matlab-拟合

机器学习——决策树/随机森林

0、前言：决策树可以做分类也可以做回归，决策树容易过拟合决策树算法的基本原理是依据信息学熵的概念设计的（Logistic回归和贝叶斯是基于概率论），熵最早起源于物理学，在信息学当中表示不确定性的度量，熵值越大表示不确定性越大
疋瓞·2023-09-17 16:02

正则化的一些理解

今天看百面机器学习的书.书上提到改善模型过拟合的一个方法是加正则化项.这句话其实已经不止第一次见了,但是每次都没有想想为什么.现在记录一下自己的理解.为什么会过拟合机器学习的前提条件是训练集和测试集都是独立同分布
miahuang·2023-09-17 12:05

使用python对光谱进行lorentz峰值拟合并作图（标注峰值点位）

承接：使用python对光谱进行lorentz峰值拟合接下来是对图象的处理，即作图。
哈士奇转身变成狼·2023-09-17 12:19

使用python对光谱数据进行lorentz峰值拟合（bounds限定拟合参数范围）

1、lorentz峰值拟合发光光谱是一种用于表征二维半导体材料光学性质的重要技术，它可以反映出材料中的载流子密度、缺陷态、激子束缚能等信息。
哈士奇转身变成狼·2023-09-17 12:49

matlab GPR高斯过程回归与股票价格预测

如果我们期望底层函数是线性的，且可以对输入数据做一些规范化假设，那么我们可以使用最小二乘法来线性回归（直线拟合）。
哈士奇转身变成狼·2023-09-17 12:49

【Arduino步进电机】【5.2】PWM代码(2)语句自动生成代码

并且单元时长越短，拟合效果越好。但是后面Arduino程序需要修改的
RickyWasYoung·2023-09-17 11:33

OpenCV（四十七）：RANSAC优化特征点匹配

它的主要思想是通过随机选择一部分数据样本，构建模型并评估其拟合程度，迭代过程中逐步优化模型，最终得到一个拟合较好的模型。
Hdnw·2023-09-17 09:23

一文通俗讲透树模型

前言决策树模型因为其特征预处理简单、易于集成学习、良好的拟合能力及解释性，是应用最广泛的机器学习模型之一。
算法进阶·2023-09-17 06:40

【吴恩达老师《机器学习》】课后习题5之【偏差与方差】

这次练习将会了解如何改进机器学习算法，包括过拟合、欠拟合的状态判断以及学习曲线的绘制。一些概念偏差Bias：预测值与真实值的差距，表示算法本身的拟合能力方差Varia
cx-young·2023-09-17 05:08

1.2 introduction

常见的优化问题数据拟合问题LQR次调节器，目标是让能量最小。多用户能量控制问题寻找用户传输的功率最佳分布使得流量最大图像处理问题TV-L_2模型，使得处理后的图像分片光滑。
抄书侠·2023-09-17 05:17

深度学习模型在训练集上表现良好，但在测试集上表现较差，可能原因

模型复杂度问题：模型过于复杂或欠拟合，导致在测试集上表现不佳。可以尝试简化模型，例如减少层数、减少神经元数量等，或者使用正则化技术，如Dropout、L1/L2
爱编程的小金毛球球·2023-09-17 04:01

机器学习实战-决策树

决策树(DecisionTree)优点：计算复杂度不高对中间缺失值不敏感可以处理不相关数据缺点：容易过拟合决策树算法主要有3个步骤:1.特征选择；2.构造决策树；3.决策树剪枝构造决策树构造过程需要解决以下几个问题
投篮手型差·2023-09-16 21:34

使用Python CV2自动识别人脸并融合至新图片

为了保证拟合比较好，再将切割后的人脸进行尺寸固定化，然后两张图片贴合就行了。环境准备Python的windows环境加CV
悠悠虾·2023-09-16 19:39

