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| 过度拟合

这是我的第207天分享全文共约1500字，阅读完共需约4分钟在平时的工作生活中，你会把每一块内容都弄到完美，然后再去弄下一块，还是先弄好整体的框架，然后逐渐填充？这两种选择，其实就对应了两种人。第一种人属于“完美主义”，他必须要把这一块内容都弄完才能弄下一个，不弄完不往下进行。另一种人则更偏向于“大局”，先把大框架用较短的时间弄好，这样可以保证大方向不会错，然后再逐渐填充、丰富里面的内容。到底我们

润东成长·2023-10-25 09:06

机器学习-模型评估与选择

文章目录评估方法留出法交叉验证自助法性能的衡量回归问题分类问题查准率、查全率与F1ROC与AUC在机器学习中，我们通常面临两个主要问题：欠拟合和过拟合。

我是小水水啊·2023-10-25 07:09

STEP-3：Pytorch-过拟合、欠拟合、梯度消失、梯度爆炸

一：过拟合与欠拟合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，我们称该现象为过拟合

可恶小林子·2023-10-25 05:20

今日头条、抖音推荐算法原理全文详解！

中v中·2023-10-25 04:00

MATLAB数据曲线拟合

MATLAB数据曲线拟合数据拟合是我们常用的一种方法，可以通过一组离散的数据点来找到一个函数，使这个函数能够对数据进行预测和描绘。

CodeWG·2023-10-25 04:35

R绘图第十篇：绘制散点图（高级）

一，添加了最佳拟合曲线的散点图使用基础函数plot(x,y)来绘制散点图，其中x和y是数值型向量，代表着图形中的点(x,y)attach(mtcars)plot(wt,mpg,main='BasicScatterplotofMPGvsWeight

悦光阴·2023-10-25 02:06

Matlab用Copula模型进行蒙特卡洛(Monte Carlo)模拟和拟合股票收益数据分析

最近我们被客户要求撰写关于Copula的研究报告，包括一些图形和统计输出。最近，copula在仿真模型中变得流行起来。Copulas是描述变量之间依赖关系的函数，并提供了一种创建分布以对相关多元数据建模的方法。使用copula，数据分析师可以通过指定边缘单变量分布并选择特定的copula来提供变量之间的相关结构来构建多变量分布。双变量分布以及更高维度的分布都是可能的。相关视频：Copula算法原理

拓端研究室·2023-10-25 02:05

Matlab绘制带置信区间的拟合曲线

曲线拟合是已知离散点上的数据集，构造一个解析函数（其图形为一曲线），使在原离散点上尽可能接近给定的值。MATLAB中与曲线拟合有关的函数主要有polyfit、polyval和polyconf。

烟酒生不爱烟酒·2023-10-25 02:05

matlab绘制散点拟合图

A=xlsread('a.xlsx');%%创建图窗并修改图窗内容f=figure('Name','Valitation','Color','white','Position',[090900800],'Visible','on');X_pre=A(:,1);Y=A(:,3);%color可设置背景颜色;Nmae可以设置图窗名字;position可以设置图窗的位置，即主显示器左下角的右侧0像素和上

dropoutgirl·2023-10-25 02:35

MATLAB 线性回归多项式拟合+预测区间、置信区间的绘制

MATLAB线性回归多项式拟合+预测区间、置信区间的绘制一、前言二、多项式拟合polyfit1、语法2、示例三、区间绘制四、整体源码五、思考六、参考博客一、前言现有一组数据：x、yx=[12345678910

ONERYJHHH·2023-10-25 02:34

MATLAB 离散数据点拟合曲线并且进行相关置信区间（默认95%）的绘制

前言最近，自己接的小项目涉及到了离散数据点的曲线拟合和拟合后的置信区间绘制。

ONERYJHHH·2023-10-25 02:04

Matlab绘制散点的95%置信区间图

如果直接使用散点进行拟合，在patch函数绘制95%置信区间时，会绘制的很乱，这个是由于patch函数所导致的，其实这个问题在Matlab绘制95%置信区间图中已经讲到过，这里面使用的也是散点图。

A-Chin·2023-10-25 02:32

【Matlab-基于形态学的权重自适应去噪】

【Matlab-基于形态学的权重自适应去噪】1引言2数学形态学原理3权重自适应的多结构形态学去噪4实现代码4.1主函数代码4.2串、并联去噪4.3图像权值计算4.4计算PSNR值5实验结果参考书籍：计算机视觉与深度学习实战

