1(1)分类，拟合，回归的区别？前几天用到了MATLAB中的多项式拟合函数和线性回归函数，然后发现有些概念和我理解的不一样。我就把我对这三个概念的理解说一下。 分类：在之前两讲中讲的算法PLA和朴素贝叶斯都是用来解决分类问题的。在二分类中，Y=+1或-1。分类问题是找到一个最好的超平面将不同的样本分开。 回归：回归问题的输出Y不只是局限在+1或者-1中，通常Y可以取整个实数空间的任意值。在这里
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2024-05-02 08:16:54
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基于matlab曲线拟合的数据预测分析作者：屈长杰【摘要】试验所得的数据一般为离散的，且不能直接用一般的方程去描述它们，这样给数据的分析和预测带来了极大的麻烦，本文针对股票数据的变化，使用matlab的多项式拟合，求导，以及预测功能，对股票的实时变化及其变化快慢做出分析，并用得出的拟合方程对未来的股票行情做一个基本的预测。【关键词】数据分析拟合 matlab21世纪的来临，宣告了信息化和数字化时代
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2024-02-27 14:41:47
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线性回归线性回归是回归问题中最简单的形式，线性回归假设目标值（datay)与特征(datax)之间线性相关，即满足一个多元一次方程(因为影响目标值的特征往往有多个，所以称为多元，此时也称之为多元线性回归)。我们可以认为目标值与特征值之间存在以下关系（y 与 x 均可为向量形式），如下图所示，这便是一个比较简单的线性回归，这里y是连续数值型变量如果是有两个特征值那么x 便是一个二维向量，上图中的直线
一、前言第24届冬季奥林匹克运动会在北京隆重展开，我们要研究一个问题：奥运会东道主是否有优势？在历史数据中，我们发现好像东道主的国家在当年奥运会上获得金牌的数目比四年前非东道主国家获得的金牌数多，我们需要探究这个规律。 二、历史背景回归(regression)一词，来源于遗传对身高的影响的分析。父母的高矮，对子女有影响；但另一方面，个子特高的父母，子女会一般比他们矮；个子特矮的父母，子女比他们高。
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2024-04-19 13:07:16
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在运行MATLAB编程进行数据的处理过程当中，我们常常用到matlab曲线拟合，但是工具箱由于需要人工交互，得到的拟合结果，需要人工的去提取，再输入，所以，工具箱拟合结果十分不适合调用，以及继续下面的操作，所以我们需要用到matlab曲线拟合函数,并且以最常用的多项式拟合函数为例作为matlab曲线拟合例子，进行详细介绍。工具/材料MATLABmatlab曲线拟合01数据准备：关于MATLAB曲线
线性拟合：对于y=a*x+b的形式 a=(N*ΣXi*Yi-ΣXi*ΣYi)/(N*ΣXi*Xi-(ΣXi)2) b=((ΣXi*Xi)*(ΣYi)-(ΣXi)*(ΣXi*Yi))/(N*ΣXi*Xi-(ΣXi)2) 利用Matlab
原创
2015-03-03 18:07:12
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Q：如何在给定句柄的 axis 里绘图?
A：plot(data,'parent',haxis);
或者
hbar=bar(data);
set(hbar,'parent',haxis);
Q：Matlab
中如何作线性拟合/线性回归/多元线性回归？ A：何作线性拟合是用
y=a*x+b 来拟合一组数据{{x1,y1},{x2,y2}…{xn,yn}}，matlab 中使用
polyfit x=d
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2024-04-23 09:48:30
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目录一、基本概念二、概念的数学形式表达三、确定w和b1.读取或输入数据2.归一化、标准化2.1 均值2.2 归一化2.3 标准化3.求解w和b1.直接解方程2.最小二乘法（least square method）求解：4. 评估回归模型四、regress线性回归命令1.调函数解方程2.对原始值和预测值进行绘图3. 画残差图：五、matlab颜色表六、matlab调色板1、常用颜色的RGB值2、产生
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2024-05-31 15:54:27
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LIBSVM使用方法LibSVM是以源代码和可执行文件两种方式给出的。如果是Windows系列操作系统，可以直接使用软件包提供的程序，也可以进行修改编译；如果是Unix类系统，必须自己编译，软件包中提供了编译格式文件，个人在SGI工作站(操作系统IRIX6.5)上，使用免费编译器GNUC++3.3编译通过。LIBSVM 使用的一般步骤是：1) 按照LIBSVM软件包所要求的格式准备数据集；2) 对
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2024-03-28 11:02:01
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引例已知：1000维的feature，近10000的sample，而且数据是稀疏的。首先，尝试一下常用的线性分类器，比如SVM、LR这些，看训练误差和测试误差的差异，这个时候可能出现多种情况。(1) 如果训练误差远小于测试误差，说明分类器已经过拟合了，考虑如何避免过拟合。 (2) 如果训练误差与测试误差差不多，但是测试误差太大，说明模型复杂度很可能不够。 (3) 如果训练误差与测试误差差不多，而且
