matlab-拟合

随机抽样一致RANSAC

文章目录RANSAC简介RANSAC算法Ransac在3D视觉中的用法直线拟合单应性矩阵拟合RANSAC的优缺点RANSAC的优点RANSAC的缺点RANSAC在弯曲场景中的缺点：RANSAC适用场景RANSAC
吃水果不削皮·2023-09-21 17:53

深度学习修炼（二）全连接神经网络 | Softmax，交叉熵损失函数 优化AdaGrad，RMSProp等 对抗过拟合 全攻略

文章目录1多层感知机（全连接神经网络）1.1表示1.2基本概念1.3必要组成—激活函数1.4网络结构设计2损失函数2.1SOFTMAX操作2.2交叉熵损失函数3优化3.1求导计算过于复杂？3.2链式法则导致的问题？3.3梯度下降算法的改进3.3.1动量法3.3.2自适应梯度方法1AdaGrad2RMSProp3.3.1Adam4.网络信息流通畅，提高训练效率4.1权值初始化Xavier初始化方法H
Qodi·2023-09-21 16:26

Halcon 曲线拟合(NURBS 非均匀有理B样条曲线)

Halcon曲线拟合(NURBS非均匀有理B样条曲线)1.根据坐标点拟合曲线*根据点坐标拟合,NURBS曲线dev_close_window()dev_open_window(0,0,512,512,'
廷益--飞鸟·2023-09-21 16:59

深度学习入门---多层感知机，过拟合和欠拟合，梯度消失和梯度爆炸

1.多层感知机多层感知机（MLP，MultilayerPerceptron）也叫人工神经网络（ANN，ArtificialNeuralNetwork），除了输入输出层，它中间可以有多个隐层，最简单的MLP只含一个隐层，即三层的结构，如下图：ImageName激活函数需要具备以下几点性质:1.连续并可导（允许少数点上不可导）的非线性函数。可导的激活函数可以直接利用数值优化的方法来学习网络参数。2.激
一只当归·2023-09-21 11:39

机器学习入门（十五）——决策树（4）

决策树是完全利用现有数据信息的分类拟合，为了避免过拟合、提高模型泛化能力，需要对建立好的树进行剪枝。
yyoung0510·2023-09-21 11:18

计算物理专题----随机游走实战

计算物理专题----随机游走实战Problem1Implementthe3Drandomwalk拟合线自旋的拟合函数（没有数学意义）参数：0.627,3.336,0.603，-3.234自由程满足在一定范围内的均匀分布以标准自由程为单位长度
River Chandler·2023-09-21 10:59

极光笔记 | 大语言模型插件

在人工智能领域，大语言模型（LLMs）是根据预训练数据集进行”学习“，获取可以拟合结果的参数，虽然随着参数的增加，模型的功能也会随之增强。
极光JIGUANG·2023-09-21 07:43

R语言风险价值：ARIMA，GARCH，Delta-normal法滚动估计VaR（Value at Risk）和回测分析股票数据...

介绍为了解释每日收益率方差的一小部分，我们使用Box-Jenkins方法来拟合自回归综合移动平均(ARIMA)模型，并测试带下划线的假设。稍后
拓端研究室TRL·2023-09-21 05:09

两个自变量和一个因变量spss_SPSS学习笔记：因变量二分类资料的logistic回归分析...

转自个人微信公众号【Memo_Cleon】的统计学习笔记两个概念：RR和OR二分类资料的logistic回归SPSS操作示例几个需要注意的问题：样本量、哑变量、模型拟合效果和拟合优度检验、多重共线【1】
weixin_39524741·2023-09-21 04:31

3. 非线性回归和逻辑回归（pytorch）

文章目录1.非线性回归1.1激活函数1.2人工神经网络2.逻辑回归上节看点：线性回归1.非线性回归在生活中大多数的现象都不是线性的，而且更加复杂的曲线或曲面，我们拟合的函数也就不再是直线或者平面。
张怼怼√·2023-09-21 01:28

【机器学习】监督学习模型中的线性回归模型和分类模型

Python机器学习入门之线性回归模型和分类模型目录系列文章目录一、线性回归模型二、分类模型三、监督学习的过程一、线性回归模型下面来学习监督学习的这过程是什么样的，以线性回归方程为例线性回归模型就是对你的数据拟合成一条直线
晓亮.·2023-09-21 01:27