知识推荐号·2023-10-25 00:32

【MATLAB-Retinex图像增强算法的去雾技术】

续：【MATLAB-基于直方图优化的图像去雾技术】【MATLAB-Retinex图像增强算法的去雾技术】1原图2MATLAB实现代码3结果图示参考书籍：计算机视觉与深度学习实战:以MATLAB、Python

知识推荐号·2023-10-25 00:30

python二次开发Solidworks：读取样条曲线数据

目录1、草图段对象2、VBA代码分析3、python代码实现样条曲线（splinecurve）是数学术语，是一种特殊的参数曲线，由一组控制点通过曲线拟合的方式生成。

老歌老听老掉牙·2023-10-24 23:46

简单使用matlab做回归分析、拟合分析

简单使用matlab做回归分析、拟合分析前言一元线非线性回归例子多元线性回归例子多元线非线性回归前言这里是简单做一元非线性，及多元线性。一元：就是只有一个X。

广_·2023-10-24 21:57

吴恩达机器学习笔记（五）正则化Regularization

正则化（regularization）过拟合问题（overfitting)Underfitting（欠拟合）–>highbias(高偏差)Overfitting（过拟合）–>highvariance(高方差

哇哈哈哈哈呀哇哈哈哈·2023-10-24 20:09

吴恩达机器学习笔记---正则化

前言使用正则化技术缓解过拟合现象，使模型更具泛化性1.过拟合问题(Overfit)2.代价函数(CostFunction)3.线性回归的正则化(RegularizedLinearRegression)4

ML0209·2023-10-24 20:38

机器学习笔记（四）模型泛化、过拟合与欠拟合、L1正则化、L2正则化

目录1、过拟合与欠拟合2、学习曲线3、数据划分4、交叉验证5、偏差方差权衡BiasVarianceTradeoff6、模型正则化Regularization6.1、正则化6.2、岭回归RidgeRegression6.3

小广向前进·2023-10-24 20:38

机器学习-吴恩达-笔记-3-正则化

目录过拟合问题代价函数正则化线性回归正则化逻辑回归【此为本人学习吴恩达的机器学习课程的笔记记录，有错误请指出！】

Leon.ENV·2023-10-24 20:05

机器学习模型正则化笔记

正则化是一种在机器学习中用于防止模型过拟合并提高泛化能力的技术。过拟合是指模型在训练数据上表现很好，但在新的未见过的数据上表现较差的情况。

Aresiii·2023-10-24 20:31

R语言结题实验报告：近年来我国城区用地变化的影响因素和驱动机制的研究

1、小组分工2、数据采集与预处理2.1、数据采集与校正2.2、数据异常值检验与处理2.2.1缺失值检测与处理2.2.2离群点检测与处理3、相关性分析与相关性检验3.1、相关性分析3.2、相关性检验4、拟合回归方程

笼中小夜莺·2023-10-24 16:40

深度学习期末复习

3.2激活函数有哪些，画出他们的图来，以及各自的应用场景和特点3.3神经网络的训练过程，思路写出来3.4损失函数，常用的损失函数有哪些，表达形式（公式），适用场合3.5神经网络训练过程中，过拟合（模型过于

ustcthebest·2023-10-24 15:42

python 2组list绘制拟合曲线、计算拟合方程 R^2

font.family']='SimHei'#指定使用中文字体，例如宋体（SimHei）defCurve_Fitting(x,y,deg):parameter=np.polyfit(x,y,deg)#拟合

毒鸡蛋·2023-10-24 06:46

均方误差mse均方根误差rmse_损失函数 - MSE

SSE（和方差）在统计学中，该参数计算的是拟合数据和原始对应点的误差的平方和，计算公式为：其中是真实数据，是拟合的数据，，从这里可以

weixin_39587246·2023-10-24 03:17

【数学建模算法】(28)插值和拟合：最小二乘优化

在无约束最优化问题中，有些重要的特殊情形，比如目标函数由若干个函数的平方和构成。这类函数一般可以写成：其中，一般假设。我们把极小化这类函数的问题：称为最小二乘优化问题。最小二乘优化是一类比较特殊的优化问题，在处理这类问题时，Matlab也提供了一些强大的函数。在Matlab优化工具箱中，用于求解最小二乘优化问题的函数有：lsqlin、lsqcurvefit、lsqnonlin、lsqnonneg，

