——转载网络 我的matlab版本是 2016a 首先,工具箱如何打开呢? 在 apps 这个菜单项中,可以找到很多很多的应用,点击就可以打开具体的工具窗口 本文介绍的工具有以下这些: curve Fitting curve Fitting 一开始的界面是这样子的 其中下面这个部分是用来添加数据的,提供的选项是workspace中已经存在的变量 这里我提供一组数据,用来演示 x=[8.0, 9.0, 10.0, 11.0, 12.0, 13.0, 14.0, 15.0, 16.0, 17.0,

欠拟合(Under Fitting) 欠拟合指的是模型没有很好地学习到训练集上的规律. 欠拟合的表现形式: 当模型处于欠拟合状态时,其在训练集和验证集上的误差都很大: 当模型处于欠拟合状态时,根本的办法是增加模型复杂度.我们一般有以下一些办法: 增加模型的迭代次数: 更换描述能力更强的模型: 生成更多特征供训练使用: 降低正则化水平: 过拟合(Over Fitting) 过拟合指的是模型不止学习到训练集上的规律,还把噪音学习了进去,以至于模型泛化能力差. 过拟合的表现形式: 当模型处于过拟合状态

The zero-inflated negative binomial – Crack distribution: some properties and parameter estimation Zero-inflated models and estimation in zero-inflated Poisson distribution Count data and GLMs: choosing among Poisson, negative binomial, and zero-infl

嘉宾:刘雨丹 腾讯 高级研究员 整理:Jane Zhang 来源:DataFunTalk 出品:DataFun 注:欢迎关注DataFunTalk同名公众号,收看第一手原创技术文章. 导读:本次分享是微信看一看团队在 KDD2019 上发表的一篇论文.长尾问题是推荐系统中的经典问题,但现今流行的点击率预估方法无法从根本上解决这个问题.文章在 look-alike 方法基础上,针对微信看一看的应用场景设计了一套实时 look-alike 框架,在解决长尾问题的同时也满足了资讯推荐的高时效性要求.

对于样本数据的散点图形如函数y=ax2+bx+c的图像的数据, 在python中的拟合过程为: ##最小二乘法 import numpy as np import scipy as sp import matplotlib.pyplot as plt from scipy.optimize import leastsq ''' 设置样本数据,真实数据需要在这里处理 ''' ##样本数据(Xi,Yi),需要转换成数组(列表)形式 Xi=np.array([1,2,3,4,5,6]) #Yi=np.

原文:Matlab随笔之插值与拟合(下) 1.二维插值之插值节点为网格节点 已知m x n个节点:(xi,yj,zij)(i=1…m,j=1…n),且xi,yi递增.求(x,y)处的插值z. Matlab可以直接调用interp2(x0,y0,z0,x,y,`method`) 其中 x0,y0 分别为 m 维和 n 维向量,表示节点, z0 为 n × m 维矩阵,表示节点值, x,y 为一维数组,表示插值点, x 与 y 应是方向不同的向量,即一个是行向量,另一个是列 向量, z 为矩阵,它的

合金装备V:幻痛 制作特辑 资料原文出自日版CGWORLD2015年10月号   在[合金装备4(Metal Gear Solid IV)]7年后,序章作品[合金装备5 :原爆点 (Metal Gear Solid V: Ground Zeroes)]1年半后,合金装备(MGS)系列的最新作[合金装备5 幻痛(METAL GEAR SOLID V: THE PHANTOM PAIN)]发售了.游戏上做最新的挑战,一直走在这个时代的游戏图形最前端的开发团队,在本作中是以什么为目标,为了这个目标加入

GNU scientific library 是一个强大的C,C++数学库.它涉及的面很广,并且代码效率高,接口丰富.正好最近做的一个项目中用到多元高斯分布,就找到了这个库. GNU scientific library下载地址:http://ftpmirror.gnu.org/gsl/ 相应说明文档下载地址: http://www.gnu.org/software/gsl/manual/gsl-ref.ps.gz 编译时需要加上一些后缀: g++ xxx.cpp -lgsl -lgslcbla

http://blog.csdn.net/pipisorry/article/details/52108040 范数规则化 机器学习中出现的非常频繁的问题有:过拟合与规则化.先简单的来理解下常用的L0.L1.L2和核范数规则化,最后聊下规则化项参数的选择问题. 如何看待规则化项和过拟合 从不同角度来看待规则化 regularize这个词更多的意思是"使系统化","使体系化",也就是说不要走极端,要建立和谐社会,科学发展观. 1 监督机器学习问题无非就是"m

http://blog.csdn.net/pipisorry/article/details/51525308 吉布斯采样的实现问题 本文主要说明如何通过吉布斯采样进行文档分类(聚类),当然更复杂的实现可以看看吉布斯采样是如何采样LDA主题分布的[主题模型TopicModel:隐含狄利克雷分布LDA]. 关于吉布斯采样的介绍文章都停止在吉布斯采样的详细描述上,如随机采样和随机模拟:吉布斯采样Gibbs Sampling(why)但并没有说明吉布斯采样到底如何实现的(how)? 也就是具体怎么实现

过拟合 过拟合相当于一个人只会读书,却不知如何利用知识进行变通. 相当于他把考试题目背得滚瓜烂熟,但一旦环境稍微有些变化,就死得很惨. 从图形上看,类似下图的最右图: 从数学公式上来看,这个曲线应该是阶数太高的函数,因为一般任意的曲线都能由高阶函数来拟合,它拟合得太好了,因此丧失了泛化的能力. 用Learning curve 检视过拟合 首先加载digits数据集,其包含的是手写体的数字,从0到9: # 加载数据 digits = load_digits() X = digits.data y

