码迷,mamicode.com
首页 >  
搜索关键字:线性拟合    ( 42个结果
excel之实验数据处理线性拟合
实验前准备:设计表格项,通过设计公式,从而输入原始数据后直接得到最终的结果数据,学习常用的VBA公式及处理:Cn-$B$4,其中的$B$4表示绝对单元格位置;SUM(Xm:Yn)求范围内的和。 针对实验获得的线性数据表,要从中分析出线性公式,那么就用excel进行简单的处理: 1 前数据处理,数据平 ...
分类:其他好文   时间:2017-06-17 16:04:09    阅读次数:263
MLlib--保序回归
转载请标明出处http://www.cnblogs.com/haozhengfei/p/24cb3f38b55e5d7516d8059f9f105eb6.html 保序回归 1.线性回归VS保序回归 ? 线性回归->线性拟合 ? 保序回归->保序的分段线性拟合,保序回归是拟合原始数据最佳的单调函数 ...
分类:其他好文   时间:2017-03-22 00:26:01    阅读次数:247
用随机梯度下降法(SGD)做线性拟合
1、综述 scikit-learn的线性回归模型都是通过最小化成本函数来计算参数的,通过矩阵乘法和求逆运算来计算参数。当变量很多的时候计算量会非常大,因此我们改用梯度下降法,批量梯度下降法每次迭代都用所有样本,快速收敛但性能不高,随机梯度下降法每次用一个样本调整参数,逐渐逼近,效率高,本节我们来利用 ...
分类:其他好文   时间:2017-03-13 13:15:21    阅读次数:401
线性回归——最小二乘法_实例(二)
上篇文章介绍了最小二乘法矩阵形式的理论与证明、计算过程,这里使用程序代码的方式计算出矩阵形式的解,并给出线性拟合; Octave代码 运行结果 文章首发地址:Solinxhttp://www.solinx.co/archives/753 ...
分类:其他好文   时间:2016-12-05 13:59:22    阅读次数:221
主成分分析入门
主成份分析: 主成份分析是最经典的基于线性分类的分类系统。这个分类系统的最大特点就是利用线性拟合的思路把分布在多个维度的高维数据投射到几个轴上。如果每个样本只有两个数据变量,这种拟合就是 其中和分别是样本的两个变量,而和则被称为loading,计算出的P值就被称为主成份。实际上,当一个样本只有两个变... ...
分类:其他好文   时间:2016-10-16 09:34:36    阅读次数:496
6、基于highcharts实现的线性拟合,计算部分在java中实现,画的是正态概率图
1、坐标点类 2、拟合类,带计算部分 3、html部分代码 4、最后实现的效果 ...
分类:编程语言   时间:2016-08-30 22:41:51    阅读次数:243
用矩阵运算实现最小二乘法曲线拟合算法
1. 多项式拟合函数: y= a0 + a1x + a2x^2 + ... + akx^k (其中k为拟合次数) 当k=1 为线性拟合 ,k=2 为二次多项式 ... 三次多项式。 2. 最小二乘原理矩阵算法原理: X*A=Y A=((X'*X)-1)*X'*Y |1 X1 X1^2 ... X1^ ...
分类:编程语言   时间:2016-07-06 20:05:03    阅读次数:247
K型热电耦高精度分段线性拟合(C程序)
extern float GetTempOfVolMi(float V){ float K,B; if(0.03947 <= V < 2.02308) //0~50 { K = 24.731; B = 0.1341; } else if(2.02308 <= V < 4.09623)//50-100 ...
分类:其他好文   时间:2016-06-13 09:59:14    阅读次数:388
Stanford大学机器学习公开课(三):局部加权回归、最小二乘的概率解释、逻辑回归、感知器算法
(一)局部加权回归 通常情况下的线性拟合不能很好地预测所有的值,因为它容易导致欠拟合(under fitting)。如下图的左图。而多项式拟合能拟合所有数据,但是在预测新样本的时候又会变得很糟糕,因为它导致数据的 过拟合(overfitting),不符合数据真实的模型。如下图的右图。 下面来讲一种非 ...
分类:编程语言   时间:2016-04-21 01:09:40    阅读次数:369
【机器学习详解】线性回归、梯度下降、最小二乘的几何和概率解释
线性回归即线性拟合,给定N个样本数据(x1,y1),(x2,y2)....(xN,yN)(x_1,y_1),(x_2,y_2)....(x_N,y_N)其中xix_i为输入向量,yiy_i表示目标值,即想要预测的值。采用曲线拟合方式,找到最佳的函数曲线来逼近原始数据。通过使得代价函数最小来决定函数参数值。 采用斯坦福大学公开课的例子:假如一套房子的价格只考虑由房屋面积(Living area)与...
分类:其他好文   时间:2016-03-14 00:20:17    阅读次数:651
42条   上一页 1 2 3 4 5 下一页
© 2014 mamicode.com 版权所有  联系我们:gaon5@hotmail.com
迷上了代码!