最小二乘法实现波士顿房价预测【机器学习】

原理最小二乘法进行线性拟合分为训练过程和预测过程训练过程分为如下3步：①导入训练数据集，得到特征值feature（即X）和标签label（即Y）②利用最小二乘法进行训练，根据公式得到W③将W保存预测过程分为如下
YouthUpward·2023-09-20 23:47

R语言中使用非凸惩罚函数回归(SCAD、MCP)分析前列腺数据|附代码数据

本文使用lasso或非凸惩罚拟合线性回归，GLM和Cox回归模型的正则化，特别是最小最大凹度惩罚函数(MCP)和光滑切片绝对偏差惩罚（SCAD），以及其他L2惩罚的选项（“弹性网络”）。
·2023-09-20 21:16

R语言中使用非凸惩罚函数回归(SCAD、MCP)分析前列腺数据|附代码数据

本文使用lasso或非凸惩罚拟合线性回归，GLM和Cox回归模型的正则化，特别是最小最大凹度惩罚函数(MCP)和光滑切片绝对偏差惩罚（SCAD），以及其他L2惩罚的选项（“弹性网络”）。
·2023-09-20 21:44

R语言STAN贝叶斯线性回归模型分析气候变化影响北半球海冰范围和可视化检查模型收敛性|附代码数据

像任何统计建模一样，贝叶斯建模可能需要为你的研究问题设计合适的模型，然后开发该模型，使其符合你的数据假设并运行1.了解Stan统计模型可以在R或其他统计语言的各种包中进行拟合。
·2023-09-20 21:13

R语言非线性方程数值分析生物降解、植物生长数据：负指数方程、幂函数曲线、米氏方程、逻辑曲线、Gompertz、Weibull曲线

p=33742原文出处：拓端数据部落公众号简介在选择最佳拟合实验数据的方程时，可能需要一些经验。当我们没有文献信息时该怎么办？我们建立模型的方法通常是经验主义的。
·2023-09-20 21:12

一个简单评估峰值位置的方法

示波器测量的波形，如果以数据点的最大值或最小值作为峰值或谷值误差会很大，因为采样点不一定会正好在峰或谷的位置，一般会使用拟合的办法算出峰谷的位置和值，如果一组波形有几十万个峰谷位，比如同步辐射光源的逐束团信号
USTC-lup·2023-09-20 19:35

极光笔记 | 大语言模型插件

在人工智能领域，大语言模型（LLMs）是根据预训练数据集进行”学习“，获取可以拟合结果的参数，虽然随着参数的增加，模型的功能也会随之增强。
·2023-09-20 18:00

计算机视觉与深度学习-全连接神经网络-激活函数- [北邮鲁鹏]

激活函数的引入能够给神经网络增加更强的表达能力和拟合复杂函数的能力。在
古董a·2023-09-20 18:06

神经网络训练防止过拟合和欠拟合的方法

神经网络训练防止过拟合和欠拟合的方法1过拟合的概念2欠拟合的概念3防止过拟合和欠拟合的方法1过拟合的概念如上图所示，模型在训练时表现较好，在验证或测试时，表现较差，即表示过拟合。
知识推荐号·2023-09-20 16:53

TensorFlow-网络优化和超参数选择，Dropout抑制过拟合

PyCharm配置github参考https://blog.csdn.net/sinat_37621394/article/details/80865528推荐一篇文章：https://www.analyticsvidhya.com/blog/2020/02/cnn-vs-rnn-vs-mlp-analyzing-3-types-of-neural-networks-in-deep-learnin
Alex-panda·2023-09-20 12:01

四种抑制过拟合的方法

过拟合指的是只能拟合训练数据，但不能很好地拟合不包含训练数据的其他数据。神经网络要求模型能够具有较高的泛化能力，也就是对不包含训练数据的未观测数据也能进行正确识别。
Answerlzd·2023-09-20 12:28

【深度学习】实验13 使用Dropout抑制过拟合

文章目录使用Dropout抑制过拟合1.环境准备2.导入数据集3.对所有数据的预测3.1数据集3.2构建神经网络3.3训练模型3.4分析模型4.对未见过数据的预测4.1划分数据集4.2构建神经网络4.3
Want595·2023-09-20 12:57

GAN 生成MNIST数据集

原始GAN理论中，只要求G和D能拟合出相应生成和判别的函数即可，而并不要求他们必须都是神经网络，但是我们的实际应用中，一般都是采用
小小小小侯·2023-09-20 07:09

