1 岭回归对于一般地线性回归问题，参数的求解采用的是最小二乘法，其目标函数如下： argmin||Xw−y||2 参数w的求解，也可以使用如下矩阵方法进行： w=(XTX)−1XTy 对于矩阵X，若某些列线性相关性较大（即训练样本中某些属性线性相关），就会导致
XTX的值接近0，在计算
(XTX)−1时就会出现不稳定性： 结论：传统的基于最小二乘的线性回归法缺乏稳定性。 岭回归的优
转载
2023-12-26 21:02:46
31阅读
Linear Regreesion 在现实生活中普遍存在着变量之间的关系，有确定的和非确定的。确定关系指的是变量之间可以使用函数关系式表示，还有一种是属于非确定的（相关），比如人的身高和体重，一样的身高体重是不一样的。线性回归：线性回归是一种监督学习，即给定n个特征，每个特征M个样本集，通过训练nM个数据，即将这些训练数据带入到拟合
转载
2024-03-21 20:17:01
124阅读
我们使用指数函数y=a+bx+cx3+dx5y=a+bx+cx^3+dx^5y=a+bx+cx3+dx5来拟合三角函数sin函数y=sin(x)y=sin(x)y=sin(x)由泰勒公式也可知
原创
2022-01-05 14:00:28
1136阅读
import numpy as npimport matplotlib.pyplot as pltimport jittor as jtx_tensor = np.linspace(0, 6*np.pi, 10000) #创建一个输入数据集，[0-6*pi]x_data = jt.unsqueeze(jt.float(x_tensor), dim=1)
原创
2021-04-22 21:42:59
1092阅读
# 使用Python实现岭回归拟合函数的指南
岭回归是一种线性回归的扩展，用于处理多重共线性问题。它通过在最小二乘法中加入L2正则化项来减小模型的复杂度。对于刚入行的小白，理解并实现岭回归可能会有一定的挑战，本文将为你提供一套完整的实施步骤和代码示例。
## 整体流程
我们将岭回归的实现流程分为以下几个步骤：
| 步骤 | 描述 |
|-----|------|
| **1. 导入库**
原创
2024-08-31 05:54:16
95阅读
本实训围绕实际应用场景中的数组计算与曲线绘制的需求展开，旨在培养学生学习和掌握如何更高效的处理数值序列（用数组array替代列表list，并通过向量化操作数组），以及如何绘制函数曲线（使用 Python 中的 matplotlib 模块）第1关：绘图函数 - 绘制 sin 函数任务描述 本关任务：请编写代码完成sin函数曲线绘制。完成图应如下图所示：相关知识课程视频《数组计算与曲线绘制 - 绘制S
转载
2024-05-06 21:59:40
606阅读
# MATLAB神经网络拟合sin函数
在机器学习和神经网络领域，拟合(sin)函数是一个常见的练习。在本文中，我们将使用MATLAB来实现一个简单的神经网络，以拟合(sin)函数的曲线。
## 了解sin函数
首先，让我们简要了解下(sin)函数。(sin)函数是一个周期性函数，其图像在每个周期内呈现正弦曲线的形状。在数学上，(sin)函数的定义如下：
```markdown
f(x)
原创
2023-08-24 22:52:36
750阅读
描述 sin() 返回的x弧度的正弦值。高佣联盟 www.cgewang.com 语法 以下是 sin() 方法的语法: import math math.sin(x) 注意：sin()是不能直接访问的，需要导入 math 模块，然后通过 math 静态对象调用该方法。 参数 x -- 一个数值。
转载
2020-07-18 15:34:00
791阅读
2评论
在这篇文章中，我将分享如何在 Python 中使用 `sin` 函数，带领你一个完整的过程，涵盖背景分析、演进历程、架构设计、性能优化、故障复盘以及总结。`sin` 函数是数学中一个基本的三角函数，其在编程中的应用广泛，特别是在科学计算与图形绘制中。
### 背景定位
在我们的日常开发中，可能会用到一些需要进行周期性计算的场景，比如模拟波动、绘制正弦波图形等。Python 提供了 `math`
广告关闭腾讯云11.11云上盛惠 ，精选热门产品助力上云，云服务器首年88元起，买的越多返的越多，最高返5000元！开发准备cas 的 python sdk 包含了用于访问和操作 cas 的所有 api。 相关资源github 地址 ，欢迎贡献代码以及反馈问题。 环境依赖python 2.7安装sdk安装 sdk 的方式有两种：pip 安装和手动安装。 方式一：使用pip安装pip install
转载
2023-08-07 21:36:59
143阅读