2019-12-09

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·2023-09-16 16:20

如何为模型不同层设置不同的学习率？

在模型调参中常用的一种方法是针对不同层设置不同的学习率，以此避免因难易程度不一致引起的过拟合等问题。
云隐雾匿·2023-09-16 14:33

matlab 间接平差法拟合二维圆

目录一、算法原理二、代码实现三、结果展示本文由CSDN点云侠原创，原文链接。爬虫自重。一、算法原理圆的方程为：(x－x0)
点云侠·2023-09-16 09:37

数据预处理-分箱（Binning）和 WOE编码

对异常值不敏感，增强模型鲁棒性，防止过拟合。
隔壁偷菜的谁·2023-09-16 06:53

机器学习：10种方法解决模型过拟合

机器学习：10种方法解决模型过拟合本文介绍机器学习/深度学习建模过程防止模型过拟合的10种有效方法：增加训练数据集交叉验证正则化合适的特征选择降低模型复杂度集成方法早停法EarlyStopping数据增强
尤而小屋·2023-09-16 06:20

EDA流程（探索性数据分析），史上最全面

EDA概述介绍探索性数据分析（ExploratoryDataAnalysis，简称EDA），是指对已有的数据（特别是调查或观察得来的原始数据）在尽量少的先验假定下进行探索，通过作图、制表、方程拟合、计算特征量等手段探索数据的结构和规律了解数据集
卖香油的少掌柜·2023-09-16 06:20

集成学习-树模型

基本树选择特征的准则ID3：信息增益maxC4.5：信息增益比maxCART：基尼指数min优缺点ID3核心思想是奥卡姆剃刀（决策树小优于大）缺点：ID3没有剪枝策略，容易过拟合；信息增益准则对可取值数目较多的特征有所偏好
坠金·2023-09-16 03:38

AI笔记——深度学习

CNNCNN的价值：能够将⼤数据量的图⽚有效的降维成⼩数据量(并不影响结果)能够保留图⽚的特征，类似⼈类的视觉原理CNN的基本原理：卷积层–主要作⽤是保留图⽚的特征池化层–主要作⽤是把数据降维，可以有效的避免过拟合全连接层
华如锦·2023-09-16 03:23

最小二乘法拟合直线和椭圆

直线拟合最小二乘法拟合直线y＝a+bx式中有两个待定参数，a代表截距，b代表斜率。对于等精度测量所得到的N组数据（xi，yi），i＝1，2……，N，xi值被认为是准确的，所有的误差只看yi。
视图猿人·2023-09-16 02:15

正则化(Regularization)

一、过拟合的问题到现在为止，我们已经学习了几种不同的学习算法，包括线性回归和逻辑回归，它们能够有效地解决许多问题，但是当将它们应用到某些特定的机器学习应用时，会遇到过拟合(over-fitting)的问题
handsomemao666·2023-09-15 22:39

神经网络 02(激活函数)

一、激活函数在神经元中引入了激活函数，它的本质是向神经网络中引入非线性因素的，通过激活函数，神经网络就可以拟合各种曲线。
Darren_pty·2023-09-15 18:20

基于Matlab的栅格水平的转折点提取

基本思路是对前后两个序列进行拟合，以残差平方和最小的点作为潜在的转折点，同时评估转折点前后的趋势是否通过显著性检验，如果两边都通过检验，则该潜在转折点为实际转折点，否则不是实际转折点。
画长空_yin·2023-09-15 18:07

机器学习（15）---代价函数、损失函数和目标函数详解

代价函数通常包含一些正则化项以防止过拟合。在训练过程中，我们希望最小化代价函数。 2.损失函数：损失函数（LossFunction）是定义在单个样本上的，算的是
冒冒菜菜·2023-09-15 16:43

【支持向量回归机预测波士顿房价】

Ⅰ、项目任务要求任务描述：将“Boston房价”数据集划分为训练集和测试集，利用训练集结合支持向量回归机建立预测模型，再利用测试集来预测波士顿房价并验证预测模型的拟合能力。
小手の冰凉·2023-09-15 13:04