热爱学习的高老板·2023-10-24 02:17

《Discovering Statistics Using R》笔记12-简单线性回归

主要包括简单线性回归基本概念、用评估拟合优度，模型整体的F检验，回归系数的t检验。简单线性回归回归分析是由一个自变量或多个自变量预测一个定量因变量变量取值的分析方法。

新云旧雨·2023-10-24 01:45

插值，拟合，参数估计

1.曲线拟合1.1多项式拟合polyfit(x,y,n)——其中多项式的系数为n说明：x,y为数据点，n为多项式阶数，返回p为幂次从高到低的多项式系数向量p。x必须是单调的。

Acapella_Zhang·2023-10-23 22:22

通过热敏电阻计算温度（二）---ODrive实现分析

文章目录通过热敏电阻计算温度（二）---ODrive实现分析测量原理图计算分析计算拟合的多项式系数根据多项式方程计算温度的函数温度计算调用函数通过热敏电阻计算温度（二）—ODrive实现分析ODrive

顶点元·2023-10-23 20:55

CAD模型旋转和AX=B的数值方法——《数值计算方法》

《数值计算方法》系列总目录第一章误差序列实验第二章非线性方程f(x)=0求根的数值方法第三章CAD模型旋转和AX=B的数值方法第四章插值与多项式逼近的数值计算方法第五章曲线拟合的数值方法第六章数值微分计算方法第七章数值积分计算方法第八章数值优化方法第三章一

Dropdrag·2023-10-23 19:12

连续体机器人的正逆向运动学模型-（2）DH参数法与雅可比矩阵

参数法和雅可比矩阵jacobian利用DH参数法解决机器人的正向运动学利用jacobian的伪逆迭代解决机器人的逆向运动学连续体建模思路传统的机器人的模型建立使用DH参数法，而连续体机器人是没有固定的关节的，所以会拟合出虚拟关节

LJL_hhh·2023-10-23 19:39

深度学习_5_模型拟合_梯度下降原理

需求:想要找到一条直线，能更好的拟合这一些点如何确定上述直线就是最优解呢？

Narnat·2023-10-23 18:46

Y=AX+B问题

参看他人文档“”Y=AX+B推导求解以及ppt：中科院的线性代数ppt1大家熟悉的拟合法2矩阵法学会了吧？？3例题原图来源于第一个引文的WellP.c'sblog，若侵权请告知删除。

做一个码农都是奢望·2023-10-23 18:06

XPS原始数据处理(含分峰拟合)-科学指南针

1.XPS高分辨谱可以拿到什么数据?一般来说，在进行高分辨率光谱分析时，我们希望看到表面某些元素的电子结构信息，判断元素的化学状态和化学环境，然后解释样品的表面结构或其变化。因此，XPS的高分辨率必须是有针对性的，并且每个人都非常清楚要测量的元素。一般除了大家想要测的元素之外，一般测试的时候还需要测一个C的高分辨谱，用于荷电校正。国内像XPS这样的大型仪器一般都有专人进行测试，因此我们所得到的原始

m0_69233218·2023-10-23 16:39

XPS测试分峰的基础操作-科学指南针

分峰操作的基本步骤1.将所拷贝数据转换成txt格式：把所需拟合元素的结合能和峰强两列数据复制到一空的记事本文档中，并保存。

m0_69233218·2023-10-23 16:39

TensorFlow1.x 笔记

文章目录一、概述二、环境安装三、快速入门1、计算模型-计算图2、数据模型-张量3、运行模型-会话4、tensorflow编程步骤5、TensorFlow编程基础6、Tensorflow可视化7、实例拟合一元二次函数四

spiderA·2023-10-23 13:58

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.·2023-10-23 10:28

基于蚁群算法图像边缘检测的认识

1.2边缘检测方法微分算子法、最优算子法、拟合法，经典的边缘检测方法.全局提取方法以小波变换、数学形态学、模糊数学，分形理论等以高新技术为基础的图像边缘提取方法。其他的边缘检测方法不做叙述1.21

