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搜索资源列表

  1. 把离散的点用最小二乘法拟合

  2. 利用最小二乘法 把离散的点拟合成多项式 多项式项数自己规定 取点可以根据实际需要跳跃取点

  3. 所属分类：专业指导

    • 发布日期：2009-08-05
    • 文件大小：4194304
    • 提供者：fuqianlianggl

  1. 曲线画图 最小二乘拟合 转换成excel MFC

  2. 1.数据曲线作图，使用最小二乘法进行多项式拟合。 2.可以提取两根曲线间的偏移量：） 3.不需要任何别的软件支持。 4.有快速将文本格式数据转换成excel格式功能 4.具体使用方法可以看程序的“帮助”项：）

  3. 所属分类：C++

    • 发布日期：2009-12-08
    • 文件大小：160768
    • 提供者：vb748

  1. 串口小助手+湿度(自动/手动)定标+线性拟合上位机调试软件（MATLAB）

  2. 使用MATLAB做430单片机的上位机的调试控制软件完成读取湿度，定标湿度，获取浮点定标数据，发送浮点数据到430单片机FLASH，记录，可随时选择定标数据显示定标后的湿度值

  3. 所属分类：硬件开发

    • 发布日期：2010-09-21
    • 文件大小：23552
    • 提供者：fanyan1110

  1. 430单片机湿度项目定标程序

  2. 430单片机，4独立按键控制，FLASH存取，段式LCD显示，线形拟合，定时定标，手动定标，代码行累计2000左右，带有流程图说明，C模块化，可用C++优化。

  3. 所属分类：硬件开发

    • 发布日期：2010-09-21
    • 文件大小：3145728
    • 提供者：fanyan1110

  1. Matlab基础及其应用教程

  2. 第1章 MATLAB简介........................................1 1.1 MATLAB的发展沿革...........................1 1.2 MATLAB的特点及应用领域...............2 1.3 MATLAB系统及工具箱.......................3 1.4 MATLAB的安装和启动.......................4 1.5 MATLAB操作界面....................

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2010-10-04
    • 文件大小：3145728
    • 提供者：kosigan

  1. 曲线拟合软件 delphi

  2. [软件名称] CurveFit [功能] 1.进行y=a0+a1*x+a2*x^2+...+am*x^m多项式拟合； 2.进行y=Ax^B形式的指数拟合； 3.图形显示拟合曲线(值),残差曲线(值),调整图形显示属性(点的形状、大小,图形背景颜色),并可保存图形； 4.在评价标准：相关指数小于0.5的情况下,给出建议删除的点的序号。 5.计算结果保存为“数据源+--拟合形式结果.txt”的文件 [数学原理] 最小二乘法 [数据源文件格式] 文本源(*.txt) Excel源(*.xls) (打

  3. 所属分类：软件测试

    • 发布日期：2011-11-23
    • 文件大小：1044480
    • 提供者：cyp257

  1. 分式多项式拟合的VC实现

  2. //本程序为数据拟合类，对拟合方程形式为y=(a[0]+a[1]x+a[2]xx+a[3]xxx...)/(1+b[0]x+b[1]xx+b[2]xxx...)，包含了多项式拟合，并且可以断项拟合，例如：a+bxx这样没有1次项的方程同样能够依次输出a、b的值 //拟合过程全部为C语言（VC）实现 //分为最小二乘拟合和迭代拟合两种方式，分两个函数给出,两种方式在在方程有唯一解，并且迭代精度设置足够的情况下结果相同。

  3. 所属分类：C++

    • 发布日期：2013-09-29
    • 文件大小：12582912
    • 提供者：astger2

  1. 曲线拟合算法实例

  2. 拟合出来的表达式为y=a[3]+a[2]t+a[1]t^2+a[0]t^3会有个常数项的。 简单的讲，所谓拟合是指已知某函数的若干离散函数值{f1,f2,…,fn}，通过调整该函数中若干待定系数f(λ1, λ2,…,λ3), 使得该函数与已知点集的差别(最小二乘意义)最小。