文章目录1. 函数介绍2. 函数的定义与调用3. 函数参数4. 函数返回值5. 变量作用域6. 函数执行过程7. 链式调用8. 嵌套调用9. 函数递归10. 参数默认值11关键字参数 1. 函数介绍编程中的函数不同于数学中的函数：数学上的函数，比如 y = sin x，x 取不同的值，y 就会得到不同的结果，即数学中的函数是一种映射关系。编程中的函数，是一段可以被重复使用的代码片段代码示例：求数
转载
2023-08-05 13:31:54
631阅读
岭回归是一种用于回归的线性模型，因此它的预测公式与普通最小二乘法相同。但在岭回归中，对系数(w)的选择不仅要在训练数据上得到好的预测结果，而且还要拟合附加约束。我们还希望系数尽量小。换句话说，w的所有元素都应接近于0.直观上来看，这意味着每个特征对输出的影响应尽可能小(即斜率很小)，同时仍给出很好的预测结果。这种约束是所谓正则化(regularization)的一个例子。正则化是指对模型做显式约束
转载
2023-08-21 12:42:24
128阅读
1 引 言在深度学习中，神经网络模型是其较为常见的模型之一。神经网络已经在计算机视觉、自然语言处理、语音识别等领域取得了突飞猛进的发展，其强大的特征学习能力引起了国内外学者的广泛关注，有着十分广泛的应用前景。但是，神经网络在训练样本中表现得过于优越，导致在验证数据集以及测试数据集中表现不佳，这种情况称为过拟合。过拟合常常在模型学习能力过强的情况中出现，此时的模型学习能力太强，以至于将训
转载
2023-10-18 08:56:58
188阅读
# Python 拟合回归的完整指南
拟合回归是数据分析中一种常见的技术，用于研究自变量与因变量之间的关系。对于刚入行的小白而言，了解如何在 Python 中实现回归拟合是非常重要的。本文将详细介绍使用 Python 进行回归拟合的基本流程和示例代码。
## 流程概述
以下是实现回归拟合的基本步骤：
| 步骤 | 描述 |
| ---- |
原创
2024-08-11 04:38:38
43阅读
今天用Excel的if函数，要用到嵌套，就在网上查到了这篇文章，比较全面。 编者语：Excel 是办公室自动化中非常重要的一款软件，很多巨型国际企业都是依靠Excel进行数据管理。它不仅仅能够方便的处理表格和进行图形分析，其更强大的功能体现在对数据的自动处理和计算，然而很多缺少理工科背景或是对Excel强大数据处理功能不了解的人却难以进一步深入。编者以为，对Excel函数应用的不了解正
目录1.回归和拟合的区别2.参数检验和非参数检验的区别3.假设检验 1.回归和拟合的区别回归是拟合的一种方法，拟合的概念更为广泛，包括回归、插值和逼近。回归强调存在随机因素，而拟合没有。拟合侧重于调整曲线的参数，使得与数据相符，是一种数据建模方法。而回归重点在研究两个变量或多个变量之间的关系，是一种数据分析方法。由于拟合的过程是寻找一个函数使其在某种准则下与所有数据点最为接近，因此我认为
转载
2024-01-15 06:55:40
56阅读
# 深入理解 Python 的 sin 函数与 arcsin 函数
## 引言
在科学计算与数据分析的领域，三角函数是基础却又极其重要的工具。Python 作为一种流行的编程语言，提供了这些基本函数的强大支持。在这篇文章中，我们将重点讨论 Python 中的 `sin`（正弦）函数和 `arcsin`（反正弦）函数，它们如何工作，以及如何在代码中使用它们。最后，我们将通过流程图与状态图来更好地
软件版本：Diagram Designer (Version 1.24)
一、Diagram Designer 的表达式求值工具下图为 Diagram Designer 的表达式求值工具：在程序的帮助手册中，对这个表达式求值工具的使用有着较为详细的描述。（在【Using Diagram Designer】的【Expression Evaluator】章节，不过内容是英文的）里面提到了这个表
# Python岭回归如何查看拟合函数参数
岭回归（Ridge Regression）是一种对多重共线性具有良好处理能力的回归分析方法。它通过在最小化残差平方和的目标函数中增加L2正则化项来减小模型的复杂性和提高模型的鲁棒性。
在使用Python进行岭回归分析时，我们需要知道如何查看模型的拟合函数参数。本文将详细介绍如何使用Python中的`scikit-learn`库进行岭回归建模，并实现参
原创
2024-11-01 07:11:30
67阅读
# 使用高斯基函数进行线性回归模型拟合
在数据科学和机器学习中，线性回归是一种常见的方法，用于建立自变量和因变量之间的关系。高斯基函数基础上进行线性回归建模，可以大大提升模型的灵活性与性能。本文将指导你如何使用Python实现高斯基函数拟合线性回归模型，适合刚入行的小白了解整个过程。
## 整体流程
我们将整个过程分为以下几个主要步骤：
| 步骤编号 | 步骤名称 | 说