Tensorflow RNN中使用dropout的一些坑

使用tensorflow中的DropoutWrapper引发的问题最近炼（tiao）丹（can）的时候遇到了RNN模型过拟合比较严重的问题，当时只是在RNN的输入特征加了dropout。
theoqian·2023-09-15 12:26

探索过拟合和欠拟合

探索过拟合和欠拟合与往常一样，此示例中的代码将使用tf.kerasAPI；如需了解详情，请参阅TensorFlowKeras指南。
轻盈飘零·2023-09-15 09:45

【物联网】简要介绍最小二乘法—C语言实现

最小二乘法是一种常用的数学方法，用于拟合数据和寻找最佳拟合曲线。它的目标是找到一个函数，使其在数据点上的误差平方和最小化。
嵌入式小白—小黑·2023-09-15 09:24

过拟合和欠拟合：机器学习模型中的两个重要概念

文章目录引言过拟合和欠拟合的概念过拟合和欠拟合的影响与危害过拟合和欠拟合的原因与解决方法过拟合和欠拟合的研究现状与发展趋势过拟合&欠拟合---案例总结引言在机器学习模型中，过拟合和欠拟合是两种常见的问题
小馒头学python·2023-09-15 07:12

深度学习-全连接神经网络-训练过程-欠拟合、过拟合和Dropout- [北邮鲁鹏]

目录标题机器学习的根本问题过拟合overfitting泛化能力差。
古董a·2023-09-15 07:26

多特征建模时，特征之间的相关性和饱和现象

1\最准确的策略涉及使用TCB和TCW组件的LTTC拟合图像。众所周知，TCB和TCW都是区分林地和非林地覆盖的合适指标（Frazier等人，2015年）。
凉风之林·2023-09-15 06:23

广义线性回归----线性拟合

写这篇文章的主要目的就是建立一个会回拟合的思想；其中目标值y是输入变量x的线性组合。
随机给个名字吧·2023-09-15 00:24

Open3D点云数据处理（二十二）：最小二乘多项式拟合（手写实现）

文章目录1最小二乘多项式拟合原理2多项式拟合的评估指标3实现步骤4完整代码5计算最小二乘多项式拟合的各种评估指标6函数封装my_least_squares_polynomial_fit(pcd,k,evaluation
孙 悟 空·2023-09-14 22:08

MATLAB 自定义函数拟合

MATLAB自定义函数拟合首先建立阻滞增长模型symsx(t)rxmt0x0eqns=diff(x,t)==r*(1-x/xm)*x;cons=x(t0)==x0;y(t)=simplify(dsolve
卓越之源·2023-09-14 21:01

《Discovering Statistics Using R》笔记14-线性回归模型诊断-离群值与强影响点

模型诊断概述基于样本数据建立模型后有两个问题要考虑：1.模型对样本数据拟合是否够好？/模型是否被少数样本点所影响？2.模型是否能外推到其他样本？
新云旧雨·2023-09-14 20:23

C++ Opencv4.5.5 多边形拟合 findContours()检测物体轮廓 (三角形、圆形、四边形、五边形、六边形、星形)

文章目录1轮廓查找findContours(）函数介绍2霍夫圆检测3测试代码1轮廓查找findContours(）函数介绍/***findContours检测出物体轮廓*image单通道图像矩阵，可以是灰度图，但更常用的是二值图像，一般是经过Canny、拉普拉斯等边缘检测算子处理过的二值图像；*contours定义为“vector>contours”，是一个向量，并且是一个双重向量，向量内每个元素
R-G-B·2023-09-14 13:49

ML：使用线性回归实现多项式拟合

介绍注意：这里的代码都是在JupyterNotebook中运行，原始的.ipynb文件可以在我的GitHub主页上下载https://github.com/acphart/Hand_on_ML_Algorithm其中的LinearRegression_multi_polynomal.ipynb，直接在JupyterNotebook中打开运行即可，里面还有其他的机器学习算法实现，喜欢可以顺便给个st
ACphart·2023-09-14 12:39