原文地址:http://www.cnblogs.com/jerrylead/archive/2011/05/11/2043317.html 1 问题 之前我们考虑的训练数据中样例的个数m都远远大于其特征个数n,这样不管是进行回归.聚类等都没有太大的问题.然而当训练样例个数m太小,甚至m<<n的时候,使用梯度下降法进行回归时,如果初值不同,得到的参数结果会有很大偏差(因为方程数小于参数个数).另外,如果使用多元高斯分布(Multivariate Gaussian distribution)对数据

  1 最小二乘法概述 自从开始做毕设以来,发现自己无时无刻不在接触最小二乘法.从求解线性透视图中的消失点,m元n次函数的拟合,包括后来学到的神经网络,其思想归根结底全都是最小二乘法. 1-1 “多线→一点”视角与“多点→一线”视角 最小二乘法非常简单,我把它分成两种视角描述: (1)已知多条近似交汇于同一个点的直线,想求解出一个近似交点:寻找到一个距离所有直线距离平方和最小的点,该点即最小二乘解: (2)已知多个近似分布于同一直线上的点,想拟合出一个直线方程:设该直线方程为y=kx+b,调整参

一,scikit-learn中常用的评估模型 1.评估分类模型: ​ 2.评估回归模型: ​ 二.常见模型评估解析: •对于二分类问题,可将样例根据其真实类别和分类器预测类别划分为:(T,F表示预测的正确与错误性,P,N表示预测的正类和负类) •真正例(TruePositive,TP):真实类别为正例,预测类别为正例. •假正例(FalsePositive,FP):真实类别为负例,预测类别为正例. •假负例(FalseNegative,FN):真实类别为正例,预测类别为负例. •真负例(True

1 最小二乘法概述 自从开始做毕设以来,发现自己无时无刻不在接触最小二乘法.从求解线性透视图中的消失点,m元n次函数的拟合,包括后来学到的神经网络,其思想归根结底全都是最小二乘法. 1-1 “多线→一点”视角与“多点→一线”视角 最小二乘法非常简单,我把它分成两种视角描述: (1)已知多条近似交汇于同一个点的直线,想求解出一个近似交点:寻找到一个距离所有直线距离平方和最小的点,该点即最小二乘解: (2)已知多个近似分布于同一直线上的点,想拟合出一个直线方程:设该直线方程为y=kx+b,调整参数k

第一周:机器学习策略(1)(ML Strategy(1)) 为什么是ML策略?(Why ML Strategy) 大家好,欢迎收听本课,如何构建你的机器学习项目也就是说机器学习的策略.我希望通过这门课程你们能够学到如何更快速高效地优化你的机器学习系统.那么,什么是机器学习策略呢? 我们从一个启发性的例子开始讲,假设你正在调试你的猫分类器,经过一段时间的调整,你的系统达到了 90% 准确率,但对你的应用程序来说还不够好. 你可能有很多想法去改善你的系统,比如,你可能想我们去收集更多的训练数据吧.或

目录 故事 方法 实验 发表在2017年ICCV. 核心任务:加速图像处理算子(accelerate image processing operators). 核心方法:将算子处理前.后的图像,训练一个全卷积CNN网络,从而代替传统算子. 核心贡献:作者选择了一种CNN结构,在10种算子上表现优异. 故事 历史上已经有很多图像处理算子,解决各种各样的图像处理问题.比如双边带滤波器等.但它们的普遍问题是慢,难以实时. 有些人尝试:将图像降采样,再进行处理,最后再升采样.这种办法一是会导致性能下降,

最优化方法:L1和L2正则化regularization http://blog.csdn.net/pipisorry/article/details/52108040 机器学习和深度学习常用的规则化方法之一:L范数正则化(规格化). 一般来说,监督学习可以看做最小化下面的目标函数): 规则项Ω(w) loss项可参考[机器学习算法及其损失函数].Note:似然函数(likelihood function)的负对数被叫做误差函数(error function). 这里我们先把目光转向“规则项Ω(

一.学习目标. (1)了解Matlab与数学建模竞赛的关系. (2)掌握Matlab数学建模的第一个小实例—评估股票价值与风险. (3)掌握Matlab数学建模的回归算法. 二.实例演练. 1.谈谈你对Matlab与数学建模竞赛的了解. Matlab在数学建模中使用广泛:MATLAB 是公认的最优秀的数学模型求解工具,在数学建模竞赛中超过 95% 的参赛队使用 MATLAB 作为求解工具,在国家奖队伍中,MATLAB 的使用率几乎 100%.虽然比较知名的数模软件不只 MATLAB. 人们喜欢使

当使用y=kx+b时,与x轴垂直的直线无法计算.因此使用法线式ysin(theta)+xcos(theta) = dist.貌似这么用有点复杂了,直接使用ax+by=1不知道能不能计算,未测试. # 修改自 http://www.cnblogs.com/NanShan2016/p/5493429.html ### 最小二乘法 python leastsq### import numpy as np import math from scipy.optimize import leastsq ##

代码修改自 http://www.cnblogs.com/NanShan2016/p/5493429.html 网上百度了一下,主要是两个例子,一个利用了多项式函数,一个就是这个.有些细节没看懂,主要是忽略了p是个参数的数组而非一个数(Python基础问题),纠结完加上注释做个笔记 # 修改自 http://www.cnblogs.com/NanShan2016/p/5493429.html ### 最小二乘法 python leastsq### import numpy as np from