曲线拟合(转载:http://blog.sina.com.cn/s/blog_8e1548b80101c9iu.html) 补:拟合多项式输出为str 1.poly2str([p],'x') 2. fn=sprintf('%.16f%s%.16f%s%.16f%s%.16f',p(1),'*x^3+',p(2),'*x^2+',p(3),'*x+',p(4)); vpa(fn,精度) 补2:字符串拼接 1.STR=sprintf('%d%s.....',对应类型的值,对应类型的值); 2.str

调用robustfit函数作稳健回归 regress函数和regstats函数利用普通最小二乘法估计模型中的参数,参数的估计值受异常值的影响比较大.robustfit函数采用加权最小二乘法估计模型中的参数,受异常值的影响就比较小.robustfit函数用来作稳健的多重线性或广义线性回归分析,下面介绍robustfit函数的用法.1.4.1．robustfit函数的用法robustfit函数有以下几种调用方式:b = robustfit(X,y)b = robustfit(X,y,wfun,tun

转自原文 MATLAB曲线拟合 曲线拟合 实例:温度曲线问题 气象部门观测到一天某些时刻的温度变化数据为: t 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 T 13 15 17 14 16 19 26 24 26 27 29 试描绘出温度变化曲线. 曲线拟合就是计算出两组数据之间的一种函数关系,由此可描绘其变化曲线及估计非采集数据对应的变量信息. 曲线拟合有多种方式,下面是一元函数采用最小二乘法对给定数据进行多项式曲线拟合,最后给出拟合的多项式系数. 1.线性拟合函数:regress() 调用

Function summary http://www.biomecardio.com/matlab/index.html clinspace Curvilinearly spaced points on a parametric curve cumsimps Cumulative Simpson's numerical integration dctn N-dimensional Discrete Cosine Transform evar Variance estimation fspeci

常见的平面拟合方法一般是最小二乘法.当误差服从正态分布时,最小二乘方法的拟合效果还是很好的,可以转化成PCA问题. 当观测值的误差大于2倍中误差时,认为误差较大.采用最小二乘拟合时精度降低,不够稳健. 提出了一些稳健的方法:有移动最小二乘法(根据距离残差增加权重):采用2倍距离残差的协方差剔除离群点:迭代重权重方法. MainWindow中的平面拟合方法,调用了ccPlane的Fit方法. void MainWindow::doActionFitPlane() { doComputePlaneO

过拟合现象 一般来说,量化研究员在优化其交易策略参数时难免会面临这样一个问题:优化过后的策略在样本内表现一般来说均会超过其在样本外的表现,即参数过拟合.对于参数优化来说,由于优化时存在噪音,过拟合是不可避免的现象.然而为了追求策略的稳定性,我们应当尽可能地使过拟合风险最小化.     为了检测在一个策略的参数优化过程中的过拟合风险,David H. Bailey等人在2015年发表了一篇名为<THE PROBABILITY OF BACKTEST OVERFITTING>的文章,给出了一种估计

MATLAB之数据处理+公式拟合 前言:由试验得到一组数据,对该组数据进行处理,作图分析,分析各变量的关系,期望得到拟合公式. 试验数据背景 本次试验有三个自变量:V.M.G,因变量为F,每组试验重复5次,试验目的是探寻F与三个自变量之间的关系,先定性后定量. 数据采集格式如下: 采集值与时间曲线如下: 数据处理 (1)判断有用数据,并取出存储 有用的数据是指在采集值与时间曲线图中,因变量平稳时的取值.可截取平稳区间的数据,对其求平均值,并求方差判断其稳定性. (2)单个试验数据处理 在单个试验

http://blog.csdn.net/ljp1919/article/details/42556261 Neural Network Toolbox为各种复杂的非线性系统的建模提供多种函数和应用程序.该工具箱提供各种监督学习模型:前向反馈,径向基核函数和动态网络等模型.同时也提供自组织图和竞争层结构(competitive layers)的非监督学习模型.该工具箱具有设计.训练.可视化与仿真神经网络的功能.基于该工具箱可以进行数据拟合.模式识别.分类和时间序列预测及其动态系统的建模和控制.

假设有这么一组数据, x=[4 5 6 7 8 4 8 10]'; y=[56 56 56 56 56 60 60 60]';z=[6 6 6 9 6 19 6 6]'; 要求出其平面方程z=C+Ax+By 可以使用MATLAB的regress来进行平面拟合: X = [ones(size(x,1),1) x y];b = regress(z,X); 解得:b=[-63.488372093023390;-1.406976744186046;1.402325581395351]; 分别对应上式的C