深度学习： Epoch、batchsize、iterations 是什么？

由于一个epoch常常太大，分成几个小的baches.将所有数据迭代训练一次是不够的，需要反复多次才能拟合、收敛。在实际训练时、将所有数据分成多个batch，每次送入一部分数据。
弥途·2023-09-20 05:01

【数据挖掘】第4章 分类：基本概念与技术

：测试集、训练集、预测测试集建立分类模型的一般方法第一步：建立模型步骤一：将样本转化为等维的数据特征步骤二：选择与类别相关的特征步骤三：分别得到训练样本集和测试样本集第二步：用模型进行分类4.2模型过拟合模型过拟合的原因训练数据少模型复杂度高
小手の冰凉·2023-09-20 05:48

R语言风险价值：ARIMA，GARCH模型，Delta-normal法滚动估计，预测VaR|附代码数据

为了解释每日收益率方差的一小部分，我们使用Box-Jenkins方法来拟合自回归综合移动平均(ARIMA)模型，并测试带下划线的假设。稍后，当
·2023-09-20 00:57

OpenCV操作整理

(Img,cv2.RETR_EXTERNAL,cv2.CHAIN_APPROX_NONE)画出轮廓：cv2.drawContours(frame,contours,-1,(0,0,255),2)多边形拟合
Dylan_zhang7788·2023-09-20 00:52

神经网络训练技巧

问题描述二、设计简要描述三、程序清单四、结果分析五、调试报告六、实验小结一、问题描述基于二元函数f(x,y)=z=1/20x2+y2掌握梯度下降和权重初始化的技巧，基于手写体识别掌握正规化和两种防止过拟合的技巧
CSU迦叶·2023-09-19 17:22

适合性检验

这种方法是对样本的理论值先通过一定的理论分布推算出来，然后用观测值与理论值比较，从而得到观测值与理论值之间是否吻合的结论，因此适合性检验也称为吻合性检验或拟合优度检验(goodnessoffittest
不玩手机的蛇佬腔·2023-09-19 12:35

SGM算法的快速实现

CPU2010年，MartinHumenberger等人采用SGM算法计算粗视差图，然后对图像进行分割，在分割区域内进行视差平面的拟合，设置一定阈值，对无效视差进行填充。
爱钻研的小铭·2023-09-19 11:11

MATLAB-自动驾驶-场景生成

MATLAB-自动驾驶-场景生成数据标注创建驾驶场景预设场景开始学习MATLAB自动驾驶工具箱，主要是读官方文档数据标注标注方法可选择，包括自动驾驶工具箱和计算机视觉工具箱。
aoaoGofei·2023-09-19 09:29

pytorch基础（五）- 过拟合、正则化、学习率衰减

目录模型的学习能力modelcapacity欠拟合underfitting过拟合overfittingTrain-Val-Test划分Train-Test划分Train-Val-Test划分交叉验证正则化奥卡姆剃刀原理正则化的作用
sherryhwang·2023-09-19 09:27

【线性回归、岭回归、Lasso回归分别预测患者糖尿病病情】数据挖掘实验一

Ⅰ、项目任务要求任务描述：将“diabetes”糖尿病患者数据集划分为训练集和测试集，利用训练集分别结合线性回归、岭回归、Lasso回归建立预测模型，再利用测试集来预测糖尿病患者病情并验证预测模型的拟合能力
小手の冰凉·2023-09-19 05:10

美赛整理之带参数的常微分方程拟合问题研究

带参数的常微分方程拟合问题研究一.问题的背景：二.提出一个较为简单，但是很有代表性的一个问题：三.求解的基本原理：四.求解的基本算法：1.利用matlabmatlabmatlab遗传算法求解出其最优误差函数值
赛亚茂·2023-09-18 22:10

职场大忌（上）：不要相信其他公司的口头承诺

当时谈判得基本上没问题了，到了拟合同的时候，对方却以“公司不允许把这些承诺写进合同，否则不允许通过”为理由，在给我拟的合同里面，把谈判好的很多条款都没写上去，相当空白。
柚子他爸·2023-09-18 19:42

Python中进行特征重要性分析的9个常用方法

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。特征重要性分析可以识别并关注最具
·2023-09-18 16:51