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2024-04-15 19:31:55
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1. 变量程序中常定义一些变量来保存和处理数据 从本质看，变量代表了一段可操作的内存，也可认为变量是内存的符号化表示 当程序中需要使用内存时，可定义某种类型的变量。此时编译器根据变量的数据类型分配一定大小的内存空间，程序就可通过变量名来访问对应的内存1.1 变量的命名在MATLAB中，变量不需要预先声明就可进行赋值 变量的命名规则:变量名和函数名对字母的大小写敏感变量名必须以字母开头，其后可以是任
一、回归、插值、逼近、拟合的区别1、回归一般指线性回归，是求最小二乘解的过程。在求回归前，已经假设所有型值点同时满足某一曲线
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2023-10-10 09:39:12
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[matlab 曲线拟合(含实例)]matlab 曲线拟合 - 非常好非常全面的介绍M 拟合的参考资料Mathworks Tech-Note 1508 曲线拟合向导1． 介绍2． Mathworks 产品的曲线拟合特色a． 曲线拟合工具箱 (Curve Fitting Toolbox)b． Matlab 内建函数与其他的带有曲线拟合能力的附加产品 (工具箱)c． 线性曲线拟合d． 非线性曲线拟合3
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2024-05-04 08:14:50
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https://zhuanlan.zhihu.com/p/36446548
原创
2022-06-09 14:08:15
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1.欠拟合与过拟合机器学习中的泛化，泛化即是，模型学习到的概念在它处于学习的过程中时模型没有遇见过的样本时候的表现。在机器学习领域中，当我们讨论一个机器学习模型学习和泛化的好坏时，我们通常使用术语：过拟合和欠拟合。我们知道模型训练和测试的时候有两套数据，训练集和测试集。在对训练数据进行拟合时，需要照顾到每个点，而其中有一些噪点，当某个模型过度的学习训练数据中的细节和噪音，以至于模型在新的数据上表现
一.Curve Fitting给定下面一组数据：时间10:0011:0012:0013:0014:0015：00温度12℃15℃17℃20℃25℃18℃如果要预测某个时间的温度值，首先需要利用已知数据对时间-温度进行建模或者说建立温度与时间的关系函数。为建立这样一个模型，通常有两种方法：差值方法：用一个函数（一般为多项式函数）来近似代替数据列表，并要求多项式经过列表中给定的数据点，插值曲线要经过数
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2024-05-26 17:05:53
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目录一、 线性回归二、 Spark MLlib 的 SGD 线性回归算法三、 Spark MLlib 的 SGD 线性回归算法实例四、 逻辑回归回归分析的基本概念是用一群变量预测另一个变量的方法。通俗点来讲，就是根据几件事情的相关程度来预测另一件事情发生的概率。回归分析的目的是找到一个联系输入变量和输出变量的最优模型。 回归方法有许多种，可通过 3 种方法进
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2024-06-21 22:40:59
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我们通常 ELISA 实验完成后，后面最重要的工作就是如何把 OD 值转化为浓度，以达到分析数据的目的。样本浓度的分析是根据标准品数据所生成的标准曲线完成的。要确保样本结果的准确性，首先就要保证标准曲线尽量能还原抗原抗体的动力学反应过程。目前，我们常用的方法是 excel 绘图，或者用绘图专用软件 curve 软件做图。常用的函数 excel 都能归纳，但是 excel 能归纳的曲线模型比
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2024-03-20 13:55:10
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在机器学习中，调用算法是件比较容易的事，但是我们想要将机器学习理解的更加透彻，就必须深刻理解每一种算法背后的数学原理，这对于我们后期调整算法参数，改进算法模型有着非常大的帮助。其实看到这一大长串数学公式，我心里也很绝望，但是没办法呀，为了能深入理解线性回归原理，喝二两白酒也要给自己打打气。下面，我们一步一步去理解线性回归的数学原理。下面是一个银行贷款的案例，银行会根据我们的年龄以及工资来决定我们的
机器学习实战 5.1Logistic回归基础介绍一、前言本文结合apachecn和Jack Cui的文章进行整合 加上自己的看法 旨在把Logistic解释清楚~本文出现的所有代码，均可在github上下载，不妨来个Star把谢谢~：Github代码地址二、Logistic回归与梯度上升算法Logistic 回归 或者叫逻辑回归 虽然名字有回归，但是它是用来做分类的，例如预测明天是否会下雨。首先，
