转自:http://blog.itpub.net/12199764/viewspace-1743145/ 项目中有涉及趋势预测的工作,整理一下这3种拟合方法:1.线性拟合-使用mathimport mathdef linefit(x , y):    N = float(len(x))    sx,sy,sxx,syy,sxy=0,0,0,0,0    for i in range(0,int(N)):        sx  += x[i]        sy  += y[i]        s

使用简单BP神经网络拟合二次函数 当拥有两层神经元时候,拟合程度明显比一层好 并出现如下警告: C:\Program Files\Python36\lib\site-packages\matplotlib\backend_bases.py:2453: MatplotlibDeprecationWarning: Using default event loop until function specific to this GUI is implemented warnings.warn(str,

线性拟合的思路: 线性拟合代码: import tensorflow as tf import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt #%%图形绘制 def data_show(x,y,w,b): plt.figure() plt.scatter(x,y,marker='.') plt.scatter(x,(w*x+b),marker='.') plt.show() #%%生成数据 x_data=np.random.rand(100).astyp

Step1: 目标: 使用线性模拟器模拟指定的直线:y = 0.1*x + 0.3 代码: import tensorflow as tf import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt def show_data(x,y,w,b): ''' 绘图函数 :param x: 横坐标散点 :param y: 纵坐标散点 :param w: 权重 :param b: 偏移量 :return: 无 ''' plt.figure() plt.scatt

cftool拟合&函数逼近 cftool 真是神奇,之前我们搞的一些线性拟合解方程,多项式拟合,函数拟合求参数啊,等等. 已经超级多了,为啥还得搞一个cftool拟合啊?而且毫无数学理论. 如果你足够细心,你会发现,之前的拟合,都是我们猜测这个拟合的式子大概是什么形式,只需要求个参数.嘿嘿到底准不准呢? 数据及其简单才会被你发现规律呢! 这里在cftool的帮助下不停的尝试才能得到最好的拟合形式. 可以看出,拟合形式多样,拟合分析方便. · Custom Equations:用户自定义的函数类型

转载请注明出处:http://www.cnblogs.com/willnote/p/6801496.html 前言 本文为学习boosting时整理的笔记,全文主要包括以下几个部分: 对集成学习进行了简要的说明 给出了一个Adboost的具体实例 对Adboost的原理与学习过程进行了推导 针对GBDT的学习过程进行了简要介绍 针对Xgboost的损失函数进行了简要介绍 给出了Adboost实例在代码上的简单实现 文中的内容是我在学习boosting时整理的资料与理解,如果有错误的地方请及时指出

基础铺垫 多重线性回归(Multiple Linear Regression) 研究一个因变量与多个自变量间线性关系的方法 在实际工作中,因变量的变化往往受几个重要因素的影响,此时就需要用2个或2个以上的影响因素作为自变量来解释因变量的变化,这就是多重线性回归; 多重线性回归模型 1.模型 y=α+β1x1+β2x2+...+βnxn+e 数据分析部落公众号:shujudata 方程式中: y−因变量 xn−第n个自变量 α−常数项(回归直线在y轴上的截距) βn−第n个偏回归系数 e−随机误差

网易公开课,第10,11课 notes,http://cs229.stanford.edu/notes/cs229-notes5.pdf   Model Selection 首先需要解决的问题是,模型选择问题,如何来平衡bais和variance来自动选择模型?比如对于多项式分类,如何决定阶数k,对于locally weighted regression如何决定窗口大小,对于SVM如何决定参数C For instance, we might be using a polynomial regre

一般来说,回归不用在分类问题上,因为回归是连续型模型,而且受噪声影响比较大.如果非要应用进入,可以使用logistic回归. logistic回归本质上是线性回归,只是在特征到结果的映射中加入了一层函数映射,即先把特征线性求和,然后使用函数g(z)将最为假设函数来预测.g(z)可以将连续值映射到0和1上. logistic回归的假设函数如下,线性回归假设函数只是. logistic回归用来分类0/1问题,也就是预测结果属于0或者1的二值分类问题.这里假设了二值满足伯努利分布,也就是 当然假设它满

原文:Stefan Leutenegger, Margarita Chli et al.<BRISK: Binary Robust Invariant Scalable Keypoints> BRISK 转载请注明出处:http://blog.csdn.net/luoshixian099/article/details/50731801 CSDN-勿在浮沙筑高台 摘要:从一幅图片中高效地寻找关键点始终是一个深入研究的话题,以此形成了众多的计算机视觉应用的基础.正在这个领域中.先驱算法SIFT和

Logistic回归:实际上属于判别分析,因拥有很差的判别效率而不常用. 1． 应用范围: ①     适用于流行病学资料的危险因素分析 ②     实验室中药物的剂量-反应关系 ③     临床试验评价 ④     疾病的预后因素分析 2． Logistic回归的分类: ①     按因变量的资料类型分: 二分类 多分类 其中二分较为常用 ②     按研究方法分: 条  件Logistic回归 非条件Logistic回归 两者针对的资料类型不一样,后者针对成组研究,前者针对配对或配伍研究.

