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搜索资源列表

  1. Matlab插值与拟合教程

  2. §1 曲线拟合 1.1. 线性拟合函数：regress() 2.2. 多项式曲线拟合函数：polyfit( ) 3.3. 多项式曲线求值函数：polyval( ) 4.4. 多项式曲线拟合的评价和置信区间函数：polyconf( ) 5.5. 稳健回归函数：robust( ) 6.6. 向自定义函数拟合 §2 插值问题

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2008-12-15
    • 文件大小：216064
    • 提供者：abde0309

  1. 二元一次线性回归分析

  2. 简单易用的小程序——不超过550KB——轻松解决二元一次的线性数据拟合问题 按照提示输入数据即可迅速得到所求的最优线性方程！

  3. 所属分类：专业指导

    • 发布日期：2009-03-15
    • 文件大小：561152
    • 提供者：dingshengcai

  1. Lagrange插值 Newton插值 分段线性插值 复合梯形公式求定积分 列主元高斯 牛顿迭代 数据拟合 线性方程组迭代 追赶法

  2. Lagrange插值 Newton插值 分段线性插值 复合梯形公式求定积分 列主元高斯 牛顿迭代 数据拟合 线性方程组迭代 追赶法

  3. 所属分类：专业指导

    • 发布日期：2009-04-17
    • 文件大小：10485760
    • 提供者：cyjays

  1. 实战（python）线性回归

  2. 利用正规方程矩阵求导进行最小二乘，求得最佳拟合直线。

  3. 所属分类：机器学习

    • 发布日期：2018-05-05
    • 文件大小：103424
    • 提供者：z_feng12489

  1. matlab开发-幂律指数与对数拟合

  2. matlab开发-幂律指数与对数拟合。在对数刻度上绘制时，查找并绘制与某些数据点的线性拟合。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2019-08-21
    • 文件大小：7168
    • 提供者：weixin_38743737

  1. 在parton分支方法中，从拟合到精确的DIS测量，共线和TMD的parton密度

  2. 共线性和横向动量依赖（TMD）的部分密度可通过对HERA处的深部非弹性散射（DIS）截面的精确测量获得。 Parton密度是由Dokshitzer-Gribov-Lipatov-Altarelli-Parisi进化而来，并具有使用parton分支方法的次要领先（NLO）拆分功能，从而可以同时确定各种口味的共线和TMD密度 x，μ2和kt的范围，与大型强子对撞机的预测有关。 DIS横截面是使用微扰NLO系数函数从部分密度计算得出的。 提出了满足角度排序条件的Parton密度。 获得了两组Par

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-04-16
    • 文件大小：1048576
    • 提供者：weixin_38699551

  1. 线性回归分析在邯峰矿区2~#煤层瓦斯含量预测中的应用

  2. 以邯峰矿区53个钻孔中2#煤层资料为基础数据进行线性回归分析,首先初步确定原煤水分、挥发分、灰分、煤厚、煤层倾角、埋深、顶板(岩性、厚度)和底板(岩性、厚度)等因素与煤层瓦斯含量的相关程度,并将其定量化,经一元线性拟合筛选,删除对2#煤层瓦斯含量影响较小的灰分和底板因素,对余下因素再进行多元线性拟合,建立2#煤层瓦斯含量与2#煤的水分、挥发分、埋深、煤厚、煤层倾角和顶板(岩性、厚度)的多元线性回归方程。经检验该方程较好地表达了瓦斯含量与相关因素的定量关系,预测值与实测值接近,可作为邯峰矿区预测其

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-06-17
    • 文件大小：524288
    • 提供者：weixin_38704386

  1. 基于最小二乘拟合的电机轴承故障诊断新方法

  2. 轴承故障诊断的方法有多种,但要在复杂干扰情况全面地诊断、精确地了解电机轴承的故障程度,传统的诊断方法很难满足要求。以电机定子电流信号为分析源,利用小波包变换等数字信号处理技术,在实验中得到了一个与轴承故障程度有良好线性关系的参数。此参数的获得为更精确地诊断轴承设备的损坏程度提供了新的思路。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-07-02
    • 文件大小：267264
    • 提供者：weixin_38716081