Python用正则化Lasso、岭回归预测房价、随机森林交叉验证鸢尾花数据可视化2案例|数据分享...

p=33632机器学习模型的表现不佳通常是由于过度拟合或欠拟合引起的，我们将重点关注客户经常遇到的过拟合情况（点击文末“阅读原文”获取完整代码数据）。
拓端研究室TRL·2023-09-14 11:26

全面讲解最小二乘法

正则化的最小二乘法在使用常见的最小二乘法进行回归分析时，常常会遇到过拟合的问题，也就是在训练数据集上表现的很好，但是在测试数据集上表现的很差。这时候就需要将最小二乘法中引入一个正则化项。
啵啵鱼爱吃小猫咪·2023-09-14 08:50

最小二乘法的实现与线性回归的应用

它可以最小化误差的平方和，从而找到数据的最佳拟合直线。在这里，误差是实际值和预测值之间的差异。实际值是观察到的值，而预测值是模型的估计值。在这里，我们将使用最小二乘法来估计线性
一拖再拖 一拖再拖·2023-09-14 06:15

残差网络、Dropout正则化、Batch Normalization浅了解

残差网络：为什么需要残差网络：残差网络的目的是为了解决深度神经网络在训练过程中遇到的退化问题，即随着网络层数的增加，训练集的误差反而增大，而不是过拟合。
请让我按时毕业·2023-09-14 02:34

ChatGPT追祖寻宗：GPT-2论文要点解读

-1论文要点解读中我们介绍了GPT1论文中的相关要点内容，其实自GPT模型诞生以来，其核心模型架构基本没有太大的改变，都是一路坚持奉行着基于Transformer的单解码器结构，通过无监督预训练方式来拟合条件概率下的语言模型计算公式
五点钟科技·2023-09-14 01:37

task3 数据的特征工程

针对xgb等模型的理解lightgbm,xgboost,gbdt的区别与联系LR和树模型基础概念决策树、逻辑回归、线性回归使用时注意事项以及模型过拟合策略个人的理解是，这些模型大致分为两类，一类是线性模型
欧飞红·2023-09-14 01:45

什么是虚拟人？

在演唱会上，一个模仿邓丽君形象和歌艺的虚拟人通过大屏幕呈现，与现场观众互动，演唱了邓丽君的经典歌曲，并与现场嘉宾费玉清进行虚拟合作。观众们被这种虚实交融的场景所震撼，仿佛穿越时空，与邓丽君亲身互动。
AI 智能服务·2023-09-14 00:09

PCL入门（五）：随机采样一致性算法RANSAC简单使用

具体来说，步骤1：从数据集中随机获得一定量的数据；步骤2：根据获取数据，做参数估计，并拟合模型；步骤3：计算数据集中的每一个点在该模型下的距离或者损失，据此将数据集分为内部点集合和外部点集合；步骤4：若迭代次数未超过阈值
wangxinRS·2023-09-13 20:19

树回归CART

之前线性回归创建的模型需要拟合所有的样本点，但数据特征众多，关系复杂时，构建全局模型就很困难。之前构建决策树使用的算法是ID3。
accosmos·2023-09-13 20:54

打开深度学习的锁

线性回归函数公式3.2sigmoid函数公式四、初始化函数五、构建逻辑回归的前向传播和后向传播5.1损失函数5.2前向传播5.3后向传播5.3.1梯度下降算法5.4前向传播和后向传播完整代码六、代码逐步拟合
Jiashun Hao·2023-09-13 13:31

多模态训练如何平衡不同模态

背景我们在进行多模态训练时，会出现模态不平衡的问题，往往使用了文本预训练模型的文本模态由于大量的预训练会容易出现过拟合现象，在文本模态过拟合的时候，视觉模态还处在欠拟合状态，则会导致视觉模态无法训练到最佳状态
taoqick·2023-09-13 12:32
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