文章目录前言目标Cardinal B-SplinesCardinal B-Spline 曲线拟合基本原理代码结果参考文献 前言 前面介绍了spline的基函数，没想到以前觉得很简单的东西，能够玩出这么多花样。我的初衷本不过是想了解一下spline回归的基本思想，没想到陷进去了，索性弄得透彻点些吧目标这篇日志主要是解释一下Cardinal B-Splines的求导，后面给出一个spline的平滑计
大纲简介支持向量机（support vector machines）是一个二分类的分类模型（或者叫做分类器）。如图：它分类的思想是，给定给一个包含正例和反例的样本集合，svm的目的是寻找一个超平面来对样本根据正例和反例进行分割。各种资料对它评价甚高，说“ 它在解决小样本、非线性及高维模式识别中表现出许多特有的优势，并能够推广应用到函数拟合等其他机器学习问题中”SVM之线性分类器如果一个线性函数能够
转载
2024-01-08 14:39:06
60阅读
对于现在的微服务架构的应用来说，对大量并发的及时响应是一项制胜能力。据用户行为分析平台统计，随行付的某一款APP产品每日请求就达到上千万次用户请求、加解密服务3000万次/日等等。这些微服务每时每刻在处理如此高强度的请求，对数据层的应对能力要求极高。如果我们把对速度的需求放在复杂的分布式数据架构背景下，是很难想象如何让应用应对如此巨大的数据访问量的。但很幸运，我们有方法做到。即立方体模型。
1.0 Java基础1.1、Java是什么定义: 1) Java是 Sun 公司的 jamesgosling 发明的面向对象的可跨平台的编程语言 \2) solarls 是 Sun 公司的 OS, 09 年被甲骨文公司收购 \3) 机器->汇编->高级->面向对象 \4) 面向对象的高级语言企图用人的世界观来改造计算机的世界观 \5) Java(爪哇) : 岛名1.2、Java跨
转载
2023-12-29 17:55:20
68阅读
文章目录拟合算法01 插值和拟合的区别02 最小二乘法拟合优度（1）如何评价拟合效果？（2）如何判断拟合函数为线性函数？（3）matlab计算拟合优度※ matlab曲线拟合工具箱（1）使用图解（2）示例（3）优秀论文示范 拟合算法与插值问题不同，在拟合问题中不需要曲线一定经过给定的点。拟 合问题的目标是寻求一个函数（曲线），使得该曲线在某种准则下与所 有的数据点最为接近，即曲线拟合的最好（最小
转载
2023-10-24 22:45:37
18阅读
在当今流行病研究中，SEIR模型被广泛应用于模拟传染病的传播过程。SEIR模型基于四个状态：易感（S），暴露（E），感染（I），康复（R）。如何使用Python实现这个模型并进行参数拟合，成了很多研究者和数据科学家的重要任务。本文将详细记录这个过程，包括背景描述、技术原理、架构解析、源码分析、应用场景和案例分析，帮助你更好地理解和实现SEIR模型的参数拟合。
---
为了更好地理解SEIR模型
nsswitch&PAM认证框架nsswitch1.nsswitch：Name Service Switch，名称服务开关； 名称解析：将人类使用的自然语言的符号转换成计算机能够使用的数字符号2.应用程序的名称解析流程： 应用程序 --> nsswitch（配置文件（查询顺序）） --> 对应库文件 --> 解析库 --> 完成解析3
原创
2017-11-21 17:03:34
3266阅读
Linux的nss（Name Service Switch）是一个用来管理系统用户与组信息的接口，它允许系统管理员通过配置文件来指定系统在查找用户信息时应该遵循的顺序。其中，红帽公司作为一家致力于提供企业级Linux解决方案的开发商，在nss方面也有自己的特色和解决方案。
作为一家Linux发行版领军企业，红帽公司在nss方面做了很多工作，旨在为用户提供更好的体验和性能。首先，红帽公司致力于优化
原创
2024-03-04 11:39:57
255阅读
Linux 的nss（Name Service Switch）是一个重要的系统组件，它负责管理 Linux 系统中各种名称服务的配置和访问。红帽作为一家知名的 Linux 发行版供应商，对于 nss 的优化和管理也是十分重视的。
在 Linux 系统中，nss 负责处理用户和组的名称解析、主机名的解析、服务名称的解析等任务。它为应用程序提供了一种统一的方式来访问这些信息，使得应用程序不需要关心不
原创
2024-03-08 10:08:10
665阅读
Linux名称解析服务(nss)与验证机制(pam)名称解析服务nsswitch:网络服务转换开关配置文件/etc/nsswitch.conf,这个配置文件可以为众多的名称解析机制提供名称解析库。例如：hostname：file dns 当解析主机名时有两种手段，先去文件中去找，当找不到了才去dnsroot解析到UID必须通过应用程序查找文件找到对于的id号，这些应用程序就是库文件。现在
转载