  1. 改性脱硫灰除氨试验研究与除氨率时序模型拟合分析

  2. 对火电厂粉煤灰改性后制成两种改性脱硫灰，通过试验测定了两种改性脱硫灰吸收氨气与除臭的能力。为描述吸附剂除氨率随时间的变化趋势，构建了除氨率―时序数学模型。结果表明：以10 %石灰＋75 %粉煤灰＋15 %石膏并在常温消化条件下制备脱硫灰，二者吸收氨气的能力优于同类型市售吸附剂；两种脱硫灰与市售吸附剂除氨率随时间的变化趋势可分别用三次幂关系式和线性关系式进行较准确描述，模型误差较小。该除氨率―时序数学模型可用于预测脱硫灰除氨率随时间的变化趋势，并且应用于工程插值计算。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-07-25
    • 文件大小：1048576
    • 提供者：weixin_38690017

  1. 一维插值（三种方式）+线性回归.cpp

  2. 1、面向一维插值和线性拟合，含有牛顿插值、线性插值等四种插值方式； 2、设计了可用鼠标直接操作的GUI界面

  3. 所属分类：算法与数据结构

    • 发布日期：2020-08-12
    • 文件大小：11264
    • 提供者：qzl19

  1. 使用C#的Mathnet类库实现非线性拟合

  2. 使用C#的Mathnet类库实现非线性拟合 作者:linbor tinka

  3. 所属分类：C#

  1. 基于曲线拟合的智能称重传感器自校正

  2. 针对智能传感器自校正的问题，构建了基于IEEE1451智能传感器校正引擎的校正模型，优化了校正公式，阐述了曲线拟合法的基本原理。然后以应变式称重传感器为实例，描述了其工作机理，并分析误差产生的原因，以曲线拟合法为理论依据，进行非线性校正。通过实验数据求出校正引擎多项式各项系数，将电压量代入校正公式，进行砝码标定值与校正输出值之间的比较。实验结果表明，利用校正引擎对称重传感器进行校正，实现了称重传感器输入与输出之间的线性化关系，改善了零点漂移的情况。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-10-16
    • 文件大小：543744
    • 提供者：weixin_38690376

  1. 避免线性回归的过拟合（二）：线性回归的改进——岭回归（附波士顿房价预测案例源代码）

  2. 线性回归的改进-岭回归 文章源代码下载地址：波士顿房价岭回归正则化预测代码实现 文章目录线性回归的改进-岭回归1.API2.观察正则化程度的变化，对结果的影响？3.波士顿房价正则化预测代码4.结果 1.API sklearn.linear_model.Ridge(alpha=1.0, fit_intercept=True,solver=“auto”, normalize=False) 具有l2正则化的线性回归 alpha:正则化力度，也叫 λ λ取值：0~1 1~10 solver:会根据数据

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-12-22
    • 文件大小：180224
    • 提供者：weixin_38652058

  1. 使用TensorFlow实现简单线性回归模型

  2. 本文使用TensorFlow实现最简单的线性回归模型，供大家参考，具体内容如下 线性拟合y=2.7x+0.6，代码如下: import tensorflow as tf import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt n = 201 # x点数 X = np.linspace(-1, 1, n)[:,np.newaxis] # 等差数列构建X，[:,np.newaxis]这个是shape，这一行构建了一个n维列向量（[1,n]的矩阵） no

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-12-31
    • 文件大小：59392
    • 提供者：weixin_38506138

  1. task 过拟合欠拟合

  2. 训练误差和泛化误差 在解释上述现象之前，我们需要区分训练误差（training error）和泛化误差（generalization error）。通俗来讲，前者指模型在训练数据集上表现出的误差，后者指模型在任意一个测试数据样本上表现出的误差的期望，并常常通过测试数据集上的误差来近似。计算训练误差和泛化误差可以使用之前介绍过的损失函数，例如线性回归用到的平方损失函数和softmax回归用到的交叉熵损失函数。 机器学习模型应关注降低泛化误差。 K折交叉验证 由于验证数据集不参与模型训练，当训练数据

