函数的最佳平方逼近
8 曲线拟合8.1 引言已知函数在某个区间上某几个点的函数值时，要在该区间内给出近似于该函数的简单表达式。或者说原函数过于复杂，我们需要找到一个简单的函数来近似它。这种在某个区间\([a,b]\)上构造一个简单函数去近似已知函数的问题，就称为函数逼近问题。曲线拟合和函数插值同属于函数逼近问题，函数插值的特点是插值函数在插值节点处的函数
1、ROC曲线简介在评价分类模型时，会用到ROC（receiver operating characteristic）曲线。ROC曲线可用来评价二元分类器（ binary classifier）的优劣，如下图：假设我们的样本分为正（positive）、负（negative）两类，x轴false positive rate（FPR）表示：将负样本错误预测为正样本的比例。计算公式：负样本预测
转载
2023-08-01 16:41:24
279阅读
向自己提问题是一个很好的学习方式。问题： 如何解决过拟合(overfiting)?在解决这个问题之前先明确问题是什么.这涉及到另外一些问题，什么是过拟合？过拟合与什么因素有关？等等答：1）直观理解过拟合先说说经验误差，学习器在训练集上的预测值和真实值之间的差异称为经验误差。我们希望经验误差越小越好，但是当经验误差太小，以至于精确度约为100%时，我们就怀疑这个模型出现了过拟合。
所谓的过拟合就是
转载
2024-05-29 09:41:46
60阅读
数据预测曲线算法在Java中的应用探讨
在如今数据驱动的时代，数据预测成为了许多行业决策的重要依据。我们常常需要通过历史数据来预测未来趋势，这其中，曲线拟合算法是一种常见且有效的方式。尤其是在业务分析、市场研究以及科学实验等领域，它提供了可视化的手段来分析和预测数据趋势。
四象限图是一种常见的工具，我们可以用它来描述预测模型的效果。比如，我们可以将预测值和实际值的误差分布展示在四象限图中。以下
# 机器学习预测曲线入门指南
机器学习是一个广泛的领域，特别是在数据预测方面。本文将帮助刚入行的小白理解和实现“机器学习预测曲线”的基本流程。我们将通过一个示例，逐步讲解每一步的任务和所需的代码。
## 整体流程
我们可以将整个机器学习预测曲线的过程分为几个关键步骤。如下表所示：
| 步骤 | 描述
# Python 曲线极值预测：从数据分析到实现
在数据科学和分析中，极值预测是一项重要的任务，尤其是在各种应用场景下，比如金融预测、天气预报、环境监测等。Python 是一个强大的工具，全球广泛使用，适合进行这类分析。本文将介绍如何使用 Python 预测曲线的极值，并附上代码示例，让我们一步步来了解这个过程。
## 一、什么是极值预测？
极值预测是指找到一组数据中的最大值和最小值（即极值
原创
2024-10-21 05:29:02
249阅读
椭圆曲线原理：椭圆曲线的图像并不是椭圆形，椭圆曲线源自于求椭圆弧长的椭圆积分的反函数。定义：椭圆曲线可用下列方程来表示，其中a,b,c,d为系数。E： y2 =ax3 + bx2 +cx +d椭圆曲线运算：（相当于交换群）A+B：过曲线上两点A，B画一条直线，找到直线与椭圆曲线的的交点，将该交点关于x轴对称位置的点定义为A+B。A+A：画出曲线在A点的切线，找到该切线与椭圆曲线的交点，将该交点关于
转载
2024-02-26 18:54:09
39阅读
在本文中，我将详细探讨如何使用 Python 进行价格预测曲线的实现，这一主题在数据科学和机器学习领域尤为重要，能够显著提升商业决策的科学性。
### 背景定位
在市场经济日益发展的时代，价格预测不仅限于股票、商品的交易，已扩展到电商、旅游、房产等多个领域。准确的价格预测能够帮助企业优化库存、制定价格策略，从而提高竞争力。
时间轴（技术演进史）：
- 1980s: 线性回归模型的广泛应用于经
何为抽稀在处理矢量化数据时，记录中往往会有很多重复数据，对进一步数据处理带来诸多不便。多余的数据一方面浪费了较多的存储空间，另一方面造成所要表达的图形不光滑或不符合标准。因此要通过某种规则，在保证矢量曲线形状不变的情况下， 最大限度地减少数据点个数，这个过程称为抽稀。通俗的讲就是对曲线进行采样简化，即在曲线上取有限个点，将其变为折线，并且能够在一定程度保持原有形状。比较常用的两种抽稀算法是：道格拉
转载
2023-09-22 14:59:45
140阅读
1.线性回归： 线性回归假设特征和结果满足线性关系。其实线性关系的表达能力非常强大，每个特征对结果的影响强弱可以由前面的参数体现，而且每个特征变量可以首先映射到一个函数，然后再参与线性计算。这样就可以表达特征与结果之间的非线性关系。损失函数或者错误函数：如何调整θ以使得J(θ)取得最小值有很多方法，其中有最小二乘法（min squar
