原文链接：http://tecdat.cn/?p=24753 原文出处：拓端数据部落公众号 摘要 在这项工作中，我通过创建一个包含四只基金的模型来探索 copula，这些基金跟踪股票、债券、美元和商品的市场指数。然后，我使用该模型生成模拟值，并使用实际收益和模拟收益来测试模型投资组合的性能，以计算风险价值(V
目录 1. 前言2. 训练集、验证集、测试集的作用3. 一些杂碎的东西① 过拟合② 验证集和测试集的区别③ 三者划分比例④ 训练样本与 验证样本、测试样本分布不匹配的问题⑤ 关于测试集 4.参考来源 1. 前言 本篇是看完吴恩达老师DL的课，写来当笔记看的，若有错误与疑虑，请指正
Deep Residual Learning for Image Recognition ResNet是何凯明等人在2015年的论文《Deep Residual Learning for Image Recognition》提出的一种结构。其主要使用了残差块，来解决训练困难的问题以及模型退化问题。在2015年ImageNet检测、ImageNet定位、COCO检测和COCO分割任
背景 计算线性回归a、b值后，希望计算r-squared，对比是否为最佳拟合 Excel拟合 数据源 拟合结果 Python拟合 import math import numpy as np from scipy import stats testX = [174.5,171.2,172.9,161.6,123.6,112.1,107.1,98.6,98.7,97.5,95.8,93.5,91.1,85.2,75.6,72.7,68
与插值不同，在拟合问题中不需要曲线一定经过给定的点。拟合问题的目标是寻求一个函数（曲线），使得该曲线在某种准则下与所有的数据点最为接近，即曲线拟合的最好（最小化损失函数）。 目录 一、插值和拟合的区别 二、最小二乘法的解释及求解 三、如何评价拟合的好坏 四、“线性函数”的介
线性拟合 # 导入需要的库 import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from scipy.optimize import leastsq 曲线拟合 1.定义一个目标函数。 目标函数是为了方便后面的拟合，操作步骤是：在目标函数上加噪声。【学习需要】 # 目标函数 def test_func(x, p): a, b, c = p
一、应用 秩和比(RSR)是指分析方法可用于评价多个指标的综合水平情况，其实质原理是利用了RSR值信息进行各项数学计算，RSR值介于0~1之间且连续，通常情况下，该值越大说明评价越‘优’。 秩和比(RSR)分析法广泛应用于医疗卫生领域的多指标综合评价，使用简单方便。比如使用RSR法综
机器学习日记（7） 机器学习系统的开发与性能改进 假如你在开发一个机器学习系统，或者想试着改进一个机器学习系统的性能，你应如何决定接下来应该选择哪条道路？为了解决这一问题，我想仍然使用预测房价的学习例子，假如你已经完成了正则化线性回归，也就是最小 化代价函数
提示：文章写完后，目录可以自动生成，如何生成可参考右边的帮助文档 PCL点云处理之点云拟合面去噪（四十八） 前言 一、点云拟合去噪？ 二、实验分析 1.代码 2.效果显示 总结 前言 一、点云拟合去噪？ 点云离散分布，而噪点可能由仪器本身或者别的环境原因产生，因此即使是对平面物
目录 一、算法原理 二、代码实现 三、结果展示 四、相关链接 一、算法原理 平面直线的表达式为： y = k x + b (1) y=kx+b \tag{1}
1、配置转化目标 2、尽可能更多点击，收集转化目标，积累数据。（点击便宜，但是数据相对杂乱，询盘效果不稳定，重在收集目标） 3、积累到一定数据以目标为导向，跑模型。（可能会存在过拟合、欠拟合问题。在学习期间单次点击价格忽高忽低，不稳定，属于正常现象） 4、广告系列和广告组的目标每次转化费
原文 0 A few more concept you need to know 0.1 什么是bagging和boosting|link bagging：Bagging是Bootstrap Aggregating的英文缩写,是指一种有放回采样 boosting：提升方法（Boosting），是一种可以用来减小监督式学习中偏差的机器学习算法。面对的问题是迈可·肯斯（Michael Kearns）
本文介绍python实现最小二乘拟合/平方逼近问题的方法 最优平方逼近问题的定义为： 可以使用正规方程组求解： 解方程即得 ( c 0 ,
