一般来说，两个变量之间的关系是十分微妙的，仅仅采用简单的直线、曲线参数方程去描述是不够的，所以这时候就需要非参数回归。关于非参数和参数方法的区别，就是在分析之前有没有对预测做一些限制，比如认为特征和响应变量之间具有线性关系，可以通过线性方程拟合，我们只需要求出方程的系数就是参数方法，比如之前提到的线性回归、多项式回归等等，而如果直接从数据出发进行分析就是非参数方法。正正因为没有限制，所以非参数方法
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2024-04-23 13:05:14
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有人说，统计的本质就是数据的可视化。经过前面两篇的学习内容，我们已经大体知道了R是什么以及R中主要的数据类型和数据结构。尽管了解得很粗浅，但我还是迫不及待的进入了“绘图”这一主题。R提供了非常丰富的绘图功能，可以通过命令：demo (graphics) 或者demo(persp)来体验R绘图功能的强大。图形工具是 R 环境的一个重要组成部分。 R提供了多种绘图相关的命令，分成三类：&n
第十一章中级绘图本章内容：二元变量和多元变量关系的可视化绘制散点图和折线图理解相关图学习马赛克图和关联图本章用到的函数有：plothexbinablinesiplotscatterplotscatterplot3dpairsplot3dscatterplotMatrixscatter3dcpairssymbolssmoothScatter 11.1散点图添加了最佳拟合曲线的散
1.相机标定根据张正友校正算法，利用棋盘格数据校正对车载相机进行校正，计算其内参矩阵，外参矩阵和畸变系数。标定的流程是：准备棋盘格数据，即用于标定的图片对每一张图片提取角点信息在棋盘上绘制提取到的角点（非必须，只是为了显示结果）利用提取的角点对相机进行标定获取相机的参数信息1.1. 标定的图片标定的图片需要使用棋盘格数据在不同位置、不同角度、不同姿态下拍摄的图片，最少需要3张，当然多多益善，通常是
深度学习基础_过拟合蓝色线是训练数据的损失函数，橙色线是测试数据的损失函数 如下图测试数据集上loss没有随着训练而下降反而上升了，这是因为产生了过拟合解决方法过拟合：在训练数据上得分很高，在测试数据上得分相对较低欠拟合：在训练数据上得分较低，在测试数据上得分相对较低解决欠拟合的办法，增加隐藏单元个数，增加网络层深度解决过拟合的办法，通过dropout层解决过拟合问题dropout层：在神经网络中
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2024-07-28 10:59:27
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$(x^{i},y^{i})$ example$h_{\theta}(x^{i})=$ 损失函数$J(\theta) = 1/2SUM(h(x_{\theta}^{i}))$ 欠拟合和过拟合一个线性模型 拟合房价曲线$\theta_{0}+\theta_{1}x_{1}+......$ 多个项进行拟合对房价曲线进行拟合 线性拟合&n
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2024-08-09 18:09:05
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曲线拟合是一个经典的问题，将其数学化后是：已知训练数据x和对应的目标值t。通过构建参数为w的模型，当新的x出现，对应的t是多少。本文将从误差和概率的角度探讨如何解决曲线拟合的问题，具体地，将阐述以下概念：误差函数正则化最大似然估计（MLE）最大后验估计（MAP）贝叶斯误差角度误差函数直观的解决思路是最小化训练误差，公式如下： minw12∑n=1N{y(xn,w)−tn}2正则化上面的方法会遇到过
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2024-05-28 08:22:43
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文章目录brief:Example代码实例用在时序数据上 brief:通常我们使用最小二乘回归（OLS）去找到一条直线来最佳地拟合数据点，就像下面那样。 但是我们会遇到下面这种数据分布,我们应该怎样处理呢？广义线性回归 或者 Loess回归进行拟合？ 有人这样子想了，先把数据分段，然后每段数据内拟合，然后再连接拟合线，当你把数据分段约小，拟合线越平滑。 使用上面那种思想解决问题的办法就可以认为是
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2024-06-11 10:30:06
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1.为什么RMSE不便于做过拟合的评判标准？在机器学习中，在讨论模型的性能时，我们常常会讲，一个好的模型，不仅要在训练集合上有好的表现，在新样本（或测试集）上也有上佳的表现才行。也就是说，我们要追求模型性能，也要兼顾模型的泛化指标，尽量避免让模型陷入过拟合陷阱。判断过拟合的一个简单方法就是，在同一种性能标准下，训练集合的误差显著小于在测试集合上的误差。自然，我们可以利用均方根误差（Root Mea
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2023-11-20 21:58:50
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在数据科学和工程领域，函数拟合是一种常见的技术，用于通过已知数据点来推断函数的形状和参数。然而，拟合函数的精度对于模型的准确性和可靠性至关重要。本文将介绍如何评估Python中拟合函数的精度，并提供一些优化策略，以提高拟合效果。评估拟合函数的精度在评估拟合函数的精度时，通常会使用一些指标来衡量拟合模型与原始数据的拟合程度。常用的指标包括均方误差（Mean Squared Error，MSE）、决定
原创
2024-04-23 15:41:23
