看过吴恩达的对过拟合和欠拟合的分析，这里做一下小小的总结：课程主要从验证误差和训练误差着手分析，高的variance意味着过拟合，高的bias意味着欠拟合。 （1）随着多项式的阶数的增加，交叉验证误差先减小，后增大；训练误差不断减小，当交叉验证误差和和训练误差都很大时候，交叉验证误差大约等于训练误差，此时欠拟合；随着多项式的阶数的不断增大，到交叉验证误差远远大于训练误差，属于过拟合的情况。 （2）
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2024-08-20 15:01:28
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拟合拟合：拟合是指逼近目标函数的远近程度。泛化：机器学习模型学到的概念在遇到新的数据时表现的好坏（预测准确度等）。分类欠拟合（Underfitting），模型拟合不够，在训练集（training set）上表现效果差，没有充分的利用数据，预测的准确度低。就是和样本点的分布存在很大误差，成因大多是模型不够复杂、拟合函数的能力不够。正确拟合（Just right）过拟合（Overfittin
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2024-06-28 10:07:59
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应朋友之约，在这里简要谈一下过拟合的问题。 给定一个假设空间H，一个假设h属于H，如果存在其他的假设h’属于H,使得在训练样例上h的错误率比h’小，但在整个实例分布上h’比h的错误率小，那么就说假设h过度拟合训练数据。这是Tom Mitchell在Machine Learning中对过拟合给出的定义。 为啥会出现上面的情况呢？一切都要从哲学说起！ 辩证法讲矛盾的对立统一性无处不在，同样，在
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2024-08-02 09:41:16
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Abstract Although not commonly used, correlation filters can track complex objects through rotations, occlusions and other distractions at over 20 times the rate of current state-ofthe-ar
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2024-08-19 11:18:58
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上一节课主要介绍了曲线拟合与插值，曲线拟合主要包括线性拟合（单特征线性回归和非线性拟合（非线性方程特征变换、高阶多项式拟合），插值包括多项式插值（拉格朗日形式、牛顿形式）、样条插值（线性插值、二次样条插值、三次样条插值），其中三次样条插值还有一个便于求解的拉格朗日形式。这里的曲线拟合与机器学习中的回归问题非常相似，具有很大的参考意义。本节课主要介绍几种求解微分的数值方法。1. 有限差分法给定一个函
穿越博士1.原始数据的处理:Ａ，与C1s比较标准化数据:将excel表格中的C1s数据的最高点对应的结合能与标准C1s结合能(一般为284.6)比较，算差值+(-)α；将需拟合元素(如Ir)的结合能-(+)α，得标准化数据。注：若得到的C1s不平滑，先怀疑是否测试过程出现问题。若无测试问题，数据可信，将C1s进行拟合得到一个最高点(可用XPSPEAK, origin等)。拟合元素结合能-
数学上已经证明，任何一组数据都可以用多项式来拟合import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
x=[1,2,3,4,5,6,7,8]
y=[1,4,9,13,30,25,49,70]
a=np.polyfit(x,y,2)#用2次多项式拟合x，y数组
b=np.poly1d(a)#拟合完之后用这个函数来生成多项式对象
c=b(x)#生成多
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2023-07-27 15:46:25
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此篇，我们来介绍对SERS拉曼光谱的拟合。 一、多峰拟合 1）准备数据。 如下图所示，我们找来了一个细胞的拉曼光谱，并截取了其中的一部分（图中数据表格与实际所使用的不符，实际中，我们已将660-1400 nm之外的数据删掉，而不是在
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2023-05-22 15:17:37
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# Python高斯峰拟合
## 介绍
高斯峰拟合是一种常用的数据分析方法，用于对实验数据进行曲线拟合和参数估计。Python提供了许多强大的工具和库，可以方便地进行高斯峰拟合。本文将为你介绍Python中的高斯峰拟合方法，并提供代码示例。
## 什么是高斯峰拟合
高斯峰拟合是一种对实验数据进行曲线拟合的方法，通常用于分析数据中的峰值位置、峰值强度和峰宽等参数。高斯峰函数是一个连续的函数，其形
原创
2023-09-08 10:42:01
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# Java中的峰面积计算
在科学计算和数据分析中，峰面积（Peak Area）通常用来描述某个数据集中特定峰值的强度。这在许多领域都有重要应用，尤其是分析化学、生物信息学和信号处理等。本文将详细介绍如何在Java中计算数据的峰面积，包括代码示例和相关图表展示。