最近在论文中遇到的，大概就是根据往年的年份-文献数量（图大概长下面这样）预测新一年的文献数量。首先分析问题：1、这是单变量预测，变量是年份，因变量是发文量。2、Y-x不是线性关系。偶然想到大二数据结构课学过java的时间序列预测，于是以下为python的单变量时间序列预测学习笔记：时间序列（time series）是同一现象在不同时间上的相继观察值排列而成的序列。根据观察时间的不同，时间序列中的时
转载
2024-05-30 09:31:54
68阅读
Python 孩子身高预测:源代码: # 创建死循环，直至 用户自行 选择 退出
while True :
# 分割线
print('*'*60)
print('*'*10,'欢迎来到 孩子身高 预测系统','*'*10)
# 功能选择
print('\t1、预测查询')
print('\t2、退出系统')
menus_select
转载
2023-05-30 19:34:06
177阅读
三、趋势线应用法则1、趋势线的应用法则之一在上升行情中，股价回落到上升趋势线附近获得支撑，股价可能反转向上；而在下跌行情中，股价反弹到下跌趋势线附近将受到阻力，股价可能再次回落。也就是说：在上升趋势线的触点附近将形成支撑位，而在下跌趋势线的触点附近将形成阻力位。2、趋势线的应用法则之二如果下跌趋势线维持时间较长，而且股价的跌幅较大时，股价放量突破趋势线，是下跌趋势开始反转的信号。该法则有以下三个主
使用Python拟合函数曲线需要用到一些第三方库：
• numpy：科学计算的基础库（例如：矩阵）
• matplotlib：绘图库
• scipy：科学计算库
转载
2023-05-24 14:45:52
986阅读
在我最近的项目中，我们需要利用 Python 对“微笑曲线”进行拟合和预测。这种曲线一般用于描绘价值链上的价值分布，它对分析市场趋势和产品生命周期具有重要作用。通过使用机器学习和数据拟合技术，我们希望能够更好地理解和预测曲线的行为。以下是我在实现过程中整理的详细步骤。
### 背景定位
在一次产品优化会议上，团队成员提出了关于我们产品价值变化的疑问。我们意识到，微笑曲线对于说明产品在生命周期不
数据科学是一个在过去几年里真正成长的术语，似乎每个人都想加入。最具吸引力的目标之一是利用数据资产的力量来创建能够预测各种结果的机器学习模型。通过定义明确的模型，可以确定能够预测结果的最重要影响因素，为战略假设开发有价值的洞察力，甚至可以通过友好的用户界面将模型的逻辑实现到软件应用程序中。然而，在任何这种魔法发生之前，我们需要知道模型创建的预测是否有益！例如，如果我们的电子邮件程序的垃圾邮件分类器只
转载
2023-12-19 15:02:55
134阅读
在我们在讲解ROC曲线之前 首先要明确混淆矩阵的概念 如下图：真正率 TPR：预测为正例且实际为正例的样本占所有正例样本（真实结果为正样本）的比例。假正率 FPR：预测为正例但实际为负例的样本占所有负例样本（真实结果为负样本）的比例。公式： 文章目录一 :ROC曲线简介二:ROC曲线的绘制三. 利用ROC曲线选择最佳模型不同模型之间选择最优模型ROC曲线之间没有交点ROC曲线之间存在交点同一模型中
转载
2024-01-10 14:03:21
160阅读
# 如何实现回归曲线预测函数Python代码
## 整体流程
首先，让我们来看一下整个实现回归曲线预测函数的流程。下面是一个简单的表格展示了每个步骤以及需要做什么：
| 步骤 | 操作 |
|-----|------|
| 1 | 导入必要的库 |
| 2 | 加载数据集 |
| 3 | 划分数据集为训练集和测试集 |
| 4 | 创建并训练回归模型 |
| 5 | 预测测试集数据 |
|
原创
2024-03-02 04:59:55
86阅读
粒子滤波作为视觉SLAM中后端进行状态估计的主要算法之一，很好的完成了扩展卡尔曼滤波无法有效处理的复杂状态方程下的状态估计任务。这篇文章详细地描述了粒子滤波的思想历程，即如何一步步从简单的状态估计、采样、应对多样性缺失，最后到得到相对满意的粒子滤波的算法的思路，最后简单讲解了粒子滤波的两大应用：状态估计和目标跟踪。该文很好地符合了为解决问题而一步步演进算法的思路，对为什么要使用粒子滤波技术给出了很
XGBoosta基本原理：XGBoost算法预测时序数据的原理和GBDT算法原理类似，这里大致再提一下。用多个回归树将来拟合训练集，拟合好的模型需要做到多个回归树的结果之和训练集的结果一致，将该模型保存起来，之后只需要将要预测的数据再过一遍模型，即可得到预测数据结果。 b算法原理：XGBoost（由陈天奇大佬开发，可以理解为X (Extreme) GBoosted）算法可以看作是GBDT
