这篇文章的起源是上周给同事讲解XGBoost原理+白板手推公式，结果差点翻车，发现有些地方理解还是不够深入，于是又花了一周时间把之前啃过的所有资料和笔记仔细梳理一遍，又想起自己的知乎专栏已经快一年没更新了，所以打算趁着换工作的3天休息间隙完成这篇文章。考虑到网上关于XGBoost资料笔记已经烂大街了，想要写出新意着实要费一番心思。一番思考之后终于找到了一个勉强算是创新的点：将原始论文中的 math
作者：Daniel时间：2020年7月30日写给Matlab小白的教程。如果你已经安装了Matlab，手头有一堆Matlab教程，面对书中一堆术语和命令不知所措，那么，请看本教程，从零开始，快速上手。1 本文要点初等代数计算：求函数值，求代数方程的根；画函数图像；代数运算符号：+、、*，/，sqrt，^；常数: pi命令：roots, fplot.
Karl最近对Matlab产生了浓厚的兴趣，刚刚
转载
2023-12-15 10:01:44
78阅读
曲线拟合与插值在大量的应用领域中，人们经常面临用一个解析函数描述数据(通常是测量值)的任务。对这个问题有两种方法。在插值法里，数据假定是正确的，要求以某种方法描述数据点之间所发生的情况。这种方法在下一节讨论。这里讨论的方法是曲线拟合或回归。人们设法找出某条光滑曲线，它最佳地拟合数据，但不必要经过任何数据点。图11.1说明了这两种方法。标有'o'的是数据点；连接数据点的实线描绘了线性内插，虚线是数据
转载
2024-06-24 11:04:20
80阅读
# 二次拟合与 Python 实现
## 引言
在数据分析和科学研究中，常常需要对数据进行建模，以便从中提取有用的信息。二次拟合（Quadratic Fit）是一种常见的曲线拟合方法，适用于数据呈现非线性关系的情况。本篇文章将通过 Python 展示如何进行二次拟合，并帮助大家理解这项技术如何在实际应用中发挥作用。
## 二次拟合的基本概念
二次拟合是指使用一个二次多项式（即二次函数）来描
# Python二次拟合的实现
## 简介
在数据分析和机器学习中，拟合是一个常用的技术，用于找到最佳拟合曲线或函数来描述数据的趋势。二次拟合是一种常见的拟合方法，用于拟合二次方程到给定的数据点。在本文中，我们将学习如何使用Python实现二次拟合。
## 流程概述
下面是实现Python二次拟合的一般流程：
1. 导入必要的库
2. 准备数据
3. 定义拟合函数
4. 计算拟合参数
5.
原创
2023-09-18 06:37:16
1162阅读
在提取指静脉的过程中，我们需要提取有用的ROI区域。而这时候，我们会采取将手指两边中点拟合成一条直线，求得这个直线的直线方程，然后得到旋转的角度，以便对原来的图像进行旋转操作。当我们知道如何取得手指的边缘中点后，直接用fitLine函数可以方便的按我们想要的方式得到期望 的直线。首先是官方文档上的函数原型： 然后我会通过实例来解释每一个参数的意义，代码十分简单：import cv2 as
转载
2023-06-23 10:40:53
472阅读
目录1. 简单线性回归2. 多项式回归3. 非线性回归总结 1. 简单线性回归使用回归分析绘制拟合曲线是一种常见的方法，简单线性回归就是其中的一种。简单线性回归可以通过最小二乘法来计算回归系数。以下是一个使用简单线性回归来拟合数据的代码示例：import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
x = np.array([1, 2, 3, 4,
转载
2023-08-04 09:22:07
638阅读
# 车道线拟合.二次线性拟合.hough变换（使用的是概率霍夫变换）.RANSAC算法
# 最终采用二次线性拟合方法
import pickle
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
import cv2 as cv
from sklearn.linear_model import RANSACRegressor
from sklea
转载
2023-10-24 05:44:08
106阅读
# 如何用 Python 拟合二次函数
在数据分析和机器学习中，我们经常需要通过已有的数据点拟合某种数学模型。二次函数是一种常见的模型形式。在本篇文章中，我将教你如何使用 Python 拟合二次函数。
## 流程概述
以下是整个流程的概要：
| 步骤 | 描述 | 代码说明
# Python中的二次拟合：使用`fitLine`
在数据分析和科学计算中，拟合是一个极其重要的过程。拟合的目的是用数学模型来描述数据的趋势。本文将重点介绍如何使用`Python`进行二次拟合，并配合代码示例进行详细讲解。
## 什么是二次拟合？
二次拟合是一种通过二次多项式（即形如 \(y = ax^2 + bx + c\) 的函数）来描述数据点分布的技术。它效果显著，尤其适用于抛物线趋
