线性拟合被拟合的样本几乎分布趋势几乎为直线的时候很多时候，我们希望通过一些样本来反应总体的特征，因此我们需要拟合曲线来判断总体的情况。 假设有如下这些个样本，看起来各点分布趋于一条直线，因此我们希望通过一条直线来描述该样本所在总体的一些特征，对总体进行预测。一般的方法就是先假设一条直线，如L=ax+b，之后再根据前面这些样本，确定最优的a,b,所谓最优就是通过这些点计算出合适的a,b，使各个点对
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2024-08-12 16:47:19
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笑死，宇宙的尽头是matlab和Microsoft Office 本文程序来自这篇博客，以防万一……把我的程序贴上来吧clear all;
clc;
close all;
%%% 含误差空间圆拟合点 %%%
M=importdata('E:\sjj\0601o\o.txt'); %这是我的离散点数据，n行3列
[num dim]=size(M);
L1=ones(num,1);
A=
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2024-04-18 12:56:41
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已知三维空间离散点坐标(xi, yi, zi)，构建一个空间圆使得空间点尽可能靠近拟合的空间圆。效果如下图首先，所有离散点尽可能在一个平面上，平面方程可表示为 &n
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2024-03-26 10:07:40
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深度学习入门（三） 线性回归简介前言线性回归(linear regression)1 线性回归的基本要素1.1 模型定义1.2 模型训练1.3 模型预测2 线性回归的表示方法2.1 神经网络图2.2 矢量计算表达式3 实例 前言核心内容来自博客链接 希望大家多多支持作者 本文记录用，防止遗忘线性回归(linear regression)线性回归输出是一个连续值，因此适用于回归问题。回归问题在实际
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2024-05-15 07:03:18
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1、得到了一组数据（先简单点，就是二维的数据x，y），怎么描述他们之间的关系呢？2、如果这组数据有线性相关的话，那就用线性方程描述，那就是线性回归。如果没有线性相关的话，那就是另外的话题了。从别人那里copy过来的图：3、怎么得到这条直线，理论上有很多这样的直线可以描述这些点之间的线性相关。那么，怎么判断哪个直线最好。比如穿过的数据点最多？还是 每个点到之间的距离和最小？4、最后发现，
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2023-12-18 11:04:15
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来看源码：Row := [0, 100, 200, 100, 0]
Col := [100, 0, 100, 200, 100]
Row := [61.098, 62.402, 61.525]//y
Col := [154.747, 138.099, 130.394]//x
*具体多少个点，圆弧旋转16-20个点完全够了。
Row := [24.052,26.729,28.815,30.285
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2024-04-06 21:08:45
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从最小二乘法到机器学习1，什么是机器学习？机器学习有下⾯⼏种定义：机器学习是⼀⻔⼈⼯智能的科学，该领域的主要研究对象是⼈⼯智能，特别是如何在经验学习中改善具体算法的性能。机器学习是对能通过经验⾃动改进的计算机算法的研究。机器学习是⽤数据或以往的经验，以此优化计算机程序的性能标准。2，最小二乘法对与成线性的散点数据模型，通过最小二乘法的计算可以得出数据的拟合模型。（数学概论此处不赘述）但是最小二乘法
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2024-06-21 08:11:57
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过拟合与欠拟合概念 之前，我们介绍过拟合的概念。拟合指的是构建的模型能够符合样本数据的特征。与拟合相关的两个概念是欠拟合与过拟合。欠拟合：模型过于简单，未能充分捕获样本数据的特征。表现为模型在训练集上的效果不好。 过拟合：模型过于复杂，过分捕获样本数据的特征，从而将样本数据中一些特殊特征当成了共性特征。表现为模型在训练集上的效果非常好，但是在未知数据上的表现效果不好。 概念进一步解释 欠拟合 数据
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2024-07-01 17:01:06
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# Python离散点拟合的简单介绍
在数据科学和工程领域，我们常常需要处理离散数据点，并从中找到一种规律。这种规律可以帮助我们进行预测、建模或优化。在本文中，我们将探讨如何使用Python对离散点进行拟合，包含示例代码以及可视化。
## 什么是离散点拟合？
离散点拟合是通过数学模型（如线性、二次或多项式等）来近似描述数据的过程。当我们有一组离散的数据点时，可以使用这些模型来预测新数据，或者
# 机器学习拟合非线性函数
机器学习是人工智能的一个分支，旨在通过自动学习数据中的模式来进行预测和决策。在许多实际应用中，问题的特性表现为非线性关系，因此如何有效地拟合非线性函数成为了一个亟待解决的问题。本文将介绍非线性函数拟合的基本概念，并提供相应的代码示例，以及类图和甘特图的使用。
## 非线性函数与机器学习
非线性函数是指其输出不是输入的线性组合的函数，例如二次函数、指数函数和正弦函数