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-01-07
    • 文件大小：145408
    • 提供者：weixin_38691319

  1. 新型光纤光栅线性调谐方法

  2. 报道了一种线性度极佳的光纤光栅波长调谐技术,调谐范围近10nm,线性拟合度达到0.9998,并首次利用材料力学原理推导了这种线性调谐的理论关系式,此种技术可望在光纤传感、光纤通信及激光技术等方面有重要应用前景。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-11
    • 文件大小：738304
    • 提供者：weixin_38746442

  1. 像面干涉中非线性干涉光谱数据重构算法

  2. 静态迈克耳孙干涉仪是一种实体式像面干涉仪, 可以解决干涉光谱成像仪大视场的技术难点。在采样过程中, 静态迈克耳孙干涉仪会引入光程差的非线性干涉误差, 导致无法准确复原光谱, 因此需要对非线性干涉误差进行修正。分析了非线性干涉误差的理论模型, 提出了基于数值拟合的非线性干涉光谱数据重构算法, 并进行了仿真验证。仿真结果表明, 采用数值拟合的重构算法可成功复原目标光谱, 消除非线性干涉误差; 与采用线性拟合的重构算法相比, 使用柯西色散公式拟合的重构算法的光谱复原精度更高, 且吸收峰处的反演光谱与入

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-04
    • 文件大小：3145728
    • 提供者：weixin_38621565

  1. 基于最小二乘拟合的科学级CMOS传感器非均匀性校正

  2. 鉴于图像传感器普遍存在非均匀性问题，本文提出了一种基于最小二乘法的分段线性插值的非均匀校正算法。该算法结合了最小二乘拟合法以及分段线性校正方法的优点，在大场景动态范围内都可实现良好的校正效果。采用科学级CMOS为实验对象，经本文提出的算法校正后，在整个工作照度范围下非均匀度相比原始图像可降低约42%。并与几种经典校正算法进行对比分析，结果表明该校正算法可适应的场景动态范围更大，在整个工作照度环境下可得到更好的平均校正效果。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-01-28
    • 文件大小：3145728
    • 提供者：weixin_38706294

  1. python回归分析总结–线性模型及岭回归

  2. 1、回归分析概括 目标值（因变量）是连续型数据，通过某种函数关系找到因变量和自变量之间的关系，进而预测目标。 常见的回归：线性回归、岭回归、非线性回归 回归拟合目标：计算自变量与因变量关系的函数参数 通过不断拟合缩小预测值与真实值的差距：最终使得这个差距（误差项）成为一组均值为0，方差为1的随机数。 2、损失函数 3、优化算法 使得损失函数值达到最小的方法。 方法： 正规方程 梯度下降 4、python的API 4.1.1 statsmodels.formula.api.OLS():普通最

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-01-20
    • 文件大小：205824
    • 提供者：weixin_38592455

  1. Linear-Least-Squares-Fit:使用线性最小二乘和梯度下降来拟合随机生成的线性数据-源码

  2. 线性最小二乘拟合 该python程序获取任意生成的线性数据，并使用线性最小二乘拟合和梯度下降法拟合数据并减少误差函数。 与梯度下降法比较： 用选定的值初始化权重后，我们发现适合LMS。 现在，当我们使用批处理学习在梯度下降方法上训练数据时，我们发现在一个时期之后，我们获得的权重与最佳权重非常接近。 我们可以在这里停止以获得线性拟合，但是如果我们继续使用更新后的权重训练算法，则会得到更好的拟合。 因此，我们可以设置一个阈值，在该阈值以下该算法将停止。 也就是说，如果新的权重非常接近，我们可以停

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-04-02
    • 文件大小：59392
    • 提供者：weixin_42168745
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