MATLAB拟合曲线的方法有很多，针对不同的函数类型应选用合适的拟合方法。 按照拟合方法来进行划分，一般可将待拟合的函数分为曲线/曲面拟合与多元函数拟合。曲线/曲面拟合cftool工具箱使用曲线曲面拟合多是基于cftool拟合工具箱使用，使用非常方便，但只能对拟合一元、二元函数（当然，可以通过适当的变换对函数进行处理，使其能够在cftool中进行处理）。cftool工具一方面可以在MATLAB的A
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2023-11-11 19:46:24
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首先是大名鼎鼎的regressregress（Y,X,alpha）其中alpha可省略，省略时为0.05.简单来说，这里的y指的就是对应的函数值,注意是列向量（如果是行向量要转置),x是自变量的取值（每一列为一组），注意因为考虑常数项，所以要在原x前加上一列全为1举个简单的例子:m=[234 237 239 280 290]
x=[3.13 3.15 3.18 3.19 3.23]
y=[87.5
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2023-12-12 19:04:42
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在神经网络梯度下降算法中，我们潜意识就会默认梯度的反方向是Loss下降最快的方向，那么如何证明呢？首先回顾一点基础知识(为方便理解，多元函数我们就用二元函数举例。注意这里的二元指的是自变量的个数，即X、Y都是自变量。f(X,Y)是因变量，你也可以把它理解成Z。整个二元函数是发生在三维空间中的，是一个曲面。我们探讨函数f(X,Y)在(X0,Y0)点处变化时，指的是自变量X、Y在XOY这个投影平面内的
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2023-12-31 21:01:53
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语言模型马尔可夫链与二元语法n元语法数据稀疏与平滑策略二元语法与词典分词比较 语言模型语言模型 指的是对语言现象的数学抽象。即给定一个句子 w，语言模型就是计算句子的出现概率 p(w) 的模型，而统计的对象就是人工标注而成的语料库。数据稀疏 ：p(w) 的计算非常难，句子数量无穷无尽。即便是大型语料库，也只能“枚举”有限的数百万个句子。实际遇到的句子大部分都在语料库之外，意味着它们的概率都被当作
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2024-01-29 00:41:01
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二元分类的效果评估方法有很多，常见的包括预测模型中使用的准确率（accuracy），精确率（precision）和召回率（recall）三项指标，以及综合评价指标（F1 measure）， ROC AU值（Receiver Operating Characteristic ROC，Area Under Curve，AUC）。这些指标评价的样本分类是真阳性（true positives），真阴性（t
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2023-11-06 19:33:28
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本节从神经网络的发展着手，依次介绍激活函数、前向算法、损失函数、反向传播算法以及PyTorch中的数据处理，最后使用PyTorch解决一个iris数据集上的多分类问题。通过本节的学习，我们将对整个神经网络的流程有一个比较全面的认识。1.神经元与神经网络神经元最早是生物学上的概念，它是人脑中的最基本单元。人脑中含有大量的神经元，米粒大小的脑组织中就包含超过10000个神经元，不同的神经元之间相互连接
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2023-10-24 17:55:52
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神经网络参数是神经网络实现分类和回归的重要部分，要了解tensorflow如何组织、保存以及使用神经网络中的参数的。tensorflow中的变量tf.Variable()的作用就是保存和更新神经网络的参数。tensorflow中的变量需要指定初始值，给参数赋予初始值最为常见，所以一般也使用随机数给Tensorflow中的变量初始化；weights=tf.Variable(tf.random_nor
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2023-08-21 14:13:37
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吴恩达深度学习笔记——二、第一课第三周：浅层神经网络0 变量定义1 神经网络基本结构2 将多个样本用向量化的形式表达3 其他激活函数的选择3.1 双曲正切函数3.2 线性修正单元（ReLU）3.3 leaky ReLU3.4 为什么一定要用非线性激活函数4 激活函数的导数计算5 神经网络的梯度下降算法6 参数初始化 0 变量定义基础变量与吴恩达老师机器学习系列课程的变量定义规则一样。 □[1]：
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2024-02-22 14:22:20
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常见的机器学习监督式的学习任务包括回归任务和分类任务。这个部分来说明一下分类算法。本质给定一个对象X，将其划分到预定义好的某一个类别Yi中的算法。比如经典的mnist数据，将手写数字分类成不同的数字。首先来说明二元分类器二元分类器简单来说，二元分类器就是将事情分成是与非。接上面的例子，比如判断一个数字5，在二元分类器中就是用来分成两个类别：5or非5。此时随机梯度是一个很好的选择(SGD)。因为S
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2023-12-02 16:01:10
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先给出代码：import numpy as np
from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D
from matplotlib import pyplot as plt
from datetime import datetime
t0 = datetime.now()
# 实数范围内非负数有偶次方根，任何实数有奇次方根；但python中负数没有奇次方
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2024-04-10 14:35:33
