matlab-拟合第7页

李宏毅《机器学习深度学习》简要笔记（一）

一、线性回归中的模型选择上图所示：五个模型，一个比一个复杂，其中所包含的function就越多，这样就有更大几率找到一个合适的参数集来更好的拟合训练集。

AI小白龙*·2024-01-25 05:04

C#，计算几何，鼠标点击绘制（二维，三次）B样条曲线的代码

B样条（B-Spline）是常用的曲线拟合与插值算法之一。这里给出在Form的图像Picturebox组件上，按鼠标点击点绘制（三次）B样条曲线的代码。2022-12-05修改了代码。

深度混淆·2024-01-25 04:35

Python版追涨杀跌策略

既然使用了参数，就会有拟合的情况。在某些行情下策略表现非常好，但是如果运气不好，行情走势是对当前参数非常不友好的时候，可能策略表现就会非常差。

发明者量化·2024-01-24 23:29

lsqcurvefit和nlinfit用法

问题：有些时候我们需要拟合一些非线性的表达式。比如：我们知道一个表达式的式子是y=A*sin(x).*exp(x)-B./log(x),现在我们手里面有x与y对应的一大把数据。

宣泠之·2024-01-24 23:39

利用梯度下降实现线性拟合

作业要求本作业题要求使用线性拟合，利用梯度下降法，求解参数使得预测和真实值之间的均方误差（MSE）误差最小。

Metaphysicist.·2024-01-24 23:31

随机森林（Random Forest）

每棵树使用的样本和特征不同，这样就可以降低异常样本和特征差异性对结果的影响，且不容易过拟合。最终输出结果由投票决定。

Sanchez·J·2024-01-24 18:12

决策树（Python）

缺点——过拟合解决——剪枝预剪枝：达某条件就停止后剪枝：

Sanchez·J·2024-01-24 18:11

threejs创建模型，并保存本地-带钻孔角度的模型生成

提取钻孔数据（方向角和深度，以及层高）根据方位角计算空间点位，获取到空间线数据将线数据根据层高等分，获取到单层的曲线数据将单层曲线拟合成柱体根据层信息绘制贴图

瘦猴打羽毛球·2024-01-24 17:51

Transformer and Pretrain Language Models3-5

Transformer在训练和生成过程中，采用了很多小技巧：首先是训练过程，训练过程中采用了一种叫checkpointaverage技术，以及ADAM的一个优化器来进行参数更新，另外的话，为例提高模型的训练效果，防止过拟合

ringthebell·2024-01-24 16:15

aidome数据分离，混淆矩形，过拟合，欠拟合

#数据加载importpandsaspdimportnumpyasnpdata_train=pd.read_csv("文件地址")#可视化x_train=data_train.loc[:,'t']y_train=data_train.loc[:,'rate']%matplotlibinlinefrommatplotlibimportpyplotaspltfig1=plt.figure(figsiz

augisTrench·2024-01-24 14:14

【MATLAB深度学习工具箱】学习笔记--体脂估计算例再分析：拟合神经网络fitnet里面的函数】

介绍上一篇【MATLAB深度学习工具箱】学习笔记--体脂估计算例再分析：拟合神经网络fitnet里面的数据结构】_bear_miao的博客-CSDN博客原文链接如下【MATLAB深度学习工具箱】学习笔记

明天已在HiaHia·2024-01-24 13:44

Matlab神经网络

Matlab神经网络资料拟合神经网络fitnet里面的函数选择神经网络输入输出处理函数MATLAB创建神经网络模型的patternnet和newff函数区别MATLAB中patternnet函数返回的网络结构中各个参数的含义神经网络对象属性径向基函数神经网络

weixin_42849849·2024-01-24 13:43

【小白学机器学习4】从求f(x)的误差和函数E(θ)的导函数，到最速下降法，然后到随机梯度下降法

目录1从求f(x)的误差和函数E(θ)的导函数，开始通过参数θ去找E(θ)的最小值，从而确定最好的拟合曲线函数f(x)1.1从f(x)对y的回归模拟开始1.2从比较不同的f(x)的E(θ)，引出的问题1.3f

奔跑的犀牛先生·2024-01-24 13:43

C4.5决策树的基本建模流程

C4.5在三个方面对ID3进行了优化：（1）它引入了信息值（informationvalue）的概念来修正信息熵的计算结果，以抑制ID3更偏向于选择具有更多分类水平的列进行展开的情况，从而间接地抑制模型过拟合的倾向

今天也要加油丫·2024-01-24 11:09

什么是神经网络？

线性回归思想：用这些已知数据来拟合一条直线。但由于房价永远不会为负，因此直线不太合适。所以在Y轴接近于0的时候，让它弯曲一点，结束于0。

小小白的波妞妞·2024-01-24 10:07

机器学习整理

性能度量经验误差和泛化误差经验误差：泛化误差：欠拟合和过拟合欠拟合：相较于数据而言，

Loli_Wolf·2024-01-24 09:48

【算法小记】——机器学习中的概率论和线性代数，附线性回归matlab例程

内容包含笔者个人理解，如果错误欢迎评论私信告诉我线性回归matlab部分参考了up主DR_CAN博士的课程机器学习与概率论在回归拟合数据时，根据拟合对象，可以把分类问题视为一种简答的逻辑回归。