参考来自 link l1 和l2 norm 是常用的机器学习方法。本文给出一个简单的损失函数来引出L1和L2的计算方式。 计算 我们这里用MSE作为样例。 损失计算如下。 我们的目的是减小损失： 为防止过拟合,增加一个偏差，有利于像复杂度较低的方法拟合。也就是说，两个函数如果能够同样的很
在集成学习之Adaboost算法原理小结中，我们对Adaboost的算法原理做了一个总结。这里我们就从实用的角度对scikit-learn中Adaboost类库的使用做一个小结，重点对调参的注意事项做一个总结。 1. Adaboost类库概述 scikit-learn中Adaboost类库比较直接，就是AdaBoostClassifier和
SSE(和方差、误差平方和)：The sum of squares due to error MSE(均方差、方差)：Mean squared error RMSE(均方根、标准差)：Root mean squared error R-square(确定系数)：Coefficient of determination Adjusted R-square：Degree-of-freedom adjusted coefficient of determination 下
模型有过拟合的现象，过拟合怎么办？ 降低模型复杂度 增加更多的训练数据：使用更大的数据集训练模型 数据增强 正则化：L1、L2、添加BN层 添加Dropout策略 Early Stopping 重新清洗数据：把明显异常的数据剔除 使用集成学习方法：把多个模型集成在一起，降低单个模型的过拟合风
这是瑶瑶写的 clear all;close all;clc; %边缘检测 I = imread('5.jpg'); figure; subplot(1,2,1); imshow(I); I1=im2bw(I,0.72);%二值化 subplot(1,2,2); imshow(edge(I1, 'sobel')); I2=edge(I1, 'sobel'); %边缘检测 f1=imread('5.jpg'); %读入要提
Deciding what to try next 本章节主要讲解了在应用机器学习时的一些建议，重点关注的问题是假如你在开发一个机器学习系统，或者尝试改进一个机器学习系统的性能，你应该如何决定接下来选择哪条道路。 Debugging a learning algorithm 为了解释这个问题，我们继续使用之前的预测房价的例
1. SVM分类效果相对于神经网络并不是很差，那它的缺点在哪里？答：SVM通过kernel匹配模型复杂度，用kernel算起来并不容易，SVM很难做到100万等大的数据量；但是对于多层感知机等通过梯度下降很容易做到很大的数据量1000万，一个亿或更多等。 在数据量少的时候，几千个，几万个点SVM还可以，但是太大了
下面是用来求取一条直线和一条拟合曲线交点的代码 /// <summary> /// 拟合曲线所筛选的点的个数 /// </summary> const int CurveNums = 10; /// <summary> /// 拟合曲线的阶数 /// </summary> public int m
实验报告 代码见 https://github.com/pgcai/DoraPy 姓名：蔡普光 学号：********* 神经网络框架 实验一（拟合函数） 实验目的 尝试使用不同的n(神经元层数)和Ti(参数个数)参数定义神经网络。然后在定义域范围内随机采样作为输入，拟合定义域为-pi到pi的目标函数 y = a·cos(bx) +
拟合，顾名思义就是通过对数据的分析，找到数据之间的数学关系，把这种关系的本质理解的越深，得到的拟合度就越高，越能清晰描述数据间的相互联系。拟合有线性拟合和非线性拟合（多项式拟合）。本文着重线性拟合的思想，因为非线性拟合通过一定方法可以转换为线性拟合。演示代码用p
原文链接：http://tecdat.cn/?p=24421 原文出处：拓端数据部落公众号 AdaBoost是？ Boosting指的是机器学习元算法系列，它将许多 "弱 "分类器的输出合并成一个强大的 "集合"，其中每个弱分类器单独的错误率可能只比随机猜测好一点。 AdaBoost这个名字代表了自适应提升，它指的是一种特殊的
目录 一、功能概述 1、主要函数 二、代码实现 三、结果展示 四、参考链接 一、功能概述 1、主要函数 [model,inlierIdx] = ransac(data,fitFcn,distFcn,sampleSize,maxDistance) 采用随机样本一致性(RANSAC)算法M-估计器样本一致性(MSA