欠拟合.过拟合 如下图中三个拟合模型.第一个是一个线性模型,对训练数据拟合不够好,损失函数取值较大.如图中第二个模型,如果我们在线性模型上加一个新特征项,拟合结果就会好一些.图中第三个是一个包含5阶多项式的模型,对训练数据几乎完美拟合. 模型一没有很好的拟合训练数据,在训练数据以及在测试数据上都存在较大误差,这种情况称之为欠拟合(underfitting). 模型三对训练数据拟合的很不错,但是在测试数据上的准确度并不理想.这种对训练数据拟合较好,而在测试数据上准确度较低的情况称之为过拟合(ove

数据的平面拟合 Plane Fitting 看到了一些利用Matlab的平面拟合程序 http://www.ilovematlab.cn/thread-220252-1-1.html

Poor Generalization 这可能是实际中遇到的最多问题. 比如FC网络为什么效果比CNN差那么多啊,是不是陷入局部最小值啊?是不是过拟合啊?是不是欠拟合啊? 在操场跑步的时候,又从SVM角度思考了一下,我认为Poor Generalization属于过拟合范畴. 与我的论文 [深度神经网络在面部情感分析系统中的应用与改良] 的观点一致. SVM ImageNet 2012上出现了一个经典虐杀场景.见[知乎专栏] 里面有一段这么说道: 当时,大多数的研究小组还都在用传统compute

高斯分布·拟合 1.1 优美的高斯分布 中心极限定理[P79]证明均匀分布和二项分布在数据量 $N\rightarrow \infty$ 时,都会演化近似为高斯分布. 作为最晚发现的概率分布,可以假设任何不确定的实数服从高斯分布. 对于回归问题,显然目标值 $t$ ,有 $t\sim N(\mu ,\sigma ^{2})$ . $t$ 服从的高斯分布表达形式很特殊,很有趣,也很奇妙: $p(t|x,w,\beta)=N(t|y(x,w),\beta ^{-1})$      [P140] 即分

过拟合(Overfitting)表现为在训练数据上模型的预测很准,在未知数据上预测很差.过拟合主要是因为训练数据中的异常点,这些点严重偏离正常位置.我们知道,决定SVM最优分类超平面的恰恰是那些占少数的支持向量,如果支持向量中碰巧存在异常点,那么我们傻傻地让SVM去拟合这样的数据,最后的超平面就不是最优的. 如图1所示,深红色线表示我们希望训练得到的最优分类超平面,黑色虚线表示由于过拟合得到的较差的分类面.这是由于蓝色数据中有一个异常点,即图中的那个黑圈蓝点,使得我们的SVM去将就配合它,导致最

前言 最近在工作中需要拟合高斯曲线,在python中可以使用 scipy,相关代码如下: #!/usr/bin/env python # -*- coding=utf-8 -*- %matplotlib inline import numpy as np import pylab as plt from scipy.optimize import curve_fit x = range(10) y = [25,68,144,220,335,199,52,14,5,2] def gaussian2

来自:https://www.zhihu.com/question/32246256 其实不完全是噪声和假规律会造成过拟合. (1)打个形象的比方,给一群天鹅让机器来学习天鹅的特征,经过训练后,知道了天鹅是有翅膀的,天鹅的嘴巴是长长的弯曲的,天鹅的脖子是长长的有点曲度,天鹅的整个体型像一个"2"且略大于鸭子.这时候你的机器已经基本能区别天鹅和其他动物了. (2)然后,很不巧你的天鹅全是白色的,于是机器经过学习后,会认为天鹅的羽毛都是白的,以后看到羽毛是黑的天鹅就会认为那不是天鹅. (3

如下示例 > fit <- lm(y~x, data = data01) > summary(fit) Call: lm(formula = data01$P ~ data01$M, data = data01) Residuals: Min 1Q Median 3Q Max -4.2070 -2.9109 -0.9089 2.9160 8.8993 Coefficients: Estimate Std. Error t value Pr(>|t|) (Intercept) 6.3

code{white-space: pre;} pre:not([class]) { background-color: white; }if (window.hljs && document.readyState && document.readyState === "complete") { window.setTimeout(function() { hljs.initHighlighting(); }, 0);}.main-container {

判断学习速率是否合适?每步都下降即可.这篇先不整理吧... 这节学习的是逻辑回归(Logistic Regression),也算进入了比较正统的机器学习算法.啥叫正统呢?我概念里面机器学习算法一般是这样一个步骤: 1)对于一个问题,我们用数学语言来描述它,然后建立一个模型,例如回归模型或者分类模型等来描述这个问题: 2)通过最大似然.最大后验概率或者最小化分类误差等等建立模型的代价函数,也就是一个最优化问题.找到最优化问题的解,也就是能拟合我们的数据的最好的模型参数: 3)然后我们需要求解这个代

原文:http://blog.csdn.net/abcjennifer/article/details/7716281 本栏目(Machine learning)包括单参数的线性回归.多参数的线性回归.Octave Tutorial.Logistic Regression.Regularization.神经网络.机器学习系统设计.SVM(Support Vector Machines 支持向量机).聚类.降维.异常检测.大规模机器学习等章节.所有内容均来自Standford公开课machine