絮沫·2024-01-24 08:13

城市需求显示在地图上(附MATLAB程序)

我们显示很多城市信息时,有时候需要把各地人口数量,各地城市对某种货物的需求量呈现到地图上,可以用以下代码实现:程序结果:%画中国地图clc;closeall;clearall;%%曲面拟合warningoff

MATLAB代码顾问·2024-01-24 08:11

粒子群优化极限学习机时间序列预测，pso-elm时间序列回归分析

时间序列回归分析资源-CSDN文库https://download.csdn.net/download/abc991835105/88770057背影极限学习机是在BP神经网络上改进的一种网络，拥有无限拟合能力

神经网络机器学习智能算法画图绘图·2024-01-24 08:05

基于核极限学习机的回归分析，基于极限学习机的预测

代码完整，数据齐全）资源-CSDN文库https://download.csdn.net/download/abc991835105/88768798背影极限学习机是在BP神经网络上改进的一种网络，拥有无限拟合能力

神经网络机器学习智能算法画图绘图·2024-01-24 08:35

LSTM的多变量时间序列预测（北京PM2.5预测）

参考博客文章目录LSTM简介数据集简介数据预处理多元LSTM预测模型数据准备：定义和拟合模型评估模型训练多个滞后时间步LSTM简介LSTM（LongShort-TermMemory）是一种特殊类型的循环神经网络

heibut不相信眼泪·2024-01-24 08:31

工程师每日刷题 -4

CNN本质上是一个多层感知机(MLP)，其成功的原因关键在于它所采用的【稀疏连接】（局部感受）和【权值共享】的方式，一方面减少了的权值的数量使得网络易于优化，另一方面降低了过拟合的风险。

Nice_cool.·2024-01-24 06:43

工程师每日刷题 -2

当训练集能够很好地拟合，但是测试集却不能有很好的准确率，主要可能有以下几点原因：情况一：数据集大，提升模型大小泛化性没有提升解放方法：1.1、找当前任务的公开数据集训练自己的模型，验证算法可行性1.2、

Nice_cool.·2024-01-24 06:13

Optional Lab: Feature Engineering and Polynomial Regression

GoalsInthislabyouwillexplorefeatureengineering(特征工程)andpolynomialregression(多项式回归)，使我们可以使用线性回归机制来拟合非常复杂甚至非线性的函数

gravity_w·2024-01-24 04:08

机器学习期末复习总结笔记（李航统计学习方法）

文章目录模型复杂度高---过拟合分类与回归有监督、无监督、半监督正则化生成模型和判别模型感知机KNN朴素贝叶斯决策树SVMAdaboost聚类风险PCA深度学习范数计算梯度下降与随机梯度下降SGD线性回归逻辑回归最大熵模型适用性讨论模型复杂度高

在半岛铁盒里·2024-01-24 01:01

Python多项式回归sklearn

一、理论介绍多项式回归是一种回归分析的方法，它通过使用多项式函数来拟合数据。与简单线性回归不同，多项式回归可以更灵活地适应数据的曲线特征，因为它可以包含多个特征的高次项。

rubyw·2024-01-23 14:50

Scikit-Learn 中级教程——学习曲线

是否存在过拟合或欠拟合的现象？增加更多的训练数据是否有助于提

Echo_Wish·2024-01-23 14:20

【机器学习：异常值检测】新颖性和异常值检测

【机器学习：异常值检测】新颖性和异常值检测异常值检测方法概述新颖性检测纵向扩展单类SVM异常值检测拟合椭圆包络隔离林局部异常因子使用局部异常因子进行新颖性检测许多应用程序需要能够确定新观测值是属于与现有观测值相同的分布

jcfszxc·2024-01-23 09:58

初识人工智能，一文读懂过拟合&欠拟合和模型压缩的知识文集(3)

作者简介，普修罗双战士，一直追求不断学习和成长，在技术的道路上持续探索和实践。多年互联网行业从业经验，历任核心研发工程师，项目技术负责人。欢迎点赞✍评论⭐收藏人工智能领域知识链接专栏人工智能专业知识学习一人工智能专栏人工智能专业知识学习二人工智能专栏人工智能专业知识学习三人工智能专栏人工智能专业知识学习四人工智能专栏人工智能专业知识学习五人工智能专栏人工智能专业知识学习六人工智能专栏人工智能专业知

普修罗双战士·2024-01-23 09:09

【小白学机器学习3】关于最简单的线性回归，和用最小二次法评估线性回归效果, 最速下降法求函数的最小值

目录1什么是回归分析1.1什么是线性回归1.2非线性回归2数据和判断方法2.1原始数据2.2判断方法：最小二乘法3关于线性回归的实测3.1用直线模拟3.2怎么判断哪个线性模拟拟合更好呢？