普通研究者·2023-10-23 10:41

基于统计学方法的异常检测

异常检测的统计学方法的一般思想是：学习一个拟合给定数据集的生成模型，然后识别该模型低概率区域中的对象，把它们作为异常点。异常检测的

leslie_uu·2023-10-23 05:00

前端智能化实践——可微编程

最终，实现成JavaScript代码：functiondamping(x,max){lety=Math.abs(x);//下面的参数都是来源于公式用数值拟合的结果y=0.82231*max/(1+4338.47

阿里云技术·2023-10-22 23:25

python拟合高斯分布_如何在Python中拟合双高斯分布？

我试图使用Python获得数据的双高斯分布(link).原始数据的格式如下：对于给定的数据,我想获得图中所示峰值的两个高斯分布.我尝试使用以下代码(source)：fromsklearnimportmixtureimportmatplotlib.pyplotimportmatplotlib.mlabimportnumpyasnpfrompylabimport*data=np.genfromtxt(

weixin_42486083·2023-10-22 22:14

改进Hinton的Dropout：可以用来减轻欠拟合了

近日在一篇论文《DropoutReducesUnderfitting》中，MetaAI、加州大学伯克利分校等机构的研究者展示了如何使用dropout来解决欠拟合问题。

GZKPeng·2023-10-22 17:49

二、基于PCL的RANSAC拟合点云中所有直线或平面——3D点云处理系列

其他博客大多都是介绍拟合单条直线或平面的代码案例，本文介绍如何拟合多条直线或平面，其实是在单个拟合的基础上接着拟合，以此类推。注意：步骤中的直线模型是每次随机在点云中取点计算的。

定位算法工程师·2023-10-22 15:39

神经网络的梯度优化方法

神经网络的梯度优化是深度学习中至关重要的一部分，它有助于训练神经网络以拟合数据。下面将介绍几种常见的梯度优化方法，包括它们的特点、优缺点以及原理。

Chen_Chance·2023-10-22 13:00

3D测量之圆孔测量拟合圆点云变换

0.效果展示1.圆孔测量介绍此文中的圆孔测量是一项3D视觉技术，旨在精确测量物体表面上的圆孔的直径和中心坐标。通过使用高精度3D相机（线激光轮廓仪或结构体等）采集原始点云数据，通过3D视觉算法能够快速、准确地分析物体上的圆孔特征，为制造和工程领域提供了强大的测量工具。圆孔测量在制造、自动化、质检和其他领域中具有广泛的应用。典型应用场景包括零部件尺寸检测、孔隙性材料分析以及工件组装等。2.圆孔测量算

让让布吉·2023-10-22 09:01

RNA-seq 详细教程： `DESeq2` 差异表达分析（7）

学习目标了解如何设计公式了解如何使用DESeq2执行差异表达分析1.DE分析差异表达分析工作流程的最后一步是将原始计数拟合到NB模型并对差异表达基因进行统计检验。

冷冻工厂·2023-10-22 08:54

施密特正交 matlab,matlab-线性代数施密特正交化

matlab:R2018a64bitOS:Windows10x64typesetting:Markdownblog:my.oschina.net/zhichengjiucodeclearclc%施密特正交化%这些代码是自己写的，不具备权威性，只能做个简单的参考。%写这份代码的时候，大约是2016年。现在2019了，代码的细节都忘记了。%嗨...逆水行舟，不进则退呀。a=ones(4,2);%四行，

涵冷·2023-10-22 02:42

机器学习 | Python线性回归+Ridge正则化

正则化是一种用来防止机器学习模型过度拟合（overfitting）的技术。过拟合是指模型在训练数据上表现得非常好，但在未见过的数据上表现糟糕。

码农腾飞·2023-10-22 02:23

应用回归分析——logic回归

考试重点1、线性回归：OLS思想（假设、参数估计、分布、拟合优度、马尔卡夫定理）多元线性回归：省略变量问题、共线性问题2、假设检验：参数含义、置信区间、解释参数含义3、非线性模型做预测，logic和profit

小新122·2023-10-22 01:59

超详细 | 差分进化算法原理及其实现(Matlab/Python)

差分进化(DifferentialEvolution，DE)算法是由美国学者Storn和Price在1995年为求解Chebyshev多项式拟合问题而提出的。

KAU的云实验台·2023-10-21 22:44

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