GPIO初始化3、定义PWM表4、定时器PWM配置5、定时器中断服务函数6、计算拟合周期四
火车在响沙湾·2023-11-13 13:54

（2）【全局路径规划】曲线拟合的方法--Dubins曲线与Reeds-Shepp曲线

系列文章目录提示：这里可以添加系列文章的所有文章的目录，目录需要自己手动添加TODO:写完再整理文章目录系列文章目录前言曲线拟合的方法1.dubins曲线一、dubins曲线的理论推导1.理论定理2.Dubins
盒子君~·2023-11-12 18:11

神经网络（第二周）

特征：T恤的价格；分类：销售量高1/销售量低0；使用逻辑回归算法进行分类，拟合效果如下图所示：1.1.2神经元和神经网络将逻辑回归的输出记为a（activation），整个逻辑回归算法都视作一个神经元，
叫小侯的小白程序员·2023-11-12 14:47

论文阅读：Fast-BEV: Towards Real-time On-vehicleBird’s-Eye View Perception

4）对图像和BEV空间的数据增强(DataAugmentation)策略，以避免过拟合。5）一种多帧融合机制利用空间信息。Intr
BlueagleAI·2023-11-12 13:29

吴恩达机器学习第8-9章

吴恩达机器学习第8-9章第8章8-1非线性假设对于一个复杂的样本模型，如果用logistc回归算法的话，很容易产生过拟合，当特征数很大的时候，会使特征空间急剧膨胀，用增加特征数，来建立非线性分类器，并不是一个好做法
爱编程的西瓜·2023-11-12 13:55

数据拟合、参数估计、插值等数据处理算法

介绍数据拟合：数据拟合是通过选择或构建合适的函数模型，将给定的数据点与该函数模型进行匹配和拟合的过程。常见的数据拟合方法包括最小二乘法和非线性最小二乘法。
七七喝椰奶·2023-11-12 13:21

Least Square Method 最小二乘法（图文详解，必懂）

最小二乘法是一种求解线性回归模型的优化方法，其目标是最小化数据点和拟合直线之间的残差平方和。这意味着最小二乘法关注的是找到一个直线，使得所有数据点与该直线的偏差的平方和最小。
子燕若水·2023-11-12 12:49

使用Python从零实现多分类SVM

SVM概述支持向量机的目标是拟合获得最大边缘的超平面(两个类中最近点的距离)。可以直观地表明，这样的超平面(A)比没有最大化边际的超平面(B)具有更好的泛化特性和对噪声的鲁棒性。
金戈鐡馬·2023-11-12 12:34

[Win32]曲线绘制

1.用直线拟合正弦曲线以及矩形、椭圆线等的绘制：//sinewave_linedemo.c#include#include#defineNUM1000#defineDPI(2*3.1415926)POINTapt
Lirx_Tech·2023-11-12 06:13

Unity 常用布局组件的使用 ~ 浅谈理解

1.AspectRatioFitter纵横比拟合器属性：属性：功能：AspectMode如何调整矩形大小以强制执行宽高比。None不要使rect适合宽高比。
小妖小锦·2023-11-12 03:11

数字信号处理及python实现(三)

数字信号处理及python实现三抽样引起的混叠抽样的频域视图样本重建信号拟合正弦波线性与多项式内插理想低通滤波器这是参考知乎的数字信号处理及matlab实现的python实现版本，参考连接上一期:数字信号处理及
飞华1993·2023-11-12 02:40

个人总结：机器学习模型评估与调优 余弦相似度 余弦距离 欧氏距离 A/B测试 交叉验证 自助法 | 网格搜索 随机搜索 贝叶斯优化 过拟合欠拟合

模型评估余弦相似度对于两个向量A和B，其余弦相似度定义为，即两个向量夹角的余弦，关注的是向量之间的角度关系，并不关心绝对大小，其取值范围为[-1,1]。有着“相同时为1，正交时为0，相反时为-1”的性质。当一对文本在长度相似度很大，但内容相近时，如果使用词频或者词向量作为特征，它们在特征空间的欧氏距离通常很大；而如果使用余弦相似度的话，它们之间的夹角可能很小，因而相似度高。如果希望得到类似于距离的
yyhhlancelot·2023-11-11 22:00

数据不均衡 | 过拟合| 模型评价指标 | 分箱 | 模型融合

数据不均衡从数据角度扩大数据集数据集重采样人工产生数据样本：SMOTESMOTE算法的基本思想就是对少数类别样本进行分析和模拟，并将人工模拟的新样本添加到数据集中，进而使原始数据中的类别不再严重失衡。该算法的模拟过程采用了KNN技术，模拟生成新样本的步骤如下：采样最邻近算法，计算出每个少数类样本的K个近邻;从K个近邻中随机挑选N个样本进行随机线性插值;构造新的少数类样本;将新样本与原数据合成，产生
儒雅的晴天·2023-11-11 22:28

人工智能基础_机器学习022_使用正则化_曼哈顿距离_欧氏距离_提高模型鲁棒性_过拟合_欠拟合_正则化提高模型泛化能力---人工智能工作笔记0062

然后我们再来看一下,过拟合和欠拟合,现在,实际上欠拟合,出现的情况已经不多了,欠拟合是在训练集和测试集的准确率不高,学习不到位的情况.然后现在一般碰到的是过拟合,可以看到第二个就是,完全就把红点蓝点分开了
脑瓜凉·2023-11-11 22:19

