通过阈值分割提取图像中的目标物体前景，或者边缘提取目标物体的轮廓，在这些前景中可以寻找感兴趣的几何形状，如直线，圆，三角形，矩形等。1. 点集的最小外包 opencv中提供了拟合像素点的最小外包旋转矩形，最小外包直立矩形，最小外包圆，最小外包三角形和最小凸包，其对应函数使用如下：最小外包旋转矩形 opencv 中函数minAreaRect()计算坐标点集的最小外包面积矩形，返回矩形的中
转载
2023-09-11 21:41:42
217阅读
下面是一元线性回归的详细求解过程。
假设一元线性回归的最佳直线方程为：
\(y = ax + b\)\(\) (1)
对于一个样本点\(x_{i}\) ，有预测值为：
\(\hat{y}_{i} = ax_{i} + b\) (2)
转载
2024-01-22 20:11:59
78阅读
# Python一元多项式拟合指南
在数据分析与科学计算中，多项式拟合是一种广泛应用于数据估计与建模的技术。本文将向你详细介绍如何使用Python进行一元多项式拟合。我们将分步骤进行解释，并提供相应的代码示例。本文最后还将通过甘特图来展示整个流程。
## 流程概述
在开始实现之前，首先了解整个一元多项式拟合的流程。我们可以将其分为以下步骤：
| 步骤 | 说明
一元一阶线性拟合：假设存在一条线性函数尽量能满足所有的点：y=ax+b .对所有点的的公式为： 残差值β = 实际值y - 估计
原创
2023-01-11 02:09:11
248阅读
一元线性回归目的 有一些样本点，点有自变量x和因变量y构成坐标。要用一条直线拟合也就是 我们要找到两个系数使得其最符合这条直线。代价函数 我们的要找到最合适的两个θ使得代价函数J最小，使得J最小的这两个参数我们认为它是拟合的最好的。 为什么是这个函数呢？很好理解。1/2先不管，平方也能改成绝对值，那么这个公式的意思也就是所有样本点到这条直线的平均距离，找到一条平均距离最小的直线当然也就说明了
转载
2024-04-07 22:27:05
77阅读
一元线性回归是统计学中非常基础且常用的方法，用于找出因变量和自变量之间的线性关系。在R语言中，进行一元线性回归拟合非常简单且高效。本文将深入探讨如何在R中实施一元线性回归拟合，内容包括环境配置、编译过程、参数调优、定制开发、性能对比和部署方案。
首先，我们需要配置R的环境，使其能进行一元线性回归拟合。在这里，我们将使用流行的R包，如`ggplot2`和`dplyr`。以下是我们的环境配置流程图和
线性回归算法是机器学习中最基础的算法，输出变量与输入变量是线性关系（即一次方），如果只有一个输入变量，称为一元线性回归，多于一个输入变量时，即为多元线性回归。一、一元线性回归以预测房价为例，图中红色x表示样本集，这里假设房价仅与size有关，所以最终回归出来的应该是一条值钱。
转载
2024-05-06 18:29:38
71阅读
第一章: 引言定义: 计算机程序从经验E中学习,解决任务T,进行某一性能度量P,通过P测定在T上的表现因经验E而提高.-----Tom Mitchell分类: 监督学习, 无监督学习, 强化学习, 推荐系统监督学习: 给算法一个数据集(有输入输出作为参考),算法从这些数据集中找出规律并帮助做出预测.回归问题: 结果是线性的,我们设法预测出一个连续值的结果(房价问题)分类问题:&
# Python 一元二次拟合方案
## 项目背景
随着数据分析和机器学习的广泛应用，越来越多的研究者和工程师面临着数据拟合的问题。尤其是在现实世界中，许多现象并非线性，而是一种二次或多次变化的趋势。利用 Python 中的 `numpy.polyfit` 函数进行一元二次拟合，是一种简单而有效的数据处理方法。
## 项目目标
本项目旨在利用 Python 中的 `numpy` 库对一组散
1.一元回归分析的步骤1.绘制散点图，确定回归模型类型 2.估计模型参数，建立回归模型类型 3.模型校核2. Sklearn包pip install sklearn 说明：使用sklearn库中的LinearRegression的输入必须是二维[[1,2,5…]]#1.导包
from sklearn.linear_model import LinearRegression
model=Line
转载
2023-06-26 10:59:16
109阅读
一元线性回归你好！ 这是笔者第一次使用CSDN记录笔记，若内容有错误，还望您不吝赐教。回归（Regression）提出者：英国科学家Francis Galton 验证者：英国数学家，数理统计创世人Karl PearsonGalton发现： 父母高，儿女也高；父母矮，儿女也矮。若给定父母的身高，儿女辈的平均身高趋于（回归）于全体人口的平均身高。换句话说：父母异常高或者异常矮，儿女辈身高会趋于全体人口