奔跑的犀牛先生·2024-01-23 09:36

随机森林中每个树模型分裂时的特征选取方式

这种方式可以减少模型的方差，使得模型更加鲁棒，防止模型出现过拟合的现象。同时，由于每棵树都是使用不同的特征子集进行分裂的，因此每棵树的结构都不同，可以提高模

今天也要加油丫·2024-01-23 07:31

Wise-IoU论文个人理解

这个是论文作者自己写的博客论文的introduciton和relatedwork可以细看作者的博客或者论文论文代码:github代码论文目的近年来的研究大多假设训练数据中的示例有较高的质量，致力于强化边界框损失的拟合能力

yuanjun0416·2024-01-23 04:17

非线性最小二乘问题的数值方法 —— 从高斯-牛顿法到列文伯格-马夸尔特法 (I)

牛顿法III.再到列文伯格-马夸尔特法1.列文伯格-马夸尔特法的由来2.列文伯格-马夸尔特法的说明说明一.迭代方向说明二.近似于带权重的梯度下降法说明三.近似于高斯-牛顿法3.列文伯格-马夸尔特法的调参拟合程度评估以近似拟合视角调参以表现特性视角调参调参算法

wzf@robotics_notes·2024-01-23 01:02

深度学习记录--指数加权平均

指数加权移动平均(exponentiallyweightedmovingaverages)如何对杂乱的数据进行拟合？

蹲家宅宅·2024-01-22 22:05

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，会遇到过度拟合(over-fitting)的问题

时间邮递员·2024-01-22 21:32

Python实现稳健线性回归模型(rlm算法)项目实战

在拟合最小二乘回归时，我们可能会发现一些异常值或高杠杆数据点。已经确定这些数据点不是数据输入错误，也不是来自另一个群落。所以我们没有令人信服的理由将它们排除在分析之外。

胖哥真不错·2024-01-22 11:02

levenberg-marquardt算法的MATLAB实现

帮助文档，利用lsqnonlin实现帮助文档链接options.Algorithm='levenberg-marquardt';x=lsqnonlin(fun,x0,[],[],options)如果是拟合目标函数是传递函数形式

Xingmeng@·2024-01-22 09:09

机器学习_正则化、欠拟合和过拟合

文章目录正则化欠拟合和过拟合正则化参数正则化机器学习中的正则化是在损失函数里面加惩罚项，增加建模的模糊性，从而把捕捉到的趋势从局部细微趋势，调整到整体大概趋势。

you_are_my_sunshine*·2024-01-22 09:14

机器学习-模型评估优化

过拟合与欠拟合任务：拟合反应速率（rate）与温度（temperature）数据，预测85度时的反应速率欠拟合过拟合例2：欠拟合过拟合欠拟合与过拟合模型不合适，导致其无法对数据实现有效预测模型对数据的预测情况训练数据预测数据欠拟合不准确不准确过拟合准确不准确好模型准确准确欠拟合可以通过观察训练数据及时发现

小旺不正经·2024-01-22 09:40

ARIMA模型

数据平稳性与差分法平稳性经由样本时间序列所得到的拟合曲线在未来一段期间内仍能顺着现有的形态“惯性”地延续下去；平稳性要求序列的均值和方差不发生明显变化；严平稳与弱平稳严平稳分布不随时间的改变而改变。

Yolo_nn·2024-01-22 07:35

sklearn中级教程——特征选择

通过选择相关特征，我们可以降低模型的复杂性、减少过拟合的

Echo_Wish·2024-01-22 01:11

李沐深度学习-权重衰退文档

应对过拟合问题方法：权重衰减(weightdecay)1.方法：权重衰减等价于L2范数正则化（regularization）。

大小猫吃猫饼干·2024-01-22 00:22

李沐深度学习-权重衰退从零开始实验

'''该实验为了验证权重衰退的作用，特地设置样本数小于权重数量样本特征维度=px1,x2....xp模型：y=0.05+Σ(i=1,p)0.01Xi+ε噪声服从均值0，标准差0.01正态分布为了观察过拟合

大小猫吃猫饼干·2024-01-22 00:51

李沐深度学习-多项式函数拟合试验

d2lzh_pytorch模块跳转连接importtorchimportnumpyasnpimportsyssys.path.append("路径")importd2lzh_pytorchasd2l'''-----------------------------生成人工数据集样本数n=200特征数=3三阶多项式y=1.2x-3.4x^2+5.6x^3+5+ε'''n_train,n_test,tr

大小猫吃猫饼干·2024-01-21 23:47

基于BP神经网络的住宅价格预测，基于粒子群算法优化极限学习机的价格预测

代码效果图结果分析展望完整代码下载链接：https://download.csdn.net/download/abc991835105/88762264背影极限学习机是在BP神经网络上改进的一种网络，拥有无限拟合能力

神经网络机器学习智能算法画图绘图·2024-01-21 20:53

基于鲸鱼算法优化极限学习机的道路识别，基于woa-elm的道路分割，基于woa-elm的遥感图像分割

代码效果图结果分析展望完整代码下载链接：https://download.csdn.net/download/abc991835105/88762273背影极限学习机是在BP神经网络上改进的一种网络，拥有无限拟合能力