原创
2024-09-04 05:43:35
213阅读
# Python 二次项拟合指南
在数据科学与分析的领域中，二次项拟合是一种常见的方法，用以描述一组数据的趋势。本文将介绍如何使用Python进行二次项拟合，从准备数据到使用适当的库进行拟合，直至可视化结果的完整流程。即便是一个刚入行的小白，也能迅速掌握。
## 流程概述
首先，让我们了解进行二次项拟合的整体流程。以下表格将清晰地展示出每一步的操作。
| 步骤 | 描述
最小平方法是十九世纪统计学的主题曲。 从许多方面来看, 它之于统计学就相当于十八世纪的微积分之于数学。
----乔治·斯蒂格勒的《The History of Statistics》 1 日用而不知 来看一个生活中的例子。比如说，有五把尺子：用它们来分别测量一线段的长度，得到的数值分别为（颜色指不同的尺子）：之所以出现不同的值可能因为：不同厂家的尺子的生产精度不同尺子材质不
2.3.python算法大O符号当我们试图通过执行时间来表征算法的效率时，并且独立于任何特定程序或计算机，重要的是量化算法需要的操作或者步骤的数量。选择适当的基本计算单位是个复杂的问题，并且将取决于如何实现算法。对于先前的求和算法，一个比较好的基本计算单位是对执行语句进行计数。在 sumOfN 中，赋值语句的计数为 1 (theSum = 0) 加上 n 的值(我们执行theSum=theSum+
过拟合与欠拟合拟合，所谓的拟合就是指机器学习的过程中，不断的更新参数，使得模型不断契合我们的训练，并且更好表现训练集数据的性能。 比如线性回归就是用一些回归曲线,去表示数据的规律1. 构造一些数据使用numpy构造两个二维数组,表示x值和y值 导入绘图工具,分别在x轴,y轴0~25的范围内,使用实心圆的方式显示这些数据2. 使用1次多项式进行模型的训练一次线性回归 y = W*X^T 这是一个一次
转载
2024-01-08 12:09:26
138阅读
前言在最近的电机项目中，有遇到有传感器数据并不线性的问题，然后想要用最小二乘法做个曲线拟合，反过来去校准不线性的传感器的数据，因此记录一下使用最小二乘法来拟合多项式的曲线的步骤。本篇从最小二乘法的原始公式入手编写M文件，目的是方便使用单片机实现，或者说是方便用C来实现。拟合一次函数：我们先试着拟合一个简单一点的，从一元一次函数开始。最小二乘法拟合曲线需要首先知道曲线的通用公式。一次函数的通用公式为
# Python画二次图像
## 引言
二次函数是高中数学中的重要概念，通过二次函数可以绘制出一条平滑的曲线来描述现实世界中的许多现象。在Python中，可以使用matplotlib库来绘制二次函数的图像。本文将介绍如何使用Python绘制二次函数的图像，并给出相应的代码示例。
## 二次函数的定义与性质
二次函数是具有形如f(x) = ax^2 + bx + c的函数，其中a、b和c是常
原创
2023-12-10 06:35:57
108阅读
欠拟合，过拟合实例以“比萨饼价格预测”问题为例，分别用 1 次， 2 次和 4 次函数去拟合，然后看看在测试数据上的表现。 如表 3-1 所示，美国一家披萨店出手不同尺寸的比萨，其中每种直径( Diameter )都对应一个报价。我们所要做的是设计一个线性模型，可以有效地根据表 3-2 中比萨的直径特征来预测售价。目前我们所知，共有 5 组训练数据、4 组测试数据，并且其中测试数据的披萨报价未知。
# Python中的多变量二次拟合
## 引言
在科学研究和工程领域，数据的分析和建模是极为重要的任务之一。多变量二次拟合是一种常用的方法，旨在通过二次多项式来估计因变量（y）与多个自变量（x1, x2,…）之间的关系。这种方法不仅能够处理线性关系，还能够捕捉数据中更复杂的非线性特征。
在本文中，我们将介绍如何使用Python进行多变量二次拟合，并提供示例代码。我们还将利用Mermaid语法
原创
2024-10-28 05:04:48
86阅读
在数据科学和机器学习领域，进行“python二次曲面拟合”是一个十分常见的需求。二次曲面拟合可以帮助我们挖掘数据中的潜在模式，模型建立的准确性往往会直接影响到后续的决策。这篇文章将详细探讨这一技术，从应用场景、性能指标、特性拆解到实战对比，层层推进。
### 适用场景分析
二次曲面拟合主要用于需分析变化趋势和模式的场合。例如，在地理数据分析、材料科学和经济学等领域中，我们经常需要通过曲面替代复杂
在科学计算和数据分析领域，经常会面临数据拟合的问题，其中二次高斯函数拟合是一种常用的方法，尤其适用于描述具有高峰特征的分布情况。二次高斯函数可以有效地捕捉到数据的变化趋势，尤其是在化学、物理等自然科学领域常见的应用场景。
## 适用场景分析
在许多科学实验中，我们需要对传感器数据、实验结果或测量数据进行建模以提取重要信息。二次高斯函数拟合就是其中一种有效的建模工具，能够帮助我们理解数据背后潜在
