这一章主要讲图像几何变换模型，可能很多同学会想几何变换还不简单嚒？平移缩放旋转。在传统的或者说在同一维度上的基础变换确实是这三个，但是今天学习的是2d图像转投到3d拼接的基础变换过程。总共包含五个变换——平移、刚性、相似、仿射、透视平移、刚性、相似我们先看最简单的几何变换模型——平移和刚性。首先是平移变换，就一组参数 tx 和 ty组成的一个向量。这个跟我们之前学习OpenGL的时候是一致的，这里
一元n次线性回归是多元一次线性回归的特殊形式，可以将 多元一次的线性函数中第2个元认为x^2,第3个元认为是x^3.....依次类推，同理，可以写出多元多次的线性回归，当然，下面只写出可以机器学习中调节次方的一元n次线性回归函数的代码。import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
# 全局变量
# 生成数据
# k0代表常数，x0恒为1
转载
2024-06-08 17:13:42
71阅读
线性回归就是利用已知的数据样本，产生你和方程，从而对未知数据进行预测的过程，主要用于预测与判别合理性等方向本章节我们主要讨论一元线性、多元线性、广义线性（也叫Logistic回归）等问题，下章节我们主要讨非线性回归、梯度下降等知识关系概念函数关系：确定性关系，y=a+bx 相关关系：非确定性关系 相关系数： 参数：截距a,斜率b误差项e一元线性回归模型若x与y之间存在着较强的相关性关系，我们有：Y
转载
2024-03-29 13:10:39
117阅读
# 岭回归：解决多重共线性问题的有效工具
在数据科学和统计分析中，多重共线性是一个常见的问题。它指的是自变量之间存在高度的相关性，这会影响回归模型的估计和解释。在这种情况下，传统的线性回归模型可能会产生不稳定的系数估计，使得预测效果大打折扣。岭回归（Ridge Regression）作为一种有效的正则化技术，可以帮助我们减轻多重共线性的影响。本文将介绍岭回归的原理，并通过代码示例演示如何在Pyt
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
转载
2024-05-15 07:03:18
143阅读
线性回归的推导什么是线性回归?回归算法是一种有监督算法回归算法是一种比较常用的机器学习算法，用于构建一个模型来做特征向量到标签的映射。，用来建立“解释”变量(自变量X)和观测值(因变量Y)之间的关系。在算法的学习过程中，试图寻找一个模型，最大程度拟合训练数据。回归算法在使用时，接收一个n维度特征向量，输出一个连续的数据值。下面通过一则案例引出线性回归:房屋面积(m^2)租赁价格(1000￥)100
转载
2024-07-29 21:27:23
53阅读
利用logistic回归进行分类的主要思想是:根据现有的数据对分类边界线建立回归公式，以此进行分类。本章简单介绍了基本的梯度上升法和随机梯度上升法。logistic回归的优点是计算代价不高，易于理解和实现。缺点是容易欠拟合，分类精度可能不高。一。logistic回归的一般过程：收集数据——准备数据（数值型）——分析数据（任意方法）——训练算法（找到最佳的回归系数）——测试算法——使用算法。二。si
转载
2024-05-06 20:06:18
122阅读
基于目前阅读的文章[1]的理解，这里简单介绍一下如何基于近似生成模型对高斯过程进行简化。 这里不对高斯过程进行详细的介绍，主要是介绍如何通过近似生成模型来简化高斯的运算，从而实现稀疏高斯过程的建模。1. 动机分析这部分主要说明一下为什么会考虑到用近似生成方法来构建高斯过程模型。我们假设一个数据集有个样本, 。为了描述的更有泛化性，我们认为，。首先我们直接给出高斯过程的公式描述(这里不细讲高斯过程是
效果图如下，在线浏览：http:39.96.175.246:80871.线性回归梯度下降法1.1 线性回归前提前提条件： 有一个n元函数hθ(x)，现在已知m组函数值和n元参数的取值情况，需要预测出最能贴合该情况的函数表达式。存储规范：(依据吴恩达教程的规范)函数值存储到一个1行m列的矩阵中函数中n元参数取值情况存储到一个n行m列的矩阵中函数中n元参数的系数存储到一个n行1列的矩阵中上标表示列，下
转载
2023-09-20 07:25:52
63阅读
由于本人才疏学浅，对问题认知难免有偏差，本着学习与共享的精神和大家一起探讨，若有不对之处，望大家多多批评指正。 <?php //author:马荣财 //EF BB BF这三个字节称为bom头 function hasbom(&$content)&nb
原创
2011-12-19 18:10:36
1225阅读
点赞
