积分非线性表示了ADC器件在所有的数值点上对应的模拟值和真实值之间误差最大的那一点的误差值，也就是输出数值偏离线性最大的距离。单位是LSB。例如，一个12bit的ADC，INL值为1LSB，那么，对应基准4.095V，测某电压得到的转换结果是1.000V，那么，真实电压值可能分布在0.999V到1.001V之间。 INL是DNL误差的数学积分，即一个具有良好INL的ADC保证有良好的DNL。
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2024-08-02 10:53:43
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一元线性回归回归分析用来建立方程模拟两个或者多个变量之间如何关联一元线性回归包括一个自变量和一个因变量如果包含两个以上的自变量，则称为多元线性回归代价函数（损失函数）损失函数的最终目的是为了使得误差平方和最小用梯度下降法求解线性回归 训练模型过程中不断重复这个语句 学习率的值不能太小，也不能太大 右边同一个颜色的线上任意一点，最终取得的损失函数的值是相等的最中间的线上
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2024-06-07 13:19:30
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用matlab拟和模型参数和计算参数误差Matlab用以建立数学模型是一个很好的工具。对模型函数的评价，一个很重要的方法就是最小二乘(Least squares)由least mean squares这个方法得到。假如有点集P(X, Y)，每一个点 P(i) 由X(i), Y(i) , i = 1 ~ m组成；模型 Y_fit = F( A, X ), Y_fit(i) = F(A, X(i) )
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2024-06-25 04:29:50
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一、线性回归概述线性回归(Linear regression)：是利用回归方程(函数)对一个或多个自变量(特征值)和因变量(目标值)之间关系进行建模的一种分析方式特点：只有一个自变量的情况称为单变量回归，多于一个自变量情况的叫做多元回归 特征值与目标值之间建立了一个关系，这个关系可以理解为线性模型二、线性回归的特征与目标的关系分析线性回归当中主要有两种模型，一种是线性关系，另一种是非线性
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2024-05-08 15:20:56
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线性回归 非线性回归 Linear Regression is the most talked-about term for those who are working on ML and statistical analysis. Linear Regression, as the name suggests, simply means fitting a line to the data t
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2024-05-09 13:26:16
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本文对应的是吴恩达老师的CS229机器学习的第三课。这节课介绍了欠拟合与过拟合；然后介绍了参数学习算法与非参数学习算法，并例举了非参数学习算法的一个经典例子：局部加权线性回归；接着延续第二节课的内容讲解了线性回归的概率解释；最后介绍了分类任务的一个经典例子：逻辑回归。欠拟合(under-fitting)与过拟合(over-fitting)举一个简单的例子，假设我们需要根据房屋的大小来预测其出售的价
本系列是2022年12月DataWhale组队学习中sklearn机器学习实战的学习任务，一共分为八个任务章节，开源的在线学习地址在这里，下面我们就开始本次学习之旅了！线性回归线性：两个变量之间的关系是一次函数关系的——图象是直线，叫做线性。非线性：两个变量之间的关系不是一次函数关系的——图象不是直线，叫做非线性。回归：人们在测量事物的时候因为客观条件所限，求得的都是测量值，而不是事物真实的值，为
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2024-05-28 22:17:01
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线性回归中的误差通常有两个来源：来自方差Variance的误差来自偏置Bias的误差）情况，分别是：高方差高偏置，高方差低偏置，低方差高偏置，低方差低偏置。 最理想的情况当然是所有点（无论是训练集还是测试集）正中靶心，此时处于低方差低偏置的情况。 而现实中对数据进行拟合时，经常出现两种情况：简单模型，简单的模型更趋于平滑，这意味着样本数据对模型输出的影响较小，也就是说这些投掷点靠拢更密集，更注
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2023-09-25 11:50:51
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本文为饼干Japson原创，更多大数据、机器学习、深度学习相关内容，
0 前言在线性回归的前3篇中，我们介绍了简单线性回归这种样本只有一个特征值的特殊形式，并且了解了一类机器学习的建模推导思想，即：通过分析问题，确定问题的损失函数或者效用函数；然后通过最优化损失函数或者效用函数，获得机器学习的模型。 然后我们推导并实现了最小二乘法，然后实现了简单线性回归。最后还以简单线性
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2023-12-30 21:29:34
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线性回归：Liner Regression 主要是回忆一下最小二乘和梯度下降 文章目录什么是线性回归线性回归能做什么线性回归一般表达式如何计算（学习）参数w，b求解损失函数最小化L时w和b值的方法：最小二乘法代码实现求解损失函数最小化L时w和b值的方法：梯度下降法代码实现多项式的回归代码实现过拟合、欠拟合、正则化 什么是线性回归线性：两个变量之间的关系是一次函数关系的图象是直线，叫做线性。非线性：