  3. 所属分类：C

    • 发布日期：2016-04-14
    • 文件大小：46080
    • 提供者：htlxkj

  1. 利用最小二乘拟合法进行线性回归计算

  2. 该代码适用于线性回归。利用最小二乘拟合方法对时间序列进行趋势项提取，提取的线性项与原始序列之间的残差平方和为最小为原则，进行趋势项的估计。

  3. 所属分类：Python

    • 发布日期：2018-10-03
    • 文件大小：4096
    • 提供者：qq_19953297

  1. 机器学习-最小二乘法多项式拟合

  2. 掌握最小二乘法求解（无惩罚项lamda的损失函数）、掌握加惩罚项（2范数）的损失函数优化、梯度下降法、共轭梯度法、理解过拟合、克服过拟合的方法(如加惩罚项、增加样本)

  3. 所属分类：机器学习

    • 发布日期：2018-10-14
    • 文件大小：6291456
    • 提供者：qinglingls

  1. 多项式拟合正弦函数

  2. 实验要求： 1. 生成数据，加入噪声； 2. 用高阶多项式函数拟合曲线； 3. 用解析解求解两种loss的最优解（无正则项和有正则项） 4. 优化方法求解最优解（梯度下降，共轭梯度）； 5. 用你得到的实验数据，解释过拟合。 6. 用不同数据量，不同超参数，不同的多项式阶数，比较实验效果。 7. 语言不限，可以用matlab，python。求解解析解时可以利用现成的矩阵求逆。梯度下降，共轭梯度要求自己求梯度，迭代优化自己写。不许用现成的平台，例如pytorch，tensorflow的自动微分工

  3. 所属分类：机器学习

    • 发布日期：2018-10-14
    • 文件大小：6144
    • 提供者：qinglingls

  1. 线性拟合代码.rar

  2. 非常好用的二次项线性拟合源代码，已经验证。 源代码 非常好用的二次项线性拟合源代码，已经验证。 源代码

  3. 所属分类：专业指导

    • 发布日期：2019-09-06
    • 文件大小：4096
    • 提供者：drjiachen

  1. 多项型指数曲线模型在路基沉降预测分析中的应用

  2. 针对指数曲线模型在表述路基沉降规律方面存在的不足,提出一种多项型指数曲线模型。对不同的沉降-时间数据列只需调整指数曲线模型项数便可取得理想拟合预测效果。先采用非线性最小二乘法估算模型的参数范围,再用遗传算法求最优值。工程实例表明:多项型指数曲线模型具有较高的预测精度;优于传统指数模型、双曲线模型、星野模型及灰色理论模型等;具有借鉴意义。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-07-13
    • 文件大小：218112
    • 提供者：weixin_38646645

  1. 为什么正则化能够解决过拟合问题？

  2. 为什么正则化能够解决过拟合问题一. 正则化的解释二. 拉格朗日乘数法三. 正则化是怎么解决过拟合问题的1. 引出范数1.1 L_0范数1.2 L_1范数1.3 L_2范数2. L_2范式正则项如何解决过拟合问题2.1 公式推导2.2 图像推导[^2]2.2.1 L1正则化2.2.2 L2正则化四. 结论 如果觉得不想看前两大点，可以直接看第三点公式推导或图像观察，个人觉得特别好理解。 一. 正则化的解释 为防止模型过拟合，提高模型的泛化能力，通常会在损失函数的后面添加一个正则化项。 L1正则

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-01-07
    • 文件大小：264192
    • 提供者：weixin_38604395

  1. 深度学习二次打卡

  2. 过拟合与欠拟合 基本概念 过拟合：模型的训练误差远小于它在测试数据集上的误差。 欠拟合：模型无法得到较低的训练误差。 解决方案 权重衰减 权重衰减等价于 L2L_2L2​ 范数正则化（regularization）。正则化通过为模型损失函数添加惩罚项使学出的模型参数值较小，是应对过拟合的常用手段。 丢弃法 多层感知机中神经网络图描述了一个单隐藏层的多层感知机。其中输入个数为4，隐藏单元个数为5，且隐藏单元hih_ihi​（i=1,…,5i=1, \ldots, 5i=1,…,5）的计算表达式为

