SSE和RMSE比较小 拟合度R接近于1较好 * 统计参数模型的拟合优度 1.误差平方和(SSE) 2. R-Square(复相关系数或复测定系数) 3. Adjusted R-Square(调整自由度复相关系数) 4.Root mearn squared error(RMSE),(均方根误差)

定义: 最小二乘法(又称最小平方法)是一种数学优化技术.它通过最小化误差的平方和寻找数据的最佳函数匹配.利用最小二乘法可 以简便地求得未知的数据,并使得这些求得的数据与实际数据之间误差的平方和为最小.最小二乘法还可用于曲线拟合.其他一些优化问题也可通过最小化能量或最大化熵用最小二乘法来表达. 最小二乘法原理:在我们研究两个变量(x,y)之间的相互关系时,通常可以得到一系列成对的数据(x1,y1.x2,y2... xm,ym):将这些数据描绘在x -y直角坐标系中,若发现这些点在一条直线附近,可以

1.最小二乘原理 Matlab直接实现最小二乘法的示例: close x = 1:1:100; a = -1.5; b = -10; y = a*log(x)+b; yrand = y + 0.5*rand(1,size(y,2)); %%最小二乘拟合 xf=log(x); yf=yrand; xfa = [ones(1,size(xf,2));xf] w = inv(xfa*xfa')*xfa*yf';%直接拟合得到的结果 参考资料: 1.http://blog.csdn.net/lotus_

1.最小二乘原理 Matlab直接实现最小二乘法的示例: close x = 1:1:100; a = -1.5; b = -10; y = a*log(x)+b; yrand = y + 0.5*rand(1,size(y,2)); %%最小二乘拟合 xf=log(x); yf=yrand; xfa = [ones(1,size(xf,2));xf] w = inv(xfa*xfa')*xfa*yf';%直接拟合得到的结果 参考资料: 1.http://blog.csdn.net/lotus_

1 函数拟合 函数拟合在工程(如采样校正)和数据分析(如隶属函数确定)中都是非常有用的工具.我这里将函数拟合分为三类:分别是多项式拟合,已知函数类型的拟合和未知函数类型的拟合.matlab中关于函数的拟合提供了很多的拟合函数,这里不再一一介绍.仅对常用的多项式拟合和已知函数类型的拟合中一部分matlab函数的使用进行介绍. 1.1多项式拟合 对于 形式的拟合函数,其中 为待定系数.我们可以使用matlab中的polyfit函数进行拟合.函数的调用形式为: coef = polyfit(xx,yy

%%%1.拟合问题:(做预测,主要使用的范围是样本比较小,拟合效果会好,样本比较多,拟合的效果就不是很好) 1.应用预测的场景:已经知道10年的样本,预测第11年以内的数据 2.用拟合的到关系式:样本数据的不到准确的关系式,那么采用拟合得到关系式在往下进行 %%总结:插值主要是用于求函数值.而拟合主要是求函数关系,从而进行预测等进一步分析%%%%%2.拟合计算: 通常需要解决两个问题:(1).线型的选择 %线型的选择,通常根据分析和散点图确定线型 (2).线型中参数的计算 %参数计算可采用最小二

一.向量.矩阵的表示和使用 format long  %小数很多format short %默认4位小数format rat %显示最近的分数format short e %指数格式的数 尾数多少 exp(1) %自然对数的底exp(10) log(x) %x的自然对数 底是e log10(x) %以10为底 asin(pi) atan(pi/3) %反三角函数 向量(vector)一维数值数组.MATLAB 允许你创建列向量和行向量,列向量通过在方 括号内把数值用分号(;)隔开来创建,对元素的

一.多项式拟合 ployfit(x,y,n) :找到次数为 n 的多项式系数,对于数据集合 {(x_i,y_i)},满足差的平方和最小 [P,E] = ployfit(x,y,n) :返回同上的多项式 P 和矩阵 E .多项式系数在向量 p 中,矩阵 E 用在 ployval 函数中来计算误差 某数据的横坐标为 x= [0.2 0.3 0.5 0.6 0.8 0.9 1.2 1.3 1.5 1.8],纵坐标为 y = [1 2 3 5 6 7 6 5 4 1],对该数据进行多项式拟合 代码 cl

原文:http://blog.csdn.net/abcjennifer/article/details/7732417 本文为Maching Learning 栏目补充内容,为上几章中所提到单参数线性回归.多参数线性回归和 逻辑回归的总结版.旨在帮助大家更好地理解回归,所以我在Matlab中分别对他们予以实现,在本文中由易到难地逐个介绍.     本讲内容: Matlab 实现各种回归函数 ========================= 基本模型 Y=θ0+θ1X1型---线性回归(直线拟合

前言 项目车号识别过程中,车体有三种颜色黑车黑底白字.红车红底白字.绿车黄底绿字,可以通过判断车体的颜色信息,从而判断二值化是否需要反转,主要是基于rgb2hsv函数进行不同颜色的阈值判断. matlab代码可参考: http://www.cnblogs.com/happyamyhope/p/6650920.html 与matlab中的rgb2hsv函数功能相同的opencv代码: vector<Mat> rgb2hsv(Mat image){ vector<Mat> image_