1. JumpBy JumpTo JumpBy,边跳边平移,不只做垂直向上的抛物动作,同时还在向终点平移.JumpTo是JumpBy的子类. 1.1 成员变量 create方法 JumpBy: Vec2 _startPosition; // startWithTarget getPosition设置 Vec2 _delta; // create 参数position设置 float _height; // create参数 int _jumps; // create参数 Vec2 _previo

第一题:http://codeforces.com/contest/1061/problem/E 把点集分成不相交的,然后跑费用流即可.然而错了一个点. #include<cstdio> #include<cstring> #include<algorithm> #include<queue> using namespace std; int rdn() { ;;char ch=getchar(); ;ch=getchar();} +ch-',ch=getc

回归分析是一种很重要的预测建模技术.主要是研究自变量与因变量之间的因果关系.本文将会从数学角度与代码角度分析不同类型的回归.当你想预测连续型的非独立变量,或者对一系列独立变量或输入项有所反应时,就会使用到回归分析.如果非独立变量是二分的,那么我们将会使用到逻辑回归. 对于回归技术的分类,在这里我不想过多细分,但是一般回归会依赖于三个方面进行区分: +自变量数目 +回归函数曲线的形状 +因变量的类型 首先我们来了解下面几种常用的回归算法模型 简单线性回归(Simple Linear Regress

拟合椭圆首先要知道各个点的坐标,然和带入如下公式: x = [59 136 58 137 57 137 56 137 55 138 54 139 53 140 52 141 51 142 51 143 51 144 50 145 50 146 50 147 50 148 49 149 49 150 49 151 49 152 49 153 50 154 50 155 50 156 50 157 51 158 51 159 51 160 52 161 52 162 53 163 54 164 54

TensorFlow运行方式.加载数据.定义超参数,构建网络,训练模型,评估模型.预测. 构造一个满足一元二次函数y=ax^2+b原始数据,构建最简单神经网络,包含输入层.隐藏层.输出层.TensorFlow学习隐藏层.输出层weights.biases.观察训练次数增加,损失值变化. 生成.加载数据.方程y=x^2-0.5.构造满足方程的x.y.加入不满足方程噪声点. import tensor flow as tf import bumpy as np # 构造满中一元二次方程的函数 x_d

本实验通过建立一个含有两个隐含层的BP神经网络,拟合具有二次函数非线性关系的方程,并通过可视化展现学习到的拟合曲线,同时随机给定输入值,输出预测值,最后给出一些关键的提示. 源代码如下: # -*- coding: utf-8 -*- import tensorflow as tf import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt plotdata = { "batchsize":[], "loss":[] } d

对于想深入了解线性回归的童鞋,这里给出一个完整的例子,详细学完这个例子,对用scikit-learn来运行线性回归,评估模型不会有什么问题了. 1. 获取数据,定义问题 没有数据,当然没法研究机器学习啦.:) 这里我们用UCI大学公开的机器学习数据来跑线性回归. 数据的介绍在这: http://archive.ics.uci.edu/ml/datasets/Combined+Cycle+Power+Plant 数据的下载地址在这: http://archive.ics.uci.edu/ml/ma

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

广义线性模型虽然很大程度上拓展了线性模型的应用范围,但是其还是有一些限制条件的,比如因变量要求独立,如果碰到重复测 量数据这种因变量不独立的情况,广义线性模型就不再适用了,此时我们需要使用的是广义估计方程. 广义估计方程最主要的工作是为每个观察对象单独指定一个作业相关矩阵,从而解决了因变量不独立的问题. 下面看一个例子还是用之前重复测量数据的例子,我们用广义估计方程进行拟合 分析—广义线性模型—广义估计方程 前面我们选择的作业矩阵为默认的独立无相关,也就是认为该数据的因变量之间是不相关的,这和实

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