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-01-06
    • 文件大小：167936
    • 提供者：weixin_38719635

  1. 深度学习笔记_tensorflow2.0_过拟合（二）

  2. 减少过拟合方法： 交叉验证 normalization 学习率调整， learning rate decay momentum动量调整 k折交叉检验： 正则化： 更小的权值w，从某种意义上说，表示网络的复 杂度更低，对数据的拟合刚刚好（这个法则也叫做奥卡姆剃刀） 添加正则化相当于参数的解空间添加了约束，限制了模型的复杂度 L1正则化的形式是添加参数的绝对值之和作为结构风险项，L2正则化的形式添加参数的平方和作为结构风险项 L1正则化鼓励产生稀疏的权重，即使得一部分权重为0，用于特征

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-01-06
    • 文件大小：914432
    • 提供者：weixin_38597533

  1. 基于最小二乘拟合的模糊隶属函数构建方法

  2. 针对当前模糊隶属函数构造方法中存在的问题，提出一种构造模糊隶属函数方法．采用最小二乘法拟合离散数据来获得隶属函数．为减小拟合误差，采用了3项措施以达到预期目标．所构建的隶属函数，对任意输入物理量可直接得到其对应模糊语言变量的隶属度，从而有效避免专家指定隶属度的主观臆断性及不一致性．该方法简单、求解精度高，具有广泛适用性和较强的应用价值．仿真结果证实了该方法的有效性．

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-22
    • 文件大小：340992
    • 提供者：weixin_38629939

  1. 干涉法测量非球面顶点半径和二次常数

  2. 非球面顶点半径和二次常数干涉测量是对二次曲面离轴子孔径在弧矢、子午和中间焦点位置直接干涉测量,拟合得到初级像差系数,并结合位置差计算出顶点曲率半径和二次常数。详细介绍了该方法的基本原理,在此基础上将子孔径中心法线与光轴夹角分解为两个倾角分量α和β引入,改进了现有模型。提出在子孔径对称情况下,可通过调整、控制特定项的泽尼克系数值,消除β分量,进而对新的模型进行了简化,只考虑α分量的影响,给出了仅存在该分量时的非球面顶点半径和二次常数的计算公式,编写了仿真程序。在α=0.03°,β=0时,直径100

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-10
    • 文件大小：1048576
    • 提供者：weixin_38752282

  1. 伯禹学习平台打卡（二）

  2. ** TASK 03 ** 1.过拟合、欠拟合及其解决方案 （1）过拟合、欠拟合的概念 一类是模型无法得到较低的训练误差，我们将这一现象称作欠拟合（underfitting）；另一类是模型的训练误差远小于它在测试数据集上的误差，我们称该现象为过拟合（overfitting）。在实践中，我们要尽可能同时应对欠拟合和过拟合。虽然有很多因素可能导致这两种拟合问题，在这里我们重点讨论两个因素：模型复杂度和训练数据集大小。 （2）权重衰减 权重衰减等价于 L2L2 范数正则化（regularization

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-01-20
    • 文件大小：1048576
    • 提供者：weixin_38747233

  1. 2月20 牛顿法，海赛矩阵（hesse matrix），作用求根与最优化，与梯度（平面拟合局部）相比效率高，因为用二次曲面去拟合局部

  2. 文章目录1.0牛顿法（牛顿法又被很形象地称为是”切线法”）1.1求方程的根；补充：海赛矩阵（hesse matrix）1.2最优化算法演示代码np.array的各类用法：1.4牛顿法和梯度下降法的比较 1.0牛顿法（牛顿法又被很形象地称为是”切线法”） 牛顿法是一种在实数域和复数域上近似求解方程的方法。方法使用函数f (x)的泰勒级数的前面几项来寻找方程f (x) = 0的根。牛顿法最大的特点就在于它的收敛速度很快。https://www.cnblogs.com/shixiangwan/p/75

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-01-20
    • 文件大小：419840
    • 提供者：weixin_38655484
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