论文笔记：TILDE-Q: A TRANSFORMATION INVARIANT LOSS FUNCTION FOR TIME-SERIES FORECASTING

2023ICLR（未中）1intro最常见的时间序列预测损失函数是MSE、MAE等点误差函数，这类函数关注每个点的拟合是否准确。
UQI-LIUWJ·2023-09-18 14:55

深度学习——分类和回归问题联系与区别

回归输出的值是连续的；（但不是严格意义上数学的连续和离散）分类输出物体的所属类别，回归输出物体的值；分类输出的值是定性的，回归输出的值是定量的；2.目的不同：分类是为了寻找决策边界，回归是为了找到最优拟合
三世·2023-09-18 13:13

机器学习 jupyter Python 线性回归（自己写的算法）

一、寻找最佳拟合曲线线性回归的目的是预测数值型的目标值。对给定的样本点用直线(平面)进行拟合，求解最佳直线(平面)的过程，就是求解回归方程的过程。
十旬叶大叔·2023-09-18 10:01

合肥综合性国家科学中心人工智能研究院-机器学习作业(一)

损失函数的优化目标是最小化预测值与实际值之间的差异，以使模型能够更好地拟合数据。而性能度量则关注模型在实际任务中的表现，
小宋加油啊·2023-09-18 10:30

Tensorflow学习笔记（三）

正则化这一课突然间难度直接暴涨，毫无心理准备的我一脸懵逼地听了三遍，还有好多没有理解的地方缓解过拟合，在损失函数中引入模型复杂度指标，利用给w加权值，弱化训练数据的噪声（一般不正则化b）loss新的计算方法
繁盛天地橘·2023-09-18 08:32

Python探索性数据分析(EDA)统计数据和建模

EDA不同于初始数据分析(IDA)，更侧重于检查模型拟合和假设检验所需的假设，并根据需要处理缺失值和进行变量转换。EDA包含IDA。EDA的目标是：启用数据中的意外
亚图跨际·2023-09-18 07:20

2021-01-08

解决方法:我们先描一条产品轮廓线,然后在这条线上指定三个端点.在草图里最好用端点.然后点击【草图】--【编辑】--【变换】选择要变换的曲线然后【点拟合】，如下图所示：1、[再点入菜单里【点拟合】里面找到
东莞青华模具先娅·2023-09-18 06:11

机器学习算法基础--Generalized Linear Regression Model

目录1.数据的处理及查看2.数据的处理及可视化3.模型的创建与拟合4.算法可视化效果图5.多维度模型可视化线性回归讲了很多次了，广义线性回归无非就是拟合的多项式曲线的次数的变化，就不再推导公式和算法流程了
Danceful_YJ·2023-09-18 06:56

六、数学建模之插值与拟合

1.概念2.例题和matlab代码求解一、概念1.插值（1）定义：插值是数学和统计学中的一种技术，用于估算在已知数据点之间的未知数据点的值。插值的目标是通过已知数据点之间的某种函数或方法来估计中间位置的数值。插值通常用于数据分析、图形绘制、数值模拟和其他领域。（2）常见插值方法1）线性插值：是通过已知数据点之间的直线来估算中间位置的值。这意味着在两个相邻的数据点之间，估计值按照线性关系进行插值。2
Studying 开龙wu·2023-09-18 04:25

ESDA in PySal (3)：Geosilhouettes：集群拟合的地理测量

ESDAinPySal(3)：Geosilhouettes：集群拟合的地理测量Silhouettestatistics(Rousseeuw,1987)是观测值与给定聚类的拟合优度的非参数度量。
rgb2gray·2023-09-18 02:23

李沐机器学习入门

机器学习介绍8.1决策树模型8.2线性模型线性模型做回归线性模型做分类Softmax回归8.3小批量随机梯度下降8.4神经网络多层感知机MLP卷积神经网络循环神经网络总结三种神经网络模型9.评估指标9.1过拟合和
几窗花鸢·2023-09-17 23:30

Python中进行特征重要性分析的9个常用方法

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。特征重要性分析可以识别并关注最具
deephub·2023-09-17 23:52

np.random.shuffle(a)的作用

这在数据处理、机器学习、统计分析等领域中经常用到，例如在训练模型时对数据进行随机化，以减少模型过拟合等问题。这个函数会修改传入的数组a，而不会创建一个新的数组。
奇异果~·2023-09-17 20:39
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