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神经网络总结一、是什么 神经网络是一种模仿生物神经网络的结构和功能的数学模型或计算模型，用于对函数惊醒估计或近似。神经网络中最基本的成分是神经元模型，神经元即受到来自n个其他神经元传递过来的输入信号，这些输入信号根据不同权重进行信号求和并与神经元的阈值进行比较，通过激活函数处理产生神经元的输出。神经网络主要有输入层、隐藏层、输出层构成，只有一层隐藏层的是两层神经网络。其中输入层的每个神经元代表一个
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2023-09-11 11:04:02
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神经网络基础知识及模型优化（二）前言一、正则化1.过拟合2.权值衰减3.Dropout4.为什么正则化有利于预防过拟合呢？二、超参数的验证1.验证数据2.超参数的最优化3.为超参数选择合适的范围三、偏差和方差参考文献总结 前言接着上一章介绍了参数的更新方法，权重的初始化方法以及Batch Normalization后，这一章将对正则化、超参数验证等进行简单的描述。一、正则化1.过拟合在机器学习中
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2023-09-22 17:48:29
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该教程将介绍如何入门神经网络，一共包含五部分。你可以在以下链接找到完整内容。（一）神经网络入门之线性回归Logistic分类函数（二）神经网络入门之Logistic回归（分类问题）（三）神经网络入门之隐藏层设计Softmax分类函数（四）神经网络入门之矢量化（五）神经网络入门之构建多层网络 这篇教程中的代码是由 Python 2 IPython Notebook产生的，在教程的最后，我
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2024-01-18 22:48:04
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原文原文标题：My Neural Network isn’t working! What should I do?Github Notes前言如果你的神经网络不收敛，应该怎么办呢？一般来说，神经网络不收敛的原因有以下 11 种原因：忘记对你的数据进行归一化忘记检查输出结果没有对数据进行预处理没有使用任何的正则化方法使用了一个太大的 batch size使用一个错误的学习率在最后一层使用错误的激活函
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2023-10-11 00:09:46
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目录通过误差，和训练步数对比，确定隐含层个数，并检验隐含层个数对性能的影响。1）trainlm 算法 2）traingdm 算法 3）trainrp 算法 4) traingdx 算法 5）traincgf 算法通过误差，和训练步数对比，确定隐含层个数，并检验隐含层个数对性能的影响。隐藏层范围是按设计经验公式，和本例实际情况，选的 9:16%变量x范围
x=
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2023-09-18 03:24:33
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机器学习是一个比较广阔的知识领域，涉及到很多数学统计和计算机的相关知识。 要想深入了解，需要系统学习和大量的时间。 但是如果我们很清楚地知道机器学习如果用一句话来概括就是:通过大量的训练，使得机器把输入的数据整理出有用的知识输出，这种输出或者是分类或者是回归。分类问题是要预测类别，回归问题是要预测值。如下图，训练数据集输入给训练模型，模型达到一定的准确率后，可以进行测试，把测试数据输入给模型，得到
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2023-12-14 21:41:48
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1，模型表示 在人体的大脑中，每一个神经元都可以被认为是一个处理单元，有很多额树突（输入），并且有一个轴突（输出）， 神经网络是大量神经元相互连接并通过电脉冲来交流的一个网络。神经网络模型建立在很多神经元之上，每一个神经元又是一个个学习模型。这些神经元采纳一些特征作为输入，并且根据本身的模型提供一个输 出。下图是一个以逻辑回归模型作为自身学习模
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2023-12-15 23:41:57
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tf.keras实现卷积神经网络Keras 是一个用 Python 编写的高级神经网络 API，它能够以 TensorFlow, CNTK, 或者 Theano 作为后端运行。 Keras可以很明确的定义了层的概念，反过来层与层之间的参数反倒是用户不需要关心的对象，所以构建神经网络的方法对于普通开发者来说，相对tensorflow，Keras更易上手。 并且Keras也是tensorflow官方在
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2023-11-07 07:43:47
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6. 层次模型人类的知识被抽象成不同的层次，例如，最常见的或基本类别分类（如狗，汽车）可以被看作是不同个体的抽象，或更经常在不同的子类别之间（如狮子狗，腊肠犬，拉布拉多，等等）；多个底层类别反过来又可被归类到上层的类别：如狗、猫、马都是动物，汽车、卡车、公交车都是车辆。认知发展的一些最深层次的问题是：抽象知识会如何影响具体知识的学习？抽象知识该如何学习？在本节中，我们将看到这些层次的知识如何被建模
首先得搞懂：回归问题->逻辑回归问题->线性逻辑回归即分类问题->线性二分类问题回归问题可以分为两类：线性回归和逻辑回归逻辑回归（Logistic Regression）回归给出的结果是事件成功或失败的概率。当因变量的类型属于二值（1/0，真/假，是/否）变量时，我们就应该使用逻辑回归。线性回归使用一条直线拟合样本数据、而逻辑回归的目标是“拟合”0或1两个数值，而不是
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2024-01-11 09:38:53
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