## 什么是峰面积？
峰面积是指在给定的X轴（通常是时间或位置）范围内，由某个特定峰引起的数值之和。计算峰面积有助于我们理解数据中
原创
2024-10-21 03:51:15
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# Python中的峰拟合函数
在数据处理和分析中，峰拟合是一种常用的方法，用于拟合数据中的峰值或者波峰。峰拟合函数可以帮助我们找到数据中的峰值，并进一步分析数据的特征。在Python中，有许多库和工具可以实现峰拟合，比如SciPy和PeakUtils等。本文将介绍如何使用Python中的SciPy库来实现峰拟合函数，并给出一个简单的示例。
## SciPy库简介
SciPy是基于Pytho
原创
2024-04-22 04:38:58
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多峰拟合是一种常见的数据处理方法，用于拟合具有多个峰值的数据集。在Python中，可以使用scipy库中的curve_fit函数来实现多峰拟合。下面是一份关于如何实现多峰拟合的指导：
## 实现多峰拟合的步骤
| 步骤 | 描述 |
| ---- | ---- |
| 步骤一 | 导入所需库和数据 |
| 步骤二 | 定义拟合函数 |
| 步骤三 | 调用curve_fit函数进行拟合 |
|
原创
2023-07-22 15:17:53
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一、引言一般地，在使用虚拟内存技术的多任务系统上，内核和应用有不同的地址空间，因此，在内核和应用之间以及在应用与应用之间进行数据交换需要专门的机制来实现，众所周知，进程间通信（IPC）机制就是为实现应用与应用之间的数据交换而专门实现的，大部分读者可能对进程间通信比较了解，但对应用与内核之间的数据交换机制可能了解甚少，本文将详细介绍 Linux 系统下内核与应用进行数据交换的各种方式，包括内
XPS测试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。2. 打开XPS Peak，引入数据：点Data--Import(ASCII)，引入所存数据，则出现相应的XPS谱图。3. 选择本底：点Background，在所出现的小框中的High BE和Low BE下方将出现本底的起始和终点位置(因软件问题，此位置最好不改，否
前言：X射线光电子能谱分析(X-ray photoelectron spectroscopy, XPS)是用X射线去辐射样品，使原子或分子的内层电子或价电子受激发辐射出来。XPS测试可以用于元素的定性,定量分析,固体表面的化学组成或元素组成，原子价态，表面能态分布，测定表面电子的电子云分布和能级结构等。在无机非金属领域，XPS最常见的用途是价态研究。根据原子周围的化学环境差异，光电子峰位置在单质和
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2023-12-30 13:36:18
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在数据分析和信号处理的领域，算法求解问题常常会遇到“高斯分峰”的需求。这种情况通常涉及将数据集中的重叠信号分解为多个高斯分布，更好地进行数据解释与后续分析。以下将详细介绍如何使用Python解决高斯分峰的问题，整体分为多个模块，从环境配置到最佳实践，让大家能轻松上手。
### 环境预检
在开始之前，我们需要确保我们的开发环境符合高斯分峰的运行要求。以下是系统要求：
| 系统要求 |
能谱仪EDS(Energy Dispersive Spectrometer)是电子显微镜(扫描电镜、透射电镜)的重要附属配套仪器，结合电子显微镜，能够在1-3分钟之内对材料的微观区域的元素分布进行定性定量分析。 原理：利用不同元素的X射线光子特征能量不同进行成分分析。 与WDS(Wave Dispersive Sp
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2024-10-11 16:13:22
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本文主要对该论文中的关键点进行总结和梳理，不完全翻译整篇文章。摘要DNN的主要优势就是不需要人工提取语音信号当中的特征。因此，我们在DNN的底部（输入部分）加上了一个pseudo-filterbank层，并且通过联合训练，对该层的参数和网络其他层的参数进行训练。在现有的其他基于DNN的网络当中，一般取预先定义的Mel尺度filterbanks作为声学特征作为网络的输入。在本文的实验当中，我们使用G
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2024-08-23 10:01:27
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色谱过程和色谱流出曲线 一、色谱过程 掌握色谱过程的原理。
二、色谱流出曲线相关概念了解即可。(基线、色谱峰、峰高、标准差、半峰宽、峰宽、峰面积)，需要掌握的几点：1.一个组分的色谱峰可用三项参数即峰高或峰面积(用于定量)、峰位(用保留值表示，用于定性)及峰宽(用于衡量柱效)说明。2.对于正常峰，标准差为0.607倍峰高处的峰宽之半。3.半峰宽：掌握公式17-
目录1.SIFT简介1.1 SIFT算法具的特点1.2 SIFT特征检测的步骤2. 尺度空间2.1 多分辨率图像金字塔2.2 高斯尺度空间3. DoG空间极值检测4. 删除不好的极值点（特征点）4.1 剔除低对比度的特征点4.2 剔除不稳定的边缘响应点5. 求取特征点的主方向6. 生成特征描述7. 总结8. python-opencv 代码执行1.SIFT简介SIFT的全称是Scale
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2024-08-24 15:34:24
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