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2024-07-21 07:20:39
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简单来说，回归分析就是利用样本（已知数据），产生拟合方程，从而（对未知数据）进行预测。主要包括线性回归和非线性回归。线性回归中又包括：一元线性、多元线性以及广义线性（代表为逻辑回归，下一节讲）在应用中，我们往往不知道是否能用线性回归。因此我们可以使用相关系数去衡量线性相关性的强弱。使用平方误差和衡量预测值不真实值的差距：我们希望平方误差越小越好，这代表拟合程度越高。求取最小值，可以使用两种方法。分
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2024-04-19 05:54:34
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1.线性回归(Linear Regression)1.1什么是线性回归我们首先用弄清楚什么是线性，什么是非线性。（1）线性：两个变量之间的关系是一次函数关系的——图象是直线，叫做线性。 注意：题目的线性是指广义的线性，也就是数据与数据之间的关系。（2）非线性：两个变量之间的关系不是一次函数关系的——图象不是直线，叫做非线性。 相信通过以上两个概念大家已经很清楚了，其次我们经常说的回归回归到底是什么
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2024-03-17 23:15:20
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import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from torch import nn,optim
from torch.autograd import Variable
import torch
x_data = np.linspace(-2,2,200)[:,np.newaxis]
noise = np.random.normal(
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2023-05-31 13:38:07
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线性模型（linear model）线性模型是一个通过属性的线性组合来进行预测（目标属性）的函数。 基本形式： 形式简单，易于建模； 蕴含机器学习的基本思想； 是其他非线性模型的基础； 权重体现出各属性重要性，可解释性强。from sklearn.linear_model import LinearRegression
model = LinearRegression()
model.fit([
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2023-12-13 16:40:36
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文章目录线性回归1. 简单介绍一下线性回归。2. 线性回归的假设函数是什么形式？3. 线性回归的代价(损失)函数是什么形式？4. 简述岭回归与Lasso回归以及使用场景。5. 线性回归要求因变量服从正态分布吗？逻辑回归1. 简单介绍一下逻辑回归2. 简单介绍一下Sigmoid函数3. 逻辑回归的损失函数是什么4.可以进行多分类吗？5.逻辑回归的优缺点6. 逻辑斯特回归为什么要对特征进行离散化。7
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2024-04-30 23:07:35
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DAC数模转换、PWM输出、呼吸灯(附原理图+代码）一、DAC 转换原理和技术指标 （一）分辨率 分辨率是指输入数字量的最低有效位（LSB）发生变化时，所对应的输出模拟量（电压或电流）的变化量。它反映了输出模拟量的最小变化值。（二）线性度  
一、概率 在引入问题前，我们先复习下数学里面关于概率的基本概念 概率：对一件事发生的可能性衡量 范围：0<=P<=1 计算方法：根据个人置信区间；根据历史数据；根据模拟数据。 条件概率：B发生的条件下，A发生的概率 二、Logistic Regression（逻辑回归）1、问题引入 处理二值数据时，如果一直8个测试数据集为如下所示，我们利用线性回归方程，建立回归方程曲线，
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2023-09-18 15:36:23
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一、理论 1.1 多重共线性 所谓多重共线性（Multicollinearity）是指线性回归模型中的解释变量之间由于存在精确相关关系或高度相关关系而使模型估计失真或难以估计准确。一般来说，由于经济数据的限制使得模型设计不当，导致设计矩阵中解释变量间存在普遍的相关关系。 完全共线性的情况并不多见，一般出现的是在一定程度上的共线性，即近似共线性。 1.2 T检验 T检验，亦称s
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2024-05-02 22:22:49
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# Python非线性回归的实现
## 引言
在机器学习和统计学中，非线性回归是一个常见的问题。与线性回归不同，非线性回归的模型并不遵循线性关系。在Python中，我们可以使用不同的工具和库来实现非线性回归。在本文中，我将向你介绍如何使用Python实现非线性回归，并向你展示整个流程。
## 流程
以下是实现非线性回归的步骤：
| 步骤 | 描述 |
|------|------|
| 步
原创
2024-01-05 05:00:44
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线性回归非线性回归 Let’s say you’re looking to buy a new PC from an online store (and you’re most interested in how much RAM it has) and you see on their first page some PCs with 4GB at $100, then some with 1