转载
2023-11-10 10:41:25
74阅读
# Python 多项式拟合：一元与多元
多项式拟合是数据分析和机器学习中一种常用的技术，它能够帮助我们找到一条最适合给定数据点的曲线。尽管“多项式拟合”这个词常常会与“一元”或“多元”产生联系，但它并不仅限于一元多项式。本篇文章将探讨多项式拟合的基本概念，并用 Python 提供一些代码示例，帮助你更好地理解这一技术。
## 1. 什么是多项式拟合？
多项式拟合是通过找到一个多项式函数，使
原创
2024-10-26 04:54:41
50阅读
1. 注意事项 一元线性回归模型对异常值比较敏感，应考虑在生成方程前对数据进行预处理。 2. MATLAB中的相关函数 直接使用regress函数或polyfit函数都可直接获得表示预测变量与响应变量线性关系的方程的系数2.1 regress函数函数说明：多元线性回归函数常用方式： [b,bint,r,rint,status] = regress(Y,X,alpha);等式右边：Y
转载
2024-03-11 21:36:02
586阅读
前言在我们的日常生活中，存在大量的具有相关性的事件，比如大气压和海拔高度，海拔越高大气压强越小；人的身高和体重，普遍来看越高的人体重也越重。还有一些可能存在相关性的事件，比如知识水平越高的人，收入水平越高；市场化的国家经济越好，则货币越强势，反而全球经济危机，黄金等避险资产越走强。如果我们要研究这些事件，找到不同变量之间的关系，我们就会用到回归分析。一元线性回归分析是处理两个变量之间关系的最简单模
转载
2023-07-16 16:47:01
10阅读
一、Python语句判断Python条件语句是通过一条或多条语句执行结果(True或False)来决定执行的代码块，执行逻辑和shell一样，只是格式有些区别可以通过下图简单了解语句的执行过程Python程序语言指定任何非0和非空(null)值为true,0或者null为false.if 判断条件：执行语句……else：执行语句……二、if条件判断用法：类似shell，也有ｉｆ嵌套if 判断条件1
# 如何在 Python 中实现一元加号
当你刚入行做开发时，可能会遇到各种看似简单但实际上非常重要的概念。一元加号是其中一个基本的运算符，它可以在 Python 中用作数值运算。今天，我们将一起探讨如何在 Python 中实现一元加号的使用。
## 实现一元加号的流程
为了实现一元加号的功能，我们将按照以下步骤进行。你可以查看下面的表格来理清整个流程：
| 步骤 | 描述
原创
2024-09-27 07:58:25
31阅读
# Python 一元加号的使用与理解
在 Python 编程中，我们经常会接触到各种运算符。除了基本的算术运算符，Python 还提供了一些特殊的运算符，以简化代码的表达。今天，我们要介绍的是“一元加号”（unary plus），它作为一元运算符，在代码中可以帮助我们更好地处理数值数据。
## 1. 一元加号的概念
一元加号（`+`）是一个一元运算符，它的作用是将一个数值“转化”为正数。在
创建模型# 创建模型
model = LinearRegression()
# 将数据转化成DataFrame
x = pd.DataFrame({'salary': salary})
x = x['salary'].values.reshape((-1, 1)) #取出salary的值并转化为矩阵拟合模型# 拟合模型
# 这里 fit()方法学得了一元线性回归模型 ?(?)=??+?，这里 ?
转载
2023-05-26 16:59:42
267阅读
2019/3/25一元线性回归——梯度下降/最小二乘法又名：一两位小数点的悲剧感觉这个才是真正的重头戏，毕竟前两者都是更倾向于直接使用公式，而不是让计算机一步步去接近真相，而这个梯度下降就不一样了，计算机虽然还是跟从现有语句/公式，但是在不断尝试中一步步接近目的地。
简单来说，梯度下降的目的在我看来还是要到达两系数的偏导数函数值为零的取值，因此，我们会从“任意一点”开始不断接近，由于根据之前最小二
转载
2024-06-07 19:23:01
83阅读
用Excel做回归分析的详细步骤一、什么是回归分析法“回归分析”是解析“注目变量”和“因于变量”并明确两者关系的统计方法。此时，我们把因子变量称为“说明变量”，把注目变量称为“目标变量址(被说明变量)”。清楚了回归分析的目的后，下面我们以回归分析预测法的步骤来说明什么是回归分析法：回归分析是对具有因果关系的影响因素（自变量）和预测对象（因变量）所进行的数理统计分析处理。只有当变量与因变量确实存在某