2024-02-21 21:45:28
55阅读
前言 回归（regression）模型的输出值是一个数。预测，PM2.5预测，自动驾驶中方向盘角度的预测，宝可梦进化后的CP值预测等都是其应用案例。课程中老师依旧是用的他惯用的宝可梦来做的示范。在一定范围内，增加模型复杂度，可以提升模型性能，但是超出该范围就会出现过拟合。用正则化的方式，可以降低过拟合出现的可能。线性回归 &nb
转载
2024-05-02 06:40:25
37阅读
ARIMA模型 文章目录ARIMA模型1、自回归模型（AR）使用自身的数据进行预测，且只适用于预测与自身前期相关的现象。2、移动平均模型(MA)：自回归模型中的误差项累加，能有效消除预测中的随机波动3、自回归移动平均模型（ARMA）4、ARIMA模型总结一下5、代码实现1、导包2、数据预处理3、做一阶差分4、使用模型5、预测值 1、自回归模型（AR）使用自身的数据进行预测，且只适用于预测与自身前期
转载
2023-12-13 19:49:33
95阅读
欠拟合欠拟合在训练集和测试集上的性能都较差欠拟合出现原因模型复杂度过低特征量过少欠拟合的情况比较容易克服，常见解决方法有增加新特征，可以考虑加入进特征组合、高次特征，来增大假设空间添加多项式特征，这个在机器学习算法里面用的很普遍，例如将线性模型通过添加二次项或者三次项使模型泛化能力更强减少正则化参数，正则化的目的是用来防止过拟合的，但是模型出现了欠拟合，则需要减少正则化参数使用非线性模型，比如核S
转载
2024-09-03 20:46:43
57阅读
很多用户咨询ELISA实验后如何进行曲线制作？那么对于那么多的曲线计算公式，该如何选择最佳的拟合方程呢？那么今天我们就来简要聊一聊ELISA标曲拟合的那些事儿吧！产品说明书都会推荐用户拟合标曲方法，可以用软件绘制也可以通过excel进行制作。按照科学分析方法，如果存在奇异点或者污点，直接采用线性分析不是很好，要对拟合曲线的几个点进行取舍，同时也可以改用双对数直线拟合或者四参数曲线拟合。那么常用的曲
转载
2023-08-02 18:57:59
244阅读
问题的提出我们最小二乘法是来拟合线性函数的，但是自然界更多的是非线性的现象，这就需要使用非线性的函数来拟合，在确定拟合函数的形式后，经过线性化处理，即可用最小二乘法得到拟合系数。在《概率论与数理统计教程》中给出了很多非线性的函数。双曲线函数 \(\dfrac{1}y=a+\dfrac{b}{x}\)幂函数 \(y=ax^b\)指数函数 \(y=ae^{bx}或y=ae^{\frac {b} {x}
转载
2024-05-20 22:24:06
178阅读
R 中最简单的模型就是线性模型，即使用一个线性模型描述两个随机变量在一系列假设下的关系。在以下例子中，我们创建了一个线性函数，将 x 映射到 3+2*x（即 f(x)）。然后，生成一个正态分布的随机数值向量 x，再用 f(x)加上一些独立的噪声生成 y：f <- function(x) 3 +2 *
原创
2019-01-22 14:38:00
290阅读
什么是拟合、适度拟合、欠拟合、过拟合每种机器学习模型都有自己的假设和参数。虽然朴素贝叶斯和决策树都属于分类算法，但是他们的假设是不一样的，朴素贝叶斯假设变量之间是独立的，决策树的假设是集合之间的纯净度或混乱程度。参数就是根据假设和训练样本推导出来的数据，朴素贝叶斯的参数就是先验概率和条件概率，决策树的参数就是各个节点以及节点上的决策条件。我们平时接触了很多监督机器模型，都会提到训练一个模型，更学术
1. 说明 Prophet是FaceBook开源的时序框架。非常简单实用，你不需要理解复杂的公式，看图，调参，调用十几行代码即可完成从数据输入到分析的全部工作，可谓懒人之利器。 在效果方面，我在同一项目中尝试了ARIMA，将星期和节假日作为特征代入GBDT，Prophet，相对来说，Prophet效果最好，当然这与数据有关，也不能一概而论。总之，Prophet效果挺好的，训练速度也挺快。 Prop
线性模型拟合模型 用lm()函数拟合模型。lm(formula = y ~ x1+x2+x3+...+xn,data)
formula：y是响应变量，x是预测变量。指定模型的工具函数 （1）如果想在表示表达式字面上的含义而不是公式的含义，用恒等函数I()。获取模型信息 （1）首选用print()查看模型信息的首选方法。 （2）利用formula(x)函数显示拟合模型的公式。 （3）利用coef(x
转载
2024-04-09 01:59:55
84阅读
文章目录
欠拟合
一、什么是欠拟合？
二、欠拟合出现原因
三、解决欠拟合(高偏差)的方法
过拟合
一、什么是过拟合？
二、过拟合出现原因
三、解决过拟合(高方差)的方法
欠拟合
一、什么是欠拟合？
欠拟合是指模型不能在训练集上获得足够低的误差。换句换说，就是模型复杂度低，模型在训练集上就表现很差，没法学习到数据
转载
2024-04-07 00:04:56
269阅读