正负样本不均衡会带来的问题以及使用auc评估模型，focal lossfunction解决问题

准确率无法作为评判模型好坏的标准1.1auc和mAP的区别1.2roc画图步骤以及auc的计算方法1.3为什么求roc和x轴的面积1.4auc计算2.对参数的影响主要是由正负样本数目多的一方决定，基本上参数是在拟合数目多的一方
武凯的博客·2023-11-11 22:44

【数学建模大作业】_“创新建模方法：银行收入优化的数学之道“_

①插值/拟合/回归（三选
friklogff·2023-11-11 19:56

机器学习读书笔记之11 - 岭回归 & LASSO回归

回归就是对数据进行拟合，我们常说的线性回归、高斯回归、SVR、Softmax都是属于回归。
linolzhang·2023-11-11 17:50

【机器学习】详解7大经典回归模型

在这里，我们使用曲线/线来拟合这些数据点，在这种方式下，从曲线或线到数据点的距离差异最小。我会
风度78·2023-11-11 17:19

程序员的核心能力

数据有了，目标有了，人们会尝试用各种方法去拟合这个目标。Image.Net出现并被注意后
子正·2023-11-11 14:58

循环神经网络、注意力机制、Seq2Seq、Transformer与卷积神经网络（打卡2）

一、过拟合和欠拟合接下来，我们将探究模型训练中经常出现的两类典型问题：一类是模型无法得到较低的训练误差，我们将这一现象称作欠拟合（underfitting）；另一类是模型的训练误差远小于它在测试数据集上的误差
机器小白猫·2023-11-11 10:12

机器学习——实践

过拟合的处理——Dropout过拟合的处理——Earlystopping过拟合的处理——数据增强偏差和方差编辑一、数据集划分训练集（TrainingSet）：帮助我们训练模型，简单的说就是通过训练集的数据让我们确定拟合曲线的参数
七七喝椰奶·2023-11-11 09:34

Pytorch实战教程（一）-神经网络与模型训练

函数越复杂，网络对于输入的数据拟合能力就越大，因此预测的准确性就越高。有多种不同的ANN架构，根据通用逼近定理，我们总能找到一个足够大的包含正确权重
张志翔的博客·2023-11-11 08:55

基于spss的曲线回归（curvilinear regression）

曲线回归1、曲线直线化2、曲线估计3、基本曲线的类型和特点（1）指数函数（2）对数函数（3）幂函数（4）双曲函数曲线：变形双曲线（5）S型曲线4、步骤三、基于spss的操作1、判断分布趋势2、曲线估计3、对拟合程度优秀模型进行检验
我的眼中只有学习·2023-11-11 07:18

SPSS曲线回归

相比于线性回归，曲线回归可以更好地拟合曲线状或非线性的数据模式。在曲线回归中，常
抱抱宝·2023-11-11 07:04

深度学习之PyTorch实战计算机视觉--深度神经网络基础

深度神经网络基础3.1监督学习和无监督学习3.1.1监督学习3.1.2无监督学习3.2欠拟合和过拟合3.2.1欠拟合3.2.2过拟合3.3后向传播3.4损失和优化3.4.1损失函数3.4.2优化函数3.5
Monday______·2023-11-11 06:25

一元线性回归（Simple Linear Regression）

SimpleLinearRegression）简介理解数据数据处理读取数据数据预览数据探索数据统计信息数据类型查看数据的直方图通过散点图查看数据的相关关系相关系数建立模型创建训练数据和测试数据建立简单线性回归模型查看回归方程阐述绘制拟合图模型评估使用模型进行预测数据集下载
M冰·2023-11-11 02:46

深度学习——激活函数sigmoid

因此，激活函数是拟合一个预期数据分布的关键。
千岁千岁千千岁_·2023-11-11 01:15

机器学习——激活函数sigmoid、tanh、ReLU和softmax

激活函数，就是使得神经网络具有的拟合非线性函数的能力，使得其具有强大的表达能力！关于激活函数，首先要搞清楚的问题是，激活函数是什么，有什么用？不用激活函数可不可以？答案是不可以。
也许明天_Martina·2023-11-11 01:13

特征工程使用卡方检测的作用

卡方检验主要可以用于处理计数数据的拟合问题。具体说，它可以检验单变量多项分类上的实计数和理论次数分布之间的差异显著性。
cuisidong1997·2023-11-11 00:29

适用于4D毫米波雷达的目标矩形框聚类

目录一、前言二、点云聚类分割三、基于方位搜索L型拟合四、评价准则之面积最小化五、评价准则之贴合最大化六、评价准则之方差最小化一、前言对于多线束雷达可以获取目标物体更全面的面貌，在道路中前向或角雷达可能无法获取目标车矩形框但可以扫到两边或者一边
注释远方·2023-11-11 00:23

在线直线度测量仪为什么在轧钢行业越来越受欢迎！

其测量方法是前后两台测量仪测量的数据拟合一条直线，中间的测量仪所测数值与直径做对比，即可得到被测物的直线度尺寸。
qq_41695441·2023-11-10 17:50

吴恩达机器学习7-正则化

吴恩达机器学习7-正则化1.正则化引入：首先给出房价线性回归预测的例子：第一个模型是一个线性模型，欠拟合，不能很好地适应我们的训练集；第三个模型是一个四次方的模型，过于强调拟合原始数据，而丢失了算法的本质
小y同学在学习·2023-11-10 17:03

吴恩达机器学习4--正则化(Regularization)

过拟合问题看下面回归的例子第一个模型是一个线性模型，欠拟合，不能很好地适应我们的训练集；第三个模型是一个四次方的模型，过于强调拟合原始数据，而丢失了算法的本质。
吓得我泰勒都展开了·2023-11-10 17:33
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