参考：http://www-bcf.usc.edu/~gareth/ISL/ https://en.wikipedia.org/wiki/Spline_(mathematics) http://web.as.uky.edu/statistics/users/pbreheny/621/F10/notes/11-4.pdf http://learning.cis.upenn.edu/cis520_
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2024-02-06 06:47:13
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也许在我们读高中的时候，就知道在数学的世界里，有一种直线拟合的方式：最小二乘法。它是一种数学优化技术，原理是通过最小化误差的平方和寻找数据的最佳函数匹配。比如研究x和y之间的关系，假设我们拥有的数据是将这些数据描绘在x-y直角坐标系中，发现这些点并没有能够连接成一条直线。但趋势近似一条曲线，这时可以假设这条曲线为： 。根据最小二乘的原理，使即最小化,可以得到值，再根据直线过点得出b的值。
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2024-04-17 20:00:54
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# Python去除离散点
## 背景介绍
在数据处理中，常常会遇到一些异常值，即离散点。这些离散点可能是由于测量误差、数据采集错误或者其他原因导致的。处理这些离散点对于数据分析的准确性和可靠性至关重要。在Python中，我们可以通过一些方法来去除这些离散点。
## 方法一：基于阈值的去除
一种常见的方法是基于阈值的去除。我们可以设定一个阈值，当数据点与平均值的差值超过该阈值时，将其标记为
原创
2024-06-29 06:35:00
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在之前的文章中，分享了Matlab基于KD树的邻域点搜索方法：在此基础上，进一步分享一下基于KD树的离散点密度特征提取方法。先来看一下成品效果：特别提示：《Matlab点云处理及可视化》系列文章整理自作者博士期间的部分成果，旨在为初入点云处理领域的朋友提供一份较为权威、可直接用于论文写作的Matlab点云数据处理教程。如果觉得有用可以分享给更多的人。 1 概述点云密度特征一般用单位面积/
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2024-03-13 16:06:44
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此篇，我们来分享对于散点图的线性拟合和非线性拟合。 一、线性拟合 1）绘制散点图。 如下图所示，我们随意编了一组数据，框选X、Y两列之后，点击Plot——》Symbol——》Scatter，即可绘制散点图（下图中已经绘制完成）。&n
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2024-07-30 15:02:24
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对于圆弧拟合算法是多种多样的，比较常规的是：最小二乘法圆弧拟合和双圆弧拟合。就工控领域而言，这里提出一种过起点/终点的误差可控的圆弧拟合算法。本算法基于最小二乘法圆弧拟合的基础上，实现误差可控，适用于连续顺序输出的轨迹拟合。 算法如下： 圆的标准方程：x^2+y^2+ax+by+c=0 (1) 起点坐标：（x0,y0） 终点坐标：（xn,yn） 将起点和终点坐标带入(1)式： x0^2+
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2024-06-10 10:23:56
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1 什么是机器学习？给定一组(x(i), y(i))，给定一个模型，将x(i)输入模型后得到y(i)^ 计算y(i)和y(i)^的差距，差距越小，模型越优。 通过不断地优化模型，使得差距越来越小，这就是机器学习2 分类与回归在上述例子中，y的值有可能是连续的，也有可能离散的。 离散的指的是y值之间没有大小关系。如打分1，2，3，4，5，虽然是数学意义上的离散，但是因为有大小关系，因此不是离散。 如
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2024-03-01 14:27:10
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目录一、背景描述二、问题描述三、解决方案一、背景描述曲率半径是一种用来表征曲线上某处弯曲程度变化的量度，是一种灵敏度的表达形式，并且能够描述系统的平衡性状态。从数据驱动角度可知，数据变化幅度越大，曲率半径越小，系统平衡性越差；数据变化幅度越小，曲率半径越大，系统平衡性越好。 当电网运行在稳定状态时，电网状态数据变化幅度较小，且位于合理区间。电网遭受扰动时，电网运行状态容易发生改变，电网
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2023-11-21 16:44:44
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# Python 离散点拟合直线
在数据分析和科学计算领域，曲线拟合是一项常见且重要的任务。离散点的拟合可以帮助我们理解数据的趋势，进行预测或简化复杂的数据分析。本文将介绍如何使用 Python 来拟合离散点，并给出相应的代码示例。
## 基础知识
离散点拟合直线通常使用最小二乘法来完成。最小二乘法的基本思想是选择一条直线，使得所有点到这条直线的垂直距离的平方和最小。直线方程一般表示为：
原创
2024-09-24 05:47:54
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当对离散数据进行拟合预测时，往往要对特征进行onehot处理，但onehot是高度稀疏的向量，如果使用List或其他常规的存储方式，对内存占用极大。 这时稀疏矩阵类型 coo_matrix / csr_matrix 就派上用场了！这两种稀疏矩阵类型csr_matrix存储密度更大，但不易手工构建。coo_matrix存储密度相对小，但易于手工构建，常用方法为先手工构建coo_matrix