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Description\(n\)个人按编号从\(1\)到\(n\)排成一列，每个人有三个属性值\(l_i\)、\(t_i\)和\(w_i\)，现在要将这些人分成连续的若干段，记第\(i\)段（编号\(l\)到编号\(r\)）中最大的\(t\)值为\(maxt\)，那么这段的代价就是\(maxt\sum\limits_{j=r+1}^nw_j\)，并且有限制，如果一段中最大的编号为\(x\)，那么编
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2024-08-28 10:36:01
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在进行模型评估时，判断模型的拟合效果是一个至关重要的步骤。为了帮助各位同仁更好地理解如何在R语言中评估模型的拟合效果，我将详细记录这个过程的问题背景、错误现象、根因分析、解决方案、验证测试及预防优化。
## 问题背景
在数据科学和机器学习领域，评估模型的拟合效果是提升预测性能的关键一环。拟合效果不佳的模型可能导致低预测准确率，甚至误导决策。以下是背景信息的详细描述：
- **现象描述**：
问题背景作者在做基物实验 波尔共振仪研究受迫振动 的实验中，由于其操作不当，或者读数时没长眼睛，导致得到的幅频特性曲线呈现如下惨状：这么惨不忍睹的曲线，不加处理地交上去肯定是得不到合格的分数的……于是他决定进行曲线拟合。解决方法1. 确定待拟合函数模式首先，我所掌握的方法中，一般都需要我们清楚要拟合的曲线的基本表达式。根据预习报告中的相关知识，我们得到有用的信息： 在幅频特性曲线中，横坐标 代表
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2024-06-03 17:08:39
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2012年，Alex Krizhevsky、Ilya Sutskever在多伦多大学Geoff Hinton的实验室设计出了一个深层的卷积神经网络AlexNet，夺得了2012年ImageNet LSVRC的冠军，且准确率远远超过第二名（top5错误率为15.3%，第二名为26.2%），引起了很大的轰动。AlexNet可以说是具有历史意义的一个网络结构，在此之前，深度学习已经沉寂了很
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2023-11-06 12:36:11
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二维变量之间的关系研究是很多统计方法的基础，例如回归分析通常会从一元回归讲起，然后再扩展到多元情况。局部加权回归散点平滑法（locally weighted scatterplot smoothing，LOWESS或LOESS）是查看二维变量之间关系的一种有力工具。 LOWESS主要思想是取一定比例的局部数据，在这部分子集中拟合多项式回归曲线，这样我们便可以观察到数据在局部展现出来的规律和趋势；而
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2024-02-24 07:40:13
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作者的话：众所周知，有个神器名叫Matlab。Matlab可以有很多应用，此处主要介绍智能仿真。还是挺好用的，个人建议通过例程来进行学习，留意注释哦多项式拟合，就是在得知两组数据具有相关性的前提下，通过多项式曲线（次数需要自己自行调整），来拟合原始数据。多项式次数过高：拟合速度慢，电脑运算时间长。在此例中，会发现，三次和四次的拟合效果差不多，那我们采用的就应该是三次。多项式次数过低：拟合效果差，得
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2023-10-12 21:35:43
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总结simpler model structureregularizationdata augmentationdropoutBootstrap/Baggingensembleearly stoppingutilize invarianceBayesian定义过拟合（overfitting）是指在模型参数拟合过程中的问题，由于训练数据包含抽样误差，训练时，复杂的模型将抽样误差也考虑在内，将抽样误差
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2024-03-06 16:52:15
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# Python评价拟合效果的实现流程
## 引言
在数据分析和机器学习中，评价拟合效果是非常重要的一项任务。评价拟合效果可以帮助我们判断我们的模型是否准确地拟合了数据。在Python中，有很多现成的工具可以帮助我们实现这个目标。在本文中，我将指导你如何使用Python来评价拟合效果。
## 评价拟合效果的流程
以下是评价拟合效果的基本流程，我们将按照这个流程一步一步地实现它。
```mer
原创
2024-01-09 10:58:51
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文章目录`0、知识点``一、回归能做哪些事？（应用）``二、应用：预测宝可梦的CP（Combat Power）值`按照机器学习的步骤依次进行：`Step1: Model``Step2: Goodness of Function``Training data`:`损失函数` `Loss function``Step3: Best Function & Gradient Descent``梯
# Python数据拟合效果实现流程
本文将介绍如何使用Python实现数据拟合效果。数据拟合是通过数学模型拟合已知数据，以预测未知数据的方法。Python是一种功能强大的编程语言，提供了大量的数据分析和拟合工具，使得拟合数据变得相对简单。
## 流程图
```mermaid
flowchart TD
A[收集数据] --> B[选择模型]
B --> C[拟合数据]
原创
2023-12-10 04:39:26
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