前言： 高斯过程回归(GPR)和贝叶斯线性回归类似，区别在于高斯过程回归中用核函数代替了贝叶斯线性回归中的基函数（其实也是核函数，线性核）。采用核函数可以定义高斯过程回归是一个比贝叶斯线性回归更通用的模型，应用非常广泛。本文参考的资料为视频http://www.youtube.com/playlist?list=PLD0Z06AA0D2E8ZZBA中相关的部分以及论文Gaussian
转载
2024-05-24 11:25:13
36阅读
3.1. 线性回归线性回归输出是一个连续值，因此适用于回归问题。回归问题在实际中很常见，如预测房屋价格、气温、销售额等连续值的问题。与回归问题不同，分类问题中模型的最终输出是一个离散值。我们所说的图像分类、垃圾邮件识别、疾病检测等输出为离散值的问题都属于分类问题的范畴。softmax回归则适用于分类问题。由于线性回归和softmax回归都是单层神经网络，它们涉及的概念和技术同样适用于大多数的深度学
Stata进阶本篇就来讲讲如何利用Stata来做实证分析，介绍具体操作的命令。实证分析用的数据通常为面板数据，因此文章以面板数据为例。在介绍之前，首先要了解什么是面板数据，面板数据指的是在一段时间内跟踪同一组个体的数据。它既有截面的维度（n位个体），又有时间维度（T个时期）。一、面板数据模型的估计对面板数据的估计，通常构建静态面板数据（指自变量没有时间滞后项/前推项的模型），对模型做进一步限制可以
转载
2024-06-13 17:41:48
930阅读
# Java 递归去除最底层数据的探讨
在 Java 编程中，递归是一种重要的技术，它允许一个方法调用自身以解决问题。在许多情况下，尤其是在处理嵌套数据结构时，递归能够提供优雅而强大的解决方案。本篇文章将探讨如何使用 Java 的递归特性来去除最底层的数据，并通过示例代码分析其工作原理。
## 什么是递归？
递归是一种编程技术，在此技术中，方法可以调用自身以解决更小的子问题。递归通常包括两个
原创
2024-09-12 07:25:33
42阅读
一、什么是回归 与回归算法相对应的是分类算法，简而言之，回归就是预测一系列连续的值，分类就是预测一系列离散的值。 那么如何把机器学习中的回归算法应用于日常生活呢？以下用一个简单的例子来说明： 通过市场调查，我们得到一些房屋面积和价格的相关数据。我们想知道，如果给一个新的房屋面积 ，能否根据已知的数据来预测其对应价格是多少呢？如图： 为了解决这个问题，我们引入线性回归模型。二、一元线性
转载
2024-05-09 10:53:45
82阅读
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
转载
2024-05-09 13:26:16
72阅读
1、查文献的极端重要性 不论在建立研究模型、选择自变量和因变量，还是在解释模型的时候，只有通过查阅文献，才能建立理论支撑（theoreticalsupport）。2、关于Samplesize 小的样本（不足20个），只能做一元线性回归。 非常大的样本（1，000个以上），会使得显著性检验过度敏感（overlysensitive），这
转载
2024-04-27 09:12:25
222阅读
说明一下：这里我参考的是：鲁伟的《机器学习-公式推导与代码实现》，因为《机器学习》对于公式的推导一带而过，需借助其他书籍来将公式内容推导出来，还有就是鲁伟的书有一部分内容介绍不清楚，我会将自己梳理一遍的内容写出来。应该是比较清楚的，吧。 目录一、普通线性回归二、多元线性回归三、总结 一、普通线性回归我们有一个数据集：表示 平面内有
图1 关于数据集的解释
可设线性回归模型为
转载
2024-07-19 22:30:30
42阅读
表面理解的线性对于给定的一组输入值x和输出值y，我们假定其关系为线性的，就会得出： y = kx+b，即我们在大学前接触到的最基本的线性方程，只要我们求出k和b来，就可以求出整条直线上的点，这就是很多人认为的线性： 简单来说很多人认为：线性回归模型假设输入数据和预测结果遵循一条直线的关系但是，这种理解是一叶障目。线性的含义线性回归模型是：利用线性函数对一个或多个自变量 （x 或 (x1,x2,…x
转载
2024-02-27 21:34:33
237阅读
平时让用户表单中或者其他文本框中输入数据的时候，一不小心有可能会输入空格或者其他的特殊字符等等。在某些情况下，字符串中是不允许出现空格和特殊字符的，此时就需要使用一些东西去除这些空格和特殊字符。 在PHP中提供了 trim() 函数来去除字符串左右两边的空格和特殊字符、ltrim() 函数去除字符串左边的空格和特殊字符、rtrim() 函数去除字符串右边的空格和特殊字符。使用这几个PHP自带函数就
转载
2023-10-05 22:26:01
205阅读