前言 项目车号识别过程中,车体有三种颜色黑车黑底白字.红车红底白字.绿车黄底绿字,可以通过判断车体的颜色信息,从而判断二值化是否需要反转,主要是基于rgb2hsv函数进行不同颜色的阈值判断. MATLAB代码如下: % /************************************************************************ % * Copyright(c) 2017 ZRJ % * All rights reserved. % * % * File: i

基本线性代数 [R jb]=rref(A)将A化为行最简型矩阵.R为所得行最简型矩阵,jb是一个向量显示每行首非0元所在列号. inv(A)求方阵A的逆,注意结果可能出现错误.当结果中出现Inf和NaN时一定有错. pinv(A)求矩阵伪逆 A \ b 矩阵左除计算,返回Ax = b的一个特解.当矩阵A为方阵时 A  b等价于 inv(a) * b:当A不是方阵时只能使用左除计算而不能使用inv(A). A / b 矩阵右除运算,当矩阵A为方阵时 A  b等价于 inv(a) * b:当A不是方

Facebook今天开源了三款人工智能图像分割(Image Segmentation)软件,分别是DeepMask.SharpMask和MultiPathNet,三款工具相互配合完成一个完整的图像识别分割处理流程,DeepMask生成初始对象mask.SharpMask优化这些mask,最后由MultiPathNet来识别这些mask框定的物体.SharpMask目前已遵循BSD授权协议在GitHub上公开源码. Facebook的人工智能研究实验室(FAIR)此前曾在多篇学术论文中讨论过以上开

http://drops.wooyun.org/tips/3915 0x00 前言 网络爬虫(Web crawler),是一种“自动化浏览网络”的程序,或者说是一种网络机器人.它们被广泛用于互联网搜索引擎或其他类似网站,以获取或更新这些网站的内容和检索方式.它们可以自动采集所有其能够访问到的页面内容,以便程序做下一步的处理. 在WEB2.0时代,动态网页盛行起来.那么爬虫就应该能在页面内爬到这些有javascript生成的链接.当然动态解析页面只是爬虫的一个技术点.下面,我将按照如下顺序分享下面

前言:此篇关于1.wpa2协议漏洞的产生原因:2.scapy这个数据包库的基础:3.最后讲解代码思路,让你们从伪代码可以直接写成代码展开介绍分享~ 本文作者:i春秋签约作家——kaikaix 1.大家可以先看看官方文档 // 如果不是很熟悉scapy,推荐看一下我这篇文章的代码https://bbs.ichunqiu.com/thread-18592-1-1.html http://pan.baidu.com/s/1boVAf63  // ps:要会wireshark和Python基础 这很重要

Proxpy Web Scan设计与实现 1.简介:          Proxpy Web Scan是基于开源的python漏洞扫描框架wapiti改造的web漏洞扫描器,其主要解决以下几个问题而生: (1).当前互联网业务处于快速发展阶段,由于小版本更新迭代快,很难做到发布前必定经过安全测试.此外,安全小组面临安全人员不足和人工安全测试重复性工作过高的问题, (2).当前业界的漏洞扫描器更多的是基于简单的爬虫加扫描引擎的模式,可定制化幅度小,易用性和可扩展性都不是太好,如果要嵌入到发布流程则

空扫描Idle Scanning   空扫描Idle Scanning是一种借助第三方实施的端口扫描技术,可以很好的隐蔽扫描主机本身.它的实现基于以下两个TCP工作机制.   (1)在TCP三次握手阶段,目标主机接收到发起方的SYN的TCP包,会返回SYN+ACK的TCP包.发起方接受到后,如果发现不是自己发起的连接,会发送RST的TCP包,取消此次连接.   (2)主机发送的每个包中,IP层都包含一个ID字段,用来标识发送的数据包.这个ID字段是一个整数值,大部分系统采用递增数列进行标记.也就

之前一篇笔记: Python机器学习笔记:不得不了解的机器学习知识点(1) 1,什么样的资料集不适合用深度学习? 数据集太小,数据样本不足时,深度学习相对其它机器学习算法,没有明显优势. 数据集没有局部相关特性,目前深度学习表现比较好的领域主要是图像/语音/自然语言处理等领域,这些领域的一个共性是局部相关性.图像中像素组成物体,语音信号中音位组合成单词,文本数据中单词组合成句子,这些特征元素的组合一旦被打乱,表示的含义同时也被改变.对于没有这样的局部相关性的数据集,不适于使用深度学习算法进行处理

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.

 python机器学习-乳腺癌细胞挖掘(博主亲自录制视频) https://study.163.com/course/introduction.htm?courseId=1005269003&utm_campaign=commission&utm_source=cp-400000000398149&utm_medium=share   机器学习,统计项目联系:QQ:231469242 # -*- coding: utf-8 -*- import numpy as np import

本文总结ML面试常见的问题集 转载来源:https://blog.csdn.net/v_july_v/article/details/78121924 21.请简要说说EM算法. @tornadomeet,本题解析来源:http://www.cnblogs.com/tornadomeet/p/3395593.html有时候因为样本的产生和隐含变量有关(隐含变量是不能观察的),而求模型的参数时一般采用最大似然估计,由于含有了隐含变量,所以对似然函数参数求导是求不出来的,这时可以采用EM算法来求模型